中国电科院：瞄准电力科技前沿 引领电网创新发展

风/光资源具有较强的时空关联性。风/光功率预测精度的提升依赖于对可用气象信息的充分挖掘，依据单一时刻、单一地点数值天气预报数据的传统风/光功率预测技术，忽略了气象变化的时空关联特性，未能实现对可用气象信息的充分利用。对于不同时间、空间尺度上的风/光功率预测问题，需借助先进的智能化学习手段，充分利用与预测对象相关联的数值天气预报大数据，在时间与空间维度上扩展模型可用的气象数据，建立气象—功率的高维映射模型，提升风/光功率预测的精度。亟待开展基于数值天气预报大数据时空关联性的多尺度风/光功率预测的关键技术研究。

风/光预测的不确定性增加了电网运行的风险和风/光消纳的难度。如何在调度的不同层级、不同阶段考虑可再生能源出力的不确定性，并有效管控风险，以确保电力系统能够安全经济的消纳可再生能源，需要对各个调度环节进行调整，而足够精确的预测和对风险的可知可控方可保证调度机构敢用这个结果，目前亟待突破考虑预测不确定性的风/光发电跨区多级优化调度与风险防控技术，提高系统运行水平和抗风险能力，促进可再生能源消纳。基于预测结果及其概率分布特征，研究随机优化调度技术及运行风险量化评估方法，支撑多层级调度决策，实现风险防控，促进风/光消纳。亟待开展考虑风/光预测不确定性的多级优化调度与风险防控的关键技术研究。

项目围绕上述科学问题和关键技术，开展多时空尺度功率预测和调度技术研究，项目预期将突破风电/光伏中长期(年/月)电量预测、短期(0—6天)和超短期(0—4小时)功率预测技术，提出考虑预测不确定性的调度决策和风险防控方法;研发覆盖全国的中长/短/超短期一体化预测系统、风险调度与紧急控制决策系统，并在国网、南网、蒙西电网等9个调度机构建立示范工程。

项目从基础理论研究、核心系统研发到典型应用示范全方位布局，将产出一系列具有自主知识产权的国际先进水平的重大成果，探索出一条适合我国资源禀赋和电力系统特点的风电光伏预测以及调度技术，实现电力系统运行灵活性和可再生能源消纳能力的有效提升，推动智能电网技术创新，支撑能源结构清洁化转型和能源消费革命。项目具有广阔的市场前景和巨大的经济、社会、生态效益。项目成果将显著提升我国新能源功率预测精度及应用水平，提升我国大规模可再生能源并网消纳水平，促进我国新能源健康发展。

构建电网智能全景系统 实现大电网安全运行的实时分析和精准控制

——互联大电网高性能分析和态势感知技术

我国已形成世界上规模最大的交直流互联电网，电力电子设备和新能源大量接入，导致电网动态特性复杂、安全稳定风险增加，客观上对在线安全稳定分析提出了更高要求，包括更加准确的状态感知、更加高效的仿真手段和更加智能的分析评估。

目前电网面临的三大挑战

目前基础模型数据匹配性不足、无法在线进行电力电子特性分析以及单纯仿真模式难以满足电网风险实时掌控的时效性要求。这给当前在线分析技术带来了新的三大挑战：

1.新能源波动和负荷特性变化使得电网运行状态和设备模型参数呈现明显时变特征，当前在线分析沿用传统状态估计方法和离线仿真模型，制约了分析的准确性。

2.现代中国电网已重构为交直流互联电网，电力电子化特征愈发凸显，电网稳定特性从机电暂态转变为机电暂态和电磁暂态混合过程，目前在线分析采用机电暂态仿真，无法进行大电网在线电磁仿真，难以满足现代电网动态特性分析需要。

3.当前电网运行状态和安全稳定性快速变化，目前在线分析采用周期扫描和事件触发的仿真计算模式，耗时5—15分钟，难以满足电网风险实时掌控的时效性要求，亟须研究信息驱动的大电网在线运行态势感知与趋势预测技术。综上，为保障当前交直流互联电网的安全经济运行，研究互联大电网高性能分析和态势感知技术，提升在线仿真分析能力，发展信息驱动的智能化分析模式，实现精准、实时的在线综合安全稳定分析，意义重大。

通过人工智能技术保障电网安全运行

国家电网调度控制中心副主任、国家重点研发计划项目“互联大电网高性能分析和态势感知技术”负责人张晓华介绍，本项目核心目标是研发在线综合动态安全稳定智能评估系统，拓展研究智能全景系统理论方法体系，构建电网智能全景系统，实现大电网安全运行的实时分析和精准控制提供关键技术支撑。支持运行状态一体化实时精准感知，在线潮流有功最大误差不大于2%;支持异构元件集测辨校正，实现与实测录波拟合度90%以上;实现在线超实时机电—电磁混合仿真，电网规模20000节点和16回直流，10秒物理过程8秒计算完成;支持基于远程终端单元RTU/同步相量量测装置PMU等海量数据的安全稳定评估及趋势预测，正常态更新周期小于30秒，故障态小于2秒。

本项目拟解决科学问题为“信息驱动的复杂大电网时空动力学行为智能认知理论”，用于解决基于信息进行复杂大电网动态特性分析和认知的问题，通过引入人工智能技术从海量信息中认知系统动态特性，实现认知模式从传统基于模型的因果分析转变为基于信息的关联分析。涉及的关键技术难题及解决方法：

关键技术1：“复杂电网基础信息的时空特性感知与融合校正技术”，用于解决在线基础数据和模型准确性不高的问题。在实时数据误差修正方面，通过汇集时间评估、统一时钟构建、时空关联分析和误差智能校正提升在线数据质量，实现多元基础信息的一体化实时感知;在关键参数在线校正方面，通过运行信息融合分析和关键环节辨识，校正影响仿真精度的关键参数，提升模型在线应用的有效性。

关键技术2：“面向电力电子化电网的高性能机电—电磁混合仿真技术”，解决当前在线计算无法支持电磁特性分析的问题。需要在当前离线技术基础上，解决仿真精度、仿真速度和仿真初始化3个关键问题。