电力物联网与AI大模型协同发展

陈皓勇 华南理工大学电力学院博慎能源智库·广东 2025年4月12日·珠海 教授/博导、IEEE/CSEE/CES/CAA高级会员发展中国家工程技术院（AETDEW）院士入选多个国家级省部级人才计划电力系统及其自动化电气工程学科风电控制与并网技术国家地方联合工程实验室广东省绿色能源技术重点实验室/广东省风电控制与并网程实验室常务副兼首席专家华南理工大学电力经济与电力市场研究所所长国家科技奖励评审专家等 职称及荣誉： 陈皓勇教授简历 从事专业及所属学科：行政职务/社会兼职 教育经历： 西安交通大学电气程硕博连读（导师：王锡凡院上西安交通大学电气工程本科（导师：王锡凡院土） 1995年9月-2000年6月1990年9月－1995年7月 工作经历：至今 华南理工大学，电力学院，教授西安交通大学，电力工程系，讲师、副教授美国圣路易斯华盛顿大学，Olin商学院，访问学者美国哥伦比亚大学，电气工程系，访问教授澳大利亚昆土兰大学，访问教授香港理工大学，电机工程学系，访问教授 2006年12月－2000年6月-2006年12月2015年3月-2016年6月2012年12月-2013年1月2008年7月-2008年8月2007年2月-2007年5月 研究方向 复杂（大规模、随机性混杂性分布式网络化电力&能源系统建模、分析、优化与控制研究成果 前瞻引领，基础突破，学科交，广泛合作 主要内容 新型电力系统建设现状 电力物联网赋能AI大模型应用 电力物联网与AI大模型协同发展 前景展望 主要内容 新型电力系统建设现状 电力物联网赋能AI大模型应用 电力物联网与AI大模型协同发展 前景展望 战略支持 2024年2月国家发展改革委国家能源局联合印发《关工加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见》统筹推进全国电网调峰储能和智能化调度能力建设推进基于“云大物移智链边5G等先进数字信息技术的新型电力调度支持系统建设。 2024年2月 2024年7月国家发展改革委国家能源局、国家数据局联合印发《加快构建新型电力系统行动方案（20242027年）》提出包括智慧化调度体系建设行动”新能源系统友好性能提升行动、戴大规模高比例新能源外送攻坚行动等9项行动 2024年7月 2024年12月国家发展改革委国家能源局联合印发《电力系统调节能力优化专项行动实施方案（20252027年）》在编制调节能力建设方案、完善调节资源调用方式、完善调节资源参与市场机制等个方面提出重点任务。 2024年12月 2025年2月国家能源局印发《2025年能源工作指导意见》提出包括“统筹推进新型电力系统建设”和“强化能源关键核心技术攻关”在内的21项年度重点任务。 2025年2月 中央电视台科教频道CCTV-10《走进科学》播出时间：2019年8月7、8日 《电力新能源（上）》http://tv.cctv.com/2019/08/07/VlDE81bWMzJ8EuW0348uhSJc190807.shtml?spm=C59377.P3niMUt0xpE0.Ev2g57gFi0ID.102《电力新能源（下）》http.//tv.cctv.com/2019/08/08/VIDEFt99aDQTeHnaXnBVqfvt190808.shtml?spm=C59377.P3niMUt0xpE0.Ey2g57gFiolD.99 国家高技术研究发展863）计划“智能电网高级务折与优化运行关键技术重大项目：“多美型新能源发电合清伪的美键技术#2012年1月-2014年12月（海南电网国家重点研发计划“储能与智电网技大重点专项：支撑20%新能源电量占比场景下的电网智 能调度关键技木“，2022年11月-2026年10月（云南产本屯网） 云南新型电力系统现状和主要问题 2016年，云南成为国内首个异步互联的省级送端大电网，经多年发展，成为世界上技术最先进，特性最复杂电力最绿色的电网之一具有鲜明的异步“五高”特性。