隨著全球進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代，傳統(tǒng)的技術(shù)體系已經(jīng)無(wú)法滿足數(shù)字電網(wǎng)、智慧電網(wǎng)的建設(shè)需要，如何充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息通信技術(shù)，精準(zhǔn)“刻畫”電力系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜規(guī)律，建立從數(shù)據(jù)到知識(shí)、從知識(shí)到?jīng)Q策的電力系統(tǒng)學(xué)習(xí)模型，保障電力系統(tǒng)安全、可靠、綠色、高效、智能運(yùn)行，成為電力行業(yè)探索的重點(diǎn)。

傳統(tǒng)“知識(shí)表達(dá)”難以滿足新型電力系統(tǒng)建設(shè)需要

隨著以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)加快構(gòu)建，大規(guī)模新能源并網(wǎng)和電力市場(chǎng)開(kāi)放后，電力系統(tǒng)形態(tài)將發(fā)生重大變化，電力網(wǎng)絡(luò)、信息網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)之間的耦合關(guān)聯(lián)性顯著增強(qiáng)，新型電力系統(tǒng)呈現(xiàn)出非線性、強(qiáng)隨機(jī)、快時(shí)變的復(fù)雜巨系統(tǒng)特點(diǎn)。在這種情況下，單純離線建模和仿真技術(shù)難以滿足復(fù)雜電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行分析與精準(zhǔn)前瞻調(diào)控的要求，同時(shí)直接運(yùn)用傳統(tǒng)的調(diào)控模型與算法體系也面臨海量電力系統(tǒng)中資源分散分離和構(gòu)成功能耦合及最優(yōu)快速?zèng)Q策等挑戰(zhàn)。

因此，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)在源網(wǎng)荷儲(chǔ)等環(huán)節(jié)均面臨一些急需解決的問(wèn)題。其中，在源側(cè)，需提供更加靈活的接入技術(shù)和接口方法，保障大比例新能源消納；在網(wǎng)側(cè)，需建設(shè)更加快速的計(jì)算能力和調(diào)控手段，適應(yīng)電力系統(tǒng)高比例電力電子化的趨勢(shì)；在荷側(cè)，需挖掘更加柔性的互動(dòng)技術(shù)和溝通渠道，充分調(diào)動(dòng)需求側(cè)參與系統(tǒng)調(diào)節(jié)的積極性；在儲(chǔ)側(cè)，需實(shí)現(xiàn)更加高效的動(dòng)態(tài)平衡和優(yōu)化調(diào)劑，提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定控制水平。

面對(duì)上述挑戰(zhàn)，融合多重“知識(shí)表達(dá)”的數(shù)字電網(wǎng)將提供較核心的技術(shù)途徑，并使電網(wǎng)作為資源配置平臺(tái)和電碳經(jīng)濟(jì)服務(wù)平臺(tái)的作用將更加突出。

數(shù)字電網(wǎng)支撐構(gòu)建新型電力系統(tǒng)作用初顯

數(shù)字電網(wǎng)支撐構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的作用主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

第一，數(shù)據(jù)及其測(cè)量。萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代，無(wú)數(shù)據(jù)不決策、無(wú)數(shù)據(jù)不運(yùn)營(yíng)，充分進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，是保障大規(guī)模新能源并網(wǎng)和消納的基本條件。其中，數(shù)據(jù)成為確保電力系統(tǒng)“可觀、可測(cè)、可控”的首要要素，也是電網(wǎng)指揮體系和決策中樞的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

因此，要實(shí)現(xiàn)新型電力系統(tǒng)全面可觀，必須建立在充足和有效的測(cè)量基礎(chǔ)上，而數(shù)字電網(wǎng)具備廣泛的數(shù)據(jù)獲取和處理能力。通過(guò)在電力系統(tǒng)中部署的海量傳感器，可以準(zhǔn)確掌握電力系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)，從而洞悉各組成單元及整體的性能、運(yùn)行方式、實(shí)時(shí)狀態(tài)、運(yùn)行效率、健康狀態(tài)和環(huán)保水平。

第二，智能算法及算力的綜合應(yīng)用。面向特定領(lǐng)域的有效智能算法與強(qiáng)大異構(gòu)算力的有機(jī)融合，是適應(yīng)電網(wǎng)新形態(tài)，滿足規(guī)劃、運(yùn)行、管理新要求的重要手段。

