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一種支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟件技術

1. 痛點問題隨著電力系統的發展，電網運行方式時變性和復雜性日益增強，運行專家難以把握電網安全運行的特征和規律，極大的增加了電網運行風險和控制難度。在傳統的調度機制中，一方面，運方人員人工選擇典型的運行方式，通過離線電力系統分析程序，計算電網潮流，分析電網穩定性，制定電網安全運行邊界，進而人工歸納形成“年度運行方式手冊”，來長期指導電網運行；另一方面，調度員將上述運行規則作為安全邊界（安全約束），輸入能量管理系統（Energy Management System，EMS），進而對電網進行調度和控制，以求在安全邊界內達到最優運行點。然而傳統的調度機制存在問題，近年來國內外頻繁發生的大停電事故也說明了這一點。主要問題歸納如下：第一，極端運行方式下不安全：電網運行方式多變，離線規則可能不滿足極端運行方式的安全要求。第二，常規運行方式下經濟性差：受能力和時間所限，運方人員離線制定運行規則時，僅分析典型運行方式，規則形成后長期使用，相對粗放，缺乏精益化管控，導致電力網絡資源利用率低。第三，隨著新能源的大規模并網、需求響應的逐步實現，運行邊界頻繁變化，不確定性增強。第四，電力系統運行受到其他系統影響，電力系統安全已經演變成為一個多系統、多因素綜合分析問題。以微氣象系統為例，對于發電側，微氣象直接影響風電、光伏等新能源的出力；對于需求側，微氣象直接影響工業負荷、智能樓宇、電動汽車等的負荷功率。因此，微氣象系統通過影響發電負荷水平，進而影響電力系統安全。因此，隨著電力系統與其他系統的關系日益緊密，電力系統安全評估時需要考慮其他系統（例如微氣象系統）的影響。綜上所述，傳統的調度機制已經無法適應新的形勢。因此，亟需研究支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟件的關鍵技術，通過人工智能、深度學習等信息領域與能源領域的交叉研究，突破支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員的基礎理論瓶頸，從實際電力系統出發（物理維），立足現有調度機制，基于在線運行方式，采用模型驅動的安全評估方法（模型驅動），形成海量電力系統安全評估仿真樣本（數據維）；再以這些樣本為基礎，通過機器學習訓練數據驅動的電力系統在線安全評估模型（數據驅動），形成電力系統安全運行知識圖譜（知識維），以代替運方的“年度運行方式手冊”。 2. 解決方案本成果提出了一種支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員技術，包括可再生電源的數據驅動電壓頻率響應特性建模方法、用于暫態穩定預測的失穩樣本主動生成方法、電力系統暫態穩定評估方法、結合深度學習和仿真計算的暫態穩定嚴重故障篩選方法、考慮運行約束的調整潮流生成方法等關鍵技術，開發了支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟件。該軟件用“人工智能”代替“專家智能”，以電力系統安全評估產生的海量仿真數據為基礎，以人工智能和機器學習為手段，構建電力系統安全運行知識圖譜，從而將“專家智能”離線制定粗放運行規則的模式，變革為“人工智能”在線發現精細運行規則的模式，逐步代替運方的“年度運行方式手冊”，保證復雜電網安全、穩定、經濟運行。 3. 合作需求尋求應用場景和資源對接，應用場景和業務能覆蓋斷面規模眾多的大省如浙江、廣東等，并且有與輸電網斷面發現的大中型企業有合作經驗，同時具有一定的技術開發能力、市場推廣資源和現場工程實施經驗，能與現有團隊形成合力，通過信息領域與能源領域的交叉研究，突破支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟硬件難題。為保障項目實施質量和進度要求，擬合作團隊需通過ISO9001質量管理體系認證，且是國家高新技術企業。期望通過合作，全面開展產品和服務的推廣銷售。

清華大學 2023-03-03

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