中國人工智能系列白皮書

中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)中國人工智能學會二○二三年九月中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)《中國人工智能系列白皮書》編委會主 任：戴瓊海執(zhí)行主任：王國胤副

主

任：陳

杰王文博委 員：班曉娟何 友

劉成林趙春江 周志華劉 宏 孫富春 王恩東曹鵬陳

純杜軍平

付宜利

古天龍黃河燕

季向陽

賈英民劉慶峰

劉增良

魯華祥孫長銀 孫茂松陳松燦

鄧偉文

董振江桂衛(wèi)華

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清

胡國平焦李成李

斌劉

民馬華東

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綱陶建華王蘊紅 吾守爾·斯拉木岳 東 張小川 張學工周鴻祎 周建設(shè)

周

杰樸松昊

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喬俊飛王衛(wèi)寧

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周國棟祝烈煌

莊越挺《中國人工智能系列白皮書----智慧電網(wǎng)》編寫組王繼業(yè) 趙丙鎮(zhèn)

王

棟

羅

鵬

張

賓殷 智劉 溪孫喜民劉道偉王新迎羅天欽吳士泓董俐君張華錚唐文佳周 磊趙俊勇李子豪雷 濤王明達劉 亮趙高尚林 霄中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)引

言人工智能已成為推動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的驅(qū)動力。國家層面，國務(wù)院、科技部、工信部等推出人工智能政策、規(guī)劃及指導建議；國家電網(wǎng)有限公司（以下簡稱“國網(wǎng)公司”）層面，結(jié)合電網(wǎng)業(yè)務(wù)需求制定戰(zhàn)略規(guī)劃，促進人工智能應(yīng)用落地?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》明確了人工智能發(fā)展一直牢牢把握著賦能實體經(jīng)濟，支撐社會發(fā)展的這條主線。習近平總書記強調(diào)，要“充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟深度融合”。2023

年

7

月，習近平總書記在主持召開第

20

屆中央財經(jīng)委員會第一次會議時再次強調(diào)，要把握人工智能等新科技革命的浪潮，適應(yīng)人與自然和諧共生的要求，推進產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化和融合化，建設(shè)具有完整性、先進性、安全性的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系。為我國在新發(fā)展階段推動數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指明了方向。2021年

6

月，國網(wǎng)公司互聯(lián)網(wǎng)部印發(fā)《國家電網(wǎng)有限公司人工智能技術(shù)應(yīng)用頂層設(shè)計》、《國家電網(wǎng)有限公司構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)行動方案（2021-2030

年）》等

4

個方案，深刻闡述了構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的重大意義、新型電力系統(tǒng)特征、內(nèi)涵、實施路徑以及

2021-2030

年重點任務(wù)，指導其各單位開展人工智能相關(guān)工作。2022

年

3

月，國網(wǎng)公司數(shù)字化部印發(fā)《2022

年人工智能等數(shù)字新技術(shù)應(yīng)用重點工作》，推動人工智能基礎(chǔ)能力與核心業(yè)務(wù)相融合，實現(xiàn)重點領(lǐng)域人工智能工程化應(yīng)用。習總書記在中央財經(jīng)委第九次會議提出要構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)，實現(xiàn)

2030

年前碳達峰、2060

年前碳中和的目標。新型電力系統(tǒng)是以確保能源電力安全為基本前提，以滿足經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的電力需求為首要目標，以高比例新能源供給消納體系建設(shè)1中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)為主線任務(wù)，以源網(wǎng)荷儲多向協(xié)同、靈活互動為有力支撐，以堅強、智能、柔性電網(wǎng)為樞紐平臺，以技術(shù)創(chuàng)新和體制機制創(chuàng)新為基礎(chǔ)保障的新時代電力系統(tǒng)，是新型能源體系的重要組成部分和實現(xiàn)“雙碳”目標的關(guān)鍵載體。2023年

7

月，習近平總書記在中央全面深化改革委員會第二次會議中強調(diào)，“加快構(gòu)建清潔低碳、安全充裕、經(jīng)濟高效、供需協(xié)同、靈活智能的新型電力系統(tǒng)”。電力行業(yè)高度重視中央相關(guān)指示，迅速行動成立相關(guān)工作組，以人工智能技術(shù)深入嵌入電網(wǎng)業(yè)務(wù)為主線，聚焦圖像識別、自然語言處理技術(shù)、預(yù)測算法、知識圖譜等領(lǐng)域，面向各專業(yè)探索打造了多款智能應(yīng)用，助力生產(chǎn)模式和管理方式優(yōu)化，賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)和基層減負，支撐電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和新型電力系統(tǒng)建設(shè)。要科學合理設(shè)計新型電力系統(tǒng)建設(shè)路徑，在新能源安全可靠替代的基礎(chǔ)上，有計劃分步驟逐步降低傳統(tǒng)能源比重。要健全適應(yīng)新型電力系統(tǒng)的體制機制，推動加強電力技術(shù)創(chuàng)新、市場機制創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新。要推動有效市場同有為政府更好結(jié)合，不斷完善政策體系，做好電力基本公共服務(wù)供給。2中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)目 錄1第

1

章

智慧電網(wǎng)概述...........................................................................

11.1

電網(wǎng)發(fā)展概況...........................................................................11.1.1

電網(wǎng)發(fā)展歷程....................................................................11.1.2

中國電網(wǎng)概況....................................................................31.2

面臨的挑戰(zhàn)..............................................................................

41.3

人工智能關(guān)鍵技術(shù)...................................................................61.4

人工智能發(fā)揮重要作用...........................................................

8第

2

章

智慧發(fā)電與智慧輸電..............................................................112.1

智慧發(fā)電概述.........................................................................112.1.1

廣域互聯(lián)新能源智慧發(fā)電..............................................

112.1.2

分布式新能源智慧發(fā)電..................................................

