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精准预测电网负荷需求 阿里AI落地山东德州

光伏等新能源电力已成为推进“双碳”目标的主力军,但其并网消纳并不容易。记者26日获悉,阿里巴巴将AI应用于电力调度,联合电网研发出高精度电网负荷预测模型,已落地山东德州,母线负荷预测准确率达98%,媲美专家水平,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。

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。所谓分布式光伏,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。

山东德州的分布式光伏

为此,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

德州电力调度人员介绍说,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,而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。

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。”项目专家介绍,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。值得一提的是,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。

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。”据了解,达摩院联手阿里云重点布局绿色能源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。

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