1-4 优化与强化技术在电力调度中应用

智能电网调度解决方案

关键内容与数据

1. 智能决策系统

   • 开发和运用尖端运筹优化和机器学习技术，构建智能决策系统，旨在降低成本，提升效率，增加收益。
   • 团队由团队负责人卧涛老师带领，原UCLA数学系教授，世界知名数学家。

2. 新型电力系统

   • 新型电力系统构建目标：实现“碳达峰、碳中和”目标。
   • 预测：2030年新能源年总发电量为8.94万亿千瓦时，2050年为12.13万亿千瓦时。
   • 调度组织的特点：确定性计划模式、实时执行、多时序场景耦合迭代、智能化应对不确定性。

3. 智能调度解决方案

   • 关键调度决策：包括机组运行与调度、负荷平衡、无功优化、检修计划等。
   • 技术手段：结合数据驱动与模型驱动，利用深度神经网络、强化学习、混合整数线性规划等方法。
   • 性能表现：在国网AI调度大赛中获得第一名，南网第四届AI调度大赛建立合作生态。

4. 具体应用场景

   • 蚂蚁借呗场景：性能提升数倍，稳定降低X%。
   • 菜鸟国内供应链业务：智能分单算法，预估收益X亿元/年。
   • 电网调度：实现秒级调度，单次决策时间小于等于0.1秒。

5. 技术优势

   • 分布式训练：支持日均千万次计算和训练，适用于大规模电网。
   • SafeRL框架：结合强化学习与数学规划，提高整体优化效率并保证结果安全可靠。
   • 优化算法：如LP、MIP、NLP等，世界领先水平。

6. 案例与效果

   • 阿里案例：利用智能调度解决方案，显著提升电网运行效率和稳定性。
   • 具体效果：在多个实际应用场景中取得显著成效，如降低运营成本、提高系统可靠性等。

结论

智能电网调度解决方案通过先进的运筹优化和机器学习技术，有效应对新型电力系统的复杂调度需求，实现了高效、可靠的实时调度，为实现“碳达峰、碳中和”目标提供了强有力的技术支持。