“新型電力系統數字化關鍵技術綜述”專輯評述

李 鵬，劉 念，胡秦然，周 全，李知藝，于 浩，孫 冰，嚴 正，文福拴，薛禹勝

（1.智能電網教育部重點實驗室（天津大學），天津市 300072；2.新能源電力系統國家重點實驗室（華北電力大學），北京市 102206；3.東南大學電氣工程學院，江蘇省南京市 210096；4.湖南大學電氣與信息工程學院，湖南省長沙市 410082；5.浙江大學電氣工程學院，浙江省杭州市 310027；6.電力傳輸與功率變換控制教育部重點實驗室（上海交通大學），上海市 200240；7.南瑞集團有限公司（國網電力科學研究院有限公司），江蘇省南京市 211106；8.智能電網保護和運行控制國家重點實驗室，江蘇省南京市 211106）

0 引言

面向中國“雙碳”重大戰略目標，能源領域正在經歷一場廣泛而深刻的變革。新型電力系統建設是推動中國能源戰略轉型、實現社會經濟高質量發展的重要載體。與傳統電力系統相比，新型電力系統將在電源構成、電網結構、負荷特性、技術基礎、運行特性等方面主動轉變［1］，大規?？稍偕茉窗l電和分布式清潔能源將成為系統主導，電力電子化裝備將成為電網運行控制重要手段，用戶側大量產消者將形成多元主體互動運行局面，整體輸-配-用電系統將從傳統單向結構發展為多元混合層次形態。如何應對新型電力系統建設過程中的種種新需求、新特征和新挑戰，已成為廣受學術界和產業界關注的熱點問題。

新型電力系統將是電力能源技術與各種先進數字化技術緊密結合的重點領域［2］。以云計算、邊緣計算、大數據、物聯網、區塊鏈、衛星通信、人工智能（artificial intelligence，AI）為代表的數字化技術蓬勃發展，給新型電力系統數字化帶來了關鍵機遇。在數字化技術融合驅動下，電力能源的生產、傳輸、消費、交易、管理等環節與數據的采集、傳輸、分析、決策、執行等過程的融合將更加緊密，政府、電網企業、交易中心與用戶之間的互動將更加頻繁多樣，整個系統的資源配置能力和安全高效運營能力將實現跨越式提升，推動新型電力系統成為承載“雙碳”愿景的理想形態。

目前，作為一個相對新生的概念，新型電力系統的數字化發展仍存在很多問題有待解決。例如，新型電力系統與數字化技術融合發展的完整體系架構還有待建立；數字技術與電力業務的融合路徑還不清晰；數字化創新技術方法與電網實際工程需求還存在差距。因此，科學設計新型電力系統數字化頂層架構，精準研判數字化關鍵技術與應用模式，準確評估電網數字化發展的綜合價值與成效，對推動新型電力系統建設水平持續提升具有明確的理論與現實意義。

為此，《電力系統自動化》編輯部組織了“新型電力系統數字化關鍵技術綜述”專輯，得到了廣大專家學者的大力支持和積極響應。經同行評議，最終收錄12 篇論文，覆蓋了新型電力系統數字化核心元件、運行分析與控制技術、信息通信與安全、智能調度與決策等完整技術鏈條，代表了本領域最新成果和先進經驗。從新型電力系統數字化發展的整體趨勢出發，對專輯論文按研究方向進行了系統性梳理，對其主要觀點進行了歸納總結，希望能夠完整呈現專輯成果對新型電力系統數字化關鍵技術體系的支撐作用，為相關技術研究的進一步深化提供參考。

1 新型電力系統的數字化發展趨勢

1.1 新型電力系統數字化技術關鍵領域

數據是數字化新型電力系統的核心要素，可以說，整個新型電力系統的數字化進程都是以數據為主線開展的，需要解決數據在來源、傳輸、利用、安全等方面的一系列支撐技術和關鍵問題。

從數據的來源看，一方面，各種小微傳感裝置將是新型電力系統主要的數據來源，用于獲取各種電氣量、環境量、設備狀態量等量測數據，數據的采集種類、頻次和質量將同步提升，有效拓展了電力系統的數據來源［3］；另一方面，需要關注對電網各類業務數據的整合［4］，例如電網結構、線路與設備參數，以及來自用戶側的各種需求數據等。這些數據在電網發展過程中長期積累，但面臨數據質量不佳、數據模型不統一、準確度不足等問題，導致難以利用。這些已有數據資源非常寶貴，通過整合與提煉依然能夠發揮出巨大的參考和利用價值。

從數據的傳輸問題來看，隨著數據類型和體量的同步提升，通信環節需要滿足更加多樣化的需求［5］。例如，在配電網側小微傳感裝置的信息接入方面，需要關注連接的靈活性和功耗問題；在對于承載保護控制業務的通信通道方面，需要關注通信時延、抖動、可靠性問題；在視頻監測、環境監測等數據采集方面，需要關注通信帶寬和穩定性問題。目前，針對這些需求，電網形成了以光纖為主，無線通信和載波通信等手段為輔的發展態勢，并不斷探索5G、衛星通信等新技術在電網中的適用場景和部署模式［6］。

從數據的利用來看，數據驅動方法已經成為新型電力系統研究中的熱點問題，在系統的感知、分析、預測、控制等不同環節都形成了數據驅動的創新方法［7］。同時，豐富的數據資源為各種AI 方法的應用奠定了基礎［8］，在電網的規劃、運行、調度等業務中都展現出了較好的應用前景。此外，面向海量數據資源的利用需求，新型電力系統在二次系統特征上也發生了一定變化［9］。一是邊緣側算力的增長，邊緣計算裝置被用于解決數據就地分析利用問題，避免海量數據集中匯集帶來的龐大問題規模；二是云端算力的增長，包括大數據平臺、高性能仿真計算平臺、數字孿生平臺的硬件環境建設，以及先進算法的研發部署等。