随看电力，电量，调节能力三缺压力渗透和新能源大规模井网电源结构不断恶化，云南电网异步“五高特性持续加剧 系统稳定裕度下降，特性劣化安全备用不足等风险更加占显，已面临新型电力系统背景下的电力保供、电网安全稳定两大难题必须建立适应新型电力系统的安全稳定防控机制及体系。 分层集群新型电力系统研究背景 电源侧、电网侧与负荷侧分布式资源协同控制 集群端对端交易，调频辅助服务、虚拟电厂交易等 分层集群新型电力系统三层网络架构 随着新型电力系统、综合能源、电力电子和数字化等技术的发展和应用，新型能源体系将呈现出“能量一信息一价值”三层网络架构的形态。 分层集群新型电力系统体系结构 大电网能源资源大范围优化配置纽平台的主体作用不变，但对其优化配置的灵活、高效能力要求将极大提高 输电网与配用电网络的关系由主从依附转变为相互支撑 主动配电网以分布式电源和用户为主体的分布式电网广泛存在，形成具有供需平衡能力的电力交换网络，电力用户实现灵活互动 用电侧建立以电力为枢纽的电/冷/热/气/储等综合能源耦合网络，实现终端能源消费结构的优化管理与灵活互济 分层集群新型电力系统研究问题 Al大模型在新型电力系统的必要性 新型电力系统背景下的”电力保供，电网安全稳定“两大难题下，调度员面临多维度信息过载挑战。人力有穷时调度员难以同时兼顾电网运行的多方因素，无法在规定时间内持续作出最优决策，尤其在极端天气等复杂场景下。 AI大模型作为数字调度员可全年无休监控系统，自动过滤出多维度信息轰炸中的重要数据，从历史经验中学习并在复杂场景下近乎实时地提供可行方案，使人类调度员能专注于需要专业判断的高价值决策13 电力AI大模型的“数据饥渴”现状 缺乏结构化标注数据 a大多数电力数据是原始时序记录，告警日志，运维文本等b缺少高质量的标签数据用监督学习C）缺乏专业语料库（如用于文本大模型训练的工单对话、运维文档） 缺艺跨场景通用的数据格式 a不同厂站，系统设备厂商使用的数据格式不一致b）缺之标准化的接口和格式（如SCADAVS.PMUVS站内设备数据）C导致模型迁移困难泛化能力差 行业知识难以注入模型 a）电力系统有复杂的物理约束与操作规则（如N-1原则、潮流约束）b）通用大模型（如GPT）不了解这些规律，无法直接用于调度或诊断C缺芝结合专家知识+数据样本的模型训练机制 AI大模型 电力物联网正好可以解决这些瓶颈：它能够提供高频率、结构化、跨层级的数据，并具备构建“行业知识语料”的基础 主要内容 新型电力系统建设现状 电力物联网赋能AI大模型应用 电力物联网与AI大模型协同发展 前景展望 电力物联网的基本架构 从技术视角看，电力物联网包括感知层、网络层、平台层、应用层4个层次，通过应用层承载对内业务、对外业务7个方向的建设内容，通过感知层网络层和平台层承载数据共享、基础支撑2个方向的建设内容，技术攻关和安全防护2个方向的建设内容贯穿各层次。 电加物联网的三层含义 物联网+电力（自动化科学视角） 物联网技术（LPWAN、5G等）在电力行业的应用，作为传统电力信息化，自动化的延伸，其主要作用是获取尚未覆盖的边缘数据，并应用于电力系统规划、运行与控制 电力+物联网（数据科学视角）通过物联网技术获取电力用户用电数据，通过数据科学方法可 以处理用电数据中所包含的大量有价值的社会经济信息并为各行各业提供决策支撑 电网即物联网（通信科学视角）即基于电力线通信PLC的物联网技术，利用电力线作为通 信介质（如宽带电力线载波HPLC）网随电通，可传输其他非电气量数据（如水、电、气、热四表合一集抄）。 新型电力系统的物联网通信特点 电力物联网数据如何转化为A！