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1-4 优化与强化技术在电力调度中应用.pdf

编号：102279

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1-4 优化与强化技术在电力调度中应用.pdf

1、决策类解决方案智能电网调度智慧实时调度智能规划智能石油/燃气智慧实时管控管线规划智能航班调度航班实时调度航班规划动态定价智能仓储、物流实时仓位控制仓储规划APS生产管理系统智能服务器调度服务器实时调度服务器规划智能资金调度资金调度最大化收益仓储选址ECS场景1：二次调度库存提升x%，碎片和打散程度有小幅提升.整理大规格库存超过xW核，价值x+亿元场景2：资源保障中心（弹性SLA）公有云ECS资源保障在水位覆盖x%的目标下，优化后减少x万核库存（折合近x亿元)支付宝场景1：蚂蚁借呗xx期转1期场景、蚂蚁机构腾挪借呗场景：性能提升x+倍，求解问题规模的上限提升了x倍，稳定降低X%场景2：MindO

2、pt求解器在蚂蚁的资金调度业务中落地，求解百亿变量模型中的子问题，求解时间从原来的几小时降低到半小时，解决了求解瓶颈问题面向菜鸟国内供应链业务的智能分单算法，选择成本和时效最优的CP，预估收益x亿元/年在各个领域的智能决策致力于开发和运用尖端运筹优化和机器学习技术构建智能决策系统，帮助集团内外客户更快更好地做出决策，以期降低成本，提升效率，增大收益。团队又印卧涛老师带领，原加州大学洛杉矶分(UCLA)数学系教授。世界知名数学家。2016晨兴应用数学奖金奖2018至今世界1%高引学者。新型电力系统构建新能源占比逐渐提高的新型电力系统是实现“碳达峰、碳中和”目标的关键途径2020年9月，习近平总书

3、记在第七十五届联合国大会一般性辩论上向国际社会作出“碳达峰、碳中和”的郑重承诺21%27%52%10%10%80%新能源电量占比快速攀升2030年新能源年总发电量8.94万亿千瓦时2050年新能源年总发电量12.13万亿千瓦时光伏风电其他数据来源：中国科学院学部咨询项目我国新一代能源系统战略研究发电输电出力稳定同步机为主出力不确定新能源为主用电5级调度、背靠背直流大范围互联、大量电力电子设备以用定发以发定用，负荷参与控制调度组织的业务属性特点：Excel：确定性计划模式，可以用Excel做调度计划，实时的时候按照日前计划执行(数字化)现有系统：年度、月度、周、日前、实时多时序场景耦合迭代面对不

4、确定性（智能化）Future?（智慧化）Excel优化求解器-09国网AI调度大赛调度第一（清华第二）电机工程学年会南网总调AI实时调度系统验证可行达摩院智慧调度2022-09南网第四届AI调度建立合作生态MindRay+无影强化学习平台赋能比赛+电科院强化调度国网总调大赛第一届AI调度2022-09中电联-国网强化学习调度大赛国际领先国产化替代验证省现货（浙江、蒙西、甘肃、广东）区域现货日前、实时调度无功优化新型电力系统-实时调度LP单纯形内点法机组出力调度节点电价计算无功补偿出力MILP动态规划分枝定界日前机组组合日内机组启停电容电坑投切变压器档位机组启停；分布式电源

5、并网；需求响应MINLP分枝定界内点法考虑电压高阶非线性优化以及电容电坑投切电力电子设备调压；电容抗调压；强化+优化随机、鲁棒优化随机性、分钟级波动性大电压问题凸显运行方式复杂到人工经验失效有功无功协调优化在线指派金融资产调度与组合商户风险在线推荐在线运筹近线运筹离线运筹库存推荐大规模Solver基于BFGS的Solver流量中控MindOpt菜鸟Greed Solver蚂蚁Ant Solver求解时效问题规模?新型电力系统秒级调度在线运筹近线运筹离线运筹实时+AGC日前机组组合、调峰、调频无功优化检修计划、中长期安全校核实时经济调度AGC/minutes121415日前机组组合/15Min1

6、 295961.系统负荷平衡约束2.系统正、负备用容量约束3.机组出力上下限约束4.机组群出力上下限约束5.机组爬坡约束6.最小连续开停时间约束7.机组最大启停次数约束8.断面/线路潮流约束9.水电震动、梯级机组状态秒级调度线路/断面1.将交流线性化成直流（无电压）2.交直流迭代（无电压）3.基于Jacobian逼近线性(需迭代)高阶非线性数据驱动与模型驱动优势：在线响应时间快，适用于不确定性场景劣势：学习效率慢、成本高、解存在安全性隐患强化学习优势：在可求解情况下，解的质量较高，可解释性好劣势：不确定性难以处理，大规模问题响应时间较慢数学建模电力调度Safe RL为了让电网调度在每一