從數據全鏈路的安全防護來看，隨著新型電力系統數字化轉型的深入，將不可避免地導致電網可能的暴露面擴大。對于終端側，需要考慮終端接入認證與檢測等問題［10］；對于邊緣側，需要考慮在邊緣復雜多變環境下部署電網業務的安全性與可靠性等問題；對于各種電網的運行應用，需要考慮在電網信息-物理深度耦合之后各種潛在攻擊行為對電網安全的影響［11-12］；對于通信環節，需要考慮數據流通鏈路上的安全邊界防護等問題［13］。

1.2 專輯論文分布

總體來看，新型電力系統的數字化仍然遵循了云-管-邊-端的核心架構［14］，本次專輯論文也完整覆蓋了這些研究方向，主要分布如下:

1）在端側，主要關注數據的采集問題。文獻［15］圍繞針對電力關鍵設備的狀態監測和故障診斷（condition monitoring and diagnosis，CMD）傳感芯片關鍵技術進行了綜述和展望。

2）在邊側，主要關注數據的就地處理利用問題。文獻［9］針對基于邊緣計算的配電網數字化轉型關鍵問題進行了分析與展望；文獻［16］基于云-邊-端協同架構，對新型電力系統諧波溯源關鍵技術進行了綜述。

3）在管側，主要關注新型通信技術在電力系統中的應用問題。文獻［17］圍繞衛星互聯網在新型電力系統中的應用進行了論述。

4）在云側，主要關注各種先進算力與算法的應用問題。文獻［18］針對量子計算在電力系統決策優化技術中的應用進行了探索；文獻［19］對基于大語言模型（large language model，LLM）的電力系統通用人工智能（artificial general intelligence,AGI）進行了研究展望；文獻［20］分析了小樣本學習（few-shot learning，FSL）技術在新型電力系統的應用與挑戰；文獻［21］研究了支撐新型配電網數字化規劃的圖形-模型-數據融合關鍵技術；文獻［22］針對新型電力系統的時序生產模擬應用與求解技術進行了綜述。

5）針對云-管-邊-端數字化轉型中的全鏈路安全性問題，文獻［11］針對信息物理多重攻擊下的配電網狀態估計關鍵技術進行了評述；文獻［12］對數字化新型電力系統攻擊與防御方法進行了研究綜述；文獻［13］探討了新型電力系統數據跨域流通泛安全邊界防護技術。

在本文后續部分，按照上述幾個方向，對專輯收錄文獻的主要工作進行了分類介紹。

2 終端傳感芯片技術

2.1 終端傳感芯片概述

傳感器是以特定精確度把被測物理參量按規律轉換為電信號或其他形式信號的器件或裝置，是電力系統獲取數據的基礎元件。文獻［15］指出，在新型電力系統中，由于更為復雜的工作環境和應用需求的出現，傳感芯片將不再局限于微型化傳感器，而是以傳感功能模塊為核心，結合前端敏感元件與后端數據分析模塊和信息傳輸模塊進行整合，成為具備復雜功能的芯片化、一體化電力關鍵終端設備。

文獻［15］圍繞CMD 傳感芯片關鍵技術進行了綜述和展望，提出了電力關鍵設備傳感芯片適應于新型電力系統的基本要求和特征，包括高精度、小型化、低功耗、低成本、模塊化等。在傳感芯片技術現狀方面，從傳感采集技術、信號處理技術、數據分析技術和信息傳輸技術4 個方面進行了綜述，介紹了電效應傳感技術和光纖傳感技術的特點，分析了信號調理、模數轉換等處理環節的技術需求，以及云計算、邊緣計算在傳感數據分析中的技術價值，探討了電力載波通信、衛星通信、無線通信等技術用于承載傳感信息時的可行性與適用性。

在此基礎上，文獻［15］進一步歸納形成了傳感芯片技術面臨的主要挑戰和技術發展方向。在主要挑戰方面，主要面臨高電壓等級、復雜電磁干擾、強電磁力、高溫等極端運行工況下的傳感芯片可靠性和準確性問題，以及面向同步發電機轉子、風機轉子等運動裝備的芯片化多參量監測和故障診斷問題。在技術發展方向方面，主要涵蓋傳感采集、信息傳輸、數據分析、芯片技術的發展方向。其中，在傳感采集方面，重點在于:1）提高電力關鍵設備CMD 傳感技術的監測精度；2）增強電力關鍵設備CMD 傳感技術的抗干擾能力和環境耐受能力；3）提高設備兼容性，降低安裝和維護成本。在信息傳輸方面，重點在于:1）提高電力關鍵設備CMD 信息傳輸速率與可靠性；2）提高電力關鍵設備CMD 信息傳輸安全性；3）提高傳感芯片的上行數據兼容性，推進標準化。在數據分析方面，重點在于:1）結合本地計算和在線服務，實現狀態參數實時分析；2）挖掘多源、海量的CMD 數據價值。在芯片技術方面，重點在于:1）低功耗、高效能、長續航技術；2）集成化、小型化技術；3）智能化技術。

此外，雖然文獻［15］主要聚焦于設備CMD 傳感芯片，但其所表達的芯片技術思想可借鑒應用于電力系統運行感知與控制等多領域，技術問題和解決思路具有共性特征，將是推動新型電力系統數字化技術規?；l展應用的一個重要方向。

2.2 終端傳感芯片技術展望

新型電力系統的建設對電力系統中的設備CMD 傳感芯片技術提出了更高的要求。面向未來，研究重點應聚焦在傳感采集、信息傳輸、數據分析、芯片設計等CMD 傳感芯片的核心技術領域，以支撐電力關鍵設備的安全與穩定運行。

1）傳感采集:高精度和高分辨率的測量成為傳感技術的核心需求?？紤]到電力系統電壓等級的提升和諧波成分的增加，傳感芯片需增強抗電磁干擾能力和環境適應性。同時，兼容性的提升和非侵入式監測技術的應用，對于降低傳感芯片的維護成本與難度至關重要。

