電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會更重要、更龐大、更復雜的人造系統(tǒng)之一，它將風、光、水、煤、核、石油和生物質(zhì)能等一次能源轉(zhuǎn)換為便于使用的電能，支撐人類生產(chǎn)生活用能需求。長期以來，電力系統(tǒng)的運行規(guī)律可視為構(gòu)筑在一系列物理機理的基礎(chǔ)上，即采用微分代數(shù)方程組等函數(shù)將一種物質(zhì)轉(zhuǎn)換為另外一種物質(zhì)且進行優(yōu)化傳輸，這是一種知識的函數(shù)表達和映射過程。

 

隨著全球進入數(shù)字化時代，以及構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的要求，傳統(tǒng)的知識函數(shù)表達和映射難以準確、充分刻畫電力系統(tǒng)運行的復雜規(guī)律。近幾年，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習方法在電力系統(tǒng)運營維護中發(fā)揮了**作用，但也存在局限，缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識引導相結(jié)合的人工智能模型，致使難以利用電力系統(tǒng)知識增強機器的學習能力。因此，需構(gòu)建電力系統(tǒng)多重知識表達體系，刻畫不同側(cè)面屬性及其關(guān)聯(lián)，有機協(xié)調(diào)“知識指導的演繹”“數(shù)據(jù)驅(qū)動的歸納”“物理建模的規(guī)劃”等理論模型和方法，建立從數(shù)據(jù)到知識、決策的電力系統(tǒng)學習模型，保障電力系統(tǒng)可靠、綠色、智能運行。

 

傳統(tǒng)的知識表達難以滿足

 

新型電力系統(tǒng)分析、調(diào)控等要求

 

隨著以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)加快構(gòu)建，大規(guī)模新能源并網(wǎng)和電力市場開放后，電力系統(tǒng)形態(tài)將發(fā)生變化，電力網(wǎng)絡、信息網(wǎng)絡和社會網(wǎng)絡間的耦合關(guān)聯(lián)性將顯著增強，同時呈現(xiàn)非線性、強隨機、快時變的復雜巨系統(tǒng)特點。在這種情況下，單純的離線建模和仿真難以滿足復雜電網(wǎng)實時運行分析與準確前瞻調(diào)控的要求，同時直接運用傳統(tǒng)的調(diào)控模型與算法體系也面臨電力系統(tǒng)海量資源的分散分離和構(gòu)成功能耦合及更好快速決策等挑戰(zhàn)。

 

因此，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)在源、網(wǎng)、荷、儲等環(huán)節(jié)均面臨一些亟需解決的問題。其中，在源側(cè)，需提供更靈活的接入技術(shù)和接口方法，保障高比例新能源消納；在網(wǎng)側(cè)，需建設更快速的計算能力和調(diào)控手段，適應電力系統(tǒng)高比例電力電子化趨勢；在荷側(cè)，需挖掘更柔性的互動技術(shù)和溝通渠道，充分調(diào)動需求側(cè)參與電力系統(tǒng)調(diào)節(jié)的自主性；在儲側(cè)，需實現(xiàn)更效率的動態(tài)平衡和優(yōu)化調(diào)劑，提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定控制水平。

 

面對上述挑戰(zhàn)，融合多重知識表達的數(shù)字電網(wǎng)可提供核心的技術(shù)路徑，并進一步發(fā)揮電網(wǎng)資源配置平臺和電碳經(jīng)濟服務平臺的作用。

 

數(shù)字電網(wǎng)的數(shù)據(jù)量測、智能算法

 

及算力等助建新型電力系統(tǒng)

 

數(shù)字電網(wǎng)支撐構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的作用主要體現(xiàn)在以下方面：

 

數(shù)據(jù)及其量測。在萬物互聯(lián)時代，無數(shù)據(jù)不決策、無數(shù)據(jù)不運營，充分進行數(shù)據(jù)采集和處理，是保障大規(guī)模新能源并網(wǎng)和消納的基本條件。也就是說，數(shù)據(jù)成為確保電力系統(tǒng)可觀、可測、可控的首要因素，也是電網(wǎng)指揮體系和決策的關(guān)鍵組成。

 

因此，新型電力系統(tǒng)可觀須建立在充足和有效的量測基礎(chǔ)上，而數(shù)字電網(wǎng)具備廣泛的數(shù)據(jù)獲取和處理能力，通過海量傳感器可以準確掌握電力系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)，洞悉各組成單元及整體的性能、運行方式、實時狀態(tài)、運行效率、健康狀態(tài)和環(huán)保水平。

 

智能算法及算力的綜合應用。面向特定領(lǐng)域的智能算法與異構(gòu)算力的有機融合，是電網(wǎng)適應新形態(tài)和滿足規(guī)劃、運行、管理新要求的重要手段。

 

相比傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)，新型電力系統(tǒng)的動態(tài)行為更加復雜，對計算的準確性和快速性要求更高。其中，以新能源為主體意味著雙高（高比例新能源、高電力電子設備）特點明顯，由于狀態(tài)改變時序短、序列信號頻域分布廣、影響動態(tài)過程變量混雜，用傳統(tǒng)的以固定參數(shù)為核心的靜態(tài)模型進行描述和求解較困難。因此，需建立適應大規(guī)模、強隨機性系統(tǒng)的高性能仿真計算能力。

 

同時，新型電力系統(tǒng)節(jié)點規(guī)模和可控變量的數(shù)量急劇加大，對仿真計算的規(guī)?；芰σ蟾?。因此，需總結(jié)梳理電力系統(tǒng)仿真方法，應用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，尋求適應電力系統(tǒng)新形態(tài)下的有效、準確的計算理論、方法。

 

