中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊：
電力系統(tǒng)科技創(chuàng)新需升級“作戰(zhàn)地圖”
——訪中國工程院院士、南瑞集團(tuán)有限公司 （國網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司） 名譽(yù)院長薛禹勝
2004年，薛禹勝院士提出電網(wǎng)廣域監(jiān)測分析保護(hù)控制系統(tǒng)（Wide Area Monitoring Analysis Protection-control，WARMAP，也被稱為“作戰(zhàn)地圖”），發(fā)展了我國老一代電力工作者提出的“三道防線”概念，成為世界首個(gè)大電網(wǎng)停電預(yù)警系統(tǒng)。目前已應(yīng)用于我國90%以上的省級電網(wǎng)，為中國電網(wǎng)超長期安全紀(jì)錄作出重大貢獻(xiàn)。
薛禹勝創(chuàng)新欲望強(qiáng)烈，每月與團(tuán)隊(duì)開例會(huì)分享創(chuàng)新靈感，并經(jīng)常以驚人的勤奮晝夜連續(xù)工作。他和團(tuán)隊(duì)終日乾乾，取得了集理論范式、優(yōu)化技術(shù)、決策支撐平臺(tái)于一體的全面創(chuàng)新，他心心念念的“自適應(yīng)停電防御系統(tǒng)”，正為電力保供、新能源消納立下新功。
人工智能浪潮席卷全球，讓人難以無視其巨大紅利。盡管大企業(yè)們大多作出了“規(guī)模化推進(jìn)人工智能”的決策，但業(yè)內(nèi)仍有“漫無目標(biāo)”的困擾，“垂直領(lǐng)域”的大門背后還有很多神秘——有人說：“專門研究人工智能的不懂電力系統(tǒng)，但基于行業(yè)大模型構(gòu)建‘電力專業(yè)智能體’又異常復(fù)雜?！彼?，人們的焦慮在于：大電網(wǎng)安全防御領(lǐng)域，是在概念化地“使用”人工智能，還是真正地“重用”它？其風(fēng)險(xiǎn)、成本和收益需要科學(xué)評估——這份“作戰(zhàn)地圖”里的目標(biāo)、策略該如何權(quán)衡？
《能源評論》好奇于薛禹勝的真實(shí)態(tài)度。他的“雙碳”路徑復(fù)雜決策模型，涉及技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、模型、算力……他正以廣博的知識去把握這些“動(dòng)態(tài)復(fù)雜性”。所以，即使有媒體同行提醒我們“薛院士并不是人工智能專家”，我們直覺：“也許，他是大電網(wǎng)安全防御領(lǐng)域最能駕馭人工智能的專家?！眴柍龊脝栴}，就接近了答案。
薛禹勝凌晨三點(diǎn)回復(fù)了我們的郵件，他說：“感謝你們對問題的構(gòu)思，以及對這個(gè)連我們團(tuán)隊(duì)成員都頭疼的內(nèi)容的理解……我期待讀者會(huì)對它們高度關(guān)注?！?