2）信息傳輸:為適應傳感終端數量增加和采樣頻率提升帶來的挑戰，數據傳輸速率的提升成為關鍵。須確保數據傳輸的可靠性和安全性，以防數據同步問題和安全風險。數據兼容性和傳輸標準化的推進，對提升傳輸性能和數據利用效率同樣重要。

3）數據分析:云-邊協同計算技術的應用將提升對設備狀態參數的分析能力。預期傳感芯片將具備更強的數據處理能力，實現數據壓縮和特征提取，減少傳輸量，提高效率。集成AI 算法將加強對復雜數據的本地分析能力，減少傳輸延遲。通過多源數據融合技術，如加權平均、貝葉斯估計、模糊集理論等，將解決數據沖突問題，提升傳感芯片多源數據的綜合價值。

4）芯片設計:低功耗、高效能、長續航的設計成為傳感芯片發展的重要方向。無源化處理和自供電技術的應用將降低功耗，實現超長續航。芯片的小型化、微型化進程，結合集成電路工藝的進步，將適應CMD 應用的復雜環境和空間限制。此外，傳感芯片的智能化，通過結合大數據分析和云-邊協同計算技術，實現感存算一體化，提升決策能力，促進新型電力系統的智能化和融合發展。

3 邊緣計算技術及應用

邊緣計算被作為解決大量終端接入、海量數據處理的一種有效解決方案，在提升響應速度和時效性、優化業務服務效率等方面具有優勢，已經逐步成為復雜系統數字化轉型中的共性支撐技術。本專輯中，文獻［9］和文獻［16］分別圍繞配電網整體的邊緣計算應用與數字化轉型、基于云-邊-端協同的電力系統諧波溯源關鍵技術開展論述。

3.1 基于邊緣計算的配電網數字化轉型

文獻［9］指出，在配電網中，邊緣計算裝置貼近數據源部署，能夠提供配電網多類型傳感量測接入、就地數據處理和控制決策等關鍵功能；同時，邊緣計算將具備軟件定義實現功能變換的能力，可為區塊鏈、AI 等新技術提供分布式部署平臺，構成智能終端與云計算設施之間的連接紐帶。依托邊緣計算技術，能夠使配電網業務功能從主站側向邊緣側轉移，從中高壓側向中低壓側延伸，從而形成上下游一體化的業務體系，給傳統配電網的集中式運行架構帶來顛覆性變化。

在配電網邊緣計算裝置技術方面，文獻［9］分析了邊緣計算裝置架構設計技術、操作系統技術、資源調度技術、可靠容器技術、安全防護技術等方面面臨的技術需求和難題。在此基礎上，闡述了基于邊緣計算的數字配電網架構，通過邊緣計算裝置實現配電網運行控制資源的拓展、控制響應速度的提升、數據與信息的集散、多元業務的協同、服務模式的創新等；以邊緣計算為核心，構建了云-管-邊-端分層技術架構，形成了集群化、分布式、靈活定義等的數字化配電網運行控制新特征。

在云-邊協同架構下，圍繞不同層面的運行控制技術，文獻［9］分別從以下3 個方面分析論述。

1）在邊緣側集群自治運行技術方面，集群模型參數復雜、完全量測獲取困難，且通信、計算資源有限，需要重點在基于軟件定義的邊緣側集群管理、弱通信條件下基于輕量級邊緣智能的集群就地控制、不完全量測下多源數據融合驅動的集群自適應控制等技術方向上取得突破。

2）在邊-邊協調運行技術方面，多集群行為特性緊密耦合且群間交互信息有限，需要重點突破復雜不確定場景下的多集群主體自組織與協調優化控制、模型與數據融合驅動的多集群協作自適應控制、有限通信條件下異構多集群分布式交互與智能控制等技術。

3）在云-邊協同運行技術方面，云端既要在考慮邊緣側多主體數據隱私保護的情況下實現集群間協同，又要解決各裝置的業務協調部署和業務功能定義問題。因此，需要重點在考慮時空轉移特性和邊緣計算資源有限性的集群控制任務優化調度、復雜多變場景下集群控制業務應用的動態優化部署、考慮數據隱私保護的大規模配電系統多層級協同優化調控等技術方向上取得突破。

總之，邊緣計算作為數字技術在電網中應用的典型代表，具備多場景下的業務承載能力，將成為新型電力系統數字化發展中重要的基礎支撐平臺。

3.2 數字化背景下電網諧波溯源技術

文獻［16］針對云-邊-端架構下的諧波溯源這一具體技術應用場景開展研究綜述。新型電力系統中諧波源類型多、數量多、來源分散。同時，諧波源擾動隨機性強、各源間交互影響、錯綜復雜。諧波溯源同時面臨機理分析和信息處理的新挑戰。電網的數字化發展為電力系統諧波分析提供海量數據和廣闊計算平臺，能夠充分發揮數據融合與挖掘的優勢，準確追溯諧波擾動源頭，評估供用電各方對電能質量的影響，為保證高供電質量提供準確可信的參考依據。

圍繞上述需求，文獻［16］提出基于云-邊-端協同的諧波溯源策略，分層分級處理諧波溯源難題。在量測感知層，基于情景感知技術在諧波超標時觸發溯源服務。在邊緣層，以單一終端的超標情況執行對應的單點/多點諧波溯源方案，并基于邊緣設備的協同實現多源異構數據共享及融合；在云端系統應用層，通過數字孿生技術對海量多源碎片化諧波數據加以關聯、融合、集成和一體化呈現。用戶可以在系統應用層任意選擇關注節點和觀察時段，向系統發起諧波溯源請求，依托基于數字電網的感知、邊緣、應用3 個層級間的協同配合，解決當前研究在數據、算法和算力3 個層面存在的不足。

