人工智能技術提升電能質量管理的路徑與建議

當前，我國在大力推進中國式現代化的過程中，能源電力安全保供重要性日益凸顯，新型電力系統加快構建，對電力系統電能質量管理提出更高的要求。人工智能技術隨著算法和算力的提升，在狀態監測、電力調度、用能管理等方面，大幅推動了數據、算法、算力、人力等生產要素深度融合，為電能質量管理提供了新的解決方案。

電能質量管理現狀

構建新型電力系統是我國能源領域全面轉型升級面臨的重大歷史機遇，同時也是我國確保能源穩定供應需面對的重大考驗和挑戰。新型電力系統的內涵和特征，是以確保能源電力安全為基本前提，以滿足經濟社會高質量發展的電力需求為首要目標，以高比例新能源供給消納體系建設為主線任務，以源網荷儲多向協同、靈活互動為有力支撐，以堅強、智能、柔性電網為樞紐平臺，以技術創新和體制機制創新為基礎保障的新型電力系統，是新型能源體系的重要組成部分和實現“雙碳”目標的關鍵載體。針對我國加快構建新型電力系統的具體目標，從保障電力安全供應、服務經濟社會發展、加強電能質量管理頂層設計等方面，對發電電能質量管理、輸配電電能質量管理、用電電能質量管理、信息管理、監督管理等提出了具體要求，并明確了電能質量責任主體應當按“誰干擾，誰治理”的原則及時處理，并接受監督管理。該辦法的出臺，意味著維護電能質量穩定可靠是電力系統中“發、輸、配、用、監”多個方面主體的共同責任。

近年來，隨著電力系統結構發生根本性變化，電能質量的發展面臨著多方面的挑戰。新能源接入方面，受風速、日照強度等自然條件的影響，風能和太陽能發電具有較強的隨機性和間歇性，同時新能源發電機組相較火力發電機組而言，系統慣量低，在抗擾動、維持電壓和頻率的能力方面存在不足，其接入會消耗大量無功功率，甚至破壞電力系統的穩定；網絡架構方面，隨著分布式新能源滲透率的提高，需要解決雙向潮流引起的復雜的線路保護、有功無功控制以及通信等問題；電力電量時空平衡方面，由于發電側新能源發電固有的強隨機性、波動性和間歇性，在用戶側算力中心、新能源汽車、傳統行業實施再電氣化等因素的共同作用下，電力系統的電力電量時空平衡難度將顯著加大；資源優化配置和調度方面，智能電網的資源優化配置能力和智能調度能力，在一定程度上緩解了各種新能源發電的接入和調配等問題，且隨著“源網荷儲”一體化的程度不斷加深，系統對智能電網的需求也會隨之提升。

綜上，在構建新型電力系統背景下，電能質量管理的難點主要體現在系統慣量低、抗干擾能力低、多尺度響應需求大、能源供給不確定等方面。面臨的挑戰主要包括新能源資源的不確定性、設備低抗擾、弱支撐性帶來的安全隱患，以及電壓和頻率調節支撐能力弱、源荷功率波動性大、電能質量指標越限等問題。隨著人工智能技術的發展，上述問題已經得到了一定的緩解，未來人工智能技術將在日趨復雜的新型電力系統中發揮更為關鍵的作用。

人工智能發展對電能質量提升的意義

近年來，以AlphaGo和ChatGPT為代表的人工智能技術，在應對不確定性、隨機性問題方面取得飛速發展，人工智能正驅動電力系統由傳統的單向供電模式向智能化的要素協同模式轉變。伴隨新型電力系統波動性、隨機性和分散性增大，系統性解決源網荷儲協同互動條件下的電能質量問題成為關鍵，通過廣泛連接、以數據為基礎建立的強大平臺，在智能和價值雙驅動下，形成基于人工智能技術的電能質量管理模式。

隨著人工智能技術在電力系統的應用日趨廣泛，電力系統源網荷儲各個領域均發生了深刻變革。數字電廠在提升設備可靠性的同時，對傳統電力運維模式提出了新的挑戰，智能預測和分析技術在提高電網魯棒性的同時，引起了巡檢和調度領域的深刻變革，智慧用電管理和電動汽車的大量普及使得虛擬電廠由概念轉變為現實，快速感知和智能分析技術使儲能設備可在平抑電網波動的同時盡可能提高使用壽命。隨著電網結構的日益復雜化，人工智能技術在電能質量管理中的作用將越發突出。

電能質量數據預警診斷方面，系統通過智能配電網電能質量數據挖掘、智能診斷及預控技術，實現對變壓器和電容器等關鍵設備運行狀態的實時預警和管理，從而有效預防電能質量問題的發生。優化電力資源調度方面，系統通過智能算法對電網數據的實時分析和處理，進行負荷數據的分析和預測，優化電力調度和能量管理，提高電力系統的運行效率，減少能源浪費。電能質量監測和診斷方面，系統基于深度學習的電表大數據檢測系統，利用Pearson分析以及交叉驗證等方法進行數據分析，實現電表運行狀態監測，同時對存在的多種電能質量干擾因素進行快速檢測和準確識別，對各種擾動信號進行正確的分類。輔助決策方面，人工智能技術一方面依托強大的算力和數據積累，對當前的電力系統各方面狀態進行分析預測，另一方面，基于電力系統歷史數據的趨勢分析將為電力系統未來規劃指明方向。

人工智能提升電能質量

管理水平的路徑和建議

近期，我國電力行業的使命是電力安全保供和推進新型電力系統建設，面對迅猛增長的新能源和急劇變化的電力系統結構，人工智能的支撐與賦能使命任重道遠。電力行業在替代化石能源和人工智能的雙重沖擊下進行變革在所難免，電能質量管理唯有在深刻理解人工智能技術的基礎上，主動作為，才能贏得先機，助力構建新型電力系統。

一是要加快布局和發展智能產業。積極響應能源安全新戰略、智能化發展新趨勢和發展新質生產力的新要求，堅定不移把數字化、智能化作為能源現代化建設的發展方向，能源企業要發揮科技創新主體作用，加快布局和發展智能產業，積極參與并加快建設一批智能算力中心，加大人工智能技術的研發和應用，加速推進實現電能質量的智能化管理。

二是加強源網荷儲一體化管理及功率預測。以電力系統安全穩定為基礎、以市場消納為導向，加強源網荷儲一體化和多能互補背景下的功率預測，不斷完善數據采集和監測工作，加大功率預測的研究力度，要對虛擬電廠、分布式光伏、微網快速發展下的發電量、負荷等進行多方面的預測和管理，提高電能質量管理的準確性和效率。

三是強化創新策略、應用示范和人才聚集。加大高層次人才和專業化人才的交流力度，形成從基礎前沿、技術支撐、科技創新、科技服務等覆蓋創新全鏈條的人才隊伍譜系。加大產學研用一體化推進力度，通過建立協同創新平臺，促進資源共享和學科間融合，加強內外部合作，共同推進人工智能技術在新型電力系統中的研究和應用。

四是提升人工智能輔助決策能力。以數智化發展為契機，積極培育新質生產力，促進人力資源優化、智能技術應用和業務工作的深度融合，從數據收集與分析、狀態感知、優化與規劃、風險識別管控、量化分析、精益化管理等多方面積極發展數據挖掘、機器學習等新興技術，不斷強化人工智能技術在各領域的發展成果向電能質量管理進行“遷移學習”，提升人工智能決策的效率和準確性。

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