科技“無人區(qū)”，亦在燈火闌珊處。
“作戰(zhàn)地圖”需要改進(jìn)“風(fēng)險(xiǎn)”理念
《能源評論》：“作戰(zhàn)地圖”是您基于對電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)定性定量分析而成的一個(gè)創(chuàng)新性技術(shù)模型，今天，我們用它來指代您眼中的能源科技創(chuàng)新路線圖。可否介紹一下，“作戰(zhàn)地圖”所遵循的理念？
薛禹勝：“作戰(zhàn)地圖”是對針對可靠性要求非常高的電力系統(tǒng)防御突發(fā)事件和外部災(zāi)難事件、從全面且多元的視角看待當(dāng)前威脅電力系統(tǒng)安全運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)、保證系統(tǒng)正常運(yùn)行的一個(gè)決策平臺(tái)。它在定量分析電力系統(tǒng)所處的風(fēng)險(xiǎn)后，進(jìn)行干預(yù)性指導(dǎo)、決策，回饋到電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)行和控制等方面，從而形成一個(gè)完整的信息閉環(huán)。
專家或者運(yùn)行人員可以根據(jù)從系統(tǒng)中獲取的數(shù)據(jù)，掌握分析對象的實(shí)際狀態(tài)，了解當(dāng)前狀態(tài)離安全運(yùn)行的邊界條件有多遠(yuǎn)，從而作出決策，保障電網(wǎng)安全運(yùn)行?！白鲬?zhàn)地圖”提供協(xié)同的對策，在故障還沒有發(fā)生前，根據(jù)對風(fēng)險(xiǎn)的分析，判斷是否需要采用預(yù)防性的控制措施。
為應(yīng)對極端天氣事件對電網(wǎng)造成的顛覆性破壞，團(tuán)隊(duì)建立起外部自然災(zāi)害下電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評估和防控體系，將停電防御體系從電力系統(tǒng)內(nèi)部拓展到臺(tái)風(fēng)、雷電、山火、覆冰等外部災(zāi)害，將電網(wǎng)防御自然災(zāi)害的理念由“事后被動(dòng)防御”提升為“提前主動(dòng)防御”，相關(guān)成果成功應(yīng)用于我國多個(gè)省級及以上電網(wǎng)。
《能源評論》：請您介紹一下“自適應(yīng)停電防御系統(tǒng)”，應(yīng)該如何理解它的自適應(yīng)能力？
薛禹勝：為了進(jìn)一步提高“作戰(zhàn)地圖”應(yīng)對極端災(zāi)害的自適應(yīng)能力，我們正在自主開發(fā)高效的字符串模型，它可以在線識別多個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的潛在故障。我們從可靠的氣象及電力負(fù)荷預(yù)警渠道獲得各種災(zāi)害未來強(qiáng)度及支路潮流的時(shí)空分布，并與各電氣設(shè)備的地理位置及故障退出后的影響程度進(jìn)行對照，將各設(shè)備的故障概率及潛在的故障損失分別劃為若干個(gè)級別。再用各設(shè)備的故障概率級別與潛在損失級別的乘積來反映各設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)級別，按其級別的高低對各設(shè)備進(jìn)行排序，從而將一個(gè)強(qiáng)不確定性的故障排序問題，轉(zhuǎn)換為一個(gè)按關(guān)注度排序的確定性事件的列表。這樣就可以有效利用有限的算力，高效地實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格的因果預(yù)分析，進(jìn)而達(dá)到自適應(yīng)的預(yù)防控制。
《能源評論》：您強(qiáng)調(diào)了“風(fēng)險(xiǎn)”這個(gè)概念，可否介紹一下電力系統(tǒng)是如何盡量控制“風(fēng)險(xiǎn)”最小化的？
薛禹勝：買車時(shí)除了要考慮車價(jià)、運(yùn)行費(fèi)、維修費(fèi)，還要考慮安全性問題，也即考慮需要購買的保險(xiǎn)費(fèi)用。大電網(wǎng)的規(guī)劃與運(yùn)行也是一樣的，但一般都將安全問題作為約束條件來校核，這樣就會(huì)遇到要將多大概率的故障納入校核，例如“百年一遇的小概率、高損失的故障要不要考慮”等困惑。
