如何準(zhǔn)確刻畫(huà)新型電力系統(tǒng)?
2023-03-09
電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會(huì)更重要、更龐大、更復(fù)雜的人造系統(tǒng)之一,它將風(fēng)、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(lèi)生產(chǎn)生活用能需求。長(zhǎng)期以來(lái),電力系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律可視為構(gòu)筑在一系列物理機(jī)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(jìn)行優(yōu)化傳輸,這是一種知識(shí)的函數(shù)表達(dá)和映射過(guò)程。
隨著全球進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代,以及構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的要求,傳統(tǒng)的知識(shí)函數(shù)表達(dá)和映射難以準(zhǔn)確、充分刻畫(huà)電力系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜規(guī)律。近幾年,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)維護(hù)中發(fā)揮了**作用,但也存在局限,缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和知識(shí)引導(dǎo)相結(jié)合的人工智能模型,致使難以利用電力系統(tǒng)知識(shí)增強(qiáng)機(jī)器的學(xué)習(xí)能力。因此,需構(gòu)建電力系統(tǒng)多重知識(shí)表達(dá)體系,刻畫(huà)不同側(cè)面屬性及其關(guān)聯(lián),有機(jī)協(xié)調(diào)“知識(shí)指導(dǎo)的演繹”“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(shí)、決策的電力系統(tǒng)學(xué)習(xí)模型,保障電力系統(tǒng)可靠、綠色、智能運(yùn)行。
傳統(tǒng)的知識(shí)表達(dá)難以滿(mǎn)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(chǎng)開(kāi)放后,電力系統(tǒng)形態(tài)將發(fā)生變化,電力網(wǎng)絡(luò)、信息網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)間的耦合關(guān)聯(lián)性將顯著增強(qiáng),同時(shí)呈現(xiàn)非線(xiàn)性、強(qiáng)隨機(jī)、快時(shí)變的復(fù)雜巨系統(tǒng)特點(diǎn)。在這種情況下,單純的離線(xiàn)建模和仿真難以滿(mǎn)足復(fù)雜電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行分析與準(zhǔn)確前瞻調(diào)控的要求,同時(shí)直接運(yùn)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?zèng)Q策等挑戰(zhàn)。
因此,構(gòu)建新型電力系統(tǒng)在源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)等環(huán)節(jié)均面臨一些亟需解決的問(wèn)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(shè)更快速的計(jì)算能力和調(diào)控手段,適應(yīng)電力系統(tǒng)高比例電力電子化趨勢(shì);在荷側(cè),需挖掘更柔性的互動(dòng)技術(shù)和溝通渠道,充分調(diào)動(dòng)需求側(cè)參與電力系統(tǒng)調(diào)節(jié)的自主性;在儲(chǔ)側(cè),需實(shí)現(xiàn)更效率的動(dòng)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(duì)上述挑戰(zhàn),融合多重知識(shí)表達(dá)的數(shù)字電網(wǎng)可提供核心的技術(shù)路徑,并進(jìn)一步發(fā)揮電網(wǎng)資源配置平臺(tái)和電碳經(jīng)濟(jì)服務(wù)平臺(tái)的作用。
數(shù)字電網(wǎng)的數(shù)據(jù)量測(cè)、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(cè)。在萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代,無(wú)數(shù)據(jù)不決策、無(wú)數(shù)據(jù)不運(yùn)營(yíng),充分進(jìn)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(shuō),數(shù)據(jù)成為確保電力系統(tǒng)可觀、可測(cè)、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(cè)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(guò)海量傳感器可以準(zhǔn)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(yùn)行方式、實(shí)時(shí)狀態(tài)、運(yùn)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(yīng)用。面向特定領(lǐng)域的智能算法與異構(gòu)算力的有機(jī)融合,是電網(wǎng)適應(yīng)新形態(tài)和滿(mǎn)足規(guī)劃、運(yùn)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(dòng)態(tài)行為更加復(fù)雜,對(duì)計(jì)算的準(zhǔn)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(shè)備)特點(diǎn)明顯,由于狀態(tài)改變時(shí)序短、序列信號(hào)頻域分布廣、影響動(dòng)態(tài)過(guò)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(jìn)行描述和求解較困難。因此,需建立適應(yīng)大規(guī)模、強(qiáng)隨機(jī)性系統(tǒng)的高性能仿真計(jì)算能力。
同時(shí),新型電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)規(guī)模和可控變量的數(shù)量急劇加大,對(duì)仿真計(jì)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(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù),尋求適應(yīng)電力系統(tǒng)新形態(tài)下的有效、準(zhǔn)確的計(jì)算理論、方法。
快速協(xié)同。新型電力系統(tǒng)對(duì)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(dòng)加強(qiáng),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(xiàn),通過(guò)提升數(shù)字化運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的靈活性和開(kāi)放性,實(shí)現(xiàn)規(guī)劃建設(shè)、物資供應(yīng)、資產(chǎn)財(cái)務(wù)等全鏈條感知和多面貫通,提升業(yè)務(wù)效率,促進(jìn)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(cè)體系等基礎(chǔ)。近幾年,數(shù)字電網(wǎng)建設(shè)基于數(shù)據(jù),運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法工具,并通過(guò)算法和應(yīng)用創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)對(duì)新型電力系統(tǒng)的初步探索,并在一些點(diǎn)上取得進(jìn)展。但是,電力系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律難以依靠單純的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法進(jìn)行描述或解釋?zhuān)瑫r(shí)擁有數(shù)據(jù)、算力、算法的人工智能模型也難以支撐科學(xué)決策,迫切需要領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行指引。
