98%!阿里巴巴将AI应用电力调度

2022-04-29 10:31  来源:智慧电网think  浏览:  

近日,阿里巴巴将AI应用于电力调度,联合电网研发出的高精度电网负荷预测模型,已落地山东德州。

该模型的母线负荷预测准确率达98%,有效应对大规模光伏并网带来的冲击,促进了电网安全稳定运行。

山东德州分布式光伏

统计数据显示,山东是中国光伏第一省,光伏总装机容量和新增量双双排名全国第一。

而德州光伏又位居山东前列,素有“中国太阳城”之称,光伏发电高峰期占当地电网负荷一半以上,其中主力是分布式光伏。

分布式光伏:通俗来说,就是在屋顶安装光伏发电,既能自用,多的还能卖给电网,优点突出,但也存在较大的波动性和随机性,其快速增长导致电网负荷预测准确率持续下降,影响电力调度。

国网德州供电公司与阿里云、阿里达摩院合作,在电力调度中引入人工智能,研发出高精度电网负荷预测算法模型,2021年10月通过概念验证,随后进行大规模推广。

目前,新模型覆盖德州近60条220千伏母线,运行半年来预测准确率整体达98%,已达到专家级别,超过96%的考核标准。尤其是国庆、春节、寒潮等负荷波动较大的情况下,AI展现出比人工更高的准确率。

国庆假期AI模型预测更接近真实值

母线是电力配送的枢纽,母线负荷预测是电力调度的基础。

传统母线负荷预测靠人工经验,工作量大,操作时间紧迫,AI介入后,能将预测耗时从之前的1个多小时缩短为几分钟,调度人员还有充足时间进行检查和校准,让感知力更强、预测更准确,从而促进了电力现货市场出清,有效支撑大电网安全和新能源电力消纳。

此次投入使用的高精度负荷预测模型基于自研AI算法,融合气象预报、负荷转供、大用户用电计划、节假日等多源异构的海量数据进行联合建模,解决了大量新能源并网造成的负荷预测准确率下滑的问题。

此外,该模型还采用了达摩院的可解释AI算法,打开了“算法黑箱”,调度人员能够更好理解AI预测的结果。

德州电力调度中心

随着新型电力系统建设加速,电网负荷预测等调度技术支撑体系亟需转型升级,由传统的人工经验走向高水平的智能化。

达摩院决策智能实验室负责人印卧涛表示:“新能源电力不仅要发出来,更要用起来,这就需要一张更加智能、更为弹性的电网。”

未来,我们还将重点布局绿色能源AI,通过结合人工智能和云计算技术,助力构建新型电力系统。

免责声明:本网转载自合作媒体、机构或其他网站的信息,登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。本网所有信息仅供参考,不做交易和服务的根据。本网内容如有侵权或其它问题请及时告之,本网将及时修改或删除。凡以任何方式登录本网站或直接、间接使用本网站资料者,视为自愿接受本网站声明的约束。
相关推荐
碳手印与ICT,欧洲能源转型与碳中和的深度思考

碳手印与ICT,欧洲能源转型与碳中和的深度思考

在全球能源转型的道路上,欧洲无疑是公认的先锋。20世纪70年代发生的两次石油危机,对欧美等发达经济体造成了巨大影响。物资短缺,物价飙涨,失业率也节节攀升。节衣缩食,减少能耗,成了那一代欧洲人的集体记忆。
全球首个电力人工智能(AI)平台落户南方电网

全球首个电力人工智能(AI)平台落户南方电网

世间事往往出人意表,全球首个电力人工智能(AI)平台落户南方电网,为能源产业提供9.4亿次算法模型。谁曾想,带领南网数字集团人工智能团队“赤手打江山”的平台开拓者却是一位长着一张灵动柔软娃娃脸的“85后”女博士。她就是南网数字集团人工智能与智能软件团队负责人黄文琦。当下,AI方兴未艾,相关解决方案层出不穷。黄文琦带领团队用“人工智能=数据驱动+垂直整合”这样一个公式,描绘了AI赋能电力的宏大图景,围绕“源荷预测、系统运行、设备巡维、需求响应”等场景为“电力元宇宙”筑基,并正一步步从实验室走向现实。
施耐德电气:医院如何通过新型微网实现“一举三得”?

施耐德电气:医院如何通过新型微网实现“一举三得”?

随着全社会碳中和要求的提升以及能源价格的增长,今天的医院管理者正越来越多地面临与能源有关的商业和技术挑战。目前,这些挑战主要包括三个方面:面对突发情况时的能源弹性、来自医院用能的成本压力以及日益迫切的可持续发展目标。
浙江象山“零碳智慧”微电网投运

浙江象山“零碳智慧”微电网投运

获悉,位于浙江省韭山列岛国家级自然保护区铁墩屿的“零碳智慧”微电网正式竣工投运。
习近平:发展分布式智能电网,建设一批新型绿色低碳能源基地

习近平:发展分布式智能电网,建设一批新型绿色低碳能源基地

中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央财经委员会主任习近平4月26日主持召开中央财经委员会第十一次会议,研究全面加强基础设施建设问题,研究党的十九大以来中央财经委员会会议决策部署落实情况。摘录其中与能源电力行业相关内容如下:

推荐阅读

热文

Copyright © 能源界