112.2

智慧輸電概述.........................................................................122.3

典型應(yīng)用案例.........................................................................122.3.1

新能源功率預(yù)測..............................................................

122.3.2

分布式電源接入..............................................................

17第

3

章

智慧變電與智慧配電..............................................................23中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)3.1

智慧變電概述.........................................................................233.2

智慧配電概述.........................................................................233.3

典型應(yīng)用案例.........................................................................253.3.1

基于網(wǎng)格化的智慧配電網(wǎng)規(guī)劃輔助計算.......................

253.3.2

分布式電源高滲透智慧配電網(wǎng)故障恢復(fù)技術(shù)...............

28第

4

章

智慧用電與電力市場..............................................................29

4.1

智慧用電概述.........................................................................294.2

電力市場概述.........................................................................304.2.1

家庭用電預(yù)測..................................................................

304.2.2

新能源消納預(yù)測..............................................................

324.2.3

基于強化學習的可再生能源分析...................................334.2.4

基于博弈智能的綜合能源集群運行優(yōu)化.......................

354.3

典型應(yīng)用案例.........................................................................374.3.1

電力營銷業(yè)務(wù)需求..........................................................

374.3.2

人工智能技術(shù)在電力交易市場的業(yè)務(wù)需求...................

43第

5

章

智慧電網(wǎng)調(diào)度.........................................................................

50

5.1智慧電網(wǎng)調(diào)度概述.................................................................

505.2

智慧電網(wǎng)態(tài)勢評估與控制技術(shù).............................................

512中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)5.2.1

靜態(tài)穩(wěn)定態(tài)勢評估與決策..............................................

515.2.2

暫態(tài)穩(wěn)定態(tài)勢評估與決策..............................................

555.2.3

負荷及動態(tài)軌跡趨勢預(yù)測..............................................

605.2.4

智慧電網(wǎng)調(diào)度大數(shù)據(jù)平臺..............................................

655.2.5

運行態(tài)勢知識圖譜可視化引擎.......................................675.3

典型應(yīng)用案例.........................................................................68第

6

章

智慧電網(wǎng)的數(shù)字化應(yīng)用..........................................................716.1

應(yīng)用案例概況.........................................................................716.2

智慧共享財務(wù).........................................................................736.2.1

智慧財務(wù)主要特征..........................................................

746.2.2

智慧財務(wù)應(yīng)用場景..........................................................

756.2.3

智慧財務(wù)典型案例..........................................................

786.3

電力征信................................................................................

826.3.1

服務(wù)公司，加速公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型...................................826.3.2

服務(wù)政府，助力國家精準化管理...................................836.3.3

服務(wù)金融，助力經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展...................................846.3.4

服務(wù)企業(yè)，促進產(chǎn)業(yè)體系化發(fā)展...................................856.4

區(qū)塊鏈賦能綠電場景.............................................................

863中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)6.4.1

背景介紹..........................................................................866.4.2

典型應(yīng)用..........................................................................876.5電力元宇宙.............................................................................90第

7

章

總結(jié)與展望.............................................................................

957.1

總結(jié)........................................................................................

957.2

展望........................................................................................

96參考文獻...............................................................................................

984中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)第

1

章 智慧電網(wǎng)概述電網(wǎng)發(fā)展概況電力是現(xiàn)代社會生產(chǎn)和生活的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。隨著各國工業(yè)化的發(fā)展，人類對電力的需求量和穩(wěn)定性要求逐年增加，能否提供大量廉價優(yōu)質(zhì)、穩(wěn)定可靠的電力供應(yīng)，直接關(guān)系國家經(jīng)濟發(fā)展的進程。國內(nèi)外，傳統(tǒng)電力企業(yè)紛紛借助人工智能等數(shù)字化技術(shù)賦能電網(wǎng)生產(chǎn)、企業(yè)運營、客戶服務(wù)等核心業(yè)務(wù)場景。電網(wǎng)是一個龐大的、復(fù)雜的、相互關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)，其主要任務(wù)是將電能從發(fā)電端輸送到用電端。目前，無論在國際還是在國內(nèi)，電網(wǎng)發(fā)展趨勢體現(xiàn)在推動電網(wǎng)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，提高電網(wǎng)運營效率和可靠性，賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)、服務(wù)基層減負，助力傳統(tǒng)電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。電網(wǎng)發(fā)展歷程全球電網(wǎng)的發(fā)展經(jīng)歷了多個階段，從最初的局部電網(wǎng)到現(xiàn)代的智能電網(wǎng)，全球電網(wǎng)整體發(fā)展概況體現(xiàn)在電力系統(tǒng)發(fā)展歷程之中。電力系統(tǒng)的初創(chuàng)期電力系統(tǒng)的歷史起源于

19

世紀末工業(yè)革命。托馬斯·愛迪生是電力系統(tǒng)的先驅(qū)之一，他在

1882

年在紐約建立了第一個商業(yè)電力系統(tǒng)——珍珠街發(fā)電站，這是世界上第一個使用直流（DC）發(fā)電的電力系統(tǒng)。然而，直流電力系統(tǒng)的傳輸距離限制了其應(yīng)用范圍。隨后，尼古拉·特斯拉和喬治·威斯汀豪斯開發(fā)并推廣了交流（AC）電力系統(tǒng)。特斯拉發(fā)明的交流電感應(yīng)電動機和變壓器開啟了電力系統(tǒng)的新時代。交流電力系統(tǒng)具有更高的傳輸效率，能夠傳輸長距離而不會有太大的電能損失，從而使電力供應(yīng)成為可能。電力系統(tǒng)的擴張期在