在常年觀測(cè)、歸納和演繹的基礎(chǔ)上,電力行業(yè)積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則和知識(shí),能夠描述電力基礎(chǔ)設(shè)施外形結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)電氣量狀態(tài)變化、拓?fù)溥B接關(guān)系等。可將這些知識(shí)融入人工智能算法模型,形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、知識(shí)引導(dǎo)和物理建模的新型智能算法,并用知識(shí)表達(dá)來(lái)刻畫(huà)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的規(guī)律,進(jìn)而形成人機(jī)協(xié)同模式。
數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)表達(dá)包括
形象、函數(shù)、語(yǔ)言、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
如前所述,新型電力系統(tǒng)的高維、動(dòng)態(tài)、不確定性給電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn),傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確、完整刻畫(huà)和實(shí)時(shí)掌控,而數(shù)字電網(wǎng)的多重知識(shí)表達(dá)能實(shí)現(xiàn)新型電力系統(tǒng)可觀、可測(cè)、可控。
通過(guò)數(shù)字電網(wǎng)的多重知識(shí)表達(dá),可提取物理電網(wǎng)的特征規(guī)律,準(zhǔn)確描述物理電網(wǎng)的設(shè)備形態(tài)、系統(tǒng)運(yùn)行的發(fā)展趨勢(shì)及人、機(jī)、物的關(guān)聯(lián)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)物理電網(wǎng)更優(yōu)的決策控制。具體而言,可在中國(guó)工程院院士潘云鶴提出的AI 2.0知識(shí)三種表達(dá)(知識(shí)的形象表達(dá)、知識(shí)的言語(yǔ)表達(dá)、知識(shí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá))的基礎(chǔ)上,面向數(shù)字電網(wǎng)支撐的新型電力系統(tǒng)進(jìn)行具象化豐富。因此,新型電力系統(tǒng)多重知識(shí)表達(dá)主要涵蓋以下內(nèi)容:
數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的形象表達(dá)。電力系統(tǒng)擁有源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)等多個(gè)環(huán)節(jié)龐大的基礎(chǔ)設(shè)施,可對(duì)電力基礎(chǔ)設(shè)施和設(shè)備部件進(jìn)行三維數(shù)字化描述,再利用電網(wǎng)場(chǎng)景分布的海量多源、多模態(tài)感知數(shù)據(jù)(包括視覺(jué)、電氣量、非電氣量等數(shù)據(jù)),實(shí)現(xiàn)傳感器在電網(wǎng)場(chǎng)景的時(shí)空刻畫(huà),支撐數(shù)字電網(wǎng)智能化展示、呈現(xiàn)、引導(dǎo)和互動(dòng),推動(dòng)構(gòu)建新型電力系統(tǒng)。
數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的函數(shù)表達(dá)。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的物理機(jī)理分析需要**的數(shù)學(xué)理論體系驗(yàn)證與表達(dá),即嚴(yán)密的物理建模手段,如基于發(fā)電、負(fù)荷、參數(shù)等信息進(jìn)行電力系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)計(jì)算、準(zhǔn)確校核、穩(wěn)定性分析及電力市場(chǎng)建設(shè)等。
數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的語(yǔ)言表達(dá)。電力系統(tǒng)運(yùn)行的規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)、步驟等業(yè)務(wù)邏輯需要語(yǔ)言文字及建立在其上的知識(shí)圖譜進(jìn)行表達(dá),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(shè)備的運(yùn)維手冊(cè)、電力營(yíng)銷(xiāo)的業(yè)務(wù)流程等。
數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)。針對(duì)電力系統(tǒng)隨機(jī)性高、場(chǎng)景復(fù)雜、物理機(jī)理難以描述等問(wèn)題,需要通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到的深度神經(jīng)網(wǎng)鏈接權(quán)重和鏈接線(xiàn)路進(jìn)行表達(dá),如新能源出力預(yù)測(cè)、設(shè)備缺陷識(shí)別等。
其中,數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的形象表達(dá)主要應(yīng)用于描述物理電網(wǎng)的設(shè)備形態(tài);數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的函數(shù)表達(dá)主要應(yīng)用于描述電力系統(tǒng)電氣量、非電氣量等數(shù)據(jù)時(shí)序變化的物理規(guī)律;數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的語(yǔ)言表達(dá)主要應(yīng)用于描述電力系統(tǒng)人、機(jī)、物的關(guān)聯(lián)關(guān)系;數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)是一種有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工具,對(duì)上述三類(lèi)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)補(bǔ)充和支撐,進(jìn)而形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、知識(shí)引導(dǎo)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(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人;孫凌云系浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長(zhǎng);吳飛系浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授)
(責(zé)任編輯:李顯杰 )
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