圍繞不同層面的諧波溯源技術，文獻［16］分別進行了展望。在數據層面，需要對寬量程低時延諧波傳感技術、考慮擾動隨機性的監測優化配置技術加以研究，持續提升監測精確性和靈活性，兼顧緩解海量數據的傳輸存儲壓力；在算法層面，可以利用諧波源的機理模型和基于量測的數據相關性模型共同構建數字孿生體，提煉諧波源交互特征，實現諧波傳播路徑推演；在算力層面，新技術可與新一代AI 方法的訓練-推斷流程深度融合，實現多點量測分組聯動主動自適應監測，通過數據輕量化提升數字電網算力。

文獻［16］在諧波溯源關鍵技術方面的討論，充分考慮了新型電力系統云-邊-端數字化新架構，能夠作為電網業務應用數字化轉型的一個典型代表，為其他復雜業務應用的數字轉型提供借鑒經驗。

3.3 邊緣計算技術展望

針對邊緣計算技術的發展，從促進分布式光伏就地消納與海量資源聚合、推動配電系統大模型應用兩個方面展望新型電力系統數字轉型中邊緣計算節點將要承擔的重要角色和作用，支撐海量數據資源和物理資源的融合利用。

1）邊緣計算是促進分布式光伏就地消納與海量分布式資源聚合的關鍵節點。配電網是提高新能源消納能力、釋放靈活資源調節能力的重要載體。在配電網從被動配送網絡向資源配置平臺轉變的過程中，邊緣計算節點從計算資源節點逐漸轉變為具有測量、計算、控制等多種功能的一體化邊緣智能節點。針對配電網當前面臨的分布式光伏消納困境及分布式資源調節能力未被合理利用等現實問題，需要結合邊緣計算技術，研究考慮海量分布式資源集群動態劃分的邊緣計算裝置部署和任務優化方法，突破有限通信和算力約束下邊緣智能節點群智協同技術，有效促進分布式光伏就地消納與海量資源的聚合。

2）邊緣計算是推動未來配電系統人工智能大模型應用的前端基礎設施。以邊緣計算為代表的數字化技術為配電系統轉型提供了有效技術支撐。目前，已形成邊緣自治、邊-邊協調、云-邊協同等多種典型架構。在未來，邊緣智能將成為配電系統人工智能大模型應用的關鍵計算節點與重要信息樞紐。它對于配電網分布式資源“測-算-控”環節涉及的輕量化建模、低延遲響應和隱私安全等方面具有重要意義。在此背景下，亟須采用邊緣智能技術對現有配電系統的數據結構、計算邏輯、先驗知識進行深度提煉，為人工智能大模型的知識遷移與精準決策提供有效支撐，推動新型配電系統運行方式的發展變革。

4 先進電力信息通信技術

4.1 先進電力信息通信技術概述

本專輯中，文獻［17］主要圍繞先進信息通信技術在電網中的集成應用問題展開。依托先進信息通信技術，將構建起與物理電網相對應的信息網絡，并形成橫向廣泛覆蓋、縱向全面貫通的雙向信息連接，使電網中的物理要素不僅在電氣上相互影響，在信息層面也能互聯互通、相互協同。在這一背景下，文獻［17］重點聚焦衛星互聯網技術，圍繞其在新型電力系統中的應用價值問題開展詳細論述。

文獻［17］提出，衛星互聯網作為地面通信網絡的拓展及補充，具備廣覆蓋、低時延、高帶寬、低成本等優勢，通過“天、空、地全面一體，通導遙深度融合”，可賦予新型電力系統更多新特征和新場景，支撐實現“全面可觀、精確可測、高度可控”的數字電網建設。進一步，結合具體應用場景，文獻［17］分別在電網規劃、狀態感知、巡視檢修、防災應急以及特殊應用場景下衛星互聯網的應用進行了分析，包括:1）在電網規劃方面，衛星互聯網將提供多元環境數據以及動態數字地圖支撐線路選址與規劃決策；2）在狀態感知方面，衛星互聯網將提供高可靠高精度授時、通導遙服務、多維異構廣域數據，支撐實現電網運行分析與智能決策；3）在巡視檢修方面，衛星互聯網將提供無人化巡視作業、帶電檢修安全防護，提升帶電作業安全性；4）在防災應急方面，衛星互聯網將提供災害監測預警、自適應應急通信保障，為電力供應快速恢復提供高可靠通信保障；5）在特殊場景中，衛星互聯網將支撐構建海底科學觀測網與沙戈荒新能源場站，降低嚴酷環境下運維成本和難度。

面向衛星互聯網技術的未來發展，文獻［17］提出技術驗證、試點應用、全面實踐的“三步走”計劃，實現新型電力系統與衛星互聯網融合的全新實踐，具體包括:1）新型電力系統星地融合應用技術驗證；2）新型電力系統星地融合場景試點應用；3）衛星互聯網+新型電力系統全面實踐。

通過上述路徑，最終形成“天、空、地全面一體，通導遙深度融合，賦能新質生產力”的新型電力系統形態。在信息層面上，衛星互聯網等信息層通過深度介入新型電力系統的生產、服務業務，實現新型電力系統從能源核心向提供能源供應和信息服務并舉的轉型升級；在物理層面上，衛星互聯網的深度集成使得硬件裝備和控制指令能夠實現更加精準和高效的配合，不僅在發電效率、新能源供應可靠性、源-網-荷-儲協動、整體韌性提升等方面實現性能的顯著升級，更通過智能化、信息化的管理和優化，推動新型電力系統實現“感傳算存”一體、多時空尺度協同運行，為“雙碳”戰略穩步實現提供支撐。

4.2 先進電力信息通信技術展望

先進的信息技術是支撐新型電力系統泛在互聯、高度智能和信息物理深入融合的關鍵基礎之一。5G 和物聯網技術在電力系統中的應用業已證明，先進的電力信息通信技術作為新質生產力，能為電力系統建設規劃、調度檢修、運行控制等方面帶來信息化的多重優勢，在提升效率的同時增強系統安全性。隨著商業航天的日漸成熟，衛星互聯網的建設發展有力推動著星地融合網絡的形成和應用，為新型電力系統實時數據處理、遠程調度控制、高效能源管理、電力應急響應和電力數據安全傳輸等需求提供新的動力，為AI 大模型、量子計算、云邊協同等技術提供電力系統應用的通信保障，為虛擬現實（virtual reality，VR）、增強現實（augmented reality，AR）等技術在電力系統運維中的應用提供基礎，從整體上實現對系統運行狀態的高度感知和智能預測，最終實現大幅提升電網穩定性、安全性、可靠性和靈活性的目標。

