电网优化调度的模型-数据-知识融合方法研究评述及展望

随着新型电力系统时变不确定因素日益增多和非线性更为增强,电网调度决策的复杂度剧增,充分利用物理模型、数据驱动和调度员知识经验的互补特性,有望实现电网优化调度决策效率和场景适应性的提升。首先,从不确定性调度、数据驱动和知识驱动3方面分别梳理了电网优化调度相关新发展;其次,分析了模型-数据-知识融合的内涵,将3者融合架构分为主从驱动模式和对等驱动模式,分别评述了国内外学者的相关研究工作;最后,针对模型-数据-知识融合在电网优化调度中的应用现状分析了存在问题,并从模型-数据-知识融合效果的量化评价、调度可信知识的主动筛选和演绎、多模式融合的电网调度可靠智能决策和自主趋优演化4个方面对未来研究方向进行了展望。