2025年高比例<strong>新能源</strong>电网多断面限额的人工智能计算与调控技术报告-四川大学 #科技 #方法 #电网 #技术 #调控 #人工智能

《2025年高比例新能源电网多断面限额的人工智能计算与调控技术报告》由四川大学刘友波、邱高等团队发布，聚焦高比例新能源并网背景下电网多断面限额计算与调控难题，融合人工智能技术提出解决方案，为提升跨区输电效率、保障新能源消纳提供技术支撑。

报告指出，当前大电网断面限额计算面临多重困境。西部清洁能源需长距离外送，2024年新疆新能源外送占比28.94%，但输电断面限额计算存在保守性问题。传统方法依赖极限传输容量（TTC）计算，需应对高维非凸非线性模型，收敛难且忽略多断面耦合效应，导致限额过保守，部分区域外送功率受阻达170万千瓦，制约新能源消纳。同时，AI驱动方法存在“黑盒”属性，可信度、泛化能力不足，数据准备成本高，工程实用困难。

高比例新能源电网多断面限额混合计算是核心突破方向。针对极端场景辨识难，采用数据驱动技术，捕捉失稳方式外包络，避免复杂TTC计算，通过运行方式数据分布确定限额边界；基于无监督学习（如K-Means、GMM）生成运行方式簇，在子空间内减小稳定与失稳工况混淆，IEEE39节点测试中，2、5、10分档规则下外送能力较传统方法提升43%-48.4%；计及多断面耦合效应，用相关系数法提取强耦合断面对，通过网格剖分、凸包算法构建耦合限额边界，较独立断面方法，输电潜力提升最高达57.86%。此外，提出KKT松弛法、罚函数法，解决无监督聚类与求解器兼容问题，实现限额规则嵌入机组组合优化。

不确定性下多断面限额人工智能可信调控是关键实践路径。考虑新能源不确定性，构建分布鲁棒机组组合模型，用离散场景与连续分布表征不确定性，纳入多断面限额约束；针对求解器兼容，设计基于决策树的自监督学习策略，将类归属判据转化为混合整数线性规划（MILP）模型，提升可解释性；引入代价敏感决策树（CSDT），量化限额保守性，引导调度决策满足安全需求。算例验证显示，IEEE39节点系统中，所提方法断面平均输电功率提升47.8%，新能源消纳较传统方法提升12.5%；XJ-XB联网通道应用中，120档位规则使关键断面限额提升约8%，QY断面限额从56p.u.升至69p.u.。

未来研究将聚焦三方向：高价值密度运行方式集智能生成，结合电网机理推导稳定判据定位临界样本；探索多断面限额有限时间计算理论与智能增强方法，解决NP难问题；优化参数迁移策略，提升AI模型在不同新能源场景、稳定类别的适配性，进一步释放电网输电潜力，助力高比例新能源电网安全高效运行。