建設高速泛在、天地一體、云網融合、綠色低碳、安全可控的新型電力系統通信體系是提高資源利用效率、促進經濟社會數字化、智能化轉型的重要支撐。在以通導遙融合的衛星互聯網為代表的先進電力信息通信技術的支持下，新型電力系統硬件裝備和控制指令能夠實現更加精準和高效的配合，不僅為用戶提供高效、可靠的電力服務，也為實現經濟社會的可持續發展提供強大支持。

5 高性能計算與AI 技術

本專輯中，文獻［18-20］從基礎通用方法入手，圍繞量子計算技術的電力應用、基于LLM 的AGI技術以及電力FSL 技術開展論述；文獻［21-22］則面向具體電力應用，綜述了圖形-模型-數據融合電網規劃、時序生產模擬技術研究進展。

5.1 量子計算在電網優化決策中的應用

在基礎算法方面，文獻［18］指出，量子計算是一種利用量子態的屬性執行運算過程的新興技術，量子優化算法利用量子計算機對量子比特進行操控，以量子演化的方式進行尋優，在某些情況下能夠執行經典計算機無法完成的任務。因此，文獻［18］從量子計算賦能的可行性、量子框架下的優化問題建模、基于量子近似優化算法（quantum approximate optimization algorithm，QAOA）的決策優化技術、電力-量子計算融合等方面對量子計算技術在新型電力系統決策優化中的應用進行了綜述和展望。

利用量子計算技術求解新型電力系統優化決策問題，既有優勢，也存在局限性。量子計算的技術優勢在于其與新型電力系統混合整數規劃問題的求解難點高度契合。得益于量子比特具有的“狀態疊加”屬性，一個N量子比特的系統對量子態的一次操作可等效于對2N個經典比特的同時計算。因此，其在效率上具有顯著的優越性。由于噪聲的不可避免，求解規模的增加意味著整個量子系統可靠性的降低，一旦出現一個量子演化失敗的情況，前期的迭代結果將全部作廢，量子計算機將要重新執行計算過程。同時，量子演化的執行需要具備相當苛刻的環境條件。因此，目前的量子計算機需要在極低的溫度下運行，也需要具備精密的隔離和控制條件，導致量子計算的普及程度遠遠低于經典計算。文獻［18］還分析了量子計算技術的應用現狀，給出了量子計算的求解框架。

把新型電力系統的混合整數規劃問題轉換為伊辛模型，是實現量子計算的核心環節。在構建伊辛模型時，首先，需要基于拉格朗日乘子法等方法，把原問題的約束條件轉化為目標函數；然后，把連續變量離散化；最后，把目標函數變形為伊辛模型能量函數。QAQA 是量子-經典混合優化的一種代表性方法，已在電力系統中進行了探索性研究，結合了量子計算和經典計算的優勢:量子計算機迭代進行量子態的制備、變換和測量，通過量子門電路實現量子系統哈密頓量演化，使量子比特快速演化至全局最優解對應的量子態；經典計算機則對量子門電路的參數逐步進行優化，完成能量函數的計算以及收斂性的判別，若滿足收斂條件，則可認為算法已經找到一個誤差允許范圍內的近似最優解。

量子計算機以及相關量子計算技術已經在理論中被證明其在求解新型電力系統特定的決策優化問題時具有一定的優越性。為了使其表現出超越所有經典計算機的計算能力，仍然需要通過發展硬件以強化算力性能，升級框架以鞏固算法優勢，優化技術以提高計算精度，以及制定行業規劃以加速技術革新。

5.2 基于LLM 的電力AGI 技術

文獻［19］指出，LLM 是一種利用大規模文本語料進行預訓練與微調的深度學習語言模型，能夠理解和生成與人類語言相似的表達，為AGI 技術的發展奠定了基礎。在介紹LLM 原理、神經網絡結構及智能水平的基礎上，文獻［19］探索了基于LLM 構建的AGI 技術在電力系統中的潛在應用，討論了LLM可為電力系統研究和工程應用帶來的發展和挑戰，并展望以LLM 為基礎的電力系統AGI 理論體系和實現技術的發展前景。

LLM 在新型電力系統中具有巨大的應用潛力，應用場景包括但不限于電力系統負荷預測與發電出力預測、電力系統規劃、電力系統運行、電力系統故障診斷與系統恢復以及電力市場等領域。在電力系統負荷與發電出力預測方面，LLM 可以在用電行為理解和用戶畫像繪制的基礎上，開展負荷預測和間歇性電源出力預測；在電力系統規劃方面，LLM 可以實現對多種不確定性因素的模擬、生成差異化的未來典型場景，進而優化電力系統的規劃方案；在電力系統運行調度方面，LLM 可以從調度員調度數據中提取調度經驗、建立調度模型、快速評估調度決策、生成規范化的業務操作票、形成可視化的態勢感知展示結果；在電力系統故障診斷與系統恢復方面，LLM 可以利用其泛化性優勢診斷設備和系統故障，輔助調度員恢復輸電和配電系統；在電力市場方面，LLM 可以構建更加精確的市場模型、制定應對復雜環境的市場決策、輔助制定更合理的市場機制。

文獻［19］還總結了基于LLM 構建電力AGI 所面臨的挑戰，包括數據管理、可解釋性與可靠性、信息安全與隱私保護等，為實現電力AGI 的方法和建議提供了初步的研究思路。