20

世紀中葉，隨著工業(yè)化的推進，電力系統(tǒng)開始了迅速的擴1中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)張。這一時期，電力設(shè)施得到了大規(guī)模的建設(shè)，電網(wǎng)覆蓋的范圍也逐漸擴大，逐漸形成了如今的大規(guī)模互聯(lián)電網(wǎng)。電力需求的增長推動了更多的發(fā)電站和輸電線路的建設(shè)。這一時期，盡管也存在部分水力發(fā)電，但電力系統(tǒng)主要依靠煤、石油和天然氣等化石燃料發(fā)電。電力系統(tǒng)的多樣化和現(xiàn)代化到了

20

世紀末和

21

世紀初，隨著全球化進程的加速和電力市場化改革的推進，電力系統(tǒng)開始轉(zhuǎn)向多樣化和現(xiàn)代化。新的能源形式，如風能、太陽能、生物質(zhì)能和地熱能等可再生能源逐漸成為電力系統(tǒng)的重要組成部分。此外，核能作為一種低碳能源也在一定程度上推動了電力系統(tǒng)的發(fā)展。隨著技術(shù)的進步，現(xiàn)代化的電力系統(tǒng)開始采用先進的信息和通信技術(shù)，如電力系統(tǒng)的實時監(jiān)控和遠程控制，這些技術(shù)的應(yīng)用提高了電力系統(tǒng)的運行效率和可靠性，降低了運行成本。智能電網(wǎng)時期21

世紀初至今，全球電力系統(tǒng)正逐漸進入智能電網(wǎng)時代。智能電網(wǎng)利用先進的信息和通信技術(shù)，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的自動化、互聯(lián)和互動。它能夠?qū)崟r監(jiān)測和調(diào)整電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和效率。智能電網(wǎng)的發(fā)展目標是實現(xiàn)電力系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展，提高能源效率，降低碳排放，保障能源安全。多個國家的電力系統(tǒng)引入人工智能技術(shù)，用于輔助決策、電網(wǎng)調(diào)度輔助、運維檢修人工替代等領(lǐng)域，其核心特點包括：高度集成的可再生能源和儲能設(shè)備、高度自動化的控制和運行系統(tǒng)、高度互動的供需關(guān)系、高度透明的信息傳輸和數(shù)據(jù)分析等。綜上，全球電力系統(tǒng)從最初的直流電力系統(tǒng)發(fā)展到現(xiàn)代智能電網(wǎng)，經(jīng)歷了多個階段，保障全球能源安全和促進經(jīng)濟社會發(fā)展具有重要意義。在未來，隨著科技的進步，電力系統(tǒng)將繼續(xù)發(fā)展，為全球提供更加高效、清潔和可持續(xù)的電力服務(wù)，同時未來將繼續(xù)面臨新的挑2中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)戰(zhàn)和機遇。1.1.2

中國電網(wǎng)概況我國電力行業(yè)發(fā)展迅猛，電源結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，火電優(yōu)化水平提高，水電、風電等新能源發(fā)電開發(fā)力度加大，電網(wǎng)建設(shè)不斷加強，電力環(huán)保成績顯著，電力裝備技術(shù)不斷提高，多項技術(shù)已經(jīng)達到國際先進水平。進入

21

世紀，電力需求更加旺盛，發(fā)展?jié)摿薮?，電力建設(shè)任務(wù)仍十分艱巨，電力系統(tǒng)的主要發(fā)展趨勢是開發(fā)新能源，開發(fā)節(jié)能環(huán)保的新產(chǎn)品，降低設(shè)備的功耗，加快研究更高一級的電壓輸電技術(shù)，推廣柔性輸電技術(shù)，加快電網(wǎng)建設(shè)，優(yōu)化資源配置，繼續(xù)推廣城鄉(xiāng)電網(wǎng)建設(shè)與改造，形成可靠的配電網(wǎng)絡(luò)。我國電力發(fā)展的基本方針是：提高能源效率，保護生態(tài)環(huán)境，加強電網(wǎng)建設(shè)，大力開發(fā)水電，優(yōu)化發(fā)展煤電，積極推進核電建設(shè)，適度發(fā)展天然氣發(fā)電，鼓勵新能源和可再生能源發(fā)電，帶動裝備工業(yè)發(fā)展，深化體制改革。在此方針的指導下，結(jié)合近期電力工業(yè)建設(shè)重點及目標，我國電力系統(tǒng)目前的發(fā)展將呈現(xiàn)以下四個鮮明特點：一是自動化水平逐步提高、安全性和可靠性得到充分重視。先進的繼電保護裝置、變電站綜合自動化系統(tǒng)、電網(wǎng)調(diào)度自動化系統(tǒng)以及電網(wǎng)安全穩(wěn)定控制自動化系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用。隨著電網(wǎng)建設(shè)和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的加強、電網(wǎng)自動化水平的提高，電網(wǎng)安全穩(wěn)定事故大幅下降。電網(wǎng)供電可靠性也有較大提高，平均供電可靠性為

99.820%。二是經(jīng)濟、高效和環(huán)保。隨著大容量機組的應(yīng)用、電網(wǎng)的發(fā)展以及先進技術(shù)的廣泛采用，煤耗與網(wǎng)損逐年下降。新建火電廠將廣泛采用大容量、高效節(jié)能機組，采用脫硫技術(shù)和控制NOX

