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新一代人工智能将给电力调度带来哪些改变

北极星智能电网在线  来源:国家电网报    2021/9/28 17:38:27  我要投稿  

北极星智能电网在线讯:碳达峰、碳中和目标下,以新能源为主体的新型电力系统正在加快构建,新能源的不确定性和难预测性对电力系统运行的影响更加突出,传统以人为中心的电力调度模式面临挑战。而新一代人工智能技术的创新发展正在引发链式突破,为提升电力调度技术支撑能力提供了新的途径。

新型电力系统加快构建,电力调度面临新挑战

电力系统是现代社会最重要、最庞大、最复杂的人工系统。作为电力系统的“大脑”,电力调度承担着确保电力系统安全高效经济运行的职责,其功能主要包括:预测用电负荷,安排发电任务、确定运行方式,监测和分析全系统运行状态,指挥操作、故障处理等。

在加快构建以新能源为主体的新型电力系统的新形势下,我国电力系统的结构形态和商业模式正在发生深刻变化,电力调度面临的挑战愈发严峻。

一是随着新能源、可控负荷、储能等不断增加,电网运行方式的不确定性日益增加。二是气象、市场和社会因素对新能源和负荷预测误差的影响越来越明显,电网实际运行情况与基于传统预测方法的预测结果之间的偏差扩大。三是“源-网-荷-储”协同运行导致各层级电网调度对象的数量呈指数级增加,监控信息大幅增长。受制于预测误差、边界条件、优化算法等条件限制,传统的基于优化建模的经济调度方法或求解时间过长,或难以得出结果,调度人员实时决策的压力剧增。四是电力市场下多方主体利益博弈加剧了电力系统运行的不确定性,多方利益平衡和电力平衡的交集空间变小,实现电力系统最优调度决策的复杂程度增加。

基于新一代人工智能的电力调度取得初步成效

面对挑战,电力调度亟须向智能化方向发展。2017年,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确建立新一代人工智能关键共性技术体系,其中包括跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术等。新一代人工智能技术为提升电力调度智能化水平提供了新思路、新手段。目前,人工智能技术在电力调度领域的应用已取得初步成效。

中国电科院、南瑞集团等单位的技术攻关人员将深度学习等人工智能技术引入电力系统有功和无功负荷预测业务,基于海量历史数据样本掌握电力系统有功频率、无功电压的分布特性,开发了母线负荷预测软件。该软件已在福建、江苏电力调度控制中心等得到应用,提升了母线负荷预测准确度。

技术攻关人员利用知识图谱技术,构建了电网设备操作、故障处理知识库。应用了知识库的调度自动化系统可根据电网运行数据和故障信息,主动向调度人员推送电网操作与故障处置预案,避免人为误操作的发生。相关研究成果已在江苏、福建、冀北电力调度控制中心等得到应用,提升了调度人员对电网事故的处置能力。团队还利用语音识别、语义理解等技术,结合调度业务语料,开发了调度语音助手。这一工具目前已在华东电力调度控制分中心和上海、江苏电力调度控制中心应用,丰富了电力调度人机交互手段,提升了交互效率。

探索电力调度领域人工智能应用新场景

面向加快构建新型电力系统的新形势,继续结合知识图谱、强化学习、群体智能等新一代人工智能技术,探索电力调度领域智能应用新场景,将有力支撑新型电力系统安全高效经济运行。

● 基于知识图谱的调度优化决策

知识图谱是结构化的语义知识库。它是由节点和边组成的数据结构,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,而每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起得到一个关系网络,再运用网络结构描述现实世界中的概念、实体及其相互关系。其信息表达方式更接近人类认知世界的方式。

借助知识图谱技术提取和凝练电力调度控制中心常年积累的系统运行数据、调度专业知识和人工经验,再通过知识搜索和推理,优化调度策略,有助于提升调度策略的有效性和经济性。下一步可重点在基于知识图谱的电网故障处置成果基础上,把调控领域的知识图谱应用由固定规则判断提升到先验知识运用,并应用于日前调度计划优化编制等更复杂的调度核心业务,实现由知识驱动的优化调度辅助决策。

● 基于混合增强智能的调度控制

混合增强智能是将人的作用或人的认知模型引入人工智能系统中,与机器智能共同形成混合增强智能的形态。这是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式。

混合增强智能技术与当前电力调度中人(调度员)与机器(调度自动化系统)协同合作方式高度契合,有望成为解决电力调度复杂问题的新工具。

实现混合增强智能调度需要解决众多理论和技术问题。基于混合增强智能的电力调度将打通机器和人之间的双向通道,实现复杂随机电力调度问题的人机共识和共融决策,可应对能源转型过程中“源-网-荷-储”多元资源参与调度运行带来的随机性强、状态演变复杂、决策变量多、利益主体诉求不一等问题,提升调度决策的智能化水平。

● 基于群体智能的协同调度

群体智能是指在集体层面表现的分散、去中心化的自组织行为,比如蚁群、蜂群的集体行为,鸟群、鱼群为适应空气或海水而进行的群体迁移等。群体智能不是简单的多个体集合,而是超越个体行为的更高级表现,具有自组织性、高度自治性、高效协同性、自主学习性等优点,特别适合开放环境下利用竞争与合作等多种方式来解决复杂系统的决策问题。

群体智能的优点与能源互联网的互联、对等、互动等特征十分契合。将群体智能的协同、共享、控制等理念与能源互联网环境下地区电网可调控资源的多样化类型和优化目标结合,可提出能源互联网环境下的群体智能协同调度架构。上层为群体层,调控中心智能体代表电网利益,与新能源汽车充电站、智慧小区、储能站和负荷聚合商等群体的智能体共同完成地区电网层面的集体决策;中间层为子群层,包括直辖设备群和用户设备群,群体中心通过激励、合作等方式协调子群智能体共同完成群内决策;下层为终端层,归属群体中心直辖的设备由群体中心智能体通过功率快速分配算法直接控制,归属用户管理的设备由用户智能体自主控制,实现最优响应。

由此,可将传统集中式、单向的电力系统转变为参与者对等、与更多资源融合互动的系统。这一方面可以降低电力调度控制中心优化电力系统运行方式的难度,减轻调控压力,提升电力系统运行的安全性和经济性,另一方面能充分发挥海量负荷侧资源调控潜力,促进负荷侧资源参与电网互动,实现多方共赢。

(汤必强 李亚平 杨胜春 作者单位:中国电力科学研究院有限公司)


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