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(xué)會(huì)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(huì)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

何

清

胡國平焦李成李

斌劉

民馬華東

苗奪謙

潘

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

周

杰樸松昊

錢

鋒

喬俊飛王衛(wèi)寧

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王

軒吳曉蓓

楊放春

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劍張

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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(dá)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(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的驅(qū)動(dòng)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(dǎo)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(jìn)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(shí)體經(jīng)濟(jì)，支撐社會(huì)發(fā)展的這條主線。習(xí)近平總書記強(qiáng)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(jìn)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。2023

年

7

月，習(xí)近平總書記在主持召開第

20

屆中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第一次會(huì)議時(shí)再次強(qiáng)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(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化和融合化，建設(shè)具有完整性、先進(jìn)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(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(jì)》、《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(dòng)方案（2021-2030

年）》等

4

個(gè)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(shí)施路徑以及

2021-2030

年重點(diǎn)任務(wù)，指導(dǎo)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(diǎn)工作》，推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)能力與核心業(yè)務(wù)相融合，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)領(lǐng)域人工智能工程化應(yīng)用。習(xí)總書記在中央財(cái)經(jīng)委第九次會(huì)議提出要構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)

2030

年前碳達(dá)峰、2060

年前碳中和的目標(biāo)。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(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的電力需求為首要目標(biāo)，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(chǔ)多向協(xié)同、靈活互動(dòng)為有力支撐，以堅(jiān)強(qiáng)、智能、柔性電網(wǎng)為樞紐平臺(tái)，以技術(shù)創(chuàng)新和體制機(jī)制創(chuàng)新為基礎(chǔ)保障的新時(shí)代電力系統(tǒng)，是新型能源體系的重要組成部分和實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的關(guān)鍵載體。2023年

7

月，習(xí)近平總書記在中央全面深化改革委員會(huì)第二次會(huì)議中強(qiáng)調(diào)，“加快構(gòu)建清潔低碳、安全充裕、經(jīng)濟(jì)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(dòng)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(shí)別、自然語言處理技術(shù)、預(yù)測算法、知識(shí)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(fù)，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(xué)合理設(shè)計(jì)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(jì)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(jī)制，推動(dòng)加強(qiáng)電力技術(shù)創(chuàng)新、市場機(jī)制創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新。要推動(dòng)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(jì)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(qiáng)化學(xué)習(xí)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(yùn)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(fù)荷及動(dòng)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(tái)..............................................

655.2.5

運(yùn)行態(tài)勢知識(shí)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(cái)務(wù).........................................................................736.2.1

智慧財(cái)務(wù)主要特征..........................................................

746.2.2

智慧財(cái)務(wù)應(yīng)用場景..........................................................

756.2.3

智慧財(cái)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(zhǔn)化管理...................................836.3.3

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

服務(wù)企業(yè)，促進(jìn)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(xiàn)...............................................................................................

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(huì)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(jià)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(jì)發(fā)展的進(jìn)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(yùn)營、客戶服務(wù)等核心業(yè)務(wù)場景。電網(wǎng)是一個(gè)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(dòng)電網(wǎng)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，提高電網(wǎng)運(yùn)營效率和可靠性，賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)、服務(wù)基層減負(fù)，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(gè)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(jì)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(gè)商業(yè)電力系統(tǒng)——珍珠街發(fā)電站，這是世界上第一個(gè)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(dòng)機(jī)和變壓器開啟了電力系統(tǒng)的新時(shí)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(huì)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(kuò)張期在

20

世紀(jì)中葉，隨著工業(yè)化的推進(jìn)，電力系統(tǒng)開始了迅速的擴(kuò)1中國人工智能系列白皮書——智慧電網(wǎng)張。這一時(shí)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(kuò)大，逐漸形成了如今的大規(guī)?；ヂ?lián)電網(wǎng)。電力需求的增長推動(dòng)了更多的發(fā)電站和輸電線路的建設(shè)。這一時(shí)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(jì)末和

21

世紀(jì)初，隨著全球化進(jìn)程的加速和電力市場化改革的推進(jìn)，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(fēng)能、太陽能、生物質(zhì)能和地?zé)崮艿瓤稍偕茉粗饾u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(dòng)了電力系統(tǒng)的發(fā)展。隨著技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)代化的電力系統(tǒng)開始采用先進(jìn)的信息和通信技術(shù)，如電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制，這些技術(shù)的應(yīng)用提高了電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和可靠性，降低了運(yùn)行成本。智能電網(wǎng)時(shí)期21

