研报总结
1. 背景意义
随着人工智能成为新质生产力的重要驱动力，国家层面推动“人工智能+”能源高质量发展，旨在提升能源系统安全可靠与灵活高效运行能力。到2030年，人工智能技术将实现跨领域赋能，推动能源领域人工智能专用技术体系化突破，支撑新型能源体系建设。新型配电系统作为电力系统重要组成部分，在双碳目标下承担“源-网-荷-储”数字化主动配电与多能耦合系统角色。传统人工智能技术在源荷预测、状态计算、协同优化等领域面临样本依赖强、泛化能力弱等挑战，而数据机理融合方法为提升新型配电系统运行机理认知与智能决策能力提供了重要支撑。
2. 关键技术
科学智能（AlforScience，AI4S）作为人工智能驱动的科学研究新范式，利用人工智能推动科学发现和技术创新，在电力系统领域处于初步探索阶段，具有特征自主学习、高维数据处理、复杂关系拟合等技术优势。数据机理融合是科学智能的重要特征，通过融合数据驱动方法与机理模型，提升模型计算效率、准确性与可信性。数据驱动方法适用于系统内部结构和特性不明确的对象，机理驱动方法适用于内部运行机理和结构清晰的对象，而数据机理融合驱动建模则实现二者的优势互补。数据机理融合模式包括串行模式、反馈模式、并行模式、引导模式与嵌入模式，其中引导模式引入单调性、取值范围等机理约束。
3. 应用实践
3.1 计算推演
通过数据知识串行联合驱动的线路参数辨识、机理嵌入的线路动态拓扑跟踪、知识引导的配网状态估计等方法，实现配电网参数透明化、拓扑透明化，并进行精准状态估计。应用成效包括研发配网智能计算推演系统，提升配网态势透明化感知能力，线路参数辨识误差降到10%以下，拓扑辨识性能优于其他数据驱动方法，少量测条件下电压误差小于1%，有功和无功潮流误差小于10%。
3.2 源荷预测
通过协变量嵌入增强技术、基于因果双向注意力机制的时序模型主干网络、语义嵌入的多模态时序模型等方法，实现高精度源荷时序预测。应用成效包括负荷功率预测准确率提升0.12%-3.42%，新能源功率预测准确率在多场景下均有提升。
3.3 运行优化
通过数据机理融合边云协同建模、数据机理融合的边云协同优化方法、数据机理融合的优化加速方法、数据机理融合的在线增强方法等方法，提升区域能源互联网协同优化能力。应用成效包括提升整体能效5.3%，实现万级计算节点的调度策略秒级生成，100%就地消纳可再生能源。
4. 未来展望
4.1 电力科学智能
未来将深化电力行业大模型及其应用技术，探索世界模型、原生大模型等前沿技术，构建“全球-全国气象大模型”、基于大规模预训练的电力时序预测基础模型等，为赋能新型电力系统建设提供支撑。同时，构建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，实现新型配电系统的共同、共生和共荣。
4.2 数据机理融合
未来将优化数据知识的双向过程，突破知识的统一表示与嵌入方法，通过知识发现技术实现领域知识的迭代更新。同时，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，满足高维复杂巨系统的高效智能决策需求。