的排放。在電網(wǎng)建設(shè)方面，將采用先進技術(shù)提高單位走廊輸電能力、降低網(wǎng)損，加強環(huán)境和景觀保護，城市電網(wǎng)將逐步提高電纜化率、推廣變電站緊湊化設(shè)計。三是結(jié)構(gòu)調(diào)整力度就會繼續(xù)加大。將重點推進電流域梯級綜合開3中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)發(fā)，加快建設(shè)大型水電基地，因地制宜開發(fā)中小型水電站和發(fā)展抽水蓄能電站，使水電開發(fā)率有較大提高。合理布局發(fā)展煤電，加快技術(shù)升級，節(jié)約資源，保護環(huán)境，節(jié)約水電，提高煤電技術(shù)水平和經(jīng)濟性。實現(xiàn)百萬千瓦級壓水堆核電工程設(shè)計、設(shè)備制造本土化、批量化的目標，全面掌握新一代百萬千瓦級壓水堆核電工程設(shè)計和設(shè)備制造技術(shù)，積極推進高溫氣冷堆核電技術(shù)研究和應(yīng)用。在電力負荷中心、環(huán)境要求嚴格、電價承受力強的地區(qū)，因地制宜技術(shù)適當規(guī)模的天然氣電廠，提高天然氣發(fā)電比重。在風力資源豐富地區(qū)，開發(fā)較大規(guī)模的風力發(fā)電廠；在大電網(wǎng)覆蓋不到的邊遠地區(qū)，發(fā)展太陽能光伏發(fā)電；因地制宜發(fā)展地熱發(fā)電、潮汐電站、生物質(zhì)能（桔梗等）與沼氣發(fā)電等；與垃圾處理相結(jié)合，在大中城市規(guī)劃建設(shè)垃圾發(fā)電項目。四是技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)升級步伐將會加快。加快電網(wǎng)建設(shè)，優(yōu)化資源配置。電力工業(yè)要著眼于走出一條科技含量高、經(jīng)濟效益好、資源消耗低、環(huán)境污染小的新型工業(yè)化道路，促進電力設(shè)備的本土化。需要重點發(fā)展以下幾個方面的工作：推廣單機容量

60

萬千瓦及以上大容量超臨界機組。加大大型水電站建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)的研究，加快大容量水電機組設(shè)備制造本土化。引進第三代核電技術(shù)。加快

100

萬千瓦級大型核電站設(shè)備制造本土化進程。實現(xiàn)

600

千瓦至兆瓦級風電設(shè)備本土化。引進第三代核電技術(shù)。基于人工智能等數(shù)字化技術(shù)，建設(shè)功能完善、信息暢通、相互協(xié)調(diào)的電力調(diào)度自動化系統(tǒng)，建立適應(yīng)電力市場競爭需要的技術(shù)支持系統(tǒng)，電力行業(yè)的信息化達到國際先進水平。1.2 面臨的挑戰(zhàn)溫室氣體的過量排放導致溫室效應(yīng)不斷增強，對全球氣候產(chǎn)生不良影響，二氧化碳作為溫室氣體中最主要的部分，減少其排放量被視為解決氣候問題最主要的途徑，如何減少碳排放也成為了全球性議題。為承擔解決氣候變化問題中的大國責任、推動我國生態(tài)文明建設(shè)4中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)與高質(zhì)量發(fā)展，習近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上的講話上提出“二氧化碳排放力爭于

2030

年前達到峰值，努力爭取

2060年前實現(xiàn)碳中和”，指明我國面對氣候變化問題要實現(xiàn)的“雙碳”目標。能源行業(yè)碳排放占全國總量的

80%以上，電力行業(yè)碳排放在能源行業(yè)中的占比超過

40%。實現(xiàn)“雙碳”目標，能源是主戰(zhàn)場，電力是主力軍，電網(wǎng)是排頭兵，大力發(fā)展風能、太陽能等新能源是關(guān)鍵。習近平總書記提出構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)，是對能源清潔低碳轉(zhuǎn)型大勢的準確把握，是對新能源在未來能源體系中主體地位的科學定位，是對電力系統(tǒng)在服務(wù)碳達峰、碳中和中發(fā)揮關(guān)鍵作用的更高要求，極大地增強了能源電力行業(yè)加快轉(zhuǎn)型升級的信心和決心。電網(wǎng)連接能源生產(chǎn)和消費，是能源轉(zhuǎn)換利用和輸送配置的樞紐平臺。隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)深入推進，電網(wǎng)的作用將更加突出，電網(wǎng)企業(yè)的責任將更加重大。加強人工智能等數(shù)字化技術(shù)與電網(wǎng)業(yè)務(wù)深度融合，持續(xù)拓展人工智能在電力領(lǐng)域應(yīng)用的深度和廣度，加快構(gòu)建新型電力系統(tǒng)，促進新能源高效利用，助力新型電力系統(tǒng)建設(shè)和雙碳目標實現(xiàn)。一是在滿足新能源大規(guī)模發(fā)展、高比例接入上責無旁貸。截至2022

