高比例新能源电网多断面限额的人工智能计算与调控技术

刘友波、邱高、刘俊勇 2025年7月25日新疆伊型 目录CONTENTS 大电网断面限额计算与困境 高比例新能源电网多断面限额混合计算 不确定性下多断面限额人工智能可信调控 未来研究工作 研究背景 西部地区大规模清洁能源须经长距离跨省跨区输电通道外送转移至经济中心，输电断面安全协同运行是保障清洁能源“送得出”前提，对此国家高度重视跨省跨区输电调度工作并出台相关政策措施 国家能源局研究制定了（2025年能源工作指导意见》提到继续提升跨省跨区输电能力 雅下装机容量预计达7000~8100万占水电装机21.22%，长距离外送是消纳西部清洁能源重要途径 疆电外送中新能源外送电量达到2640.78亿干瓦时，占总外送电量的28.94% 研究背景 外送制约因素 输电走廊局限 输电走廊建设受到投资总量、地质条件、存量网架等多方面制约，难以及时匹配新能源外送需求 通道资源瓶颈 长距离通道常需经多省各地，构成复杂，通道资源有限且跨省跨区协调困难 本地消纳困难 西部清洁能源富集区消纳能力偏弱，清洁能源能源利用率低，依赖外送但通道输电空间不足 部分区省内交流通道受阻功率达170万干瓦整体提升断面1%的效能效率，则可提升至少10万干瓦的清洁能源外送电力 输电断面相关概念 研究背景 关键断面输电极限是保安全、促消纳、市场化的重要安全边界。为了保证电网安全稳定且避免向调度计算引入过高复杂度，方式部门习惯利用在多个极端场景下计算得到的多组断面极限输电容量（TotaltransfercapabilityTTC）中的最保守值（即所谓断面输电限额在实际调控中限制断面外送功率 Maximize ^s.1.G,(x,*, )=0 Vret,V@H,(x.y,A)≤0 Vrer,@T,(x(), ), ) r cD, re(f)G,(x(r), g(n), 2) =0 te @, re(f-r))x(,) = x*. F(,)= y(2,(x(), ), )≥0 Vr中, r(,f) 极限输电容量与断面限额的对比差异 TTC与断面限额均是反映通道功率传输安全边界的重要指标，二者在概念和计算机理上存在差异但在小规模弱随机电网中，关键断面少，运行方式差异小，TTC趋近于断面限额，二者可能统一。 TTC是评估断面输电潜力的有效指标，但计算复杂度高不利于在线应用限额是保证系统稳定运行的关键边界，但过于保守不利于开发外送潜力 TTC评估方法与应用壁垒 研究背景 运行方式变化将直接影响TTC，若能精准把握运行方式与TTC之间的关联关系，理论上可以做到通过调整运行方式增强受阻断面输电极限，从而降低通道受阻功率，增加新能源外送 TTC评估方法 工程应用壁垒 模型驱动的方法 模型是考虑多类稳定约束的高维混合整数非凸非线性问题，复杂度高 模型驱动的方法难以兼顾求解精度和效率 基于AI的方法 “黑盒”属性导致较低的可信度 实际电网计算复杂度极高，潮流张成（源荷增长入）也须根据稳定模式特别设计，数据准备代价太大，AI方案需要诸多经验加持才达较好效果，实用困难！ 研究背景 断面限额描述了断面割集下的最保守安全包络面，是静态参数，工程实用性更好！但问题在于，其通常过保守（精确底限难以获取） 断面限额的计算痛点 关键挑战 传统断面限额计算过保守的内在原因 ■电网极端边界场景难以通过人力和经验精确辨识； ■传统模型驱动的TTC计算存在收敛难、NP难问题： ■未计及多断面耦合效应，忽视了通过多断面协调控制实现整体外送提升的断面资源（联合分布比独立分布更难把握） AI驱动的断面限额计算潜在方案 关键挑战 关键挑战 AI驱动限额计算 人工智能成为断面限额高效准确评估的潜在解决方案 应用场景及其优势 关键挑战 依托AI高效的复杂系统全局特征处理和模式捕捉能力，已初步探索了AI驱动的多档位、多断面的精确限额条件映射规则生成技术，具备低复杂度、高可解释性特点，适用于多类大电网应用场景 断面运行模式发现高效、可解释的电力调控跨省跨区电力市场边界优化 ■高效、准确的推理决策能力。 ■能够在复杂非线性映射中挖掘潜在关联关系并实现精准建模与推理。 目录CONTENTS 大电网断面限额计算与困境 高比例新能源电网多断面限额混合计算 不确定性下多断面限额人工智能可信调控 未来研究工作 关于断面极限传输能力和断面限额的思考 学术研究 >断面极限传输能力和断面输电限额的含义？ 疑惑：①TTC计算限额很复杂，如何避免？②为什么限额趋于保守？一是场景集很难找全二是稳定与失稳运行方式高度杂操 √断面输电限额是“低于此值即稳定”的限值，运行阶段系统安全的硬约束：TTC则是“高于此值即失稳”，某一功率增长模式下断面传输潜力 >断面极限传输能力与输电限额使用场景有何差别？ √断面TTC可用于计算输电限额、交易上限估计、真实传输潜力估计等，计算复杂度较高： 输电限额可用于约束实际断面潮流，将复杂动态稳定边界降维投影到低复杂度的断面割平面，为市场出清、调度运行提供简单线性边界条件。 稳定域指向O 单TTCTTC计算的潮流搜索方向 》断面极限传输能力和断面限额间的异同为何？ 小系统下，断面割平面上稳定与失稳运行方式明确分离，断面极限传输能力和断面限额接近：大系统下，断面限额和单一方式下断面极限传输能力有较大差异 A = [1, A2., A]TTC = [TTC..TTC2...TTCv] 关于断面极限传输能力和断面限额的思考 为什么限额趋于保守？更深层原因是断面割集内运行特征信息有缺失x+y=c 可能失稳！ 仅通过断面功率描述安全边界，忽略了形成当前功率水平的电源出力、负荷分布、网架等关键运行特征。一组完整运行特征单射于某个安全状态，但断面功率与之为一对多关系，易知断面功率与安全状态是一对多的则在断面割集中无法像全特征空间下那样精准划分稳定失稳运行方式 高比例新能源电网多断面限额混合计算 驱待解决的问题 工程上过保守的断面限额！ Les membres d'une entente peuvent faire referencea des accords,a des prix recommandés par la高比例新能源电网的极端边界场景难以通过人力和经验精确辨识 Recherchez des erreurs, formats ou metadonnees identiques,une meme personne soumettant des offres基于TTC的限额评估，需连续求解多类安全稳定约束混合的高维非凸非线性问题 3.忽视多断面间耦合效应，导致断面输电可行域的非技术性削减，限额评估仍较为保守 1.数据驱动的断面限额计算 学术研究 口问题：传统模型驱动的限额计算存在极端场景难以辨识与模型收敛困难的问题 解决方法：借助限额本质是失稳方式集外包络的性质，利用数据驱动技术捕捉极端场景，并避免复杂的模型驱动的TTC计算 OX 四川大学2.基于无监督学习的断面限额条件映射规则生成HUANUNIVERSITY 学术研究 口问题：断面割空间中稳定与失稳方式杂，若以最保守原则选择兜底电网安全运行的限额边界，将直接舍弃稳定与失稳方式混的运行域，可能压降通道外送能力解决方法：将断面割空间划分为几个子空间，在各自子空间内则可减小稳定与失稳方式混的运行域大小， 从而挖掘出更多可用的传输功率高且稳定的运行方式 断面限额条件映射规则：引入可解释且复杂度适宜的运行方式簇边界信息，挖掘更多可用运行方式 四川大学2.基于无监督学习的断面限额条件映射规则生成KHUAN UNIVERSITY 学术研究 口算例验证 >算例测试： IEEE39节点测试系统20档位规则与传统保守限额（不引入“聚类信息、单限额）对比元启发式求解算法 相较传统方法计算的保守限额，2、5、10三种分档数下最大可挖掘断面外送能力提升分别达到43%，44.5%与48.4% 所提断面限额条件映射规则可有效挖掘输电潜力！ 