1.项目概况：

电网是国民经济的基础，电力系统的调度直接关系着国家经济和民生发展。现代电网的规模日益扩大，电网的运行方式和特性越来越复杂。以风电和光伏等新能源大规模接入电网，使得电力系统的随机性和波动性大大增强；同时，由于动态负荷日益增长及交直流相互作用等原因，局部无功不足、峰谷差造成的电压稳定问题使得运行风险和潜在危害更高。

我国在电网调度中存在的最大问题是，所有的调度中大部分采用调度员决策为主、辅助决策系统为参考的模式，其准确性、保守或乐观程度都难以估计，面对不同系统的突发状况时缺乏有效的判断标准和理论依据，很可能引发严重电压失稳及崩溃事故，造成极大危害！

2.我们的系统优势：

1、为突破人工智能在新型电力系统调度控制中应用的关键技术难题，本项目以“动态潮流分析—稳定态势感知—即时决策控制—示范应用系统”为主线，研究多源生数据处理和清洗技术，生成动态潮流，构建电力系统图时空深度网络模型和学习算法，发现稳定判别新特征，研究强化学习结构下样本集误差对控制决策性能的影响，提升其泛化能力和可靠性，设计云边结合的计算通信架构，适应集中和分布式融合的分析控制体系，实现透明电网调度控制的示范验证。

2、本项目新技术的应用，数据质量的评估和提升、样本的合理标定是基础。在潮流分析、稳定判别和控制决策中，构建适合描述复杂电力系统拓扑结构和动态特性变化的深度网络模型和学习算法是关键，同时需要研究其学习结果的理论机理和可解释性。切实提升人工智能技术在电力系统调度控制中应用的可靠性，解决基于仿真的学习训练体系和实际电网应用场景的误差问题。

3、针对传统电压稳定分析控制方法在复杂电网中可靠性不足、无法实时感知决策等问题，本项目综合海量多源异构的运行数据和时空信息，基于复杂事件处理和深度强化学习等人工智能技术，研究全过程的电压稳定在线协同感知和控制理论与方法，并研发相应的软硬件系统，进行实验测试和示范应用，为切实解决复杂电网的实时感知和控制问题奠定坚实基础。

4、电力系统多样化和海量化数据的发展趋势，传统电网调度运行中采用的数据处理和离线计算方式，已不能满足实时应用和数据分析的要求，且人工处理的难度愈发明显。随着人工智能领域近年的发展，开展基于人工智能技术的大数据实时处理和仿真应用研究，可有效提升电网调度运行的效率。

5、电网动态过程的在线分析和预决策是电力系统安全稳定运行的保障，目前调度自动化应用仍处于静态分析的水平，对电网动态特征的实时应用分析适应性较差；通过开展电网实时动态潮流分析、在线负荷建模的研究和应用，可进一步提升电网系统运行的稳定性。

6、电力系统的快速发展 ，特高压输电、交直流混合联网方式下，传统调度自动化系统需考虑适应互联大电网的变化，从静态分析到动态预决策、从离线仿真到在线应用，从局部应用到全局优化调度、从自动化到智能化的转变。