世紀(jì)初至今，全球電力系統(tǒng)正逐漸進(jìn)入智能電網(wǎng)時(shí)代。智能電網(wǎng)利用先進(jìn)的信息和通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的自動(dòng)化、互聯(lián)和互動(dòng)。它能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測和調(diào)整電力系統(tǒng)的運(yùn)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(biāo)是實(shí)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(gè)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(yùn)維檢修人工替代等領(lǐng)域，其核心特點(diǎn)包括：高度集成的可再生能源和儲(chǔ)能設(shè)備、高度自動(dòng)化的控制和運(yùn)行系統(tǒng)、高度互動(dòng)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(gè)階段，保障全球能源安全和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重要意義。在未來，隨著科技的進(jìn)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(shí)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(jī)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(fēng)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(qiáng)，電力環(huán)保成績顯著，電力裝備技術(shù)不斷提高，多項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)達(dá)到國際先進(jìn)水平。進(jìn)入

21

世紀(jì)，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(hù)生態(tài)環(huán)境，加強(qiáng)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(jìn)核電建設(shè)，適度發(fā)展天然氣發(fā)電，鼓勵(lì)新能源和可再生能源發(fā)電，帶動(dòng)裝備工業(yè)發(fā)展，深化體制改革。在此方針的指導(dǎo)下，結(jié)合近期電力工業(yè)建設(shè)重點(diǎn)及目標(biāo)，我國電力系統(tǒng)目前的發(fā)展將呈現(xiàn)以下四個(gè)鮮明特點(diǎn)：一是自動(dòng)化水平逐步提高、安全性和可靠性得到充分重視。先進(jìn)的繼電保護(hù)裝置、變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)、電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)以及電網(wǎng)安全穩(wěn)定控制自動(dòng)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(qiáng)、電網(wǎng)自動(dòng)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(jì)、高效和環(huán)保。隨著大容量機(jī)組的應(yīng)用、電網(wǎng)的發(fā)展以及先進(jìn)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(jī)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(jìn)技術(shù)提高單位走廊輸電能力、降低網(wǎng)損，加強(qiáng)環(huán)境和景觀保護(hù)，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(jì)。三是結(jié)構(gòu)調(diào)整力度就會(huì)繼續(xù)加大。將重點(diǎn)推進(jìn)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(hù)環(huán)境，節(jié)約水電，提高煤電技術(shù)水平和經(jīng)濟(jì)性。實(shí)現(xiàn)百萬千瓦級壓水堆核電工程設(shè)計(jì)、設(shè)備制造本土化、批量化的目標(biāo)，全面掌握新一代百萬千瓦級壓水堆核電工程設(shè)計(jì)和設(shè)備制造技術(shù)，積極推進(jìn)高溫氣冷堆核電技術(shù)研究和應(yīng)用。在電力負(fù)荷中心、環(huán)境要求嚴(yán)格、電價(jià)承受力強(qiáng)的地區(qū)，因地制宜技術(shù)適當(dāng)規(guī)模的天然氣電廠，提高天然氣發(fā)電比重。在風(fēng)力資源豐富地區(qū)，開發(fā)較大規(guī)模的風(fēng)力發(fā)電廠；在大電網(wǎng)覆蓋不到的邊遠(yuǎn)地區(qū)，發(fā)展太陽能光伏發(fā)電；因地制宜發(fā)展地?zé)岚l(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(xiàng)目。四是技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級步伐將會(huì)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(jì)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(jìn)電力設(shè)備的本土化。需要重點(diǎn)發(fā)展以下幾個(gè)方面的工作：推廣單機(jī)容量

60

萬千瓦及以上大容量超臨界機(jī)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(jī)組設(shè)備制造本土化。引進(jìn)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(jìn)程。實(shí)現(xiàn)

