浅谈AI如何赋能智能配电网？

以下文章来源于阿丞的数据漫谈，作者阿阿丞

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阿丞的数据漫谈 .

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前言

随着“双碳”战略的推进和“源、网、荷、储”新型电力系统的建设，传统配电网面临前所未有的挑战，包括多源新能源的分布式接入和大型、超大型柔性负荷逐步并网，如超充桩、虚拟电厂、零碳园区等，其可能会导致电力系统产生一系列负面影响，如电压降过大、谐波污染严重等，致使电能质量下降，威胁电网整体的安全性稳定性。

传统配电网在规划与调度的复杂性大，难以达到在保证系统稳定的同时满足用电需求量，智能配电网的最终目标是构建高可靠性、强自愈性、经济性最优的新型配电网。

智能配电网正经历从"自动化"向"认知化"跨越，通过实时数据监控、智能分析和动态优化，如EN-ADMM等新型算法提升规划经济性，结合LightGBM等AI模型实现毫秒级故障自愈，辅以数字孪生技术构建虚拟验证环境，最终形成"感知-决策-执行"闭环系统。

What：什么是智能配电网？

智能配电网是传统配电网络结合数字化、自动化、物联网和新能源技术的升级形态，通过实时数据监控、智能分析和动态优化，实现电力资源高效分配、故障快速恢复和高比例分布式能源（如光伏、储能）安全接入的新型配电网。

相较于传统配电网，其具有以下特性：

高度自动化与自愈能力
传统电网：
依赖人工巡检和故障处理，恢复供电耗时较长。
智能电网：
通过智能传感器、SCADA系统、自动开关设备实时监控电网状态。
自动识别故障（如短路、过载），快速隔离故障区域并重构供电路径（如馈线自动化），实现秒级至分钟级的自愈，减少停电时间。
支持高比例分布式能源（DER）接入
传统电网：
以集中式发电为主，难以适应风光储等间歇性电源的大规模接入。
智能电网：
采用柔性配电技术（如固态变压器、软开关）和协调控制策略，实现光伏、风电、储能、电动汽车等灵活并网。
可通过虚拟电厂（VPP）聚合分布式资源，参与电力市场调度。
双向互动与需求响应
传统电网：
单向供电，用户被动用电。
智能电网：
高级计量基础设施（AMI）：智能电表支持实时电价和双向通信，用户可根据电价调整用电行为（如峰谷套利）。
需求侧管理（DSM）：通过价格信号或激励机制，引导用户参与削峰填谷，提升电网经济性。
数据驱动与智能化决策
传统电网：
依赖人工经验，数据分析能力有限。
智能电网：
数字孪生技术：构建电网虚拟模型，结合实时数据进行仿真优化。
AI与大数据：预测负荷变化（如深度学习算法）、设备健康状态评估（如故障预测与健康管理PHM）、动态优化潮流分布等。
高供电可靠性及电能质量
传统电网：
电压波动、谐波等问题依赖事后治理。
智能电网：
实时监测电能质量（如电压暂降、谐波畸变），通过动态无功补偿（SVG）、有源滤波器等设备主动调节。
采用微电网模式，在主网故障时可孤岛运行，保障关键负荷供电。
灵活可扩展的拓扑结构
传统电网：
多为辐射状结构，扩展性差。
智能电网：
支持网格化运行和即插即用（Plug-and-Play）设备接入，适应城市扩建或新能源站点灵活接入。
应用电力电子化设备（如智能软开关SOP），动态调整网络拓扑。
网络安全与韧性提升
传统电网：
物理隔离为主，防护手段单一。
智能电网：
采用区块链技术确保数据可信，结合零信任架构防御网络攻击。
设计多层级韧性架构，抵御极端天气或网络攻击导致的级联故障。
低碳化与能效优化
传统电网：
线损较高，依赖化石能源。
智能电网：
通过动态线损管理和分布式能源就地消纳，降低传输损耗。
整合碳追踪技术，优化清洁能源占比，助力“双碳”目标。