电网仿真、预测、调度决策中的AI应用实践
关键词：人工智能 新能源 电网 仿真计算 负荷预测 调度运行 智能决策 电力系统 超算 知识图谱 强化学习 大模型 机器学习 气象预测 功率预测 时序预测 辅助决策
峰会概述
讲义导图
01 电网与人工智能：融合与发展
2023年我国电网总装机达29.2亿千瓦。
新能源装机超过10亿千瓦，发展迅速。
国网经营区2023年新增装机2.4亿千瓦。
新增装机量接近美国新能源总装机（2.5亿千瓦）。
新能源发展带来电网安全等巨大挑战。
电力系统运行技术已形成高度可靠基于物理模型的机理分析模式。
国网公司建立基于超算的电力系统仿真体系，指导生产运行。
新能源快速发展导致电网面临新问题。
应对新形势变化需结合人工智能技术发展。
开展电网运行特性和运行控制相关工作以适应新能源挑战。
人工智能技术具备知识发现和处理的优势。
大模型增强了人工智能的知识理解和推理能力。
人工智能技术因黑盒特性而缺乏可解释性。
泛化能力和不确定性是人工智能的局限。
探索将人工智能与具有物理机理的电网结合的可能性。
电网仿真计算：利用人工智能技术提升计算效率和准确性。
新能源及负荷预测：应用人工智能提高预测精度，支持电网运营。
调度运行辅助决策：采用人工智能技术优化决策流程，增强决策效能。
AI赋能仿真分析：开发结合人工智能的电力系统仿真工具，减少人力需求。
海量数据处理能力：通过人工智能技术应对电力系统运行过程中产生的大数据挑战。
02 AI赋能电力系统仿真分析
传统电网仿真分析面临巨大学习压力，计算规模已达8万节点以上。
每年需进行四次大规模仿真计算，耗时长、参与者众多。
仿真分析对专家经验依赖性强，限制了分析的准确性和效率。
实时性需求提高，电网运行方式复杂，增加仿真分析难度。
离线和现有潮流调整结果分析手段无法满足更短周期的需求。
利用人工智能技术优化电网潮流调整，提高仿真工作效率。
开发智能算法对仿真结果进行分析，减少对人工经验的依赖。
应用深度学习等技术，实现电网稳定性的智能判别和断面限额计算。
探索AI技术在新能源预测领域的应用，特别是在气象预测方面的改进。
目标是使AI辅助科学计算，最终可能取代传统仿真计算方法，但现阶段重点在于提升现有计算效率和准确性。
03 新能源预测误差及其对电力供应的影响
数值天气预报准确性存在缺陷。
极端天气下，新能源（光伏和风电）预测偏差大。
寒潮过程中的负荷增长和风光资源减少形成“剪刀差”。
夏季高温时，风电较小导致剪刀差现象。
提升新能源预测潜力方向在于气象预测大模型的应用。
04 气象大模型与新能源预测：精度与效率的双重提升
华为的盘古、浦江实验室的风乌、复旦大学的伏羲等气象大模型已应用于中央气象台。
气象大模型基于历史气象数据，通过神经网络进行大规模参数估计。
新型气象大模型计算速度快，可大幅缩短预报发布时间。
使用专用气象大模型能提前十几小时更新初始场，提高预报精度。
盘古气象大模型在某些气象要素预报精度上超越传统数智化模型。
通过多模型融合和关键特征提取，新能源预测精度有提升空间。
复合预测目前显示出平均准确率可达95%以上，但提升空间有限。
精度提升的需求十分迫切，以适应保供和新能源消纳的需要。
即便只有1%的预测偏差，在省级或区域内也可能造成百万级别的影响。
传统方法如统计学、决策树和神经网络等，在负荷预测方面仍有改进余地。
时序预测大模型，是未来发展的关键方向。
大模型应用于时序预测，如交通流量预测。
百度发布预测持续预测大模型，成功优化北京亦庄城区交通灯控制，平均通过时间缩短28%，提升约30%。
时序预测大模型适合且未充分利用于电力负荷预测。
05 AI赋能智能决策在电网调度中的应用
电网规模扩大导致运行控制需求复杂化。
调度员需熟悉并掌握大量操作规定，但难以完全记住。
华北华中联网长南线事故处理包含19项运行要求。
在大语言模型的基础上研究RAG技术，以调度知识。
将知识向量化，利用内容检索技术减少大模型的不确定性。
限定大模型搜索范围，确保搜索不出错，只可能提供无效信息。
结合提示词工程，通过大模型知识进行归纳总结。
当前大模型专业性不足，归纳总结能力有待提高。
未来辅助角色需基于人工智能技术构建。
大模型能自动识别电网运行变化。
在线仿真分析包括传统机电展示和电子展示。
笔记备忘气象大模型在气象预测中的应用，可将预报时效提高0.6天，精度超越传统方法。
Why: 提升电力系统的可靠性和效率。
What: 大规模参数神经网络模型。
How: 利用历史气象数据进行深度学习。
How Good: 提升预测精度，支持更精准的电力调度。
END
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