碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)下，以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)正在加快構(gòu)建，新能源的不確定性和難預(yù)測(cè)性對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的影響更加突出，傳統(tǒng)以人為中心的電力調(diào)度模式面臨挑戰(zhàn)。而新一代人工智能技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展正在引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄疲瑸樘嵘娏φ{(diào)度技術(shù)支撐能力提供了新的途徑。

　　新型電力系統(tǒng)加快構(gòu)建，電力調(diào)度面臨新挑戰(zhàn)

　　電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會(huì)最重要、最龐大、最復(fù)雜的人工系統(tǒng)。作為電力系統(tǒng)的“大腦”，電力調(diào)度承擔(dān)著確保電力系統(tǒng)安全高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的職責(zé)，其功能主要包括：預(yù)測(cè)用電負(fù)荷，安排發(fā)電任務(wù)、確定運(yùn)行方式，監(jiān)測(cè)和分析全系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，指揮操作、故障處理等。

　　在加快構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)的新形勢(shì)下，我國(guó)電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形態(tài)和商業(yè)模式正在發(fā)生深刻變化，電力調(diào)度面臨的挑戰(zhàn)愈發(fā)嚴(yán)峻。

　　一是隨著新能源、可控負(fù)荷、儲(chǔ)能等不斷增加，電網(wǎng)運(yùn)行方式的不確定性日益增加。二是氣象、市場(chǎng)和社會(huì)因素對(duì)新能源和負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差的影響越來(lái)越明顯，電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行情況與基于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果之間的偏差擴(kuò)大。三是“源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)”協(xié)同運(yùn)行導(dǎo)致各層級(jí)電網(wǎng)調(diào)度對(duì)象的數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增加，監(jiān)控信息大幅增長(zhǎng)。受制于預(yù)測(cè)誤差、邊界條件、優(yōu)化算法等條件限制，傳統(tǒng)的基于優(yōu)化建模的經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法或求解時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，或難以得出結(jié)果，調(diào)度人員實(shí)時(shí)決策的壓力劇增。四是電力市場(chǎng)下多方主體利益博弈加劇了電力系統(tǒng)運(yùn)行的不確定性，多方利益平衡和電力平衡的交集空間變小，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)最優(yōu)調(diào)度決策的復(fù)雜程度增加。

　　基于新一代人工智能的電力調(diào)度取得初步成效

　　面對(duì)挑戰(zhàn)，電力調(diào)度亟須向智能化方向發(fā)展。2017年，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確建立新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)體系，其中包括跨媒體分析推理技術(shù)、群體智能關(guān)鍵技術(shù)、混合增強(qiáng)智能新架構(gòu)與新技術(shù)等。新一代人工智能技術(shù)為提升電力調(diào)度智能化水平提供了新思路、新手段。目前，人工智能技術(shù)在電力調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用已取得初步成效。

　　中國(guó)電科院、南瑞集團(tuán)等單位的技術(shù)攻關(guān)人員將深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)引入電力系統(tǒng)有功和無(wú)功負(fù)荷預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)，基于海量歷史數(shù)據(jù)樣本掌握電力系統(tǒng)有功頻率、無(wú)功電壓的分布特性，開(kāi)發(fā)了母線(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件。該軟件已在福建、江蘇電力調(diào)度控制中心等得到應(yīng)用，提升了母線(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

　　技術(shù)攻關(guān)人員利用知識(shí)圖譜技術(shù)，構(gòu)建了電網(wǎng)設(shè)備操作、故障處理知識(shí)庫(kù)。應(yīng)用了知識(shí)庫(kù)的調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)可根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障信息，主動(dòng)向調(diào)度人員推送電網(wǎng)操作與故障處置預(yù)案，避免人為誤操作的發(fā)生。相關(guān)研究成果已在江蘇、福建、冀北電力調(diào)度控制中心等得到應(yīng)用，提升了調(diào)度人員對(duì)電網(wǎng)事故的處置能力。團(tuán)隊(duì)還利用語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解等技術(shù)，結(jié)合調(diào)度業(yè)務(wù)語(yǔ)料，開(kāi)發(fā)了調(diào)度語(yǔ)音助手。這一工具目前已在華東電力調(diào)度控制分中心和上海、江蘇電力調(diào)度控制中心應(yīng)用，豐富了電力調(diào)度人機(jī)交互手段，提升了交互效率。

　　探索電力調(diào)度領(lǐng)域人工智能應(yīng)用新場(chǎng)景

　　面向加快構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的新形勢(shì)，繼續(xù)結(jié)合知識(shí)圖譜、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群體智能等新一代人工智能技術(shù)，探索電力調(diào)度領(lǐng)域智能應(yīng)用新場(chǎng)景，將有力支撐新型電力系統(tǒng)安全高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

