负荷分析

随着极端天气频发，温度敏感负荷用电逐年攀升，温度敏感负荷作为虚拟电厂优质的调控资源，亟须分析气象变化对于此类负荷的影响，由于叠加极端高温、大规模寒潮等异常天气的影响，温度敏感负荷波动剧烈，常规分析预测方法难以适应极端气象场景。针对寒潮天气下温度敏感负荷样本数据及预测精度不足的问题，提出寒潮天气小样本条件下的温度敏感负荷日最大负荷预测方法。该方法先采用时序对抗生成网络（TimeGAN）扩充寒潮期间小样本数据，再采用卷积-长短时记忆神经网络（CNN-LSTM）对寒潮期间的日最大负荷进行预测。以国内某省近两年迎峰度冬期间数据进行模型验证，结果表明所提模型优于其他模型的预测结果，在验证集上日最大负荷的预测精度为99.5%。

首先对人工智能技术重要的标志性成果进行了总结。在此基础上，介绍人工智能技术的相关电力系统新能源分析以及负荷分析应用。最后报告对人工智能技术在新型电力系统中的后续应用前景进行了展望。他表示伴随新型电力系统的建设，新能源以及负荷在系统中的作用愈加显著。人工智能技术作为新一轮产业变革的核心驱动力，以深度学习、深度强化学习为代表的的前沿技术也在电力系统的相关新能源分析和负荷分析中取得了良好的应用，推动了系统转型。

提出了一种基于GIS的区域负荷统计分析的展现方式。在传统的基于供电区域负荷分析的基础上，结合电网GIS，分析了关于动态区域负荷统计的相关业务需求及关键技术，并实现了三种典型的业务场景，在反映区域经济社会发展的状况、指导电网的建设改造及电网评估方面有较好的实用效果。

项目采用“互联网+”理念，积极推动大数据、云计算等新技术在电网规划业务中的应用，横向集成融合公司系统内PMS、GIS、EMS、智能配网监控、用电信息采集等业务系统数据，纵向梳理贯通规划专业的电网诊断分析、规划编制、规划评审、可研管理、后评估等业务流程，建成“数据一个源、电网一张图、项目一个库、业务一条线、应用一平台”的电网规划与智能决策平台，包含四大基础业务系统（电网规划综合数据库、综合信息管理系统、三级项目库管理系统和电网规划图形管理系统），涵盖八个高级应用系统（多层次协调互补的负荷分析预测系统、多维信息融合的规划GIS支撑系统、基于大数据融合与智能感知的电网诊断分析系统、电网薄弱环节评估与预警系统、电网规划辅助仿真云计算系统、“掌上数据”辅助决策系统、规划可研智能评审系统、电网投入产出效益评价系统），构建了电网发展全过程闭环管理体系，实现了电网发展数据资产化、流程规范化、业务自动化、管理精益化、决策智能化。

目前我国综合能源系统落地项目较多，但是综合能源系统存在缺乏能源数字化、地理化、信息化设计平台，中低温废气潜热回收温降不均匀、系统控制鲁棒性差以及缺乏设计运行标准化指导等技术难题，项目组结合综合能源项目工程实践，历时8年技术攻关，在综合能源仿真规划设计平台、中低温废气水热同收利用机理及高效换热器开发、综合能源系统智能运营和协同管理机制及负荷分析、设计优化、运行管控等关键环节标准化方面取得重要突破。项目获发明专利6件，实用新型专利11件，软件著作权4项，主参编国家行业标准5项，发表学术论文6篇，出版专著2部。项目成果先后在北京华电产业园、中国石油科创基地、北京日出东方酒店、上海科技大学能源中心、广州三水工业园等综合能源项目上推广应用，系统运行稳定可靠，社会和经济效益显著。