5.3 FSL 技術的電力應用

樣本數量和質量是影響AI 應用水平的重要因素，也是電力AI 發展中面臨的現實問題。文獻［22］指出，樣本不足問題會嚴重影響數據驅動范式的最終效果，是否擁有從少量樣本中學習和概括的能力，是現行弱AI 和人類智能（強AI）的分界點。

遷移學習（transfer learning，TL）是FSL 技術的重要工具，通過遷移源域知識來提高在目標域上學習的最終表現。TL 技術在FSL 體系中的數據、特征、模型3 個層面均有體現。在數據層面，基于樣本遷移從其他輔助樣本中獲取數據，或基于生成模型生成與原數據分布相似的新數據，通過數據增強提升了數力。在特征層面，通過最小化源域與目標域數據特征差異得到兩域的公共可遷移特征空間，在公共特征空間內訓練的模型可以跨域測試，降低了特征偏移，主要有遷移成分分析、基于量度的網絡模型、對抗遷移學習模型等。在模型層面，基于模型微調的遷移學習通常利用神經網絡提取電力數據特征，通過優化網絡層數、神經元個數、凍結層個數提升模型特征提取能力與遷移能力。

FSL 技術已在場景生成、故障診斷、功率預測、暫態穩定評估等多個新型電力系統領域開展了應用，文獻［22］從數據、特征、模型3 個層面依次分析了其技術難點。在數據層面，如何確定合適的波動程度，實現生成數據相似性與波動性的平衡是FSL技術尚未解決的問題；在特征層面，為了通過特征遷移建立源域與目標域的公共特征空間，實現基于小樣本的感知與預測，需要生成與目標域具有一定相似性的輔助樣本，但在實際工程中難以同時提供滿足上述要求的樣本；在模型層面，模型參數調整缺乏科學理論的指導體系和系統性的尋優策略，需要人工篩選方案。

5.4 支撐電網規劃的圖形-模型-數據融合關鍵技術

電網規劃技術的重大發展均伴隨著圖形、數據、模型的突破。文獻［20］指出，配電網規劃業務的本質內容可理解為:圖形繪制、模型計算和數據分析，其中，“圖”可以理解為“圖拓撲”“圖像”，主要功能是多維度、直觀、豐富地展示配電網信息；“?！笔请娏ο到y圖元模型、可計算模型、優化模型，其主要功能是將關鍵信息進行提煉并傳遞給機器；“數”指多源異構的數據，其主要功能是驅動模型計算和圖形展示。三者之間相互依賴、相互補充，完成兩兩之間的融合貫通是實現配電網規劃圖形-模型-數據融合的基礎條件。

文獻［20］從“圖形-模型融合”“模型-數據融合”“圖形-數據融合”和平臺開發這4 個方面詳細闡述了圖形-模型-數據深度融合技術。圖形和模型的有機融合，有望實現圖形到模型的自動生成，也可實現基于模型自動識別圖形中的關鍵結構:借助計算機視覺識別技術，可以部分取代人工并智能識別多源圖紙；運用統一建模語言，實現解析后元件的計算機自動建模。模型和數據的有機融合，能夠實現知識驅動的智能決策，例如繪制配電網負荷畫像、預測配電網中長期負荷、輔助決策配電網規劃方案等。圖形和數據的有機融合是在多模態數據融合的基礎上，實現圖形和數據的時空融合，將數據的變化直觀地呈現在圖形上，實現圖形和數據的聯動，便于規劃人員更清晰直觀地了解配電網全貌。在此基礎上，通過開發圖形-模型-數據融合新型配電網規劃數字化決策系統，以算法為核心，將圖形-模型-數據三者進行相互融合。

“以人為主，機器為輔”向“以機為主-人機協同”轉化將是配電網智能化規劃運行必然的發展趨勢，配電網圖形-模型-數據融合技術為新型配電網數字化規劃建設提供了有效的數據透鏡。文獻［20］從明確需求、生成方案和實施校核3 個方面對未來的配電網規劃形態進行了展望，主要包括:規劃需求的智能化形成技術、規劃方案的自適應化生成技術、實施方案的自動化調整技術以及簡易化的人機協同技術等。

5.5 時序生產模擬應用與求解技術

生產模擬被廣泛用于電力電量平衡分析，模擬發電調度過程，測算系統運行指標，為后續的電網規劃布局、運行方式安排等提供依據。文獻［21］指出，時序生產模擬技術基于負荷/新能源時序曲線，在精細時間分辨率下開展長時電力電量平衡模擬，能夠相對真實地重構系統調度過程，展示電力系統運行細節。相較于隨機生產模擬，該方法的可拓展性更強，能夠適應更多要素參與平衡下的分析工作，已逐漸成為工業界與學界普遍采用的研究范式。時序生產模擬主要由輸入參數、模型與求解、計算結果與運行指標這3 個模塊組成。

時序生產模擬技術在新型電力系統的不同發展階段均能發揮重要作用，文獻［21］從電力電量平衡測算、“雙碳”措施量化分析、未來電力系統形態與演化路徑3 個方面進行了綜述。在電力電量平衡測算方面，通過對電力系統進行長時間尺度下的平衡仿真，定量測算系統的運行成本、燃料消耗、新能源消納效果、污染排放等，實現對于系統運行的評估；在“雙碳”措施量化分析方面，時序生產模擬能定量評估源、網、荷、儲、調度運行等各類措施的實施效果，量化評估各措施的貢獻度；在未來電力系統形態與演化路徑方面，時序生產模擬技術在開展電力電量平衡與運行方式分析、轉型路徑優化等研究方面，均提供重要支撐。

時序生產模擬面臨直接求解耗時巨大的挑戰，需要發展適用于時序生產模擬的求解技術，在犧牲較小計算精度的前提下大幅度降低計算代價。文獻［21］從時間維度、機組維度和模型維度對提高時序生產模擬計算效率的技術進行了綜述，同時，指出不同的求解技術加速時序生產模擬計算時，做出了不同的取舍、簡化，導致具有不同的應用局限，需要針對具體問題選擇合適的求解技術。此外，為了適應新型電力系統建設推進過程中的各種變化，需要進一步在以下方面發展時序生產模擬技術:全品類、高分辨率、多場景能源數據表征技術，面向更廣泛應用需求的時序生產模擬模型構建技術和面向特定應用與普適應用需求的求解技術等。

