基于数字孪生与沙盘推演的城市新型电力系统元宇宙建设-以分布式能源资调度为例

工程背景 PARTONE 贺兴 副研究员电气系&大数据工程技术研究中心博士导师：艾芊教授：博后合作导师：邱才明教授 研究方向：数据科学在能源系统中的应用 Data Scientist means a professional who uses scientificmethods to liberate and create meaning from raw data. -byDavidDonoho[50yearsofDataScience] 人工智能（2017)ArtificialIntelligence 时空大数据分析（2013）BigDataAnalytics IEEE PCCC杰出青年工程师 数字李生工作组成员 主席、召集人 国际标准发起人之 数字李生专题特约主编 工程背景 PARTONE 必要性与背景（系统业务背景） 1、新元素、新需求：小规模、大数量、多元化、分布式、智能化..2、传统用户侧发展成源-网-荷-储多元素共存的复杂聚合体，突破地理约束（微网一虚拟电厂）；3、用户侧分布式能源资源DER具有潜在的巨大经济和社会价值，其难点在于如何协同 研究背景 必要性与背景（多主体调控业务视角） ·现有调控系统难以处理多元化、不确定性：面向大型火力机组真头的调控模式难以适用于含数量庞大的新能源、柔性资源的复杂系统·可再生能源建模与常规机组不后，如何表征其成本-价格曲线与出力置信度（波动曲线从而完成与调控业务模块（如机组优化）的对接：·调控对象数量到达一定规模（N>1000）时，存在高维空间寻优组合爆炸的问题，耗时费力；型精度、且结果是开环的，无法验证：·日前和日内系统环境情况差距较大时，日内实施滚动调度难以展开·调控在空间和时间上较为片面，以调度为例，在机组组合方面以外空间方面的互补互济长时间跨度的统筹缺之统筹兼顾的思想与工具·业务之间（调度、规划、市场、运检的联动较少 科学背景 PARTTWO 科学问题1-复杂系统一涌现一→整体论 电力系统上述涌现现象的机理 老子《道德经》道生一，一生二，二生三，三生万物 以G，和G为S群，以G为A群，用CCCOI变换来能累S群，设0-5-M,+M)(M+M6)+6:6-+C 生导联像系铁具有业M8=Pr+Pa-Cusm8-+g-Casino-d+e0)M+Cusa++Csm+) ，送些非我性团款选成了半高的通现现象： 失稳疯式品变饮ISD（BR）Lorent-lke 复杂系统的研究迫切需要全新的系统科学范式 ，社会领化间器（如涉及多领域的双碳变革）缺乏有效的研究范式，非战性运动稳定性问题，即使仅涉及单一领域，也呈现复杂系统特征哈害的单机成两机系技为非复杂系统，可以族得定量解何哪怕凡易给入了股尼系数，照单机系换出再不究全最解式要加入前三机，家不们没有定量靠，并可能限出请多有锋于常识的现家，这复杂系统的模需及求解目标签别目大，各自的求解方法必然不网，祖它们之闻是香班以语随相用的方法论呢？ 人类认知论的科学范式演进 1.Correlations>Causality2.Uncertainty >Determinism3.Efficiency>Accuracy4.Entirety>Section5. Life cycle>Oneperiod 第四范式数据密集型科学发现（data-intensivescientificdiscoveryparadigm） Classical datautilizationmethodologyneeds berevisited!randomness,chaos,reflectivity,networkeffect, historydependency, 科学问题1：分布式资源聚合体及其系统涌现现象认知 基于复杂性科学再认知多主体系统调控：考虑（系统服务）多场景与（环境/个体）高不确定性，优化系统运行点/轨迹，通过多主体协同，激发涌现现象，提升多主体利益 优化行动一基于数据密集型科学发现范式的多主体智能调控 不同层级众多主体的最佳调控策略与校核机制 框架与技术路线 DER分层分区调控框架系统部署视角 研究点与技术方案 PARTFOUR 数字李生技术 数字李生：利用物理与数据模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成数字化映射，从而实现运行过程的智能推演 创建一传输一聚合一分析一洞见一决策 贺兴，艾半，朱天怡，邱才明，张东霞.数字李生在电力系统应用中的机遇和挑战[].电网技术，2020,44（06)：2009-2019更多DT及其在航空航天、智能制造领域的工作可以关注陶飞教授以及DigitalTwin期刊 基于数字李生技术的能源细胞成员与系统建模方法研究 数字李生五维模型架构涵盖物理实体、虚拟模型、李生数据、服务系统和连接五维度。 数字李生的关键在于从多维、多时空多尺度搭建信息物理网络建模，在虚拟空间刻画高保真模型模拟真实空间实体行为，具有一下典型特征： 借鉴了数字李生五维建模（陶飞，应用于智慧车间），针对电力系统时空数据，结合细胞-组织架构，提出了电力数字季生体建模，契合了电网分层分区管理架构 李生视角：基于虚拟李生平台提出“系统模拟生成系统态势感知—调度特征提取——调度知识嵌入-调度决策生成一一调度指令执行一系统状态更新的选代式机器学习演化机制，继而提升虚拟李生空间内调度对象的建模精度、感知精准度与调度决策的智能化水平。 虚拟李生+人机混合增强智能 多元手段、灵活组态、智能决策 基于数字李生与元宇宙技术的能源互联网态势感知系统语统模拟器一：概念、挑战与研究框架基于数字李生与元宁的能源互联网认知系统论（二）：面向复杂系统涌现现象的虚拟仿真推演框架基于数字李生与元宇审的能源互联网认知系统论(三复杂系统群智调控理论及其框架 DER分层分区调控框架应用视角 应用场景与成果 PARTFive 电力系统仿真 象的虚拟仿真推演框架1.中国电机工程学报，2023：1-13 故障智能诊断 配电网往往采用小电流接地系统，其故障电流并不明显，且配电网中元素及其行为日益复杂，这就给配电网故障特别是单相接地故障的诊断提出了挑战。故障判据不明显是诊断的核心难点。通过深度学习，从运行数据中自适应的提取诊断判据，实现故障检测、辨识和定位。 基于故障录波数据的接地故障诊断 小电流接地系统发生单相接地故障时不会形成有效回路，故障电流微弱主动配电网所辖元素多元化，不对称度高，运行方式灵活，诊断环境复杂故障过程伴随接地阻抗变化、间歇性电弧重燃等演变现象，具有较强的不确定性配电网拓扑更新可能存在延迟，量测数据存在缺失、异常、不同步等瑕症实际工况中存在误报的情况，少量的偏离和错误样本也会影响评估研判效果 工程现状 近年来，物联网技术，数字李生技术和数据科学的发展为上述问题提供了新思路。随着配电网信息化建设的深入配网智能监测终端已在国网上海市电力公司进行有效覆盖。在这种背景下，以数据驱动为内核，将先进的人工智能、高维统计方法引入该领域各环节具有深远的理论和现实意义。基于高维统计分析、人工智能等数据科学技术，全面、高效地挖掘量测大数据的潜在价值，继而辅助故障指示器的评估与故障研判 解决方案 其余应用 算例分析 在工程仿真场景中验证了高维相关性分析方法的实际效果区节点电压幅值与节点18有功负荷的平均谱半径曲线 其余应用 Imvisible UmitsDetection PowerTheft 元宇宙知识成果 国际标准 元宇宙知识成果 以蓄热/空调负荷为例的元宁宙构建、分析与探究ITU标准：UseCaseonPowerMetaverse 新认知一基于高维数字李生空间数据密集型科学发现（第四范式