人工智能赋能的新型配电系统规划

报告人：刘友波2025年11月29日 刘友波教授，博号，省学术带头人后备人选，7023-25年入选所坦福全球前2%科学家 口从事电力系统人工智能，新型配电系统、电力市场等领域研究，参与国家高技术研究发展计划项目2项：承旧科技部亚大专项3项、国家自然基金科学基金2项：参与国家自然基金科学基金国际合作、面上、重点项目9项，各类电力企业项目80余项：主持研发新型配电网规划运行互动、多模态协同运检增强装备、车网互动边缴智能降端及虚拟电厂等软硬件系统十余产 口获省部级级科技进步3项、中国电工技术学会二等奖2项、国网与南网科技进步二等奖各1项、广东、四川等网省公司科技进步一等奖4项，发表论文130余篇，其中5CI、EI检索80余篇，授权国家发明专利27项。出版专著2部，牵头团/行标3项。 口IFFFSeniormember，中国机工程学会高级会员、小国心工技术学会心气人工智的专委会副士任委员、可再生能原专委会委员，中国能原研究会心能技术专委会委员，IFFF SBLC亚太地区工作组成员，多本国内外权成期刊委，四山电力企业协会电力市场分委会主任委员 背景与挑战 人工智能发展 3 相关研究场景 电力系统源侧面临不确定性提升及并网特性变化的挑战，荷侧面临大量新型负荷 并网及供需灵活互动的压力，网侧面临保障能源供应以及保证安全稳定的挑战 供需互动及不确定性平衡导致的运行方式多样化 大规模分布式资源并网导致的安全机理复杂化 背景与挑战 口配电网向高可靠服务型新型电力系统转变 口配电网运行-规划现存挑战与机遇 受到的冲击负荷的电压稳定性：低载时全网经济性城镇乡电网发展差异大·分布式清洁能源，储能规划需求电动汽车接纳承载能力：农村普遍低密度负荷配网的运行电网空心化钻石电网、海绵电网高弹性电网隔墙售电政策 城市电两的纯用户向产剂一体化用卢转变由放射性结构向网络、柔性联接转变由空心化无源支摔向有源多元支择转变由集中优化控制向分布自治集中协同转变由计划为主的刚性平衡向计划市场协调的柔性调控转变 背景与挑战 配电网现阶段规划体系难以适应中长期源荷发展格局 口高占比分布式能源接入口规模化电动汽车接入口不确定性柔性负荷响应口端对端产消者交易↑ ●线路产展规划及容量支播·增加灵活性可控资源市场补贴·分布式/集中式能源、储能投资运行·电动汽车充换电服务网网络建设 难点口分布式资源位置散、分布广、 效果口促进源-网-荷-储的互动响应 难聚合口地理环境对应约束限制的口配电网多元负荷承载能力空间量化口源-网-荷-储的互动响应影响 口充分利用分布式资源与负荷柔性口量化配网承载极限与扩展成本口多目标、多元化规划方案生成选择 背景与挑战 口问题模型难点：大规模（高维变量、高维时空耦合约束、高维不确定性）混合整数非线性规划 高维时间-牢间帮个的运行安全-优化划划约束 高组不确定性因素 数据高维化 >节点电量平衡>负荷需求响应>电动汽车车网互动储能充放电分布式能源随机出力>电压、客量约束 可再生能源：发电机出力间欧性>负荷：波动性>线路/原件：偶发故障 高维规划目标要求 模型多样化 电动汽车无序充电率>线路平均供电半径特品器王车网架可扩展裕度清洁能源渗透率需求侧响应能力极端情况的失负荷量 目标复杂化 如何求解此高维混合整数非线性的规划问题？ 背景与挑战 如何快速辨识并解决高维变量、高维时空耦合约束，高维不确定性配电系统规划问题 准点一传统优化运行机制出现后限性 如何量化配电网对新能源、电动汽车、柔性负荷的承我能力？>如何在规划中计及源网荷储资源以及资源互动响应的时时刻刻的运行影响？如何对多元主体、多场景下的市场-运行-规划建模，怎么求解多非线性约束合的复杂规划问题？ 分散资源响应不确定性运行安全边界模糊 难点二:传统优化规划方法出现同限性. 模型复杂度.