人工智能赋能新型电力系统：关键技术、现实挑战与全链条协同

钟志勇教授 IEEEPES（电力与能源协会）主席加拿大工程院院士,IEEE、CSEE、EIC、IET、HKIE、AAIA等会士智能电网与能源技术研究中心（香港特区政府InnoHK平台)创始主任香港理工大学电网现代化研究中心（RCGMD创始主任香港理工大学电机及电子工程学系系主任、讲座教授南方电网首本英文期刊PowerGridEngineeringScience联合主编清华大学杰出访问教授Email: c.y.chung@polyu.edu.hk 个人介绍 钟志勇院士 。领衔加拿大萨斯喀彻温省开发极端天气下的智能电网技术研发（曾担任萨省电力公司智能电网首席科学家及加拿大自然科学与工程研究委员会/萨省电力公司智能电网技术高级工业研究首席科学家）。 IEEE电力与能源学会主席 ：开发了3套商用软件包（全球超过140家电力公司和100所高校使用），以及4款电动汽车充电器，包括已在香港理工大学唯港荟酒店部署的智能超快速540kW电动汽车充电器。 港理工电机及电子工程学系主任 香港规模最大的强电流研究团队 合作网络 全球合作网络 传统电力系统的构成与运行模式 传统电力系统是以火电为主、水电为辅的集中式能源供给体系，整体呈现“单向、集中、可控”的运行特征 新型电力系统背景 >传统系统 电源侧：以火电、水电为主体，出力稳定、可控性极强 》新型电力系统 》建设意义 》核心特点 电网侧：大电网集中输电、逐级配电，电源到负荷单向输送 》带来的挑战 》人工智能赋能 人工智能 用户侧：用户用电负荷相对稳定，峰谷规律清晰、可预判性强 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 调度侧：经验+固定策略，依赖稳定电源支撑电网平衡 产业布局-IGET平台 双碳目标下传统电力系统的突出短板 随着国家“碳达峰、碳中和”战略推进，传统火电主导的电力系统暴露出多重不可调和的矛盾 新型电力系统背景 》传统系统 》建设意义 》核心特点 》带来的挑战 火电依赖化石能源，无法适配双碳减排要求 人工智能 5数字化智能化水平低 电网灵活性与调节能力不足 AI赋能新型电力系统 电源可调、负荷可调空间小，无法适配新型多元用能场景 现实挑战与未来方向 产业布局-IGET平台 核心结论：传统电网适配稳定能源、稳定负荷的时代需求 新型电力系统的提出背景 新型电力系统是国家双碳战略+能源安全战略+新能源大规模并网共同催生的全新能源体系是电力行业的系统性变革 新型电力系统背景 >传统系统 》新型电力系统 能源结构 政策驱动 》建设意义 传统化石能源减排压力巨大，风电、光伏装机规模连年爆发式增长。 2021年国家首次明确提出构建以新能源为主体的新型电力系统。 》核心特点 》带来的挑战 》人工智能赋能 人工智能 行业倒逼 发展目标 实现能源清洁化、低碳化、安全化、智能化、高效化升级。 AI赋能新型电力系统 新能源占比持续提升，传统电网运行规则、调度逻辑彻底不适用。 现实挑战与未来方向 风电和光伏装机规模跨越式增长 新型电力系统是以新能源为主体、传统能源为支撑、多能互补、智能调度的新一代电力系统 建设新型电力系统的国家战略意义 新型电力系统背景 建设新型电力系统是实现双碳目标、保障能源安全、推动能源转型的核心战略支撑 适配能源转型顶层设计 保障国家能源安全 落实双碳核心目标 >传统系统 通过大幅提升风光新能源占比，替代化石能源，从源头降低电力行业碳排放，是全国碳中和的核心抓手 是新型能源体系建设的核心载体，是国家能源革命的关键落地工程 摆脱对进口化石能源的依赖，利用国内丰富的风光资源，实现能源自主可控 》新型电力系统 》建设意义 》核心特点 》带来的挑战 》人工智能赋能 人工智能 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 产业布局-IGET平台 建设新型电力系统的行业与社会价值 1、破除新能源消纳难题 2、提升电网安全稳定水平 新型电力系统背景 >传统系统 》新型电力系统 》建设意义 》核心特点 解决传统电网弃风、弃光问题，最大化利用清洁能源 通过多元储能、柔性负荷、多能互补，增强电网抗扰动能力 》带来的挑战 》人工智能赋能 3、降低社会用电成本 支撑新型产业发展 人工智能 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 新能源度电成本持续下降，规模化替代火电可有效压降全社会用电成本 适配数据中心、新能源汽车、新型储能、虚拟电厂等新兴负荷的用电需求 产业布局-IGET平台 新型电力系统区别于传统系统的特征 相比传统电力系统“稳定、集中、单向、可控”的特点，新型电力系统在电源侧、电网侧、负荷侧、运行模式、系统层面等五个维度呈现全新特征 新型电力系统背景 >传统系统 》新型电力系统 》建设意义 》核心特点 》带来的挑战 》人工智能赋能 人工智能 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 核心目标：建设安全、经济、清洁、高效、智能的新型电力系统，支撑“双碳”目标与能源转型 产业布局-IGET平台 特征1：电源侧一-新能源为主体，波动性显著增强 新型电力系统背景 电源结构从“火电为主”转变为“风电、光伏新能源为主”电源出力从“稳定可控”变为“动态不可控” >传统系统 传统电源结构（火电） 》新型电力系统 》建设意义 》核心特点 》带来的挑战 》人工智能赋能 人工智能 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 核心结论：电源从“稳定可控”一“动态不可控”，对电网调节能力提出更高要求 产业布局-IGET平台 特征2：电网侧一一双向互动、源网荷储高度耦合，，“互，， 电网”，大幅提升系统灵活性、韧性与消纳能力。 新型电力系统背景 >传统系统 》核心特点 》带来的挑战 》人工智能赋能 人工智能 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 核心结论：电网从“单向输电”“双向互动”，形态从“刚性电网”“柔性电网”，灵活性大幅提升。 产业布局-IGET平台 特征3：负荷侧一一柔性化、多元化、随机化 随着AI应用加速发展，智算中心正成为支撑智能计算的关键基础设施，其能源消耗呈快速攀升趋势。国际能源署预测，到2030年，全球数据中心耗电量将达到945太瓦时，较2024年实现翻倍增长。我国算力规模年均增速已达45%，2025年智算中心能耗预计较2020年增长6倍，电力需求增速显著高于传统工业领域。 新型电力系统背景 》核心特点 》带来的挑战 人工智能 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 产业布局-IGET平台 2024年全球大型数据中心集群分布图 特征3：负荷侧一一柔性化、多元化、随机化 新型电力系统背景 》新型电力系统 》建设意义 》核心特点 》带来的挑战 》人工智能赋能 人工智能 负荷侧价值释放路径 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 负荷特征：用电峰谷差拉大、用电随机性增强、可调节资源海量增加全新模式：负荷不再是被动用电，可参与电网调峰、调频、需求响应 产业布局-IGET平台 特征4：运行模式一市场化交易全面普及 从“计划调度”走向“价格发现+多主体参与” 新型电力系统背景 传统模式：电网统一计划调度、固定电价：新型模式：中长期交易、现货交易、辅助服务市场、绿电交易全面落地参与主体增多：电厂、售电公司、大用户、虚拟电厂、储能均可参与市场交易；价格动态波动：电价随供需、时段、风光出力实时变化。 