需求背景
随着新型电力系统中可再生能源、多元负荷及灵活储能的广泛接入，调度模式从源随荷动向源网荷储协同互动转变，面临电网认知建模难、复杂约束需求满足难、大规模问题求解慢、模型泛化性弱等挑战。
源网荷储协同优化技术
技术概述：通过数字李生系统解决电网认知建模难问题，提供从物理空间向数字空间的数字呈现映射手段；基于电网数字镜像，通过融合驱动的人工智能技术解决复杂约束与多目标满足难、大规模问题求解慢、模型泛化性弱问题，赋智业务场景应用，提供从数字空间向物理空间的引导优化能力，最终实现物理-数字"双空间深度融合的共生、演化与趋优。
数字李生系统电网数字镜像模型构建方法：
- 构建了贯通“端-边-管-云-智”全环节的电网数字李生系统，有效支撑构建电网数字镜像模型，实现全景状态感知、广域高效传输、海量接入管理与智能应用。
- 应用案例：在天津滨海全域进行示范应用，实现全面物联感知和实时精准数字呈现，端侧部署高性能传感器，边侧部署电力边缘物联终端，通过无线自组网光纤/无线专网等通信方式，将数据汇聚到电力物联网支撑平台，全面提升数据采集的精准性、数据传输的在线性、数据处理的实时性和数据融合的共享性。
人工智能决策技术复杂约束耦合方法：
- 约束强化学习：采用基于约束强化学习的运行策略生成方法，在优化模型中显式引入运行安全约束并以动态拉格朗日乘子融入目标，在策略更新阶段采用信任域约束，对目标与约束进行泰勒近似，将越限风险量化为成本函数，并自适应权衡收益与安全，提高强化学习模型生成的电网协同优化策略安全可靠性。
- 考虑隐私保护的联邦学习方法：构造基于联邦学习的电网分布式智能体模型，智能体之间采用有限信息交互共享与噪声差分隐私加密方法，将编码网络编码加密后的交互信息返回给各智能体，与其本地观测状态共同作为智能体的输入状态，更符合电网分布式控制发展趋势。
人工智能决策技术融合驱动的优化加速方法：
- 数据机理融合模式：基于数据机理串行模式，提出一种数据/机理交互驱动的优化求解方法。上层基于深度强化学习加速混合整数优化求解，下层基于可行域降维减少决策变量与约束条件，兼具模型驱动求解稳定性和数据驱动求解快速性，可实现万级计算节点调度策略秒级生成。
- 可行域降维：采用可行域降维方法将高维安全可行域投影到低维协调变量空间，可大幅减少变量约束，缩减比例可达90%以上；进一步采用基于有序顶点搜索的投影可行域计算方法，直接在低维协调变量空间辨识投影结果并确定可行域全部顶点，实现可行域投影的快速求解。
- 非线性混合整数优化加速：将分支决策过程建模为马尔科夫决策过程，提出基于深度强化学习的诱导分支方法，通过模型训练得到适应不同断面约束的最优整数取值策略，在线推理时基于系统当前状态输出动作值，启发整数变量取值降低分支搜索空间，大幅提升混合整数优化计算速度。
人工智能决策技术模型演进与性能增强方法：
- 基于迁移学习与增量学习的模型演进方法：提出基于生成对抗模仿学习的模型迁移与基于校核反馈机制的增量强化学习框架，提升智能决策模型在多场景下的泛化能力与自主演进能力。
人工智能决策技术应用案例：
- 联合天津调度中心研发部署了源网荷储自主智能调控系统，具备源荷场景生成优化储能出力、管理可控负荷、维持系统稳定运行等功能，可100%就地消纳天津滨海地区电网可再生能源，高效利用源网荷储资源，实现了万级计算节点的调度策略秒级生成。
总结与展望
数字李生系统发展展望：
- 以物理虚拟实时映射、高保真仿真推演、智能决策反馈等为代表的数字李生系统构建技术，有助于实现新型电力系统的共生、演化与趋优；基于数字李生构建系统的数字镜像与智能大脑，对人工智能策略进行校核，进而消除风险。
智能决策技术发展展望：
- 需要应对多维耦合复杂性，突破可信保障限制，适应动态随机波动性，重点突破电力科学智能研究范式与大小模型协同应用模式，在保障电网调度等核心业务的强安全可靠要求前提下，满足高维复杂巨系统的高效智能决策需求。