600

千瓦至兆瓦級風(fēng)電設(shè)備本土化。引進(jìn)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(dòng)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(dá)到國際先進(jìn)水平。1.2 面臨的挑戰(zhàn)溫室氣體的過量排放導(dǎo)致溫室效應(yīng)不斷增強(qiáng)，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(dān)解決氣候變化問題中的大國責(zé)任、推動(dòng)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(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會(huì)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(dá)到峰值，努力爭取

2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”，指明我國面對氣候變化問題要實(shí)現(xiàn)的“雙碳”目標(biāo)。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(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，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(fēng)能、太陽能等新能源是關(guān)鍵。習(xí)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(zhǔn)確把握，是對新能源在未來能源體系中主體地位的科學(xué)定位，是對電力系統(tǒng)在服務(wù)碳達(dá)峰、碳中和中發(fā)揮關(guān)鍵作用的更高要求，極大地增強(qiáng)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(fèi)，是能源轉(zhuǎn)換利用和輸送配置的樞紐平臺(tái)。隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)深入推進(jìn)，電網(wǎng)的作用將更加突出，電網(wǎng)企業(yè)的責(zé)任將更加重大。加強(qiáng)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(jìn)新能源高效利用，助力新型電力系統(tǒng)建設(shè)和雙碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。一是在滿足新能源大規(guī)模發(fā)展、高比例接入上責(zé)無旁貸。截至2022

年底，我國風(fēng)電、太陽能發(fā)電裝機(jī)量占總裝機(jī)容量的

30%。未來新能源仍將保持快速發(fā)展勢頭，預(yù)計(jì)

2030

年風(fēng)電和太陽能發(fā)電裝機(jī)達(dá)到

12

億千瓦以上，規(guī)模超過煤電，成為裝機(jī)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(tái)作用，有力支撐和服務(wù)能源供給清潔化進(jìn)程。二是在保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行和電力可靠供應(yīng)上責(zé)無旁貸。與常規(guī)電源相比，新能源發(fā)電單機(jī)容量小、數(shù)量多、布點(diǎn)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(dòng)性、隨機(jī)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(yùn)行機(jī)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(yùn)行方式和控制策略，提高系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力和抵御風(fēng)險(xiǎn)能力提出了新的更高要求。三是在深入推進(jìn)電力科技創(chuàng)新和自立自強(qiáng)上責(zé)無旁貸。科技創(chuàng)新是第一生產(chǎn)力，也是推動(dòng)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(jìn)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(diǎn)。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(zé)任，也是實(shí)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(jì)算機(jī)能夠模仿人類智能行為的科學(xué)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(shí)別、自然語言處理、預(yù)測算法、智能決策、知識(shí)圖譜和智能芯片等關(guān)鍵組成部分。圖像識(shí)別是指讓計(jì)算機(jī)能夠理解并識(shí)別圖像中的內(nèi)容。它是計(jì)算機(jī)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(shí)別的目標(biāo)是通過對圖像中的像素進(jìn)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(jì)算機(jī)可以理解和處理的數(shù)據(jù)。例如，通過圖像識(shí)別技術(shù)，計(jì)算機(jī)可以識(shí)別出圖像中的物體、人臉、文字等。常用的圖像識(shí)別方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)。圖像識(shí)別在人臉識(shí)別、目標(biāo)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(jì)算機(jī)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(jìn)行，而自然語言處理技術(shù)可以使計(jì)算機(jī)理解和處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(jī)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(jì)算機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)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(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，對未來事件進(jìn)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(shí)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(jià)格的漲跌趨勢。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)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(bào)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(jìn)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(xué)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(hào)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(shí)圖譜是一種用于表示和組織知識(shí)的圖形化結(jié)構(gòu)。知識(shí)圖譜通過抽取和整合多源異構(gòu)的知識(shí)數(shù)據(jù)，建立實(shí)體、關(guān)系和屬性之間的關(guān)聯(lián)，形成一個(gè)龐大且結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫。例如，通過知識(shí)圖譜，可以將人物、地點(diǎn)、事件等實(shí)體以及它們之間的關(guān)系進(jìn)行建模和表示。知識(shí)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(shí)圖譜中的知識(shí)，可以更準(zhǔn)確地回答用戶提出的問題；在智能搜索中，知識(shí)圖譜可以幫助提供更精準(zhǔn)、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(shí)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(shí)表示等技術(shù)。智能芯片是指專門設(shè)計(jì)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(shí)存在計(jì)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(jì)算的效率和能耗的性能。例如，圖像處理中的卷積運(yùn)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(shí)現(xiàn)。智能芯片廣泛應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推斷加速，為人工智能應(yīng)用提供了強(qiáng)大的計(jì)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(jìn)化，包括更高的并行計(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)再到大模型，人工智能技術(shù)不斷演進(jìn)，對多場景下的人類生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)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(dòng)經(jīng)濟(jì)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(dòng)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(dòng)化數(shù)據(jù)分析，這樣人類就可以將更多的時(shí)間和精力投入到需要?jiǎng)?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(jī)器人來自動(dòng)化生產(chǎn)線，提高生產(chǎn)效率和減少錯(cuò)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(jì)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(biāo)志物數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生做出更精準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)的可能性。例如，自動(dòng)駕駛汽車?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(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(shí)的虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)，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(gè)性化的健康建議。人工智能技術(shù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)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(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長。根據(jù)麥肯錫全球研究所的一項(xiàng)研究，到