快速協(xié)同。新型電力系統(tǒng)對快速協(xié)同能力提出了更高要求，隨著電網(wǎng)上下游主體互動加強，電網(wǎng)管理內(nèi)容和形式將發(fā)生變化。因此，需把握數(shù)據(jù)主線，通過提升數(shù)字化運營系統(tǒng)的靈活性和開放性，實現(xiàn)規(guī)劃建設、物資供應、資產(chǎn)財務等全鏈條感知和多面貫通，提升業(yè)務效率，促進管理變革。

 

目前，數(shù)字電網(wǎng)已具備海量多源數(shù)據(jù)獲取的能力和良好的量測體系等基礎(chǔ)。近幾年，數(shù)字電網(wǎng)建設基于數(shù)據(jù)，運用神經(jīng)網(wǎng)絡等數(shù)據(jù)驅(qū)動算法工具，并通過算法和應用創(chuàng)新實現(xiàn)對新型電力系統(tǒng)的初步探索，并在一些點上取得進展。但是，電力系統(tǒng)運行規(guī)律難以依靠單純的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法進行描述或解釋，同時擁有數(shù)據(jù)、算力、算法的人工智能模型也難以支撐科學決策，迫切需要領(lǐng)域知識進行指引。

 

在常年觀測、歸納和演繹的基礎(chǔ)上，電力行業(yè)積累了豐富的經(jīng)驗、規(guī)則和知識，能夠描述電力基礎(chǔ)設施外形結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)電氣量狀態(tài)變化、拓撲連接關(guān)系等?？蓪⑦@些知識融入人工智能算法模型，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動、知識引導和物理建模的新型智能算法，并用知識表達來刻畫數(shù)據(jù)蘊含的規(guī)律，進而形成人機協(xié)同模式。

 

數(shù)字電網(wǎng)知識表達包括

 

形象、函數(shù)、語言、深度神經(jīng)網(wǎng)絡

 

如前所述，新型電力系統(tǒng)的高維、動態(tài)、不確定性給電網(wǎng)穩(wěn)定運行帶來了巨大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)方法難以準確、完整刻畫和實時掌控，而數(shù)字電網(wǎng)的多重知識表達能實現(xiàn)新型電力系統(tǒng)可觀、可測、可控。

 

通過數(shù)字電網(wǎng)的多重知識表達，可提取物理電網(wǎng)的特征規(guī)律，準確描述物理電網(wǎng)的設備形態(tài)、系統(tǒng)運行的發(fā)展趨勢及人、機、物的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實現(xiàn)對物理電網(wǎng)更優(yōu)的決策控制。具體而言，可在中國工程院院士潘云鶴提出的AI 2.0知識三種表達（知識的形象表達、知識的言語表達、知識的深度神經(jīng)網(wǎng)絡表達）的基礎(chǔ)上，面向數(shù)字電網(wǎng)支撐的新型電力系統(tǒng)進行具象化豐富。因此，新型電力系統(tǒng)多重知識表達主要涵蓋以下內(nèi)容：

 

數(shù)字電網(wǎng)知識的形象表達。電力系統(tǒng)擁有源、網(wǎng)、荷、儲等多個環(huán)節(jié)龐大的基礎(chǔ)設施，可對電力基礎(chǔ)設施和設備部件進行三維數(shù)字化描述，再利用電網(wǎng)場景分布的海量多源、多模態(tài)感知數(shù)據(jù)（包括視覺、電氣量、非電氣量等數(shù)據(jù)），實現(xiàn)傳感器在電網(wǎng)場景的時空刻畫，支撐數(shù)字電網(wǎng)智能化展示、呈現(xiàn)、引導和互動，推動構(gòu)建新型電力系統(tǒng)。

 

數(shù)字電網(wǎng)知識的函數(shù)表達。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的物理機理分析需要**的數(shù)學理論體系驗證與表達，即嚴密的物理建模手段，如基于發(fā)電、負荷、參數(shù)等信息進行電力系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)計算、準確校核、穩(wěn)定性分析及電力市場建設等。

 

數(shù)字電網(wǎng)知識的語言表達。電力系統(tǒng)運行的規(guī)范、標準、步驟等業(yè)務邏輯需要語言文字及建立在其上的知識圖譜進行表達，如電力行業(yè)的政策要求、電力系統(tǒng)的調(diào)度規(guī)程、電網(wǎng)設備的運維手冊、電力營銷的業(yè)務流程等。

 

數(shù)字電網(wǎng)知識的深度神經(jīng)網(wǎng)絡表達。針對電力系統(tǒng)隨機性高、場景復雜、物理機理難以描述等問題，需要通過數(shù)據(jù)驅(qū)動訓練學習得到的深度神經(jīng)網(wǎng)鏈接權(quán)重和鏈接線路進行表達，如新能源出力預測、設備缺陷識別等。

 

其中，數(shù)字電網(wǎng)知識的形象表達主要應用于描述物理電網(wǎng)的設備形態(tài)；數(shù)字電網(wǎng)知識的函數(shù)表達主要應用于描述電力系統(tǒng)電氣量、非電氣量等數(shù)據(jù)時序變化的物理規(guī)律；數(shù)字電網(wǎng)知識的語言表達主要應用于描述電力系統(tǒng)人、機、物的關(guān)聯(lián)關(guān)系；數(shù)字電網(wǎng)知識的深度神經(jīng)網(wǎng)絡表達是一種有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動工具，對上述三類應用實現(xiàn)補充和支撐，進而形成數(shù)據(jù)驅(qū)動、知識引導和物理建模相統(tǒng)一的人工智能模型。

 

（黃文琦系南網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院人工智能與智能軟件團隊負責人；孫凌云系浙江大學計算機學院副院長；吳飛系浙江大學計算機學院教授）

 

（責任編輯：李顯杰 ）

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