3.计及多断面耦合效应的限额边界辨识方法 学术研究 口问题：现有限额计算多面向独立断面，忽略各断面之间的关联关系，亦将造成不必要的外送能力压降。函需考虑断面相关性，形成多断面割集下的限额边界，导出多断面耦合的条件限额规则。 ①相关系数法提取强耦合断面对确定断面耦合的正反关系②比较单断面投影上失稳-稳定运行方式功率大小，确定稳定-失稳域相对位置③利用具有可解释性的网格剖分！凸包法构建多断面耦合限额边界③在聚类所得的运行方式簇间遍历①一③，形成多断面耦合的条件限额规则j = arg min /l p(x(r)) e, lr(r)= f(x(): x()eB, → r() =0 找到黄色边界，即可进一步扩充可用运行方式 所提方法能准确辨识限额边界，进一步释放输电潜力，相较于不考虑断面相关性方法，基于网格剖分算法和凸包算法的多断面输电潜力挖掘能力提升分别可达57.86%、48.16% 3.计及多断面耦合效应的限额边界辨识方法 学术研究 口问题：如何利用多断面耦合的条件限额规则实现断面功率的分档切换联调，以最大化断面利用率？难点在于性能较稳定的无监督聚类算法的类归针对基于K-means算法族的条件映射规则嵌入机组组合的兼容问题，提出基于KKT松弛及罚函数法的解决思路。 口如何将判定当前运行方式类归属判据嵌入求解器？ 闵川大学2.基于无监督学习的断面限额条件映射规则生成ICHUAN UNIVERSITY 学术研究 口算例验证 IEEE39节点测试系统10档位规则与传统保守限额（无聚类、单一限额）、独立断面限额（聚类、多限额、不考虑断面相关性）对比Gurobi求解器、运行方式数据集利用Python调用PSASP自动仿真生成，样本条数为5000条，安全校核考虑热稳校核、静态电压稳定校核与N-1暂态稳定校核 具备最佳的输电可行域“深挖”能力！相较于传统方法，」所提方法多断面整体输电潜力提升效果最大可达57.86%。 目录CONTENTS 大电网断面限额计算与困境 高比例新能源电网多断面限额混合计算 不确定性下多断面限额人工智能可信调控 未来研究工作 不确定性下多断面限额人工智能可信调控 技术路线 驱待解决的问题 1.如何考虑新能源的不确定性？ 2.如何利用多断面耦合的条件限额规则实现断面功率的分档切换联调，是否存在普适性的限额规则与求解器可解释兼容策略？ 3.如何控制限额联调的保守性，以满足实际中对安全保守性的能调需求 计及新能源场景不确定性的多断面限额可解释提升调度方法 四川大学1、考虑新能源不确定性的分布鲁棒机组组合模型SICHUAN UNIVERSITY 学术研究 问题一：利用条件断面限额提升新能源外送消纳，势必要考虑新能源的不确定性因素解决方法：结合条件断面限额与分布鲁棒优化，形成多断面限额的分布鲁棒切换联调策略 2、兼容混合整数规划求解器的可解释求解范式 学术研究 问题二：对于非K-means族的无监督学习算法，是否存在普适性的限额规则与求解器兼容策略？ 变量松弛与罚函数方法影响结果的最优性，且可能难以收敛，距离判据缺乏可解释性，难以形成调度方案；非K-means族无监替学习算法类归属判据高度非线性，不兼容求解器 运行条件从属判定，本质是分类问题，而决策树具备较好的可解释性、符合调度员决策思维、支持混合整数规划模型表征 2、兼容混合整数规划求解器的可解释求解范式 学术研究 解决方法：构造基于决策树的自监督学习策略，通过决策树的MILP决策机制解释运行方式类归属，实现求解器与限额规则双向兼容 3、保守性调度引导的代价敏感学习策 学术研究 问题三：前述方法无法主动控制限额联调的保守性，难以满足实际工程中安全保守性需求；解决方法三：引入面向多断面限额边界的代价敏感策略，构建代价敏感决策树（CSDT).解