今天分享的是：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

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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总结

在西部地区大规模清洁能源需长距离跨省跨区外送的背景下，输电断面安全协同运行是保障清洁能源“送得出”的关键。当前，西部清洁能源富集区本地消纳能力弱，依赖外送却面临输电走廊局限、通道资源瓶颈等制约，部分区域交流通道受阻功率较高，提升断面效能对增加清洁能源外送意义重大。

输电断面限额作为电网运行安全底线，与极限传输容量（TTC）均为通道功率传输安全边界指标，但存在差异。传统断面限额计算保守，因极端边界场景难辨识、TTC计算收敛难且未计及多断面耦合效应。同时，模型驱动与AI驱动的TTC评估方法各有局限，模型驱动复杂度高，AI驱动可信度与泛化性不足，难以满足工程需求。

针对上述问题，研究提出高比例新能源电网多断面限额混合计算技术。借助数据驱动捕捉极端场景，避免复杂TTC计算；基于无监督学习生成限额条件映射规则，划分断面割空间子空间，在IEEE39节点测试系统验证中，多档位规则下断面外送能力提升显著；通过相关系数法等辨识多断面耦合限额边界，挖掘输电潜力，较不考虑相关性方法提升明显，并解决聚类算法与求解器兼容问题。

在不确定性调控方面，构建考虑新能源不确定性的分布鲁棒机组组合模型，提出基于决策树的自监督学习策略实现求解器与限额规则兼容，引入代价敏感决策树控制保守性。算例测试显示，所提方法在断面输电功率、限额及新能源消纳上均有提升，实际电网应用中也能有效提升断面输电能力。

未来研究将聚焦高价值密度运行方式集智能生成、多断面限额有限时间计算理论及智能增强方法，进一步结合电网机理，探索高效计算解决方案，推动高比例新能源电网多断面限额技术发展。

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