中国电机工程学会电力数字享生应用专业委员会年会基于数字李生与智能决策的源网荷储协同优化技术中国电力科学研究院有限公司韩笑2025年10月31日抗州需求背景汇报内容2源网荷储协同优化技术3总结与展望1.需求背景中国电力科学研究院有限公司随着新型电力系统中可再生能源、多元负荷及灵活储能的广泛接入，调度模式从源随荷动向源网荷储协同互动转变，呈现出建模机理不明确、源网荷储深度耦合、调控资源规模大、运行方式频繁多变等特征，面临着电网认知建模难、复杂约束需求满足难、大规模问题求解慢、模型泛化性弱等挑战。状态感知传输不全面集中式电源建模难多源异构数据融合逅机理建模复杂分布式系统源网荷储协同优化约束满足复杂约束易越限难多主体敬据隐私需求优化问题复杂分布式系镜分布式系风电光伏储能电动汽车用户求解慢决策变量高维实时求解困难运行方式多样泛化性弱源荷随机波动性强训练场景覆盖面有限1.需求背景中国电力科学研究院有限公司中国电科院团队针对以上难题，依托多项国家级、国网公司级项目，联合多家网省公司与高校共同构建了基于“智云管边端”架构的电网数字李生系统，开展了人工智能决策技术研究，支撑电网运行业务在数字空间的呈现、推演和决策，有效推动新型电力系统的智能化升级，调度运行数字呈现智慧赋能约束满足难建模难数字孪生系统融合驱动的智能决策技术求解慢泛化性弱需求背景汇报内容2源网荷储协同优化技术3总结与展望2.源网荷储协同优化技术个中国电力科学研究院有限公司技术概述：通过数字孪生系统解决电网认知建模难问题，提供从物理空间向数字空间的数字呈现映射手段；基于电网数字镜像，通过融合驱动的人工智能技术解决复杂约束与多目标满足难、大规模问题求解慢、模型泛化性弱问题，赋智业务场景应用，提供从数字空间向物理空间的引导优化能力，最终实现"物理数字"双空间深度融合的共生、演化与趋优复杂需求高效求解③演进提升人工智能数字空间中的数字电力系统可行域降维优化加速续训世练反馈学习约束强化联邦学习学习边侧自治云侧协同王移学习构建数字镜像基于数字李生系统与人工智能技术的数字空间与物理空间智能交互“智-云-管-边-端”贯通