年底，我國風電、太陽能發(fā)電裝機量占總裝機容量的

30%。未來新能源仍將保持快速發(fā)展勢頭，預(yù)計

2030

年風電和太陽能發(fā)電裝機達到

12

億千瓦以上，規(guī)模超過煤電，成為裝機主體；到

2060

年前，新能源發(fā)電量占比有望超過

50%，成為電量主體。無論是集中式新能源規(guī)?；s化開發(fā)和大范圍優(yōu)化配置，還是分布式新能源便捷接入和就近消納，都需要有效發(fā)揮電網(wǎng)能源資源配置的樞紐平臺作用，有力支撐和服務(wù)能源供給清潔化進程。二是在保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行和電力可靠供應(yīng)上責無旁貸。與常規(guī)電源相比，新能源發(fā)電單機容量小、數(shù)量多、布點分散，而且具有5中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)顯著的間歇性、波動性、隨機性特征。隨著新能源大規(guī)模開發(fā)、高比例并網(wǎng)，以及電力電子設(shè)備的大量應(yīng)用，電力系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)、控制基礎(chǔ)和運行機理將發(fā)生深刻變化，電力電量平衡、安全穩(wěn)定控制等將面臨前所未有的挑戰(zhàn)。這對電網(wǎng)企業(yè)優(yōu)化調(diào)度運行方式和控制策略，提高系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力和抵御風險能力提出了新的更高要求。三是在深入推進電力科技創(chuàng)新和自立自強上責無旁貸?？萍紕?chuàng)新是第一生產(chǎn)力，也是推動能源電力轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要引擎。隨著新型電力系統(tǒng)加快建設(shè)，一些技術(shù)領(lǐng)域進入“無人區(qū)”，需要不斷攻克能源轉(zhuǎn)型發(fā)展中面臨的技術(shù)難題，加快突破“卡脖子”技術(shù)，搶占全球能源電力科技制高點。發(fā)揮企業(yè)創(chuàng)新主體作用，凝聚產(chǎn)業(yè)鏈上下游創(chuàng)新合力，這既是電力行業(yè)義不容辭的責任，也是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求。1.3 人工智能關(guān)鍵技術(shù)人工智能作為一門研究如何使計算機能夠模仿人類智能行為的科學與技術(shù)，在過去幾十年中取得了長足的發(fā)展。人工智能的總體技術(shù)架構(gòu)包括圖像識別、自然語言處理、預(yù)測算法、智能決策、知識圖譜和智能芯片等關(guān)鍵組成部分。圖像識別是指讓計算機能夠理解并識別圖像中的內(nèi)容。它是計算機視覺的核心問題之一，也是人工智能應(yīng)用中的重要任務(wù)之一。圖像識別的目標是通過對圖像中的像素進行分析和處理，將圖像分類、定位、檢測和分割等操作轉(zhuǎn)化為計算機可以理解和處理的數(shù)據(jù)。例如，通過圖像識別技術(shù)，計算機可以識別出圖像中的物體、人臉、文字等。常用的圖像識別方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和深度學習等技術(shù)。圖像識別在人臉識別、目標檢測、圖像搜索等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。自然語言處理是指讓計算機能夠理解、處理和生成自然語言的能力。人類的交流主要通過自然語言進行，而自然語言處理技術(shù)可以使計算機理解和處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動化的文本分析和智能對話等功能。自然語言處理包括語義分析、機器翻譯、情感分析、問6中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)答系統(tǒng)、文本生成等任務(wù)。例如，通過自然語言處理技術(shù)，計算機可以理解用戶輸入的自然語言指令，并根據(jù)用戶的需求提供相應(yīng)的回答或建議，自然語言處理的發(fā)展離不開機器學習和深度學習等技術(shù)的支持。預(yù)測算法是指通過分析歷史數(shù)據(jù)和模式，利用統(tǒng)計學和機器學習等方法，對未來事件進行預(yù)測和預(yù)測分析。預(yù)測算法可以幫助我們理解和預(yù)測事物的發(fā)展趨勢，并為決策提供依據(jù)。常用的預(yù)測算法有時間序列分析、回歸分析、分類算法和聚類算法等。例如，通過預(yù)測算法，我們可以根據(jù)過去的銷售數(shù)據(jù)預(yù)測未來的銷售額；或者通過分析股票市場的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測股票價格的漲跌趨勢。機器學習技術(shù)如決策樹、支持向量機、隨機森林等是常用的預(yù)測算法。預(yù)測算法在金融市場預(yù)測、銷售預(yù)測、天氣預(yù)報等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。智能決策是指利用人工智能技術(shù)對問題進行建模、優(yōu)化和決策的過程。在大規(guī)模、復(fù)雜的決策問題中，人工智能可以通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、數(shù)學優(yōu)化、模擬仿真等手段，為決策者提供支持和決策建議。智能決策可以在金融、物流、交通等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化的決策過程。例如，在交通管理方面，通過智能決策，可以優(yōu)化交通信號燈的控制算法，減少路網(wǎng)擁堵；在物流領(lǐng)域，智能決策可以幫助優(yōu)化配送路徑和物流調(diào)度，提高效率和降低成本。智能決策不僅可以提高決策的效率和精度，還可以減少人為誤差和決策的主觀性。知識圖譜是一種用于表示和組織知識的圖形化結(jié)構(gòu)。知識圖譜通過抽取和整合多源異構(gòu)的知識數(shù)據(jù)，建立實體、關(guān)系和屬性之間的關(guān)聯(lián)，形成一個龐大且結(jié)構(gòu)化的知識庫。例如，通過知識圖譜，可以將人物、地點、事件等實體以及它們之間的關(guān)系進行建模和表示。知識圖譜可以用于問答系統(tǒng)、智能搜索和語義推理等應(yīng)用。例如，在問答系統(tǒng)中，通過結(jié)合知識圖譜中的知識，可以更準確地回答用戶提出的問題；在智能搜索中，知識圖譜可以幫助提供更精準、全面的搜索結(jié)7中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)果。知識圖譜的構(gòu)建需要依賴自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘和知識表示等技術(shù)。智能芯片是指專門設(shè)計用于加速人工智能任務(wù)的芯片。傳統(tǒng)的通用處理器在執(zhí)行人工智能任務(wù)時存在計算效率低和能耗高的問題。智能芯片通過集成專門的硬件加速器和優(yōu)化的電路結(jié)構(gòu)，可以提升計算的效率和能耗的性能。例如，圖像處理中的卷積運算和矩陣乘法等常見操作可以通過專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器來實現(xiàn)。智能芯片廣泛應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練和推斷加速，為人工智能應(yīng)用提供了強大的計算支持。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能芯片也在不斷創(chuàng)新和進化，包括更高的并行計算能力、更低的功耗和更豐富的功能。1.4

人工智能發(fā)揮重要作用人工智能技術(shù)是現(xiàn)代科技發(fā)展的重要組成部分，從機器學習到深度學習再到大模型，人工智能技術(shù)不斷演進，對多場景下的人類生活產(chǎn)生了深遠影響，體現(xiàn)在提升生產(chǎn)力、改善決策制定、開創(chuàng)新的可能性、提升人類生活質(zhì)量、推動經(jīng)濟增長等方面。圖