“作戰(zhàn)地圖”堅(jiān)持按風(fēng)險(xiǎn)而非按概率的概念來優(yōu)化決策，凡是風(fēng)險(xiǎn)損失大于控制代價(jià)的故障，都應(yīng)該被干預(yù)。因此，必須以統(tǒng)一的視角看待電力系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。換句話說，在反映經(jīng)濟(jì)性的目標(biāo)函數(shù)中，需要在建設(shè)、運(yùn)行、維修費(fèi)用之外，增加“風(fēng)險(xiǎn)成本”項(xiàng)，以包括風(fēng)險(xiǎn)成本在內(nèi)的總成本最小為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)。這樣反映安全性及充裕性的不等式就不再需要出現(xiàn)在約束條件中了。
《能源評論》：也就是說，對于“風(fēng)險(xiǎn)”的概念，我們可以從預(yù)防控制擴(kuò)展到整個(gè)“三道防線”的范疇？
薛禹勝：是的。
優(yōu)化“雙碳”路徑模型重在“交互”
《能源評論》：在您的研究中，電力系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的過程中扮演著怎樣的角色？
薛禹勝：新型電力系統(tǒng)密切連接一次能源和二次能源，既是能源鏈的核心環(huán)節(jié)，也是新型能源體系的樞紐。而新型能源體系在支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也是實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)過程中的主要責(zé)任環(huán)節(jié)。
電力系統(tǒng)是典型的復(fù)雜巨系統(tǒng)。過去研究電力系統(tǒng)，很少考慮與非電力領(lǐng)域的交互影響。隨著新型能源體系加快構(gòu)建，新型電力系統(tǒng)中的信息、物理、社會(huì)元素交互復(fù)雜，孤立研究的模式不再適用，迫切需要新的理論和分析方法。
基于這些考慮，也為支撐清潔低碳、安全高效的現(xiàn)代能源體系的建設(shè)，我提出了優(yōu)化能源轉(zhuǎn)型與“雙碳”路徑的框架——能源的信息物理社會(huì)系統(tǒng)（Cyber-physical-social System in Energy，CPSSE），將研究視角從電力系統(tǒng)拓展至能源低碳轉(zhuǎn)型、自然環(huán)境及自然災(zāi)害、電力市場、碳市場等領(lǐng)域，開創(chuàng)了多學(xué)科交叉融合的能源安全研究新范式，提出電網(wǎng)主動(dòng)支撐能源轉(zhuǎn)型的整體解決方案。CPSSE搭建了跨領(lǐng)域跨學(xué)科的研究框架，研究范疇為整個(gè)能源鏈，計(jì)入碳排、碳匯等非能源的廣義物理元素，以及政府政策、市場、人的行為等社會(huì)元素，解決了高維、時(shí)變、非線性的時(shí)-空-領(lǐng)域復(fù)雜交互問題的認(rèn)知與分析難題，實(shí)現(xiàn)信息與物理、社會(huì)等不同時(shí)空尺度元素的深度融合。
《能源評論》：您和團(tuán)隊(duì)的上述研究策略，在電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)行和管理等環(huán)節(jié)中有哪些具體應(yīng)用？
薛禹勝：經(jīng)過近20年對電力系統(tǒng)及其外部系統(tǒng)間交互與融合問題的探索，由信息物理系統(tǒng)、電力領(lǐng)域的信息物理系統(tǒng)發(fā)展而來的能源的信息物理社會(huì)系統(tǒng)已成為兼容數(shù)學(xué)模型、多代理、實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的混合仿真分析與決策支持平臺(tái)，根據(jù)大數(shù)據(jù)采集及知識提取，支撐跨領(lǐng)域混合沙盤推演與決策。它通過自主開發(fā)的各種核心算法，對多領(lǐng)域、多時(shí)間尺度、高維時(shí)變非線性復(fù)雜巨系統(tǒng)進(jìn)行研究與決策，為規(guī)劃中的不同路徑提供沙盤推演與分析優(yōu)化。