场景需求多元化 考虑数据驱动方法的介入 背景与挑战 人工智能发展 相关研究场景 人工智能发展 我国高度重视人工智能发展，出台了一系列促进人工智能技术创新与行业深度融合的政策措施通过政策引导，加速人工智能技术产业化进程，推动经济社会高质量发展。 推动人工智能技术高质量发展 高度重视人工智能在电力行业应用 2025年11月7目，国务院印发关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见：明确5方面22类场景培育和开放重点领域，深化人工智能场景应用占有极高比例 深度学习技术特点 深度学习从配用电系统历史运行数据中拐炼规则进而获取知识，拟合配电系统状态与性能问的映射关系，承载力估计，以支择后续应用（多模态处理能力） 强化学习技术特点 大模型技术特点(AIGC) 人工智能发展 大惊型品基于深良学习发展构建的自然语言处理模型，通过对海量文本数据进行训练可学习和预测自然语言模式和规律，生成具有自然语言风格的文本和回答自然语言的问题，是当下生成式人工智能发展基石，（语言一思维一行，Contextual Environment) 大模型技术特点（AIGC) 人工智能发展 口从基础交互到自主决策，以下四项技术构成了当前大模型重直领域应用开发的关链能力 提示词工程(PromptEngineering) ■核心思想：交时直问外部领域知识库■操作流程：当用户提问时，检索于用户问题相关资料，提高回准确率和可信度■常用方法：重非序，查间重写、混合搜素■技术特点：解决知识幻觉、实时更新知识，实现 ■核心思想：通过提示词增导大模型思考与回答■操作流程：定义任务目标，给出背景。示例等■常用方法：少样本学习，思维链，角色扮演■技术特点：技术成本低。实观快建，但依款人工调试经验 指令微调（InstructionFine-Tuning） 智能体（Agent) ■核心思想：联子模型规划与热行能力■作流程：结合角色定要，记忆存错，工具集使得大模型可以自主思考。现察及行动■常用方法：ReAcl.多智能阵协作■技术特点：自主规划与执行，可综合各类技术，统等决策流程，能力上限高 ■核心思想：注入预速知识与特定能力■择作流程：基于高质量数据集对大模型进行再训练■常用方法：全量范调、参数高效微调■技术特点：保度定制，性能想升显著、成本与数据门挂高 大模型技术特点（AIGC) 应用层级结构 背景与挑战 人工智能发展 2 相关研究场景 3 分布式源荷态势的模态分解 分布式预测与感知 针对台区源荷混合状态下的白动分离与净负荷预测问题，基于经验模态和小波分解动态饼识源荷泥合时序分量采用集成学习和组合预测提升预测精度，需适当轻量化后，部署在台区低压侧应用 纠合预测 集成预测方法 其于经监棋点分解获取木征棋态函数 聚类是取用户负荷山线相似特征 基于小波分解获取源荷时序分量高，低频特征 利用深度网络提取时序特征，预测时序分量通过多日标预测结果加权得到净负荷预测结采 利用最小二乘支持向量机重构源荐时序低颜趋势分量，组合加权得到净负荷预测结果 可有效避免传统预测产生的预测累识误差 分布式光伏边缘精准感知 分布式测与感知 口分布式光伏点多面广，出力与气象要素的实测和预报质量差，研发分布式光伏网格化边缘智能技术，可有效增强故据，提升气象数据与分布式光伏集群的匹配度，实现分布式光伏发展容量精准估计。 安全仿真-规则学习-内嵌优化 Xing Y, DaiJ, Xe P, Liu J. Autouonos topologr paing for diitotonework epsioleaning based decoupedoptimizationmetod] ppedEnergy 2023, 348: 121522 安全仿真-规则学习-内嵌优化 结果表明，所有配电网测试案例的性能指标预测误差都很小，并且对原始配电网升级的网络扩展成本的预测较为准确。 安全仿真-规则学习-内嵌优化 方法对比: Case 1.