5.6 高性能計算與AI 技術展望

高性能計算與AI 技術是新型電力系統數字化轉型和賦能的關鍵支撐技術，其與新型電力系統及業務的深度融合應用具有重要的理論研究意義與工程實踐價值。尤其是以下技術發展方向值得關注和思考:

1）賦能技術的適配性與通用性

高性能計算與AI 技術已經在多個領域得到了不同程度的應用，但由于學科差異，很多技術與技巧無法直接移植并應用至能源電力行業。因此，需要對其進行適配化改造，形成面向新型電力系統的專用技術。一方面，高性能計算與AI 技術需要個性化的框架配置和模型訓練，以滿足新型電力系統中多樣化的應用場景需求；另一方面，通過挖掘不同應用場景的共性，凝練高性能計算與AI 技術的賦能機理與本征需求，形成面向新型電力系統的通用計算技術，是實現技術深度應用的重要環節。

2）知識/數據的一致性與互補性

在能源電力行業，AI 技術的模型在可解釋性和泛化能力上仍然存在局限性，究其原因，是傳統數據驅動方法難以準確挖掘新型電力系統復雜的內在特性。因此，將知識驅動和數據驅動方法相結合是一種有效的途徑。一方面，在模型的構建、訓練和決策過程中，加入電力系統領域的專家知識和規則，有助于改善AI 模型的泛化能力；另一方面，通過在數據中學習潛在的模式和關系，可提升模型對復雜系統的表達能力。

3）計算載體的泛在性與協同性

受限于高性能計算技術對硬件水平的要求，實際應用中難以在單一計算載體上執行全部運算。因此，通過引入云-邊協同、多載體并行的計算模式，能夠彌補單一計算載體無法完成新型電力系統復雜計算任務的缺陷。一方面，在復雜多變場景下實現計算任務的靈活配置和動態部署，可實現分布式計算資源的最優化利用；另一方面，在多個計算載體之間構建合理的交互與配合規則，可保證高性能計算技術在大規模問題上的運算效率。

6 數字化轉型中的安全技術

隨著先進數字技術、通信技術和互聯網技術的發展，信息域與物理域的深度融合使新型電力系統更加復雜，難以將信息側安全風險隔離于物理系統之外，需要高度重視新型電力系統數字化轉型過程中的安全問題。本專輯中，文獻［11-13］分別圍繞信息物理多重攻擊下配電網狀態估計技術、數字化新型電力系統攻擊與防御方法、數據跨域流通泛安全邊界防護技術開展論述。

6.1 信息物理多重攻擊下配電網狀態估計技術

文獻［11］指出，狀態估計是配電網態勢感知理論體系的關鍵技術，為在有限量測條件下連續、準確地感知系統運行狀態和趨勢提供了可能，可為運行和調控決策提供依據。然而，信息系統的高度集成以及高級量測體系的廣泛部署在實現對配電網高清晰可觀、高密度可控的同時，也加劇了配電網狀態估計過程遭受網絡攻擊等問題的風險，甚至會影響配電網運行狀態的精準感知，從而降低系統供電可靠性。對此，文獻［11］構建了面向信息物理系統（cyber-physical system，CPS）的配電網狀態估計技術框架，梳理了國內外的研究現狀，并總結了該領域的關鍵問題。

在CPS 視角下，配電網CPS 的攻擊可按其目標分為信息網絡攻擊與物理系統攻擊2 類，文獻［11］按照配電網系統可測、狀態評估與安全估計3 個層面，歸納提出了面向CPS 的配電網狀態估計關鍵技術架構，從源荷耦合特性刻畫、檢測惡意數據攻擊、量化信息物理多重攻擊引發的系統安全風險等角度分析了該領域的技術瓶頸，從考慮網絡攻擊的配電網偽量測建模與分析、配電網虛假數據注入攻擊分析與防御、配電網CPS 安全風險分析與可靠性評估綜述了該領域的研究現狀。

隨著新型電力系統數字化進程的不斷推進，復雜多變的攻擊類型增加了配電網CPS 安全防御的難度，CPS 視角下配電網狀態估計需要考慮更多的模型不確定性、策略時空復雜性。為此，需要重點關注配電網狀態估計受分布式信息物理多重攻擊及其綜合防御方法，彌補當前配電網狀態估計在集中式、單一網絡攻擊與防御方法方面存在的不足；需要設計有效合理的資源防御對策以保護配電網量測系統免受虛假數據注入攻擊，根據系統運行可靠性與安全性要求決定保護哪些關鍵量測裝置，以及在這些量測裝置上部署多少防御資源從而確保系統運行的經濟性；需要開展考慮不良量測重構的配電網安全狀態估計研究，面對差異化運行場景，提升攻擊破壞后的量測信息自修復能力。

6.2 數字化新型電力系統攻擊與防御方法

文獻［12］指出，依賴于計算機系統、控制軟件和通信技術的新型電力系統中，數字技術所存在的安全隱患使得新型電力系統極易受到網絡攻擊。論文從數據攻擊、網絡攻擊和物理攻擊3 個方面介紹了數字化轉型下的新型電力系統攻擊模式。在數據攻擊方面，包括虛假數據注入攻擊、數據重放攻擊、中間人攻擊等模式；在網絡攻擊方面，包括針對新型電力系統網絡終端的時間同步攻擊，以及針對網絡傳輸層的拒絕服務攻擊等模式；在物理攻擊方面，包括采取暴力手段對其物理層設備進行破壞癱瘓、共振攻擊等模式。

