电力系统分析新兴技术,推动能源转型与智能化发展

电力系统分析新兴技术：推动能源转型与智能化发展

随着全球能源结构的转型和智能化技术的飞速发展，电力系统分析领域正迎来前所未有的变革。本文将探讨电力系统分析中的新兴技术，分析其对能源转型和智能化发展的推动作用。

一、新型电力系统分析技术

新型电力系统分析技术是推动能源转型的重要手段。以下是一些关键的技术领域：

1. 基于机理与人工智能混合驱动的电力系统分析与调控策略

浙江大学刁瑞盛团队研发的基于机理与人工智能混合驱动的电力系统分析与调控策略，通过多时间、空间维度功率预测技术，有效提高了电力系统的预测精度和调控效率。这种技术已应用于多个电力公司，为电力系统的稳定运行提供了有力保障。

2. 基于数字孪生模型的智能决策技术

针对新型电力系统的不确定性和控制难题，研究人员开发了基于数字孪生模型的智能决策技术。这种技术能够实时监测电力系统运行状态，为电力系统的优化调度和故障处理提供决策支持。

3. 深度强化学习在电力系统中的应用

深度强化学习在电力系统中的应用，如新能源发电和充电场等领域，能够实现电力系统的自适应控制和优化调度。这种技术有助于提高电力系统的运行效率和可靠性。

4. 能源的信息-物理-社会系统（CPSSE）理论、技术及应用

南瑞集团下属的稳定公司研发的能源的信息-物理-社会系统（CPSSE）理论、技术及应用，为能源转型和新型电力系统的构建提供了理论体系和应用技术。该成果已在国家、区域和企业的能源电力转型发展规划及电网运行决策支撑方面得到应用。

二、电力市场改革与新型能源体系建设

电力市场改革和新型能源体系建设是推动电力系统智能化发展的重要驱动力。

1. 电力市场改革

电力市场改革将推动全国统一电力市场的建设，有利于资源的优化配置和新能源消纳。预计将提升新能源参与电力市场的比例和利用率。

2. 新型能源体系建设

加快新型能源体系建设，包括加强关键共性技术和前沿引领技术的创新，推动新能源产业健康有序发展。氢能和固态电池作为新能源新兴技术的重要发展方向，有望在未来持续加速发展。

三、人工智能在电力系统分析中的应用

人工智能技术在电力系统分析中的应用，如电网现场数据重建、多模态振荡数据生成、故障分类测距及暂稳评估等，为电力系统的稳定运行提供了有力支持。

1. 可解释增强智能技术体系

建立面向电力系统稳定分析的可解释增强智能技术体系，从提升样本质量、提高算法泛化能力、增强算法可解释性等方面拓展人工智能技术在电力系统中的应用前景。

2. 高细粒度数据重建算法

构建可直接基于残缺现场数据训练的高细粒度数据重建算法，提高电力系统稳定分析的效果。

3. 强迫振荡数据泛化到实际系统次/超同步振荡领域的迁移算法

基于颗粒度对齐的强迫振荡数据泛化到实际系统次/超同步振荡领域的迁移算法，提高电力系统稳定分析的能力。

4. 故障分类测距可解释多任务模型

引入专家经验设计共享层参数的故障分类测距可解释多任务模型，提高电力系统故障诊断的准确性。

5. 可解释暂稳评估模型

基于注意力机制的可解释暂稳评估模型，提高电力系统暂态稳定分析的效果。