配电网网架拓扑自动划划方法Case 2.曾摔规划方法二阶诺规划方法D Case3, 1 →过程自动可感知 ，方案多样化 节省时尚成本 Xing Y, Di J Xue P, Lin J.Aurnomous topoloy phning for distibtin etwork epansion: Aleaming -baed dorpled opinizztio meod ApliedEnergy, 2023, 348: 121522 数模混合的规划分析计算 基于MCTS-RL的主动配电网设备自动规划方法，不在预定的解空间上优化目标函款，而是应MCTS-RL算法动态更新配电网规划方案，直到获得预期的效果为止。数值计算结果表明，该方法能够降低99.996%负荷削减和99.993%弃光削减，在较低的投资成本下成功地达到了预期效果。 地理约束下嵌入可靠性约束的馈线路径规划 构建嵌入可靠性计算的馈线路径空间布局优化模型 问题： ，馈线路径规划缺少精准的可靠性评估，难以实现基于可靠性的馈线径优化。 释决： 各类限制条件如潮流约束，地理信息约束、可靠性约束等可加到网掐战段上 提出虚拟利流模型，并引入隶属度变量评估规划网的可靠性参敢。 依据可靠性差异化需求对网架结构进行调整，并以降低成本为目的，对规划结果进行优化， 基于图像的配网承我力提升 +基于图形分割算法的配电网承载能力评估与提升方法 深度学习的遥感大故据智能信息提取技术(yolov11)，通过机器学习基于运虑地图与GIS信息是合的量顶光伏可用面积评估：用基于等智能方法自动学习地物对急的象数特征，实现对屋顶信息的智能化 不同的安全运行风险案下，配电网光伏的承载能力边界存在明呈差异，，随着置信牢的降低，允许安全风险增加，光伏承载能力指皮广大，为了准确刻画这种干 基于图像的配网承我力提升 +基于图形分割算法的屋顶光伏识别及光伏承载力评估模型 基于图像的配网承载力提升 多维信息融合的规划决策 +基于机会约束的配电网网络改造升级方法 引入计算机视觉中的图形分割算法，用于精准识别和确定配电系统承载能力的空问约束，并通过机会约束模型，考虑不确定性因素影响，科学评估系统在不同风险水平下的安全运行能力。 多维信息辟合的规划快亲 图像识别分到 母线光伏承载力分析 伏安装的屋顶区域来确定每个节点的利用卫星图像分割得出的适合光最大光快要装客量，现有光伏装机客量和每个节点计算的最大光伏装机能小的结果如图， 动态焦点平衡（DFB）和程序对齐规则化（PAR）显著提升了YOLO:11的分割性能与基线相比，结合DFB和PAR的增强使型准格率报升7据至0，1U达75，格度15%, 精确识别屋顶面积并优化电网改造方案，实现了对光伏承载客量的精准评估与最大化利用（准确率87%），同时确保了电网规划的经济性与安全性。 地理约束下嵌入可靠性约束的馈线路径规划 馈线路径持续优化 面对众多传统的规划方案与候选方法，探索地理信息辅助规划的方法是十分必要的 构建基于Bresenham算法的馒线空间分布规划模型 利用CFSFDP算法按照负荷点的地理分布进行聚类分析 基于动态规划方法调整配网网架结构，实现整体网架的扩展规划 享争博刘废波，任需哲向月李秋幕考惠地理信息聚美守区的配电网多段动态规划防法电力 配网拓扑的大模型认知技术 生成式人工智能应用 拓扑识别是支撑电网状态估计、流计算与故厚诊断等功能的基础性任旁。大型对拓扑结构的朽准识别与深度理解，是实现调控策瞻自动化生成的基础前提。 关键难题 拓扑认知必要性 异均石扑与模型架构的“甜译冯沟” ■异构特征：拓扑作为异的致据，无法直接输入大模型 大携型的“语言是量序列化的享本，而电力拍扑是高度非线生，非欧几量得的图构 》物理约束与运行规则准以显式编码拓扑图的背后，意含着大量将性的教识如基尔童夫定律、谢流方向、安全期程等。 ■全景感知：准确知线路、开关、负荷间的连接关系 拓扑认知