2025年电力系统科学智能应用和展望报告-国网电力（陆继翔）

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高比例新能源和电力电子设备接入使新型电力系统呈现强不确定性、高维特征、非凸非线性等复杂特性，给电力电量平衡、安全稳定控制等带来挑战，其中科学计算成为共性问题，涉及源荷预测、仿真求解等电网运行核心业务。科学智能是让人工智能学习科学规律以解决科研问题，在蛋白质折叠、中期天气预报等领域有成功案例，其成功得益于人工智能模型能力提升、数据与机理深度融合、海量高质量数据。电网运行科学智能是将人工智能融入电网运行科学计算，狭义涉及数学计算功能，广义包含认知计算智能系统。在电网运行科学智能探索方面，针对负荷预测、潮流分析、稳定评估、机组组合等问题展开研究。负荷预测基于预训练时序大模型和多维度数据构建电力时序大模型，实验验证准确度高；潮流分析运用多种技术实现潮流计算等方程组快速精确求解，下游任务预测效果良好；稳定评估研究新型暂态稳定评估方法，在秒级评估耗时下有较高预测精度；机组组合利用深度学习缩减问题规模，优化后效率提升且解质量稳定。未来，科学智能在电网运行领域的应用取决于电力科学智能问题抽象、高质量电力数据积累、物理信息融合模型设计以及构建与训练科学智能预训练模型实现四个应用等关键因素，目前其基础理论和方法体系仍在探索阶段。

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