2030

年，人工智能可能會(huì)創(chuàng)造全球

13

萬億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)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(shí)別、自然語言處理、預(yù)測算法、決策智能等重點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域場景，以推動(dòng)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(fù)提效為目標(biāo)，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(cái)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(jìn)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(dòng)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(fēng)光發(fā)電的間歇性、波動(dòng)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(dòng)性和隨機(jī)性的典型問題，深度應(yīng)用云計(jì)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(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)在物理層面實(shí)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(tái)，實(shí)現(xiàn)新能源發(fā)電系統(tǒng)的扁平化，推進(jìn)能源生產(chǎn)與消費(fèi)方式的轉(zhuǎn)變，不斷提升能源資源的綜合利用率，達(dá)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(qiáng)大的計(jì)算能力，可以提升新能源發(fā)電調(diào)度智能化水平，實(shí)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(dá)到能源供需平衡的狀態(tài)，實(shí)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(shí)現(xiàn)區(qū)域電力需求與電能質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測評估，實(shí)現(xiàn)新能源發(fā)電的精準(zhǔn)功率控制、儲(chǔ)能以達(dá)到供需平衡，提升跨區(qū)域遠(yuǎn)距離輸電以及大電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)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(chǔ)、消費(fèi)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(shí)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(yùn)行環(huán)境復(fù)雜。且輸電線路易于遭受諸如覆冰、舞動(dòng)、雷擊、污穢等氣象災(zāi)害威脅，因此，如何運(yùn)用智能化手段，替代人員巡檢，實(shí)現(xiàn)異常識(shí)別，并對災(zāi)害提前預(yù)警是輸電智慧化運(yùn)維工作的重點(diǎn)。在輸電領(lǐng)域，人工智能可以應(yīng)用在以下幾個(gè)方面：在架空線運(yùn)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(dòng)識(shí)別外力破壞、侵入、異物、鳥窩、覆冰、舞動(dòng)、山火、安全距離不足等行為或風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，通過進(jìn)一步豐富模型庫，完善算法，可以自動(dòng)識(shí)別出螺栓松動(dòng)脫落、金具磨損、導(dǎo)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(yùn)維方面，依托圖像、視頻、紅外等裝置，可以自動(dòng)識(shí)別電纜通道內(nèi)外破、動(dòng)物侵入、環(huán)境異常等問題。依托振動(dòng)傳感器的聲紋數(shù)據(jù)，可以靈敏的識(shí)別電纜運(yùn)行中出現(xiàn)的過流等異常現(xiàn)象，并可以對異常點(diǎn)進(jìn)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(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代演化，進(jìn)而提升氣象預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度，特別是微地形、微氣象區(qū)，從而進(jìn)一步提升災(zāi)害預(yù)警的準(zhǔn)確率。在線路檢修方面，依托圖像、視頻、聲音、力學(xué)等傳感裝置，可以對線路檢修的質(zhì)量進(jìn)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(yán)重，能源結(jié)構(gòu)出現(xiàn)變化，可再生能源如風(fēng)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(qiáng)烈的隨機(jī)性、間歇性和不可控性等特點(diǎn)，為電網(wǎng)系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)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(yùn)行。準(zhǔn)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(yùn)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(jì)學(xué)法和人工智能法。物理建模法模型復(fù)雜、計(jì)算量大、抗干擾能力較差。常見的統(tǒng)計(jì)學(xué)法，諸如自回歸移動(dòng)平均法、回歸分析法以及指數(shù)平滑法等，通常以實(shí)際的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行特征擬合，基于建模數(shù)據(jù)間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，進(jìn)行功率預(yù)測。相較于統(tǒng)計(jì)學(xué)法，人工智能方法的自我學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)，能夠?qū)δＰ偷膮?shù)進(jìn)行優(yōu)化，使得預(yù)測更加精準(zhǔn)，因而在短期風(fēng)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(zhǔn)確性對電網(wǎng)安全調(diào)度以及穩(wěn)定運(yùn)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(jìn)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(shí)間特征。數(shù)據(jù)預(yù)處理對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行更細(xì)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(jìn)行特征篩選。對光伏電站和進(jìn)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(gè)框架由CNN