1-1

人工智能技術(shù)改善決策制定8中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)人工智能技術(shù)提升生產(chǎn)力和效率。人工智能技術(shù)可以自動化許多繁瑣的、重復(fù)的任務(wù)，從而提高生產(chǎn)力和效率。例如，人工智能可以用于自動化數(shù)據(jù)分析，這樣人類就可以將更多的時間和精力投入到需要創(chuàng)新和創(chuàng)造性的工作中。工廠也可以利用人工智能工具和機器人來自動化生產(chǎn)線，提高生產(chǎn)效率和減少錯誤。人工智能技術(shù)改善決策制定。人工智能技術(shù)可以通過處理和分析大量的數(shù)據(jù)來幫助決策者做出更好的決定。例如，預(yù)測模型可以幫助企業(yè)預(yù)測銷售趨勢，以便管理者可以提前調(diào)整生產(chǎn)計劃。人工智能還可以被用于醫(yī)療領(lǐng)域，通過分析病人的病史和生物標志物數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生做出更精準的診斷。人工智能技術(shù)開創(chuàng)新的可能性。人工智能技術(shù)開創(chuàng)了許多之前無法實現(xiàn)的可能性。例如，自動駕駛汽車利用人工智能技術(shù)來感知環(huán)境并作出決策，使得無人駕駛成為可能。人工智能還可以用于創(chuàng)建更真實的虛擬現(xiàn)實體驗，為娛樂和教育帶來全新的可能性。人工智能技術(shù)提升人類生活質(zhì)量。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以改善人們的生活質(zhì)量。例如，智能家居設(shè)備可以讓人們更方便地控制家中的設(shè)備和系統(tǒng)，提高生活的便利性。人工智能還可以幫助人們更有效地管理他們的健康，例如通過追蹤和分析健康數(shù)據(jù)來提供個性化的健康建議。人工智能技術(shù)推動經(jīng)濟增長。人工智能技術(shù)通過提高生產(chǎn)力、創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)、以及開創(chuàng)新的商業(yè)模式，推動了經(jīng)濟增長。根據(jù)麥肯錫全球研究所的一項研究，到

2030

年，人工智能可能會創(chuàng)造全球

13

萬億美元的經(jīng)濟價值。國家高度重視人工智能技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用，圍繞人工智能技術(shù)與電網(wǎng)核心業(yè)務(wù)深度融合的主線，面向發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調(diào)度、交易等關(guān)鍵領(lǐng)域，聚焦圖像識別、自然語言處理、預(yù)測算法、決策智能等重點技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域場景，以推動人工智能技術(shù)有效服務(wù)電9中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)網(wǎng)生產(chǎn)經(jīng)營和基層減負提效為目標，探索了電力營銷、電力調(diào)度、智慧配電網(wǎng)、電力市場、智慧共享財務(wù)、新能源功率預(yù)測、分布式電源接入、電力征信、電力區(qū)塊鏈、電力元宇宙等典型應(yīng)用場景，推進人工智能技術(shù)與電網(wǎng)核心業(yè)務(wù)深度融合，打造人工智能應(yīng)用生態(tài)體系，驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。10中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)第

