基于机理与人工智能混合驱动的新型电力系统智能分析与调控策略研究

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《基于机理与人工智能混合驱动的新型电力系统智能分析与调控策略研究》由刁瑞盛博士介绍，基于机理与人工智能混合驱动的新型电力系统智能分析与调控策略研究旨在应对新型电力系统中电网运行的动态性、随机性和不确定性挑战，提出基于机理与人工智能混合驱动的智能分析与调控策略。

研究内容包括多时空维度功率预测、电网运行关键特征提取与解析、电力系统规划与调度智能决策、数字孪生建模与参数智能辨识等。其中，多时空维度功率预测基于监督式学习，准确率达97-98.3%；基于无监督式学习的负荷聚类分析可有效识别居民负荷等；交直流混联电网复杂故障后稳定特性解析采用机电-电磁混合仿真；基于深度强化学习算法的自主安全控制可解决电压越限、降低网损等问题；基于强化学习的稳定性模型自动调参能提高模型准确度；基于强化学习的电网经济运行方式可寻找最小化发电成本的运行点；电网运行方式自动编排与智能调节利用深度学习和强化学习自动生成并调节运行方式；分布式资源管理与控制包括虚拟电厂、配网电压和负荷容量管理、园区负荷峰谷差控制、智能拓扑控制等。

该研究还构建了基于AI、HPC、大数据技术的综合型规划、预警、调控平台，包括电力系统建模、仿真分析算法、人工智能算法等。

总之，该研究通过混合驱动的方式提升了新型电力系统的智能分析与调控能力，为实现“碳达峰、碳中和”目标和构建新型电力系统提供了技术支持。

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