和雙向

GRU

兩個(gè)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(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)，因此將其輸入網(wǎng)絡(luò)前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)維度轉(zhuǎn)換，在輸入層實(shí)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(jìn)行了特征提取，每組卷積計(jì)算后再進(jìn)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(jìn)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(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之間前向、后向時(shí)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(dāng)前時(shí)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(shí)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(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采用國內(nèi)某光伏發(fā)電場

13

個(gè)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(gè)采樣點(diǎn)，共

70163

個(gè)樣本。并以

2020-09-01

作為分隔時(shí)間劃分出訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。提出模型CNN-BiGRU

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

9*23，第二個(gè)卷積層卷積核大小設(shè)置為

11*23，第三個(gè)卷積層的卷積核大小為

24*23。每個(gè)單向

GRU

模型包含一層隱藏層，單元數(shù)設(shè)置為

88。為了驗(yàn)證提出模型的有效性，使用相對開機(jī)容量均方根誤差、相對實(shí)際功率均方根誤差、負(fù)荷高峰時(shí)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(jià)指標(biāo)，對模型

CNN-BiGRU

進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)對CNN-BiGRU

模型進(jìn)行性能測試。實(shí)驗(yàn)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(shí)間與光伏發(fā)電功率的關(guān)系圖,其中藍(lán)線代表實(shí)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(shí)際線重合程度,可見預(yù)測值與實(shí)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(jìn)一步，為評價(jià)模型與真實(shí)結(jié)果的擬合程度，通過具體的預(yù)測誤差指標(biāo)分析，

得到模型

CNN-BiGRU

與對比模型

LSTM-CNN

、XGBoost

的評估指標(biāo)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(biāo)對比評估指標(biāo)模型開機(jī)容量 相對實(shí)際均方根誤 功率均方根差 誤差負(fù)荷高峰時(shí)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(biāo)值均顯著優(yōu)于對比模型。在開機(jī)容量均方根誤差和相對實(shí)際功率均方根誤差指標(biāo)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(jī)容量均方根誤差指標(biāo)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(fù)荷高峰時(shí)段最大絕對預(yù)測偏差和日最大絕對預(yù)測偏差指標(biāo)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(gè)評估指標(biāo)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(shí)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(zhǔn)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(jī)容量均方根誤差、相對實(shí)際功率均方根誤差、負(fù)荷高峰時(shí)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(jià)指標(biāo)分析了LSTM-CNN、XGBoost

等預(yù)測模型在同一個(gè)數(shù)據(jù)集上的預(yù)測精度，實(shí)驗(yàn)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(zhǔn)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(yùn)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(fù)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(biāo)準(zhǔn)不健全，運(yùn)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(dòng)性和隨機(jī)性對負(fù)荷平衡、電壓和功率因數(shù)帶來波動(dòng)性影響，給功率控制帶來困難，嚴(yán)重時(shí)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(dòng)性和隨機(jī)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(yùn)行方式安排帶來挑戰(zhàn)。生產(chǎn)運(yùn)行需要隨著分布式能源發(fā)電項(xiàng)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(xiàng)目接入電網(wǎng)，會(huì)給電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測、繼電保護(hù)整定等工作帶來巨大的影響，同時(shí)也會(huì)給電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來安全隱患。電網(wǎng)對于分布式能源發(fā)電的指標(biāo)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