2024年科学智算支撑能源系统运行的应用初探报告

报告总结如下：

研究背景与挑战

• 电力系统：面对“双碳”战略，新能源（风能、太阳能）的大量接入导致电力系统结构和特性发生重大变化，如高比例可再生能源和电力电子设备的使用，给系统稳定运行带来挑战。
• 多能流系统：热网、气网等与电网的互联和集成，形成复杂的多能流系统，其运行调控面临挑战，尤其是数字化程度、动态模型的复杂性。

AI在科学计算中的应用

• AI4S（AI for Science）：利用人工智能辅助科学计算，通过深度学习、大模型等技术推动，为科学问题提供新的解决思路，如快速矩阵运算、物理信息神经网络、蛋白质结构预测等。

科学智算的关键问题

• 物理对象：复杂、非线性的动力学系统，包括输电网、配电网和用户侧系统。
• 数学模型：涉及非线性方程、常微分方程、偏微分方程等。
• 计算问题：包括数学建模、预测、仿真求解和系统优化。

AI4S的技术进展

• 深度学习与大模型：推动AI4S成为新热点，如ChatGPT、AlphaTensor等技术的发展。
• 科学计算与AI结合：通过将科学知识融入AI模型，实现对科学问题的智能计算和分析。

AI在能源系统运行中的应用

• AI辅助机组组合问题求解：通过AI方法加速大规模机组组合问题的求解，解决优化问题，提高电网运行的经济性和安全性。
• 数据驱动的状态估计：在多能流系统中，利用AI模型进行状态估计，提升热网、气网等系统的运行效率和准确性。

AI4S的挑战与解决方案

• 挑战：多能协同调控、复杂模型、数据稀缺与噪声、不确定性增加等。
• 解决方案：引入AI技术，如深度学习、物理信息神经网络等，通过数据生成、模型训练、约束优化等手段提升计算效率和准确性。

未来展望

• 预期AI在能源系统运行中的角色将更加重要，通过与科学知识的双向增强，AI将助力解决更复杂的问题，实现能源系统的智能化管理与优化。