电网仿真分析与决策的人工智能方法 

汤涌、姚伟、王宏志、王灿、郭强、王甜婧、黄彦浩

（中国电力科学研究院）

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.220015

1研究背景

电网仿真广泛应用于电网运行、规划、安全防御等领域，是其基础性支撑技术。随着电网仿真计算技术的发展，基于机理模型的电网仿真计算能够为求解系统状态量提供有力支撑，基本满足电网仿真需求。相较于相对成熟的仿真计算，仿真分析与决策过程中仍有很多环节需要人工参与。以人工为主的电网仿真分析与决策已难以满足日益复杂的大电网仿真分析需求，亟需探索新的解决方案。近年来，快速发展的人工智能为电网仿真分析与决策提供了新的思路和方法。

2论文所解决的问题及意义

本文着眼于电网仿真分析与决策，综述了应用于其中的人工智能方法。本文首先介绍了电网仿真分析与决策的应用场景，然后介绍了知识图谱、深度学习、强化学习、迁移学习等人工智能基本方法。通过对基于人工智能的安全评估、稳定评估、潮流调整、安全控制、稳定控制、优化运行方法进行综述，系统总结现有研究的思路，分析其优势和不足，提出一些思考和建议。本文还讨论了人工智能技术在仿真分析与决策中应用面临的挑战，并对未来研究方向提出了建议。

3论文重点内容

（1）电网仿真分析与决策

基于机理模型的电网仿真能够为求解系统状态量提供有力支撑，但是在电网仿真分析与决策方面，依然需要人工完成。以电网运行电网各级调度运行中必须进行的电网方式计算的稳态和暂稳仿真决策为例，基本流程如图1所示。这个过程中需要人工根据潮流仿真和暂稳仿真的大量结果进行分析、总结，依寻找描述和影响电网安全的关键特征，并结合专家经验调整潮流数据、严重故障安全稳定措施确定与校核等工作。这种传统工作模式随着我国电网规模的不断扩大，在以下方面渐显不足：

① 大量消耗人力成本。

② 严重依赖专家经验。

③ 易于引发错漏现象。

④ 难以控制分析误差。

电网仿真分析的基本过程

（2）人工智能技术的基本方法

目前人工智能领域主要包括以下几种关键技术：① 知识图谱；② 深度学习；③ 强化学习；④ 迁移学习。

（3）人工智能技术在电网仿真分析的应用

本文从安全性和稳定性两方面对人工智能技术在电网仿真分析的最新进展进行了综述。

在安全性评估领域，基于数据驱动的人工智能方法可以有效提升模型的效果，避免复杂机理分析和建模过程，随着深度学习技术的发展，人工智能方法在快速性、准确性和适应性方面的优势逐渐凸显。

在小扰动功角稳定评估领域，人工智能方法凭借其强大的特征提取能力，使得其能够通过样本学习实现基于数据驱动的小扰动功角稳定评估，避免了复杂的物理建模和求解过程，其响应速度和适应大电网的能力相对于纯机理方法都有一定提升。随着在特征提取和表征学习能力更强的深度学习开始引领人工智能潮流，研究者也相继将深度学习模型应用到暂态稳定评估中，并实现了准确率极大的提升。

（4）人工智能技术在电网仿真决策中的应用

本文从潮流调整、安全稳定控制、优化运行三方面对人工智能技术在电网仿真决策的最新进展进行了综述。

潮流调整包括潮流收敛、运行状态以及电压的调整；安全稳定控制包括电力系统安全控制和稳定控制；优化运行包括机组组合和最优潮流。现有研究主要将各类深度强化学习应用于电网仿真决策中，克服了传统算法在收敛性和局部最优的问题。

（5）人工智能技术在电网仿真分析与决策中面临的挑战和未来方向

① 知识建模面临的挑战和未来方向：电力数据的知识提取与建模、行业壁垒对知识图谱的构建、对知识图谱质量评价；

② 数据需求面临的挑战和未来方向：为保证模型的训练效果和鲁棒性，需要大量数据形成训练集，但是获取大量数据是一个挑战；

③ 特征提取面临的挑战与未来方向：特征变换与压缩、基于模型的特征提取；

④ 迁移能力面临的挑战和未来方向：源域和目标域可能有着不同的数量、目标数据集不均衡。

4结论

人工智能技术在电网仿真分析与决策中的应用已有很多研究成果和进展。然而，现有人工智能方法在知识建模、数据需求、特征选择、迁移能力等方面仍有诸多挑战，相关应用也处于探索的初级阶段。如何将人工智能中的先进技术和电网仿真分析与决策有效衔接、深度融合，如何加强数据与知识联合驱动，进而发挥人工智能的分析和决策能力，是未来人工智能在电力系统领域应用的热点和难点。

引文信息

汤涌, 姚伟, 王宏志, 王灿, 郭强, 王甜婧, 黄彦浩. 电网仿真分析与决策的人工智能方法[J].中国电机工程学报, 2022, 42(15): 5384-5406.

TANG Yong, YAO Wei, WANG Hongzhi, et al. Artificial intelligence techniques for power grid simulation analysis and decision making [J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(15): 5384-5406 (in Chinese)．

作者简介

国家自然科学基金智能电网联合基金集成项目”基于数字仿真的大电网人工智能分析方法研究”的团队由中国电力科学研究院牵头，集结了哈尔滨工业大学、浙江大学和华中科技大学的优秀学者们，致力于将电网仿真分析与人工智能深度结合，实现电网仿真分析的智能化。团队成员包括汤涌、郭强、黄彦浩、王宏志、石胜飞、陈为、王灿、叶德仕、姚伟、苗世洪等专家学者，以及一批博士、硕士研究生们。

团队负责人汤涌，教授级高级工程师，博士生导师，中国电机工程学会会士，IEEE高级会员，CIGRE会员。长期从事电气工程的科学研究，主攻电力系统及其自动化学科方向，在电网仿真分析和安全防御领域做出了重要创新成果。发表EI/SCI论文160余篇、专著6部，授权发明专利52项，编写国标/行标7项。以第一完成人获国家科学技术进步奖一等奖1项、省部级科学技术奖一等奖5项、中国专利优秀奖2项。1995年获国务院政府特殊津贴，2004年入选首批新世纪“百千万人才工程”国家级人选，2011 年入选首批国家电网公司十大“科技领军人才”，2013年入选中国科学技术协会首批全国电力系统及其自动化学科首席科学传播专家，2016年获中国电力科学技术杰出贡献奖。现任全国短路电流计算标准化委员会主任委员，全国电网运行与控制标准化技术委员会委员；《中国电机工程学报》主编，CSEE Journal of Power and Energy Systems等期刊编委；清华大学、华中科技大学、天津大学、山东大学、北京交通大学、合肥工业大学、华北电力大学兼职博士生导师。

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