[成果发布DZXX002]一种支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件技术|智能机器调度员|电力|软件技术

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技术名称

一种支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件技术

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项目来源

清华大学

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项目介绍

1. 痛点问题

随着电力系统的发展，电网运行方式时变性和复杂性日益增强，运行专家难以把握电网安全运行的特征和规律，极大的增加了电网运行风险和控制难度。在传统的调度机制中，一方面，运方人员人工选择典型的运行方式，通过离线电力系统分析程序，计算电网潮流，分析电网稳定性，制定电网安全运行边界，进而人工归纳形成“年度运行方式手册”，来长期指导电网运行；另一方面，调度员将上述运行规则作为安全边界（安全约束），输入能量管理系统（Energy Management System，EMS），进而对电网进行调度和控制，以求在安全边界内达到最优运行点。然而传统的调度机制存在问题，近年来国内外频繁发生的大停电事故也说明了这一点。主要问题归纳如下：第一，极端运行方式下不安全：电网运行方式多变，离线规则可能不满足极端运行方式的安全要求。第二，常规运行方式下经济性差：受能力和时间所限，运方人员离线制定运行规则时，仅分析典型运行方式，规则形成后长期使用，相对粗放，缺乏精益化管控，导致电力网络资源利用率低。第三，随着新能源的大规模并网、需求响应的逐步实现，运行边界频繁变化，不确定性增强。第四，电力系统运行受到其他系统影响，电力系统安全已经演变成为一个多系统、多因素综合分析问题。以微气象系统为例，对于发电侧，微气象直接影响风电、光伏等新能源的出力；对于需求侧，微气象直接影响工业负荷、智能楼宇、电动汽车等的负荷功率。因此，微气象系统通过影响发电负荷水平，进而影响电力系统安全。因此，随着电力系统与其他系统的关系日益紧密，电力系统安全评估时需要考虑其他系统（例如微气象系统）的影响。综上所述，传统的调度机制已经无法适应新的形势。因此，亟需研究支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件的关键技术，通过人工智能、深度学习等信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员的基础理论瓶颈，从实际电力系统出发（物理维），立足现有调度机制，基于在线运行方式，采用模型驱动的安全评估方法（模型驱动），形成海量电力系统安全评估仿真样本（数据维）；再以这些样本为基础，通过机器学习训练数据驱动的电力系统在线安全评估模型（数据驱动），形成电力系统安全运行知识图谱（知识维），以代替运方的“年度运行方式手册”。

2. 解决方案

本成果提出了一种支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员技术，包括可再生电源的数据驱动电压频率响应特性建模方法、用于暂态稳定预测的失稳样本主动生成方法、电力系统暂态稳定评估方法、结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法、考虑运行约束的调整潮流生成方法等关键技术，开发了支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件。该软件用“人工智能”代替“专家智能”，以电力系统安全评估产生的海量仿真数据为基础，以人工智能和机器学习为手段，构建电力系统安全运行知识图谱，从而将“专家智能”离线制定粗放运行规则的模式，变革为“人工智能”在线发现精细运行规则的模式，逐步代替运方的“年度运行方式手册”，保证复杂电网安全、稳定、经济运行。

知识产权情况

已获得五项专利授权

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