近日，2025中國能源研究會年會專題研討會——能源行業(yè)人工智能創(chuàng)新發(fā)展大會在江西南昌召開。國網(wǎng)遼寧電力《基于機理數(shù)據(jù)融合的光伏配網(wǎng)消納提升》從全國能源行業(yè)300余個項目案例中脫穎而出，以第一名成績榮獲"2025年能源行業(yè)人工智能創(chuàng)新技術(shù)優(yōu)秀案例獎"。

行業(yè)頂尖學會肯定

中國能源研究會是經(jīng)民政部登記、由中國科學技術(shù)協(xié)會主管的國家一級學術(shù)團體，匯聚了以兩院院士為代表的行業(yè)頂尖專家，以及國家能源集團、國家電網(wǎng)等超過800家中央企業(yè)及領(lǐng)軍會員單位，是引領(lǐng)能源領(lǐng)域高質(zhì)量發(fā)展的重要智庫平臺。本次大會緊扣“能源電力大模型體系構(gòu)建”“智能體與新型電力系統(tǒng)融合”等前沿方向，旨在推動人工智能技術(shù)在能源行業(yè)實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用與深度融合。

突破痛點：數(shù)據(jù)融合助力光伏消納

面對海量分布式新能源接入配電網(wǎng)，局部地區(qū)電壓越限、潮流倒送影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行以及遼寧省部分地區(qū)電網(wǎng)接納光伏受限，制約光伏發(fā)展的現(xiàn)狀，公司技術(shù)團隊研發(fā)攻關(guān)，分析當前配網(wǎng)典型量測配置所引起的偏差功率問題，研究偏差功率分配的機理模型，將機理模型嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造混合驅(qū)動模式。提出數(shù)據(jù)驅(qū)動配電網(wǎng)運行優(yōu)化架構(gòu)，融合歷史數(shù)據(jù)與配網(wǎng)計算推演技術(shù)，提出“離線-在線”兩階段強化學習方法，解決傳統(tǒng)強化學習方法在線收斂困難及安全性差的問題，創(chuàng)新推出“基于機理數(shù)據(jù)融合的光伏配網(wǎng)消納提升”策略。

該應(yīng)用精準切中行業(yè)痛點，基于數(shù)字化手段實現(xiàn)配網(wǎng)最小化精準采集與量測計算推演相結(jié)合，推動配網(wǎng)精準采集、全量計算、狀態(tài)感知，實現(xiàn)配網(wǎng)狀態(tài)可觀可測的透明化建設(shè)，并在此基礎(chǔ)上利用人工智能算法，實現(xiàn)智能化配電網(wǎng)負荷轉(zhuǎn)供與電壓調(diào)節(jié)，支撐智能化配電網(wǎng)調(diào)度輔助決策。

深化推演策略生成，實現(xiàn)配網(wǎng)全面感知

基于配電網(wǎng)“最小化采集+數(shù)字計算推演”技術(shù)，利用電網(wǎng)資源業(yè)務(wù)中臺、企業(yè)級實時量測中心，匯聚電網(wǎng)一張圖的拓撲信息，實現(xiàn)配電網(wǎng)各主干、分支線路和各節(jié)點電壓、電流、功率計算，補齊未實體采集的節(jié)點狀態(tài)，推動實現(xiàn)最小化采集裝置配置下的全量配電網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取。

推動配網(wǎng)狀態(tài)估計，提升狀態(tài)感知頻率

結(jié)合配電網(wǎng)實時量測配置特點，針對不同配網(wǎng)環(huán)網(wǎng)形式，訓練人工智能配網(wǎng)計算推演模型，推動實現(xiàn)配網(wǎng)狀態(tài)高效計算感知，同時通過在關(guān)鍵配網(wǎng)節(jié)點加入5分鐘級計算推演頻次，實現(xiàn)對停電事件的范圍補充，解決用采系統(tǒng)實現(xiàn)準實時(15分鐘級)量測下配網(wǎng)狀態(tài)更新頻率不足的問題，提高停電信息完整性，推動實現(xiàn)高精度停電感知。

深化負荷轉(zhuǎn)供策略生成，支撐配網(wǎng)方式調(diào)整

構(gòu)建電網(wǎng)拓撲分析模型，在配網(wǎng)發(fā)生設(shè)備重過載、計劃檢修、故障停電時，進行負荷轉(zhuǎn)供條件分析，基于分析結(jié)果，以最小化未恢復(fù)負荷為優(yōu)化目標，構(gòu)建配電網(wǎng)負荷轉(zhuǎn)供優(yōu)化模型，實現(xiàn)轉(zhuǎn)供路徑自主生成，評估不同負荷轉(zhuǎn)供路徑的網(wǎng)損變化、設(shè)備負載量等指標，為業(yè)務(wù)人員快速選定轉(zhuǎn)供方案提供支撐，實現(xiàn)敏捷優(yōu)化電網(wǎng)運行方式。

優(yōu)化光伏接入電能質(zhì)量，提升配網(wǎng)光伏消納能力

基于深度強化學習方法，構(gòu)建光伏配網(wǎng)電能質(zhì)量優(yōu)化智能體，包含基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的策略網(wǎng)絡(luò)與評價網(wǎng)絡(luò)。智能體與環(huán)境交互過程中，反復(fù)獲取狀態(tài)觀測、下發(fā)動作指令、收獲獎勵信息，在迭代過程中提升控制策略。以節(jié)點電壓合格、潮流不越限為控制目標，給出最優(yōu)的配網(wǎng)開關(guān)拉合方案以及變壓器分接頭、無功補償裝置調(diào)節(jié)方案，實現(xiàn)輔助決策支撐配電調(diào)度電能質(zhì)量優(yōu)化，解決分布式光伏無序接入造成的電壓偏移問題。

成效與展望：打造可復(fù)制的"遼寧樣板"

目前，該項目已在遼寧省遼陽市部署推演計算平臺，實現(xiàn)配網(wǎng)可觀測、可計算、可推演、支撐保供電和輔助決策，完成示范區(qū)1002條饋線的計算推演，饋線包含量測點20750個，其中3202個量測點具備實時量測，完成了17548量測點計算推演，示范區(qū)饋線量測點可觀率提升84.5%。

下一步，國網(wǎng)遼寧電力將持續(xù)深化人工智能技術(shù)與電力生產(chǎn)、調(diào)度、運維等核心場景深度融合，加速推動技術(shù)創(chuàng)新成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，以人工智能賦能電網(wǎng)安全保障、效率提升與綠色發(fā)展，為電力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入更強動能。