為支撐“雙碳”目標(biāo)，我們完善了大能源系統(tǒng)動(dòng)態(tài)仿真系統(tǒng)，打造融合分析平臺(tái)，致力于實(shí)現(xiàn)指定環(huán)境下電力主動(dòng)支撐“雙碳”目標(biāo)的“自動(dòng)化”及“交互式”分析，滿足能源電力領(lǐng)域融合研究和工程應(yīng)用需求。
我們團(tuán)隊(duì)提出了能源轉(zhuǎn)型目標(biāo)與路徑兩層優(yōu)化的新算法，以及電力系統(tǒng)主動(dòng)支撐能源轉(zhuǎn)型路徑優(yōu)化方法，在國家能源轉(zhuǎn)型、地區(qū)能源轉(zhuǎn)型以及能源企業(yè)轉(zhuǎn)型等方面得到應(yīng)用。2016年，研究成果應(yīng)用于中國工程院首個(gè)考慮碳約束的能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型重大咨詢項(xiàng)目，為我國能源發(fā)展戰(zhàn)略制定提供了基于量化分析的科學(xué)決策參考；為青海省提出了2020～2050年實(shí)現(xiàn)100%清潔能源供電目標(biāo)的最佳路徑及其電網(wǎng)支撐方案，納入國網(wǎng)青海電力“十四五”及中長期發(fā)展規(guī)劃，支撐了多次綠電實(shí)踐活動(dòng)；為湖南省開展煤電與新能源發(fā)電協(xié)調(diào)發(fā)展等問題的量化分析提供支持等。
基于CPSSE研發(fā)的產(chǎn)品在電網(wǎng)運(yùn)行決策支撐中得到廣泛應(yīng)用。例如，為解決新能源出力不確定性引發(fā)的功率平衡問題，電網(wǎng)運(yùn)行備用決策支撐系統(tǒng)在廣東、甘肅等多省省調(diào)中得到應(yīng)用，提升了電網(wǎng)統(tǒng)籌防控保供與消納風(fēng)險(xiǎn)的能力；自然災(zāi)害下電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評估系統(tǒng)在浙江、云南等多個(gè)省地電網(wǎng)應(yīng)用，有效降低了自然災(zāi)害引發(fā)的電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，提升了極端災(zāi)害下電網(wǎng)的應(yīng)急保供能力；國內(nèi)首獲國際權(quán)威機(jī)構(gòu)TüV南德認(rèn)證的電力行業(yè)碳管理系統(tǒng)，支撐提升電力碳排放的可測與可控水平，助力“雙碳”目標(biāo)落地。
當(dāng)前，碳減排和碳增匯路徑協(xié)同優(yōu)化、碳排放市場與碳抵消市場當(dāng)量協(xié)同、拓展新型電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定性與充裕性的風(fēng)險(xiǎn)分析與控制等一系列重大課題正在攻關(guān)中。
《能源評論》：在我們看來，實(shí)現(xiàn)“雙碳”是復(fù)雜的社會(huì)系統(tǒng)工程，您和團(tuán)隊(duì)將如何實(shí)現(xiàn)“路徑優(yōu)化”這一理想？
薛禹勝：“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)不僅涉及能源電力的低碳轉(zhuǎn)型，更是一場深刻的經(jīng)濟(jì)社會(huì)的系統(tǒng)性變革。要以現(xiàn)實(shí)狀態(tài)為初始點(diǎn)，以目標(biāo)狀態(tài)為終點(diǎn)，兩點(diǎn)之間有無數(shù)條變革的路徑。
要實(shí)現(xiàn)路徑優(yōu)化，就必須定量化描述和評估不同路徑，需統(tǒng)籌“雙碳”變革路徑與能源安全、經(jīng)濟(jì)安全等關(guān)鍵“邊界條件”之間的關(guān)系，以及研究電力系統(tǒng)對“雙碳”變革的主動(dòng)支撐。
將定性研究提升為針對模型、參數(shù)、場景等的量化討論與分析，可以大大提高決策的科學(xué)性。我們設(shè)想建立一個(gè)足夠強(qiáng)大的模型，為整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)計(jì)算出一條最優(yōu)路徑，以及最佳的電網(wǎng)主動(dòng)支撐方案。因此，我們也一直在關(guān)注研究將“戰(zhàn)略思維”“系統(tǒng)觀念”“循序漸進(jìn)”等指導(dǎo)思想轉(zhuǎn)變?yōu)槎炕木唧w落地舉措。