7、时刻尽可能满足安全约束，以知识模型作为safety layer来进行安全约束保障，e.g.DC约束集可以用线性约束集来表示，而AC约束集可以用二次型约束集来表示为了尽可能减少safety layer的调用频次以及求解耗时，可以让safetylayer通过梯度回传的方式来对policy network的更新进行指导，从而使policy更好的感知到约束集区域通过异步训练框架及算力资源来加速强化学习的收敛效果评估Solver、Safe Explore以及Our Method的性能对比SafeRL深度神经网络网络拓扑数据负荷预测数据历史负荷数据历史求解数据机组启停断面状态机组出力机组成本历史拓扑数据S

8、CUC、ED优化模型机组启停推断割平面预生成约束状态推断缩减SCUC、ED模型紧致建模MindOpt可行解提升N-1MindPower潮流及N-1验证可行解最终解仿真模型深度强化学习策略集初始解启发式训练1.Cuts2.Heuristic3.Presolve.定制SA/GA从上述结果可知：在仅保证可行性情况下，通过添加割平面并迭代求解能加速6.256.25倍，且目标函数值偏离最优值范围在1%1%以内；若保证最优性，平均加速效果仍能达到1.991.99倍割平面考虑网络安全约束、考虑机组运行特性、考虑负荷平衡、考虑N-1 等等。搭建训练RAY模拟仿真环境集群、搭建潮流计算集训支撑日千万次训练某区域

9、电网模型驱动保证调度决策高可靠数据驱动强化学习提交计算效率、多场景、以及长期收益通过2项技术结合单次调度决策时间小于等于0.1s数据驱动+模型驱动+分布式训练4000+拓扑节点、1000+机组单次强化在线推理平均小于等于0.01s、训练2个小时结合方案平均小于等于0.1s规模与效率某电网云上实时电力调度在线决策系统数模驱动优化算法强化学习与数学规划结合解决新型电力系统调度难题分布式训练能力分布式RAY底盘支撑日均千万次计算和训练电力调度优化与强化学习训练平台支撑第四届南网AI大赛南方电网公司AI电力调度大赛开发平台数智仿真平台 220Kv及以上电网模拟仿真环境赋能开发环境无影平台训练与在线

10、部署环境分布式计算底盘强化学习通用框架DDPGApe-XDD-PPOA3CAlphaZQMIXSACMADDPGDRLMindOpt数据+模型驱动SafeRL框架220KV及以上五省仿真器可靠DRL SafeRL框架提高安全性能力自巡航/自驾驶调度平台预测母线负荷新能源系统负荷故障预测算法A2CA3CDQNDDPGMILP鲁棒优化随机优化LPNLP数据方式优化无功优化转负荷推荐故障恢复机组组合经济调度滚动计划现货市场调峰、频需求响应规划+检修检修计划编排电源与电网规划巡检派工数字孪生模拟仿真历史断面模拟仿真环境潮流计算预测（山东、浙江）母线、系统用户用电行为新能源故障预测细则考核气象数据SCA

11、DA计划数据状态估计检修计划数据系统、母线负荷预测优化调度（浙、蒙、甘、南网）机修计划编排节点电价计算秒级调度机组组合计划机组出力计划规划微网调度（国电投）调度优化综合能源资源聚合成本测算调峰需求响应虚拟电厂资源聚合优化调度市场报价在线决策分布式RAY底盘PAAS秒级调度/调度自驾驶/自巡航主网发/用MindOpt220KV110KV电力调度优化决策平台-南网AI调度大赛RLlibDATA-DRIVENMODEL-DRIVENMindPower新型电力系统调度-MindPower行业挑战阿里独特价值案例和效果解决方案大图机组运行与调度决策是电网调度核心业务（方式编制、计算分析、调度决策）的基础

12、，也是电力市场健康稳定运行的保障。在高比例新能源和高比例电力电力趋势下，对调度决策提出了极高的要求，急需引入AI技术辅助决策优化分布式训练+底层优化技术+SafeRL方法底层平台赋能，关键业务实现数模驱动优化算法：将强化学习与数学规划结合解决新型电力系统调度难题分布式训练能力：分布式计算底盘支撑日均千万次训练(五省电网规模)可靠DRL：强化与优化结合提高整体优化效率并保证结果安全可靠底层优化能力：LP/MIP/NLP世界领先国网层面：在国调第一届AI大赛的赛道四-电网智能调度编排中，达摩院采用优化与强化学习结合的方案获得全国第一名；优化能力多省验证南网层面：云上AI实时调度系统落地，在实现过程

13、中积累的能力打造强化学习训练平台支撑第四届AI调度大赛，降低强化学习使用门槛。关键难点调度业务：调度业务非常复杂有8大类关键调度决策数据，无论数据或业务逻辑处理不当都会导致计算结果偏差。调度优化：随着新型电力系统建设发用电的不确定性会越来越大，对模型驱动的数学优化效率带来较大挑战。强化学习安全性：强化学习在真实电网模型下训练效率慢，且强化学习较难保证100%满足所有安全约束给实际应用带来挑战。主网调度实时调度机组组合调频检修计划中长期安全校核无功优化主网计划新型电力系统调度决策飞天专有云MaxcomputeECSRDSSLBNASOSSQuickbiDataWorksDataV强化学习数学规划求解器模型训练建模语言优化开发平台RAY分布式计算底盘大数据平台配网调度虚拟电厂微网

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