新型電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為更加復(fù)雜，對(duì)計(jì)算的準(zhǔn)確性和快速性要求更高。其中，以新能源為主體意味著雙高（高比例、高電力電子裝備）特點(diǎn)明顯，由于狀態(tài)改變時(shí)序短、序列信號(hào)頻域分布廣、影響動(dòng)態(tài)過(guò)程變量混雜，采用傳統(tǒng)以固定參數(shù)為核心的靜態(tài)模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行描述和求解比較困難，需建立適應(yīng)大規(guī)模強(qiáng)隨機(jī)性系統(tǒng)的高性能仿真計(jì)算能力。

第三，快速協(xié)同。新型電力系統(tǒng)對(duì)快速協(xié)同能力提出了較高要求，隨著電網(wǎng)上下游主體互動(dòng)加強(qiáng)，電網(wǎng)管理工作內(nèi)容和形式將發(fā)生頻繁變化，需把握數(shù)據(jù)主線，通過(guò)提升企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的靈活性和開(kāi)放性，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃建設(shè)、物資供應(yīng)、安全生產(chǎn)、資產(chǎn)財(cái)務(wù)等全鏈條感知和全面貫通，提升業(yè)務(wù)效率，進(jìn)而促進(jìn)管理變革。

在常年觀測(cè)歸納和演繹的基礎(chǔ)上，電力行業(yè)積累了豐富經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則和知識(shí)，可描述電力基礎(chǔ)設(shè)施外形結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)電氣量狀態(tài)變化、拓?fù)溥B接關(guān)系等，將這些知識(shí)融入人工智能算法模型，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、知識(shí)引導(dǎo)和物理建模的新型智能算法，并用“知識(shí)表達(dá)”來(lái)刻畫數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的規(guī)律，進(jìn)而形成“人機(jī)協(xié)同”模式，這取決于構(gòu)建涵蓋電力系統(tǒng)海量多源數(shù)據(jù)、算法、應(yīng)用的完整“知識(shí)體系”。

數(shù)字電網(wǎng)“知識(shí)表達(dá)”體系

新型電力系統(tǒng)高維、動(dòng)態(tài)、不確定性給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)方法難以精準(zhǔn)完整刻畫和實(shí)時(shí)掌控龐大的電力系統(tǒng)，相比之下，數(shù)字電網(wǎng)的多重知識(shí)表達(dá)，將推動(dòng)新型電力系統(tǒng)“可觀、可測(cè)、可控”成為現(xiàn)實(shí)。

通過(guò)數(shù)字電網(wǎng)的多重“知識(shí)表達(dá)”，可提取物理電網(wǎng)的特征規(guī)律，精準(zhǔn)描述物理電網(wǎng)設(shè)備的形態(tài)、系統(tǒng)運(yùn)行的趨勢(shì)、人-機(jī)-物三元空間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理電網(wǎng)最優(yōu)的決策控制。

在中國(guó)工程院院士潘云鶴提出的AI 2.0知識(shí)三種表達(dá)（知識(shí)的形象表達(dá)、知識(shí)的語(yǔ)言表達(dá)、知識(shí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)）的基礎(chǔ)上，面向數(shù)字電網(wǎng)支撐的新型電力系統(tǒng)進(jìn)行具象化豐富，多重“知識(shí)表達(dá)”主要有四種形式：數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的形象表達(dá)主要應(yīng)用于描述物理電網(wǎng)設(shè)備的形態(tài)；數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的函數(shù)表達(dá)主要應(yīng)用于描述電力系統(tǒng)電氣量、非電氣量各類數(shù)據(jù)的時(shí)序變化物理規(guī)律；數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的語(yǔ)言表達(dá)主要應(yīng)用于描述電力系統(tǒng)人機(jī)物環(huán)的關(guān)聯(lián)關(guān)系；數(shù)字電網(wǎng)知識(shí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)則作為一種有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工具，對(duì)上述三類應(yīng)用實(shí)現(xiàn)補(bǔ)充和支撐，這樣即可形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、知識(shí)引導(dǎo)和物理建?！毕嗷ソy(tǒng)一的人工智能模型。