20250515-国家电网-电力行业_AI计算推演赋能配电网透明化与智能化_25页_13mb

AI计算推演赋能配电网透明化与智能化总结

核心内容

国网江苏电力通过引入AI计算推演技术，实现了中压配电网的透明化与智能化，解决了传统配电网在规模大、变动频繁、新能源接入复杂等背景下的运行管理难题。该技术结合现有量测体系，无需大规模增加量测设备，即可实现对配电网运行状态的全面感知、准确计算与智能推演。

主要观点

• 配电网透明化：通过动态拓扑构建与电气量计算，实现配电网任一时空状态的可观测、可计算、可推演。
• AI技术应用：利用图神经网络、脉冲神经网络（SNN）、高斯混合模型（GMM）等人工智能技术，提升拓扑校核、参数校正、量测补足、源荷预测等环节的精度与效率。
• 智能决策支持：基于深度强化学习算法，构建主配协同运行智能体，实现配电网运行优化与规划决策的智能化。
• 数据融合与共享：通过统一数据平台（如电网一张图、实时量测中心）实现多源数据融合，支撑多时间尺度、多空间范围的源荷预测服务。

关键信息

一、背景思路

• 配电网规模大、变动频繁，导致运行安全隐患、信息不准确等问题。
• 新能源接入带来源荷不确定性，需进行多时间尺度预测与仿真。
• 传统全量量测模式成本高，无法全面推广，需通过AI计算推演技术实现透明化。

二、主要做法

• 静态拓扑校核：基于电压相似性特征，利用皮尔逊相关系数识别线变关系错误，提高拓扑准确性。
• 动态拓扑校核：通过离线训练与在线感知，结合图神经网络实现拓扑结构的实时校核。
• 参数校正：通过状态估计、异常定位与潮流计算迭代，实现参数的精准校正。
• 量测补足：基于SNN与GMM，构建伪量测模型，提升可计算率。
• 源荷预测服务：建立“三个统一、一个差异化”的预测服务平台，实现多时间尺度负荷与分布式光伏预测。

三、应用实践

• 运行优化：通过AI智能体实现配电网运行预警与运方预案制定，提升设备重过载预警准确率至90%。
• 规划决策：结合计算推演与电网一张图，智能生成132项规划方案，提升规划效率与质量。
• 光伏消纳：实现全省100万台配变、4万余条馈线的源荷预测，识别并告警重超载设备，提升光伏就地消纳水平。
• 承载力评估：按月向政府报送光伏承载力评估结果，引导分布式电站合理布局，缓解电网运行压力。

四、未来展望

• 构建新型电力系统联合计算推演平台，打破数据、功能、业务边界，实现多要素联合计算。
• 建立“数据-机理”联合驱动的人工智能应用体系，提升电网运行与规划的科学性与智能化水平。

工作成效

• 线变关系诊断工具：在27家网省公司推广应用，诊断成功率超过90%。
• 可计算率提升：通过量测补足，全省4万余条线路中，可计算率提升57.5%，整体合格率达99%。
• 源荷预测精度：负荷预测精度达95%以上，分布式光伏预测精度达85%以上。
• 运行优化：在试点区域辅助运方调整32次，缓解光伏消纳压力。
• 规划方案生成：累计生成132项规划方案，显著提升规划效率与质量。

技术支撑

• 数据底座：包括气象平台、电网一张图、实时量测中心等。
• 算法应用：图神经网络（GNN）、脉冲神经网络（SNN）、高斯混合模型（GMM）、深度强化学习等。
• 系统建设：构建企业级统一平台，实现多层级、多时间尺度的数据服务与智能决策。

表格数据

评估标准

• 承载力评估指标：包括电压偏差、配变超容、电流越限、短路电流越限、线路损耗、反向负载率等6类指标。
• 运行归真原则：实际用电负荷 = 下网负荷 + 分布式光伏出力。

总结

国网江苏电力通过AI计算推演技术，实现了中压配电网的透明化与智能化，提升了电网运行、规划与管理的效率与精度，为构建新型电力系统提供了有力支撑。