AI新型电力系统智能化核心场景

新型电力系统是AI 赋能新能源产业的核心主战场，核心目标是破解高比例新能源接入带来的“不确
定性、强耦合、高风险”三大核心痛点，保障电网安全稳定运行与新能源高效消纳，核心落地场景包括：
a) 新能源全周期高精度功率预测
针对风光新能源发电受气象、地形、设备状态影响大、间歇性强的痛点，融合卫星遥感、气象雷
达、地面监测、设备运行、历史发电等多模态数据，基于Transformer 时序大模型、物理信息融合神经网络等AI 技术，实现风光电站超短期（分钟级）、短期（日级）、中长期（月年级）全周期功率预测，其中超短期预测精度可提升至97%以上，从源头消解新能源发电的不确定性，为电网调度、电站运行提供核心决策支撑。
b）风光新能源集群协同智能调控
针对分散式风光电站单体容量小、布局分散、调控难度大的痛点，基于多智能体强化学习算法，
实现流域水光互补、风光储一体化、海上风电集群等多场景的协同优化调控，平抑新能源集群出力波动，提升并网友好性，实现新能源集群的“可控、可调、可预测”，最大化区域新能源消纳水平。

c）电力系统稳定在线评估与智能调度
针对高比例电力电子设备接入导致的系统惯量下降、稳定特性复杂、传统离线仿真无法适配实时
工况的痛点，基于AI 数字孪生技术构建电网全场景高保真数字镜像，实现系统电压稳定、功角稳定、频率稳定的在线实时评估与风险超前预警；基于深度强化学习算法，实现源网荷储多环节、跨省跨区大电网的全局动态优化调度，将传统人工调度的小时级决策优化至15 分钟级，兼顾电网安全与新能源消纳的双重目标。
d）电网故障智能识别与自愈控制
针对传统电网故障定位慢、处置流程长、人工干预效率低的痛点，基于故障录波数据、在线监测
数据、视频巡检数据，通过AI 多模态识别算法实现电网故障的毫秒级定位、类型精准识别与故障范围快速隔离；基于边缘智能控制技术，实现配电网故障后的网络自主重构与负荷快速转供，完成电网“故障预警－快速定位－自主隔离－恢复供电”的全流程自愈运行，大幅缩短故障停电时间，提升供电可靠性。
e）极端天气下电网韧性增强智能应用
针对台风、寒潮、山火、洪涝等极端天气对电网的冲击，融合气象预报、地理信息、电网台账、
历史灾害数据，通过AI 算法实现极端天气引发的电网故障超前预警、灾害影响范围精准预判；基于多场景推演算法优化应急物资调配、抢修队伍部署、应急电源调度的最优方案，实现电网从“被动应急处置”向“主动风险防控”的转型，大幅提升极端场景下电网的抗扰动能力与快速恢复能力。