人工智能在電網(wǎng)安全防御中的“行”與“不行”
《能源評論》：人工智能帶來的未知因素太多了，人們擔(dān)心它在本應(yīng)最靠譜的領(lǐng)域忽然“不靠譜”，但又害怕錯(cuò)失巨大的技術(shù)紅利，甚至是科技戰(zhàn)略機(jī)遇。具體到大電網(wǎng)安全防御領(lǐng)域，您是否已經(jīng)形成明確觀點(diǎn)？
薛禹勝：應(yīng)該秉持開放的態(tài)度去探究。大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，特別是語言大模型，已經(jīng)在一些缺乏因果模型的領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，并取得巨大成果。
然而對于電力系統(tǒng)的安全分析與控制領(lǐng)域而言，如何真正發(fā)揮這些新技術(shù)的價(jià)值還是值得探索的問題。大數(shù)據(jù)思維提倡的不只是共享，還包括科學(xué)研究范式之間的協(xié)同。在以因果分析為主導(dǎo)的電力系統(tǒng)中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)能夠輔助傳統(tǒng)的模型驅(qū)動(dòng)方法。
而電力系統(tǒng)本身已經(jīng)具有相當(dāng)成熟的數(shù)學(xué)模型和算法。它的安全穩(wěn)定性問題極其復(fù)雜，對于決策責(zé)任的界定必須具有充分的說服力。這是目前人工智能難以解決的難題，但也不能武斷地認(rèn)為，這是人工智能的本質(zhì)缺陷。
人工智能在處理不確定性問題上也有其長處，我認(rèn)為，要運(yùn)用大語言模型的思維方式。而為了克服當(dāng)前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能輸出唯一結(jié)果的問題，我提出了南瑞自主的符號串模型。
《能源評論》：對于確定性的復(fù)雜問題，如因果驅(qū)動(dòng)的量化分析難題已經(jīng)得以較好的解決，那么人工智能的助力究竟是什么呢？如果給錯(cuò)了決策建議，又無法溯源其責(zé)任，又該如何應(yīng)對？難道調(diào)度員在復(fù)盤時(shí)要寫“是人工智能讓我這么做的”？
薛禹勝：我們不會(huì)讓這種情況出現(xiàn)。自然界的問題本來是不確定的，決策建立在風(fēng)險(xiǎn)之上。人工智能確實(shí)不能告訴你確切的結(jié)論，但可以在風(fēng)險(xiǎn)方面為你提供建議。在電力系統(tǒng)穩(wěn)定性這類問題中，人工智能除了可以加快計(jì)算效率，更重要的是，可以將一個(gè)高維不確定性問題轉(zhuǎn)換為一系列確定性問題，再通過因果驅(qū)動(dòng)的研究范式逐個(gè)“預(yù)決策”。當(dāng)實(shí)際情況發(fā)生時(shí)，調(diào)度員或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)就可以按圖索驥，快速予以決策支持。
為此，我提出了兩層決策框架。下層僅針對確定工況與確定場景下的因果分析，調(diào)度員接觸到的算法與決策方式與以前完全相同，透明且可解釋。而上層則是依靠符號串模型，將高維不確定性問題轉(zhuǎn)換為多個(gè)（極為有限個(gè)）工況與場景下的確定性問題，并為此設(shè)計(jì)了兩層之間協(xié)同工作的接口。
《能源評論》：您的意思是，讓人工智能降低信息熵，給出盡可能精簡、明確的小數(shù)量級的“預(yù)決策集”，并提供給調(diào)度員，屆時(shí)“臨機(jī)出牌”？
薛禹勝：是的。這是一種思維方式的變化，長期以來，研究范式要么單獨(dú)采用人工智能，要么單獨(dú)采用因果分析，但在我看來，這些都不足以應(yīng)對不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)。當(dāng)前我們的思路是，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)減少計(jì)算量，由因果驅(qū)動(dòng)保證決策的可靠性，二者各取所長、互補(bǔ)其短，或許，這就是我們“作戰(zhàn)地圖”的升級之道。