　　● 基于知識(shí)圖譜的調(diào)度優(yōu)化決策

　　知識(shí)圖譜是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)。它是由節(jié)點(diǎn)和邊組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界中存在的“實(shí)體”，而每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類(lèi)的信息連接在一起得到一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，再運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述現(xiàn)實(shí)世界中的概念、實(shí)體及其相互關(guān)系。其信息表達(dá)方式更接近人類(lèi)認(rèn)知世界的方式。

　　借助知識(shí)圖譜技術(shù)提取和凝練電力調(diào)度控制中心常年積累的系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、調(diào)度專(zhuān)業(yè)知識(shí)和人工經(jīng)驗(yàn)，再通過(guò)知識(shí)搜索和推理，優(yōu)化調(diào)度策略，有助于提升調(diào)度策略的有效性和經(jīng)濟(jì)性。下一步可重點(diǎn)在基于知識(shí)圖譜的電網(wǎng)故障處置成果基礎(chǔ)上，把調(diào)控領(lǐng)域的知識(shí)圖譜應(yīng)用由固定規(guī)則判斷提升到先驗(yàn)知識(shí)運(yùn)用，并應(yīng)用于日前調(diào)度計(jì)劃優(yōu)化編制等更復(fù)雜的調(diào)度核心業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)由知識(shí)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化調(diào)度輔助決策。

　　● 基于混合增強(qiáng)智能的調(diào)度控制

　　混合增強(qiáng)智能是將人的作用或人的認(rèn)知模型引入人工智能系統(tǒng)中，與機(jī)器智能共同形成混合增強(qiáng)智能的形態(tài)。這是人工智能或機(jī)器智能可行的、重要的成長(zhǎng)模式。

　　混合增強(qiáng)智能技術(shù)與當(dāng)前電力調(diào)度中人（調(diào)度員）與機(jī)器（調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)）協(xié)同合作方式高度契合，有望成為解決電力調(diào)度復(fù)雜問(wèn)題的新工具。

　　實(shí)現(xiàn)混合增強(qiáng)智能調(diào)度需要解決眾多理論和技術(shù)問(wèn)題。基于混合增強(qiáng)智能的電力調(diào)度將打通機(jī)器和人之間的雙向通道，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜隨機(jī)電力調(diào)度問(wèn)題的人機(jī)共識(shí)和共融決策，可應(yīng)對(duì)能源轉(zhuǎn)型過(guò)程中“源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)”多元資源參與調(diào)度運(yùn)行帶來(lái)的隨機(jī)性強(qiáng)、狀態(tài)演變復(fù)雜、決策變量多、利益主體訴求不一等問(wèn)題，提升調(diào)度決策的智能化水平。

　　● 基于群體智能的協(xié)同調(diào)度

　　群體智能是指在集體層面表現(xiàn)的分散、去中心化的自組織行為，比如蟻群、蜂群的集體行為，鳥(niǎo)群、魚(yú)群為適應(yīng)空氣或海水而進(jìn)行的群體遷移等。群體智能不是簡(jiǎn)單的多個(gè)體集合，而是超越個(gè)體行為的更高級(jí)表現(xiàn)，具有自組織性、高度自治性、高效協(xié)同性、自主學(xué)習(xí)性等優(yōu)點(diǎn)，特別適合開(kāi)放環(huán)境下利用競(jìng)爭(zhēng)與合作等多種方式來(lái)解決復(fù)雜系統(tǒng)的決策問(wèn)題。

　　群體智能的優(yōu)點(diǎn)與能源互聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)、對(duì)等、互動(dòng)等特征十分契合。將群體智能的協(xié)同、共享、控制等理念與能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下地區(qū)電網(wǎng)可調(diào)控資源的多樣化類(lèi)型和優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合，可提出能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的群體智能協(xié)同調(diào)度架構(gòu)。上層為群體層，調(diào)控中心智能體代表電網(wǎng)利益，與新能源汽車(chē)充電站、智慧小區(qū)、儲(chǔ)能站和負(fù)荷聚合商等群體的智能體共同完成地區(qū)電網(wǎng)層面的集體決策；中間層為子群層，包括直轄設(shè)備群和用戶(hù)設(shè)備群，群體中心通過(guò)激勵(lì)、合作等方式協(xié)調(diào)子群智能體共同完成群內(nèi)決策；下層為終端層，歸屬群體中心直轄的設(shè)備由群體中心智能體通過(guò)功率快速分配算法直接控制，歸屬用戶(hù)管理的設(shè)備由用戶(hù)智能體自主控制，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)響應(yīng)。

　　由此，可將傳統(tǒng)集中式、單向的電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)閰⑴c者對(duì)等、與更多資源融合互動(dòng)的系統(tǒng)。這一方面可以降低電力調(diào)度控制中心優(yōu)化電力系統(tǒng)運(yùn)行方式的難度，減輕調(diào)控壓力，提升電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性，另一方面能充分發(fā)揮海量負(fù)荷側(cè)資源調(diào)控潛力，促進(jìn)負(fù)荷側(cè)資源參與電網(wǎng)互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)多方共贏。

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