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人工智能+基础研究机器学习在电力系统优化中的应用研究报告

一、总论

（一）项目背景

1.电力系统发展现状

随着全球能源结构转型与“双碳”目标推进，电力系统正经历从传统集中式向新能源高比例接入的深刻变革。风电、光伏等可再生能源并网容量快速增长，电动汽车、分布式电源、储能装置等多元主体广泛接入，导致电力系统运行呈现随机性、波动性、互动性特征。同时，电力市场改革深化，系统需兼顾经济性、安全性、环保性等多目标优化需求，传统基于数学规划与启发式算法的优化方法在处理高维、非线性、动态不确定性问题时逐渐暴露出模型依赖性强、计算效率低、实时性不足等局限。

2.传统优化方法局限性

传统电力系统优化方法（如线性规划、动态规划、遗传算法等）需依赖精确的数学模型，而实际电网中线路参数、负荷特性、新能源出力等关键变量存在强非线性与时变性，导致模型简化与实际偏差较大。此外，大规模电网优化问题的求解复杂度随变量数量呈指数级增长，难以满足在线决策的实时性要求。例如，在含高比例新能源的机组组合问题中，传统方法需数小时甚至数天完成计算，无法应对日内多次调峰需求。

3.人工智能与机器学习的应用契机

机器学习作为人工智能的核心分支，通过数据驱动与非线性建模能力，可有效解决传统优化方法的不足。其优势在于：一是无需显式数学模型，直接从历史运行数据中学习复杂映射关系；二是具备并行计算能力，可大幅提升高维问题求解效率；三是通过深度学习、强化学习等技术，能够处理动态优化与不确定性决策问题。当前，机器学习已在电力系统负荷预测、状态估计、故障诊断等领域取得显著成效，但在全局优化、多目标协同等核心场景的应用仍处于探索阶段，亟需系统性研究其理论方法与工程实现路径。

（二）研究意义

1.技术意义

本研究旨在突破传统电力系统优化方法的技术瓶颈，通过融合机器学习与基础理论研究成果，构建数据驱动的电力系统优化新范式。一方面，可提升电力系统在新能源消纳、经济调度、安全校核等场景的优化精度与效率；另一方面，为解决电力系统复杂动态优化问题提供新的理论工具与技术手段，推动人工智能与电力系统深度融合。

2.经济意义

3.社会意义

本研究响应国家“双碳”战略目标，通过提升新能源消纳能力，推动能源结构绿色转型；同时，增强电力系统运行稳定性与可靠性，保障经济社会用电需求。研究成果还可为全球能源互联网建设提供技术参考，助力实现联合国可持续发展目标（SDG7：经济适用的清洁能源）。

（三）研究目标

1.总体目标

构建一套基于机器学习的电力系统优化理论方法体系与工程应用框架，实现电力系统多目标协同优化，提升系统运行效率与新能源消纳能力，为电力系统数字化转型提供技术支撑。

2.具体目标

（1）突破电力系统多源异构数据融合与特征提取技术，建立适应优化需求的高质量数据集；（2）研发面向电力系统优化的机器学习新算法，提升模型泛化能力与实时性；（3）构建经济性、安全性、环保性多目标优化模型，形成典型场景（机组组合、经济调度、无功优化）的优化方案；（4）开发仿真验证平台，对比分析机器学习与传统方法的性能差异，验证工程应用可行性。

（四）研究内容

1.数据采集与预处理技术研究

（1）多源异构数据采集：整合SCADA、PMU、气象系统、电力市场交易数据等多源信息，构建涵盖电网拓扑、运行状态、新能源出力、负荷需求等维度的数据集；（2）数据清洗与特征工程：研究缺失值插补、异常值检测与修正方法，提取影响优化的关键特征（如负荷周期性、新能源出力相关性、电网拓扑指标等）；（3）数据集构建：建立时间序列型、图结构型等多模态数据集，满足不同机器学习模型的输入需求。

2.机器学习算法优化与适配

（1）深度学习模型改进：针对电力系统优化问题的动态特性，改进LSTM、Transformer等模型，引入注意力机制与图神经网络（GNN），增强时空特征提取能力；（2）强化学习算法设计：结合深度强化学习（DRL）与模型预测控制（MPC），设计多步优化决策框架，解决高维连续动作空间优化问题；（3）混合建模方法：探索机器学习与传统数学模型的混合优化路径，结合机器学习的非线性拟合能力与数学模型的精确描述能力，提升优化结果的可靠性。

3.电力系统多目标优化模型构建

（1）目标函数设计：建立以发电成本最低、网损最小、新能源消纳最大、碳排放最低为目标的多目标优化模型，引入权重系数与帕累托最优理论，实现多目标协同；（2）约束条件处理：考虑电网安全约束（如线路潮流、节点电压）、机组爬坡约束、储能充放电约束等，通过惩罚函数与约束满足网络（CSN）等方法将其融入机器学习模型；（3）场景划分与模型适配：针对不同运行场景（如峰谷时段、极端天气、新能源大发场景），构建差异化优化模型，提升场景适应性。

4.仿真验证与性能评估

（1）仿真平台搭建：基于Pytho