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数智协同赋能新型电力系统

电气设备 2026-04-20 - 清华大学杜佛光

核心观点：碳中和是全球共识，中国承诺2030年前达峰、2060年前碳中和。双碳目标驱动能源革命，新能源占比提高带来波动性挑战，需数字化、智能化技术赋能新型电力系统。
研究挑战：新能源占比提升使电力系统变为高度复杂、随机波动的系统，需构建数智化能源模拟系统支撑智能调控。
核心技术：能源模拟器与能源大模型。
- 能源模拟器：
  - 总体框架：基于城市模拟器构建人类活动到能源链条的映射，实现全环节模拟。
  - 电网拓扑生成：采用分层聚类方法。
  - 潮流计算：基于电路理论，模拟变压器和输电线路的城市范围结果。
  - 屋顶光伏供能模拟：通过映射函数推断逐日光伏产量，模拟日产量总和达226MkWh/天（官方数据192MkWh/天）。
  - 建筑用能模拟：基于建筑物属性和占用率模拟动态耗电曲线。
  - 电动车用能模拟：结合瞬时速度和充电站数据（北京5238个充电站），模拟电力使用和充电行为。
- 能源大模型：
  - 整体架构：时空学习领域的提示学习框架，包含时空知识引导提示学习。
  - 研究成果：
    - 2018年至今：发表85篇CCF-A类论文，CSRankings世界第3，引用超1500次。
    - 2023年：提出跨尺度天气+气候+能源协同预测技术，获ACL2024杰出论文奖。
    - 2024年：新能源发电预测达SOTA水平，AI电力交易员超越人类水平（山西市场实证）。
  - 核心能力：有效建模复杂气象模式和设备特性，支持精准功率预测。
决策优化支撑：
- 电动车充放电策略优化（V2G）：
  - 结合深度强化学习优化策略，实现削峰填谷，节能效果达98.3%，每年节省1.16万吨二氧化碳。
  - 论文投稿至Nature Sustainability。
- 光伏规划：
  - 基于多智能体强化学习优化分布式屋顶光伏部署，实现发电量与电网成本帕累托最优。
  - 论文投稿至AAAI（CCF-A类会议）。
- 虚拟电厂调度：
  - 能源大模型生成智能体，聚合分布式资源参与电力市场，支撑潜力评估与定价。
研究结论：以数智化能源模拟系统为核心的源网荷储一体化智能调频是必然趋势。