》核心特点 》带来的挑战 》人工智能赋能 人工智能 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 产业布局-IGET平台 供需变化、时段价值、风光出力共同塑造动态电价 新型电力系统带来的运行新挑战 新型电力系统背景 导致传统人工调度、传统算法、传统管理模式失效，出现四大难题 >传统系统 》新型电力系统 》建设意义 》核心特点 》带来的挑战 功率平衡难： 故障感知难： 》人工智能赋能 新能源发电波动性强功率预测精度低响应速度要求高 分布式柔性资源多市场主体多优化变量维度高 ●动态电价多主体博奔复杂整体经济最优运行难 网络节点多 人工智能 系统状态变化快 AI赋能新型电力系统 解决方法： 面对多重挑战，AI技术全面赋能预测、调度、数据、安全与市场决策推动新型电力系统从“经验驱动”迈向“智能驱动”，实现更安全、更高效、更灵活、更清洁的电力未来。 现实挑战与未来方向 产业布局-IGET平台 AI赋能新型电力系统的底层逻辑 AI借助数据驱动与智能优化解决传统难题 新型电力系统背景 >传统系统 》新型电力系统 》建设意义 》核心特点 协同调度： 风光出力随机性： 安全运维： 市场交易： 》带来的挑战 AI深度学习可精准预测风光出力，抵消新能源波动不确定性 AI智能巡检、故障诊断、风险预判，提升电网安全稳定性 AI可实时处理海量市场数据，实现智能报价与最优交易策略 AI可实时处理源网荷储多变量，实现全局最优协同调度 》人工智能赋能 人工智能 AI能赋能新型电力系统的底层逻辑 AI赋能新型电力系统 传统方法解决不了的难题 新型电力系统的复杂新特点 用数据驱动和智能优化方法解决传统方法难以处理的问题 现实挑战与未来方向 产业布局-IGET平台 AI智能化运营 新型电力系统背景 》核心特点 》带来的挑战 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 未来电力系统将全面走向高新能源占比+全场景AI智能运营的智慧能源体系 产业布局-IGET平台 什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence,AI）是研究如何使机器能够模拟、延伸和扩展人类智能的科学与技术，包括感知世界、逻辑推理、自主学习和决策交互等智能行为。 新型电力系统背景 人工智能 研究范畴 AI是涵盖多种方法和应用的庞大技术体系： 》技术体系 AI不是单一技术，而是多层技术栈的复杂体系 》发展历程 ·计算机视觉：图像识别·自然语言处理：文本理解·语音识别：语音转文字·知识图谱：知识表示·机器人学：自主控制 >电力系统智能化启 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 1950年 产业布局-IGET平台 图灵测试：智能的判定标准 阿兰·图灵在《计算机器与智能》中提出：如果人类无法通过文字对话区分机器与真人，则可认为该机器具有智能。这一思想实验至今仍是AI哲学讨论的重要基石。 新型电力系统背景 》技术体系 》发展历程 》电力系统智能化启 AI赋能新型电力系统 现实挑战与未来方向 产业布局-IGET平台 类比理解：AI如同“交通工具”，ML如同“汽车”，DL如同“电动汽车”，大模型如同“自动驾驶电动车”，每一层都是上一层的子集，但技术能力逐层聚焦与深化。 AI主要类型（一）：传统机器学习与深度学习 深度学习 新型电力系统背景 传统机器学习 核心思想 核心思想 人工智能 从标注数据中学习输入到输出的映射函数 通过多层神经网络自动学习层次化特征表示 代表算法 代表架构 》技术体系 ·卷积神经网络（CNN)·循环神经网络（RNN/LSTM）·Transformer（注意力机制） ·线性回归、决策树、随机森林·支持向量机（SVM）、K近邻 》发展历程 >电力系统智能化启 技术特点 ·需要人工特征工程·适合结构化数据，可解释性强·数据量要求相对较低 技术特点 AI赋能新型电力系统 ·自动特征提取·适合大规模非结构化数据·需要大量数据和算力 现实挑战与未来方向 电力系统应用 负荷预测、设备故障分类、电价预测 电力系统应用 光伏功率预测、缺陷检测、文本挖掘 产业布局-IGET平台 核心差异：传统ML依赖人工特征工程，