【南方电网报】华北电力大学校长、党委副书记毕天姝：人工智能如何赋能新型电力系统
2025年10月30日，第六届新型电力系统国际论坛暨第二十一届中国南方电网国际技术论坛在海南博鳌召开。人工智能如何赋能新型电力系统？全钒液流电池在储能系统中有哪些机遇和挑战？华北电力大学校长、党委副书记毕天姝与加拿大工程院院士、香港理工大学教授钟志勇围绕“共建新型电力系统，加快能源低碳转型”主题，深入探讨新型能源体系构建背景下，新型电力系统建设的路径与实践。
当前新型电力系统已呈现诸多新特征新问题，传统分析决策方法存在一定局限性，而人工智能的快速进步，将为解决相关问题提供新的潜在路径。
人工智能在电力系统中的应用
系统仿真分析。针对海量新能源机组的参数复杂、控制逻辑黑箱、机电电磁耦合等问题，可通过机理模型与数据驱动相结合的方式，提高仿真模型的准确性和泛化能力，解决大规模仿真建模与计算加速需求。
电力系统规划。针对强随机不确定场景的时序生产模拟问题，可通过学习规划对象的时序、空间相关性，提出精确度高、速度快的时序生产模拟方法。针对长周期新型电力系统演化问题，引入监督学习、强化学习、大模型等技术，面向远景规划目标分析演化规律与路径。针对海量分布式资源的配电网规划问题，可综合考虑灵活性、承载力、可靠性、经济性等因素，通过物理模型融入的机器学习方法，开发智能化的节点、线路拓扑布局技术等。
电力系统调度。源荷储规模、复杂性持续增加，传统求解器已难以满足日前优化调度需求，可通过人工智能方法学习求解记录，识别相似数学结构，生成热启动初始解，开发电力专用高效求解技术。同时，AGC（自动发电控制）控制对象的异质性和数量级增加，导致短周期运行方式爆发增长，可通过人工智能技术在秒级内实现智能推演和态势感知。
电力系统稳定控制。电网强度量化涉及多步骤数值计算，依托人工智能技术实现知识迁移与因果关系识别，可提出提升系统强度的源网协同控制方法。传统稳控技术依赖离线计算与在线匹配相结合，导致匹配复杂且效率低，亟须引入人工智能技术推动响应驱动的实时稳定控制。
电力市场交易。针对电力市场交易行为刻画和均衡分析，可基于人工智能技术，从历史数据中反推个体行为决策偏好，提出反映个性化行为特性的建模和分析方法。针对电力市场操纵行为监管，可融合基本经济原理和无监督学习，从海量数据中自适应学习市场操纵特征，实现复杂市场操纵行为的自动化监管。
电力智能化装备。针对智能化装备数字建模，可融合多物理场耦合机理和智能监测数据，引入多模态融合学习，开发实时反映装备真实状态的数字孪生技术。针对电力装备状态监测与评估，可综合引入深度学习、注意力机制等人工智能技术，提出电力装备状态智能化动态评估与故障推理技术。
人工智能应用的挑战
考虑到新型电力系统在机理知识、数据样本、决策可解释性以及安全可靠等方面的特性，人工智能的应用仍面临若干挑战。
挑战一：电力系统存在大量先验知识，如何认知数据驱动的模型与机理模型之间的关系，如何有效结合二者，实现数据激励融合驱动模型表现超越单一模型？
挑战二：电力系统一些非常规状态（如失稳、故障等）的数据样本稀疏，而人工智能训练通常需要海量完备的数据支撑。如何实现人工智能针对电力系统小样本场景的高效学习，提升对非常规状态的知识提取和规律认知能力？
挑战三：数据驱动的人工智能模型多为黑盒模型，可解释性和鲁棒性存疑。而电力系统高安全属性对分析决策的可信性要求极高。如何破解电力系统分析决策高可信性要求与人工智能解释性匮乏这一矛盾，实现可信赖的电力人工智能？
挑战四：电力系统广泛应用人工智能后呈现高度自动化、智能化，缺陷、后门被攻击利用风险加剧，使用过程中也存在数据泄露、数据注入等风险。如何破解电力系统高安全需求与人工智能易被攻击性之间的矛盾，确保与人工智能深度融合后的新型电力系统安全可靠？
应对这些挑战还需大量研究和实践的工作。
● 延伸阅读
华北电力大学实践案例
案例一
大规模新能源和储能接入使电网优化求解复杂度激增。以省级系统为例，计算节点超2000个，每增加一种运行方式，变量和约束规模扩大约1.5倍，现有技术难以保证求解效率。
华北电力大学团队通过混合专家模型预测机组启停状态，实现了低训练负担下的调度决策0-1变量高效预测，并基于预测结果进行热启动求解，实现了电网优化调度求解过程的快速收敛。该方法能够实现大规模省级电网优化调度问题的高效求解，日前96时段出清求解计算时间小于12分钟，优于CPLEX等国外主流求解器。已应用于甘肃等省级电网调度中心。
案例二
双高背景下变压器运行环境复杂、个体状态差异放大，现有评价方法依赖单一监测数据及“一刀切”阈值判据，未考虑年限、工况、环境、结构等多重约束影响，评估准确率低。
华北电力大学团队融合色谱、局放、年限等异构数据，在机理边界引导下构建了状态画像及差异化动态阈值，实现了变压器状态差异化评估。基于万余台变压器、百万级时序数据的规模化训练，实现了“一设备、一时期、一方案”的变压器状态精准评估，单台设备的评估诊断时间小于1秒，平均准确率超过98.27%。变压器状态智能评估模块已经部署于国家电网总部设备管控系统等，获省部级一等奖1项，已准确预警变压器重大隐患/缺陷超150台次，区域电网变压器故障停运率由0.53次/百台年降至0.215次/百台年。