根據攻擊事件周期性演化的全過程，文獻［12］將新型電力系統的安全檢測和防御方法分為攻擊前、攻擊中和攻擊后3 種。攻擊前安全防御策略是利用安全訪問與可信接入技術制定防御策略、配置防御資源，通過身份認證、安全加密實現對潛在的攻擊的提前有效阻隔；攻擊中安全防御策略是采用多級安全防線防御方法，利用應用入侵檢測辨識與防御技術、基于密鑰的數據安全防護技術，降低各種攻擊的危害，保證電力系統的運行穩定；攻擊后校正恢復通過取證分析和回溯加固、更新病毒庫或攻擊行為樣本庫做安全免疫，實現安全防御升級。

6.3 數據跨域流通泛安全邊界防護技術

文獻［13］指出，數據流通環節天然伴隨著數據安全與網絡安全的強耦合性、數據共享與隱私保護日益凸顯的矛盾性、內外部環境的日漸嚴峻性，其安全防護難度在數據的全生命周期中最為突出。進而，從新型電力系統數據流類型、電力數據流通特性和數據流通安全防護需求3 個方面，闡釋了新型電力系統數據流通防護形勢，提出網絡安全與數據安全的邊界有待得到重塑，首要應當保障網絡平面的數據管控能力，避免數據責任范圍與安全能力范圍相脫離。

在CPU 算力增速低于流通數據量增速且差距持續增大的局面下，專用數據處理器（data processing unit，DPU）憑借其“軟件定義+硬件加速”的設計特性與高性能、可編程、低成本優勢，賦能電力數據流通安全。文獻［13］從DPU 可編程安全能力、DPU 賦能的電力數據流通泛安全邊界承載架構、DPU 賦能的泛安全邊界防護技術體系、DPU 賦能的數據跨域流通協同安全防護應用4 個角度，綜述了可編程數據平面技術在電力通信領域的應用情況，圍繞DPU 的信息安全基礎設施可編程化改造可以優化安全防護技術承載能力，進一步為在網安全防護、縱深防御、協同聯動防御、云/霧/邊分布式防護、AI 防御等安全模式提供良好環境。

文獻［13］提出，DPU 在電力場景下的部署配置應遵循“以點帶面、先內后外”的部署原則，與現有技術體系的優劣勢相互協調。按照電力通信網絡的不同層次，將DPU 潛在部署場景劃分為邊緣側、電力內網（電力骨干通信網）、云側以及內外網邊界4 個部分，建議部署工作總體按照云服務設施、邊緣設施、內外網邊界設施、電力內網通信設施的優先級順序協同推進，逐步針對電力信息內網進行在網化架構升級，開通云、邊之間的彈性可編程網絡能力，形成云、網、邊泛在化安全邊界防護體系。

6.4 數字化轉型中的安全技術展望

針對數字化轉型中安全技術的發展，從態勢感知、可信控制、安全評估3 個方面展望新型電力系統數字化轉型中亟須解決的理論與關鍵技術挑戰，推動電力系統核心業務與安全技術的深度融合。

1）市場環境下多主體的狀態估計問題

現有信息物理攻擊視角下的狀態估計，是針對利用傳統狀態估計方法的漏洞惡意數據注入帶來的錯誤態勢感知，引申出一系列的檢測和防御措施。在市場環境下，隨著微電網、虛擬電廠、智慧園區等一系列新運營主體的出現，配用電系統中呈現出多主體林立、感知控制邊界復雜的狀況，受資產分解、隱私因素等約束影響，配電網運營商不僅要感知自有資產的運行狀態和趨勢，還需要準確分析判斷鄰接交互主體的等值化運行狀態，需要引入全新的多主體狀態評估方法，為新型電力系統的安全運行提供態勢感知基礎。

2）海量分布式資源的可信控制問題

隨著海量的分布式電源、儲能系統、電動汽車、柔性負荷等分布式控制對象廣泛接入配用電系統。這些控制對象分散在不同位置，呈現出容量小、數量多、分布廣的特點。在針對海量分布式資源的協同控制中，一方面，會受通信傳輸能力、傳輸距離以及網絡帶寬等影響；另一方面，會存在數據注入、網絡攻擊等外部安全隱患。受分布式資源資產歸屬因素的影響，很難將所有受控對象都納入傳統電力系統Ⅰ區的控制范疇，亟須引入具有可信性、魯棒性、可追溯的安全控制模式，實現對海量分布式資源的集群化控制，支撐新型電力系統安全穩定運行。

3）信息物理社會融合的安全評估問題

文獻［23］從能源與電力轉型的本質特征出發，提出了基于能源的信息物理社會系統（cyberphysical-social system in energy，CPSSE）的概念，為融合信息、物理、社會元素，研究跨領域多學科的能源轉型問題提供了分析框架?，F有電網安全評估技術主要從信息要素對物理系統的影響出發，考慮數據傳輸質量和網絡信息安全對電網安全的影響。數字化轉型場景下，伴隨海量數據的跨域流通，電網中信息、物理、社會因素交互耦合不斷加深，需要進一步考慮用戶用能習慣、企業生產需求、車網互動特性等社會要素的影響，從感知層面挖掘用戶社會屬性，運用多維數據指導電網安全調控，提出融合信息、物理、社會交互耦合作用的電網安全評估方法，拓展新型電力系統的安全評估的內涵。

7 結語

數字化技術已成為新型電力系統發展的重要驅動力。然而，數字技術的多樣性與電力系統的復雜性決定了其相互融合過程是一項復雜的系統性工程，由此形成了新型電力系統數字化技術的廣闊領域。本專輯力求在架構上覆蓋新型電力系統的云-管-邊-端技術體系，在應用上擷取狀態估計、運行分析、調度決策、安全防護等領域，從而兼顧專輯的完整性和論文內容的技術深度，為后續更加豐富的技術研究提供思路借鑒。

最后，衷心感謝廣大科研工作者對本專輯的關注，感謝各位審稿專家的辛勤勞動。希望能夠借助本次專輯，與廣大科研工作者共同研討新型電力系統領域最新進展和發展方向，以期在相關領域涌現出更多的原創性成果，為中國新型電力系統的數字化發展作出更大貢獻。