研究方向 | Research
区域能源互联网群智调度
区域能源互联网（REI1）作为新型能源体系的重要组成部分，推动了需求侧资源（DSR2）的广泛接入，催生了虚拟电厂（VPP3）、负荷聚合商等新型业态，形成了多元、灵活、自治、协同的复杂能源生态圈。 然而，DSR 的大规模接入与无序运行可能引发功率波动、电压越限、潮流反向、设备过载等问题。传统大电网调度模式已经难以适配 REI 的运行特性，亟需构建适配 REI 的新一代调度体系。
如图所示，REI 调度的复杂性源于分层互动架构（调度系统—聚合体—终端用户）下的双向交互过程：
- 资源聚合过程：
- DSR 单元异质性强、数量庞大且配置灵活；
- 单元通过电网实现动态聚合、多径耦合与博弈反馈，产生超越传统电力系统机理解析的涌现效应，增加协同管控难度。
- 调度决策过程：
- 调度对象由高可控、低风险的发电机组转变为自主性强、响应不确定的 DSR 聚合体，其特性、诉求与运行场景多样；
- 单元用能行为遵循用户优先原则，受工况、意愿及市场激励等多重因素驱动，难以用固化规则保障调度效果。
综合上述技术难点，课题组以系统论与数据密集型科学发现为指导，融合数字孪生、大数据分析、机器学习与复杂性科学，开展多智能体群智调度研究。针对 REI 分层互动架构的特点，课题组从涌现认知的全局分析视角与孪生智能的数据贯通视角出发，构建 REI 群智调度数字孪生框架。
如图所示，该框架包括样本子空间、特征子空间与决策子空间三个核心模块：
- 样本子空间——精准建模与“覆盖式”样本生成
- 难点：涵盖多实体、多参量、多过程；兼顾安全、经济、低碳；适应多需求、多环境、多耦合。
- 方案：结合场景编排与自动仿真技术，在孪生空间中“覆盖式”模拟系统多时间尺度、多层级、多路径的高维时空数据样本，实现物理世界到样本子空间的多演绎路径生成式投射，支撑系统感知。
- 特征子空间——高维数据利用与涌现解析
- 难点：电力系统的异源时空大数据维度极高，传统统计方法可能产生严重偏差。
- 方案：运用高维统计分析与深度学习技术，提取关键调度特征，量化评估不同策略的调度效果，并为样本数据打上多业态标签，支撑智能决策。
- 决策子空间——群智机制设计与涌现驾驭
- 难点：涌现现象难以用还原论描述，需要系统性、整体性的深层认知。
- 方案：以海量标签样本集为输入，采用深度强化学习神经网络、人机混合智能增强等技术构建调度决策模型；设计虚实交互与闭环反馈机制，在物理世界与孪生空间中测试与优化群智调度策略。
基于上述核心模块，结合“推演-认知-决策-再推演”闭环迭代式演进方法，课题组设计了群智调度数字孪生平台如图所示。
平台的运行逻辑如下：
- 初始状态设置：基于历史数据、实时传感数据与人工输入，初始化系统环境、扰动因素与智能体交互机制；
- 系统模拟：基于孪生建模与多径推演技术，生成多时间尺度、多层级、多路径的高维时空数据样本；
- 态势感知：基于机器学习与高维统计理论，提取关键的系统运行特征与潜在调度规律，实现对调度策略效果的智能评估与特征挖掘；
- 调度决策：基于深度强化学习等技术生成智能调度决策，并在孪生空间中开展虚拟测试，完成“虚拟空间自校核”；
- 实际调度执行：在物理世界执行决策，实现物理系统的状态更新，完成“物理在环后校核”；
- 孪生框架演进：将物理世界状态同步到孪生空间，进行下一次“再推演”循环。
该平台可通过反复的“推演-认知-决策-再推演”迭代，逐步提升系统的智能化水平与可信度，建立全景化的数字化场景推演与智能管控工具，实现区域能源互联网的动态感知与智能决策闭环。
群智调度元宇宙系统