2

章 智慧發(fā)電與智慧輸電智慧發(fā)電概述隨著“雙碳”戰(zhàn)略的提出,

我國電力能源結(jié)構(gòu)逐步向綠色、低碳的方向發(fā)展轉(zhuǎn)變。新能源作為我國能源轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要力量，“十四五”期間將持續(xù)快速發(fā)展，并逐步成為主力電源，從發(fā)展趨勢來看，我國東部地區(qū)城市優(yōu)先開發(fā)和使用分布式新能源，再加上西電東送的的能源，東部能源自給和西電東送相結(jié)合，將構(gòu)建集中式與分布式并重的新能源發(fā)展格局。但由于風光發(fā)電的間歇性、波動性，隨著其在電網(wǎng)滲透率不斷提高，電力系統(tǒng)面臨電能質(zhì)量、供需平衡等方面挑戰(zhàn)?；谛履茉窗l(fā)電功率波動性和隨機性的典型問題，深度應(yīng)用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息化技術(shù)，實現(xiàn)能源系統(tǒng)在物理層面實現(xiàn)智能電網(wǎng)與能源網(wǎng)的耦合互聯(lián)，采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供信息的互聯(lián)互通平臺，實現(xiàn)新能源發(fā)電系統(tǒng)的扁平化，推進能源生產(chǎn)與消費方式的轉(zhuǎn)變，不斷提升能源資源的綜合利用率，達到節(jié)能減排的目的；借助互聯(lián)網(wǎng)的信息提取能力以及人工智能強大的計算能力，可以提升新能源發(fā)電調(diào)度智能化水平，實現(xiàn)新能源發(fā)電與智能電網(wǎng)不斷融合，能夠構(gòu)建起信息對等的能源一體化架構(gòu)體系，達到能源供需平衡的狀態(tài)，實現(xiàn)新能源傳輸網(wǎng)絡(luò)智能化。廣域互聯(lián)新能源智慧發(fā)電連接大規(guī)模新能源生產(chǎn)基地與調(diào)控中心，與信息通信系統(tǒng)廣泛結(jié)合，通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能分析實現(xiàn)區(qū)域電力需求與電能質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測評估，實現(xiàn)新能源發(fā)電的精準功率控制、儲能以達到供需平衡，提升跨區(qū)域遠距離輸電以及大電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行能力。分布式新能源智慧發(fā)電集用戶側(cè)分散式能源生產(chǎn)、傳輸、轉(zhuǎn)換、存儲、消費于一體，電、熱、11中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)冷、氣多能流耦合，廣泛結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)，實現(xiàn)分布式新能源就地消納，打造互聯(lián)新能源發(fā)電的微網(wǎng)單元形態(tài)。智慧輸電概述輸電電力設(shè)備主要包含桿塔、架空線、電纜、絕緣子、金具等。輸電線路一般較長，有的穿越城區(qū)，有的位于山區(qū)甚至無人區(qū)，運行環(huán)境復(fù)雜。且輸電線路易于遭受諸如覆冰、舞動、雷擊、污穢等氣象災(zāi)害威脅，因此，如何運用智能化手段，替代人員巡檢，實現(xiàn)異常識別，并對災(zāi)害提前預(yù)警是輸電智慧化運維工作的重點。在輸電領(lǐng)域，人工智能可以應(yīng)用在以下幾個方面：在架空線運維方面，依托圖像、視頻、紅外、遙感等采集裝置，通過人工智能手段，可自動識別外力破壞、侵入、異物、鳥窩、覆冰、舞動、山火、安全距離不足等行為或風險。同時，通過進一步豐富模型庫，完善算法，可以自動識別出螺栓松動脫落、金具磨損、導線斷股、污穢、銹蝕等微小缺陷，基本替代人員巡視。在高壓電纜運維方面，依托圖像、視頻、紅外等裝置，可以自動識別電纜通道內(nèi)外破、動物侵入、環(huán)境異常等問題。依托振動傳感器的聲紋數(shù)據(jù)，可以靈敏的識別電纜運行中出現(xiàn)的過流等異?，F(xiàn)象，并可以對異常點進行定位。在災(zāi)害預(yù)警方面，依托微氣象裝置和氣象監(jiān)測站的數(shù)據(jù)，可以與數(shù)值預(yù)報數(shù)據(jù)進行迭代演化，進而提升氣象預(yù)報的準確度，特別是微地形、微氣象區(qū)，從而進一步提升災(zāi)害預(yù)警的準確率。在線路檢修方面，依托圖像、視頻、聲音、力學等傳感裝置，可以對線路檢修的質(zhì)量進行評判，大幅提升工作效率。典型應(yīng)用案例新能源功率預(yù)測隨著能源供應(yīng)短缺以及環(huán)境污染越來越嚴重，能源結(jié)構(gòu)出現(xiàn)變化，可再生能源如風能、太陽能逐漸受到重視，呈現(xiàn)迅速發(fā)展的趨勢。12中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)不過，受多種因素影響，光伏發(fā)電技術(shù)具有強烈的隨機性、間歇性和不可控性等特點，為電網(wǎng)系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行調(diào)度以及電能質(zhì)量帶來很多挑戰(zhàn)，無法保障電網(wǎng)可靠、安全穩(wěn)定運行。準確預(yù)測光伏發(fā)電功率可以有效減少光伏發(fā)電技術(shù)對電網(wǎng)系統(tǒng)的消極影響，為電網(wǎng)的運行調(diào)度提供有效依據(jù)。目前主要的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法包括：物理建模法、統(tǒng)計學法和人工智能法。物理建模法模型復(fù)雜、計算量大、抗干擾能力較差。常見的統(tǒng)計學法，諸如自回歸移動平均法、回歸分析法以及指數(shù)平滑法等，通常以實際的歷史數(shù)據(jù)進行特征擬合，基于建模數(shù)據(jù)間的統(tǒng)計關(guān)系，進行功率預(yù)測。相較于統(tǒng)計學法，人工智能方法的自我學習能力更強，能夠?qū)δＰ偷膮?shù)進行優(yōu)化，使得預(yù)測更加精準，因而在短期風電功率預(yù)測中被廣泛應(yīng)用。鑒于光伏發(fā)電功率預(yù)測準確性對電網(wǎng)安全調(diào)度以及穩(wěn)定運行的重要性，

提出基于

CNN

和

BiGRU

的光伏發(fā)電功率預(yù)測模型CNN-BiGRU

對短期光伏發(fā)電功率進行預(yù)測。該模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向門控循環(huán)單元（BidirectionalGated

Recurrent

Unit,

BiGRU），能夠從氣象數(shù)據(jù)以及數(shù)值天氣數(shù)據(jù)中充分挖掘出數(shù)據(jù)之間的空間和時間特征。數(shù)據(jù)預(yù)處理對原始數(shù)據(jù)集進行更細致的清洗，去除異常值，如在特征集中剔除含有-999

的異常值的行。并對特征集進行特征篩選。對光伏電站和進行相關(guān)性分析，剔除相關(guān)性弱于十百分位的特征，從而緩解噪音特征對模型預(yù)測的干擾。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向GRU

模塊光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)經(jīng)過上述數(shù)據(jù)預(yù)處理后作為模型輸入。見圖2-1

為基于CNN

和BiGRU

的光伏發(fā)電功率預(yù)測模型框架，整個框架由CNN

和雙向

GRU

兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。CNN

用來提取數(shù)據(jù)的空間13中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)特征，雙向GRU

模型用來提取數(shù)據(jù)的時間特征。圖

2-1

基于

CNN和

BiGRU

的光伏發(fā)電功率預(yù)測模型結(jié)構(gòu)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)提取空間特征，具有良好的特征提取和結(jié)構(gòu)發(fā)掘能力。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、卷積層、池化層以及拼接層組成。原始光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)是一維時間序列數(shù)據(jù)，因此將其輸入網(wǎng)絡(luò)前需要進行數(shù)據(jù)維度轉(zhuǎn)換，在輸入層實現(xiàn)將一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過三組大小不同的卷積核對光伏發(fā)電功率多變量之間的空間相關(guān)性進行了特征提取，每組卷積計算后再進行一次池化操作后則可得到三組大小相同的向量。接下來拼接向量在全連接層進行空間特征信息融合，即為挖掘到的空間特征向量。CNN

提取出空間特征后，將其放入雙向

GRU

模型學習數(shù)據(jù)之間前向、后向時間序列特征。在GRU

模型中，狀態(tài)是從前向后單向傳輸?shù)?，只能提取到?shù)據(jù)的單向特征。序列預(yù)測任務(wù)中，當前時刻的輸出和其前向數(shù)據(jù)和后向數(shù)據(jù)都有關(guān)聯(lián)，所以在GRU

基礎(chǔ)上衍生出了14中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)雙向GRU。為了提取正確的特征，使用雙向

