2024调度运行领域电力人工智能应用报告 南方电网人工智能基础软件开发成就与展望

引言

随着新型电力系统建设的深入推进，电网调度运行面临新能源高比例接入、负荷多样化、电力电子化程度加深等挑战。人工智能技术成为提升调度运行智能化水平的关键手段。作为中国电力行业数字化转型的先行者，南方电网在2024年于调度运行领域的人工智能应用取得了显著进展，尤其在人工智能基础软件开发方面形成了具有自主知识产权的技术体系。本报告旨在梳理南方电网在调度运行领域AI基础软件的开发成果、应用场景及未来方向，为行业提供参考。

一、调度运行对人工智能基础软件的需求

1.1 新型电力系统带来的挑战

• 新能源随机性与波动性：风光等新能源出力难以精准预测，要求调度系统具备更强的在线学习与自适应能力。
• 海量异构数据：PMU、SCADA、气象、市场等多源数据爆发式增长，需要高效的数据处理与融合引擎。
• 实时性要求：调度决策需在秒级至分钟级完成，AI模型必须满足低延迟、高可靠推理。
• 安全与可解释性：电力系统关乎国计民生，AI应用需具备可解释性、鲁棒性并满足安全合规要求。

1.2 基础软件的核心地位

人工智能基础软件包括深度学习框架、算力调度平台、模型训练与推理引擎、数据治理工具等，是支撑上层调度AI应用的“操作系统”。南方电网认为，只有实现基础软件自主可控，才能保障调度智能化的可持续创新与网络安全。

二、南方电网人工智能基础软件开发总体架构

南方电网以“统一平台、开放生态、安全可控”为原则，构建了适用于调度运行领域的人工智能基础软件栈，主要包括：

• AI算力调度层：统一管理CPU、GPU、NPU等异构算力，支持训练与推理任务的弹性调度。
• 深度学习框架层：基于国产开源框架深度定制，开发了面向电力时序数据的“南网电智”框架，优化了图神经网络、Transformer等模型在电网拓扑上的效率。
• 数据与知识层：构建电网调度知识图谱，研发多源数据融合与清洗工具，实现量测、气象、市场数据的标准化接入。
• 模型开发与运维层：提供从数据标注、特征工程、模型训练到部署监控的全生命周期工具链（MLOps），支持调度模型的持续迭代。
• 安全与解释层：集成对抗样本检测、模型可解释性分析模块，确保AI决策可信。

三、关键基础软件组件及技术突破

3.1 调度专用深度学习框架——“南网电智”

• 创新点：针对电网潮流计算、稳定评估等场景，内置物理约束损失函数，实现数据驱动与模型驱动的融合。
• 性能：在南方电网超算中心测试，对2000节点系统进行暂态稳定评估，推理速度较通用框架提升5倍，精度保持在99%以上。
• 应用：已用于日前调度计划安全校核、实时预警等模块。

3.2 异构算力管理平台——“南网智算”

• 功能：纳管超过5000张AI加速卡，支持训练任务秒级调度，资源利用率提升至75%。
• 特色：针对调度业务潮汐特性，实现离线训练与在线推理的资源隔离与动态共享。
• 案例：在2024年台风季负荷预测中，平台紧急扩容推理资源，支撑了南方五省区提前72小时的高精度负荷预测。

3.3 电网调度知识图谱引擎

• 构建：融合设备台账、历史故障、调度规程等文本数据，形成包含千万级实体和关系的调度知识图谱。
• 应用：为智能告警、故障溯源、操作票生成提供知识推理支持。例如，在断路器变位告警中，结合图谱自动关联保护动作信息，辅助调度员快速判断。

3.4 模型全生命周期管理平台（MLOps）

• 能力：支持模型版本管理、A/B测试、在线监控与回滚。
• 成效：使得新能源预测模型的更新周期从周级缩短至天级，预测准确率平均提升3%。
• 集成：与调度自动化系统（EMS）通过消息总线对接，实现模型服务的无缝嵌入。

四、调度运行典型AI应用场景

基于以上基础软件，南方电网在调度运行领域开发了一系列AI应用：

1. 新能源功率预测：利用“南网电智”框架和气象数据，开发了多时空尺度预测模型，日前预测准确率达92%，较传统方法提高4个百分点。
2. 电网安全稳定评估：基于图神经网络开发在线稳定评估模型，可在1秒内给出关键断面稳定裕度，辅助调度员预防控制。
3. 智能调度辅助决策：结合知识图谱和强化学习，生成日前调度计划调整建议，并在模拟环境中验证可行性。
4. 设备故障智能诊断：利用一维卷积神经网络对PMU数据流进行实时分析，实现故障元件快速定位，准确率超过95%。

五、挑战与展望

5.1 当前挑战

• 模型泛化能力：不同电网运行方式下模型性能下降，需进一步研究元学习与迁移学习。
• 数据质量与共享：跨部门数据壁垒仍存，数据标准化程度有待提高。
• 算力成本：大规模训练对算力需求持续增长，需优化算法效率与硬件协同。

5.2 未来方向

• 基础软件国产化与开源：计划将部分非核心工具开源，吸引生态伙伴，同时推进国产芯片全栈适配。
• 大模型技术引入：探索电力调度领域大模型，构建调度语言理解与生成能力，用于操作票智能审核、调度会话交互。
• 云边协同：将轻量化模型部署到边缘侧，实现分布式调度智能，降低通信延迟。
• 可信AI体系：完善可解释性、公平性、安全性评估工具，满足监管要求。

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2024年，南方电网在调度运行领域的人工智能基础软件开发方面取得了阶段性成果，初步构建了自主可控的AI技术底座，支撑了多项调度业务的智能化升级。南方电网将继续深化基础软件研发，推动AI与电力系统深度融合，为新型电力系统建设和“双碳”目标实现贡献力量。