“燃料” 中华人民共和国国家标准 GB/T376862019 电力物联网数据如何转化为AI燃料 数据来源：运维记录与工单（故障报告、维修记录巡检总结、设备运行日志） 技术文件与手册（设备说明书、调度规范、操作规程）告警信息与实时报告（自动告警、异常状态记录）论坛讨论与专家访谈（技术交流、经验总结）处理流程： 数据采集与清洗 格式统一与关键事件、专业术语标注 海建知识图谐 实体定义：明确电力系统的基本要素（设备、故障类型、运维人员、巡检区域、调度规则等）关系构建用边表示“属于”“监控”“触发故障”“遵循调度策略”等关系，揭示实体间的依赖数据整合：结合语料库提取的信息与专家校验，确保图谱数据准确模型应用：在模型训练和推理中注入领域知识，辅助故障诊断和智能调度建议生成 语料库&知识图谱 电力物联网挑战：数据质量决定智能水平 电力数据构建的现实挑战 高质量物联网数据要求 ①数据来源复杂、异构模态多 真实性：数据内容符合实际情况致性：同一指标在不同来源中保持统标准完整性数据尽量没有缺失内容较全面时效性数据及时更新，反映最新状态与模型任务的相关性：数据需与具体应用场景紧密相关 文本（工单、日志）、时序（电压、电流）、图像（巡检照片）等模态之间缺芝统一编码和表示方式 ②专业性强，标注困难 很多数据涉及专业术语，运行规则自动标注难度大工单等文本类数据缺乏结构、上下文缺失，易引入偏差 ③缺少通用标准与样本 行业内缺之开放的多模态数据集不同单位、设备、系统格式差异大，难以整合 ④实时性与闭环反馈不足 多数数据为事居记录，缺之实时闭环信息用于训药无法支撑需要“即时反应”的智能任务（如调度，告警判断） 电力大模型训练驱需高质量、多模态，多场景覆盖的数据集，而数据构建正是最大的门槛之一。 电力物联网挑战：统一物联底座 电力物联网智能终端类别繁多，其所用芯片传感器，通信协议应用场景干差万别，物联网操作系统作为智能终端最重要的基础软件，电力鸿蒙“作为首个适应电力行业特点的电力物联操作系统，旨在解决数据统一接入异构终端互联互通等信息通信技术需求。 电物联网挑战：纤一数据标准 物模型是电力物联网领域的一个核心概念，是统一数据标准的基础。物模型为异构设备间互动提供了“普通话”解决同一物联平台下不同厂商设备的数据孤岛问题。但物模型属性语义标准，即指代相同设备数据的含义和解释目前在不同物联平台间还不尽相同，电力行业内仍需推动物模型语义标准的统一工作，构建共享词汇库，为A/大模型训练提供高质量数据。 2024年12月，国家数据局等部印发的《关于促进企业数据资源开发利用的意见》提出包括提高数据治理能力健全数据流通利用服务体系推动行业主管部翼制定完善行业数据标准规范“等内容 电力物联网数据获取和数据变现 主要内容 新型电力系统建设现状 电力物联网赋能AI大模型应用 电力物联网与AI大模型协同发展 虚拟电属的电力物联网关键技术架构 虚拟电厂是电力物联网前沿技术应用的“沃土“，通过先进信息通信技术和软硬件系统实现分布式发电储诸能系统，可控负荷、电动汽车等分布式能源资源的聚合和协同优化，以作为一个具有“源-荷”双重身份的特殊电厂参与电力市场交易和电网运行，实现几“能量-信息-价值”三流“分离-汇聚” AI大模型赋能虚拟电厂三层网络架构 AI大模型赋能虚拟电厂三层网络架构（能量 分布式电源功率预测 针对分布式光伏运行工况影响因素多和数据稀疏等导致预测准确度不足的问题，基于大瓦特模型去进行问题分析强化与分解，进而调用最优算法和混合模型去解决子问题。通过A1预测算法，融合多源数据，并使用网格动态划分，小样本迁移学信息礼全等技术共同实现发电预测，最后通过大瓦特模型将各子问题的预测结果进行整合输出从而提高预测准确度 AI大模型赋能虚拟电厂三层网络架构（信息） A大模型赋能云边协同调管 A1大模型赋能虚拟电厂三层网络架构（信息） 终端设备接入认证 应用场景：虚拟电厂设备接入。 已有保障过程：通过基于国秘算法和设备身份认证的安全接入技术，防止虚拟电厂终端被恶意操控或冒用。 AI大模型：大瓦特模型根据虚拟电厂设备接入认证需