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

报告共计：33页

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

该报告聚焦高比例新能源电网多断面限额的计算与调控难题，围绕技术困境、创新方法、可信调控及未来方向展开深入研究，旨在提升西部清洁能源外送能力与电网运行效率。

报告指出，西部大规模清洁能源需经长距离跨省跨区通道外送，但面临输电走廊局限、通道资源瓶颈、本地消纳困难等制约。输电断面限额作为电网安全运行硬约束，传统计算存在显著问题：依赖人力辨识极端场景易遗漏关键信息，模型驱动的TTC计算面临收敛难、NP难困境，且忽视多断面耦合效应，导致限额过于保守，大幅压缩清洁能源外送潜力。

针对上述困境，报告提出高比例新能源电网多断面限额混合计算技术。一是采用数据驱动方法，借助无监督学习（如K-Means、GMM）捕捉极端场景，避免复杂TTC计算，通过运行方式增补与关键特征辨识生成限额条件映射规则；二是基于无监督学习划分断面割空间子空间，在IEEE39节点测试系统验证中，2、5、10分档规则下断面外送能力较传统方法分别提升43%、44.5%、48.4%；三是计及多断面耦合效应，通过相关系数法提取强耦合断面对，结合网格剖分、凸包算法构建耦合限额边界，输电潜力挖掘能力较无耦合考虑方法最高提升57.86%。

在不确定性调控方面，报告构建考虑新能源不确定性的分布鲁棒机组组合模型，结合条件限额形成联调策略；提出基于决策树的自监督学习范式，实现限额规则与求解器兼容；引入代价敏感决策树控制保守性。算例显示，所提方法在IEEE39节点系统中，断面平均输电功率提升47.8%，新能源消纳提升12.5%；在XJ-XB联网通道应用中，关键受阻断面限额提升约8%。

未来研究将围绕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展开，进一步结合电网机理深化AI应用，攻克不同新能源形式与稳定类别的近似稳定判据差异难题，探索NP难问题的有限时间智能解决方案。

以下为报告节选内容