GRU

模型提取數(shù)據(jù)的時序特征。雙向GRU

不僅能夠從長序列中提取特征，還可以從序列中捕捉雙向特征。實驗設(shè)計與結(jié)果分析實驗設(shè)計數(shù)據(jù)采用國內(nèi)某光伏發(fā)電場

13

個光伏電站從

2019-01-01

和2020-12-31

兩年歷史數(shù)據(jù)，采樣間隔為

15

分鐘。即每天有

96

個采樣點，共

70163

個樣本。并以

2020-09-01

作為分隔時間劃分出訓練集和驗證集。提出模型CNN-BiGRU

使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三個卷積層、三個池化層和全連接層組成。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個卷積層卷積核大小設(shè)置為

9*23，第二個卷積層卷積核大小設(shè)置為

11*23，第三個卷積層的卷積核大小為

24*23。每個單向

GRU

模型包含一層隱藏層，單元數(shù)設(shè)置為

88。為了驗證提出模型的有效性，使用相對開機容量均方根誤差、相對實際功率均方根誤差、負荷高峰時段最大絕對預(yù)測偏差，以及日最大絕對預(yù)測偏差作為評價指標，對模型

CNN-BiGRU

進行了實驗驗證和性能評估。實驗結(jié)果分析實驗對CNN-BiGRU

模型進行性能測試。實驗測試結(jié)果如圖

2-2所示。圖中分別展示六天預(yù)測數(shù)據(jù)的時間與光伏發(fā)電功率的關(guān)系圖,其中藍線代表實際發(fā)電輸出功率,黃線代表預(yù)測發(fā)電輸出功率。根據(jù)圖的預(yù)測線和實際線重合程度,可見預(yù)測值與實際值非常接近，證明提出的CNN-BiGRU

模型表現(xiàn)良好。15中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)圖

2-2

CNN-BiGRU

模型預(yù)測功率圖進一步，為評價模型與真實結(jié)果的擬合程度，通過具體的預(yù)測誤差指標分析，

得到模型

CNN-BiGRU

與對比模型

LSTM-CNN

、XGBoost

的評估指標值，對比結(jié)果如表

2-1所示。表

2-1

光伏發(fā)電功率評估指標對比評估指標模型開機容量 相對實際均方根誤 功率均方根差 誤差負荷高峰時段最大絕對日最大絕對預(yù)測偏差預(yù)測偏差LSTM-CNN0.2460.7540.6061.307XGBoost0.2721.0490.3140.504CNN-BiGRU0.140.4930.2840.08616由表

2-1

可知，所提模型的各評估指標值均顯著優(yōu)于對比模型。在開機容量均方根誤差和相對實際功率均方根誤差指標下，XGBoost模型的預(yù)測性能最差，LSTM-CNN

模型次之，模型

CNN-BiGRU

預(yù)中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)測效果最好。特別是在開機容量均方根誤差指標下，CNN-BiGRU

比LSTM-CNN

的結(jié)果減少了

10.6%的誤差，相較于

XGBoost

模型的結(jié)果減少了

13.2%的誤差。在負荷高峰時段最大絕對預(yù)測偏差和日最大絕對預(yù)測偏差指標下，LSTM-CNN

模型的性能最差，XGBoost

次之，CNN-BiGRU

模型性能依舊最好。綜合圖像和表，提出的

CNN-BiGRU

模型在各個評估指標下都呈現(xiàn)最優(yōu)的效果，充分體現(xiàn)出

CNN-BiGRU

模型在提取空間特征和時間特征上都具有優(yōu)勢。

主要成效為了提高光伏發(fā)電功率預(yù)測的準確性，提出了一種基于CNN

和BiGRU

的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法，提高了預(yù)測模型的精度。通過相對開機容量均方根誤差、相對實際功率均方根誤差、負荷高峰時段最大絕對預(yù)測偏差，以及日最大絕對預(yù)測偏差四種評價指標分析了LSTM-CNN、XGBoost

等預(yù)測模型在同一個數(shù)據(jù)集上的預(yù)測精度，實驗結(jié)果表明，CNN-BiGRU

模型相較于文中提出的對比模型結(jié)果最優(yōu)，預(yù)測的準確性更高。分布式電源接入分布式光伏發(fā)展迅猛，對電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行和管理帶來一定影響。一是局部地區(qū)出現(xiàn)潮流反送，造成調(diào)峰困難和電壓升高越限問題；二是分布式光伏信息接入比例低，質(zhì)量不高，難以有效支持負荷預(yù)測和電力平衡安排；三是分布式光伏涉網(wǎng)技術(shù)標準不健全，運行管理水平亟待提高。因此分布式光伏智能化接入應(yīng)用勢在必行。分布式光伏接入需求功率安全穩(wěn)定控制分布式光伏接入地區(qū)電網(wǎng)后，因分布式能源的功率波動性和隨機性對負荷平衡、電壓和功率因數(shù)帶來波動性影響，給功率控制帶來困難，嚴重時將危及電網(wǎng)安全。17中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)電網(wǎng)安全約束分布式能源發(fā)電改變了傳統(tǒng)配電網(wǎng)潮流分布情況，且其功率波動性和隨機性使得配電網(wǎng)線路/設(shè)備重載情況的發(fā)生更加不可預(yù)測，給系統(tǒng)運行方式安排帶來挑戰(zhàn)。生產(chǎn)運行需要隨著分布式能源發(fā)電項目的增多，電網(wǎng)的接入壓力也隨之增大。未來隨著大量的分布式項目接入電網(wǎng)，會給電網(wǎng)的負荷預(yù)測、繼電保護整定等工作帶來巨大的影響，同時也會給電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來安全隱患。電網(wǎng)對于分布式能源發(fā)電的指標要求不能僅僅局限于電壓、電流、功率因數(shù)、孤島、諧波、閃變、短路能力等傳統(tǒng)的