基于平行CPSS结构的智慧能源调度机器人及其知识自动化理论

This project attempts on systematically developing the key theories of “Energy 5.0” based on smart energy robot dispatcher RoboEC, in which the theoretical and application structure of next generation of energy system called CPSS will be thoroughly investigated. In addition, novel high-precision mirror simulation approaches will be developed based on data-driven and self-correction mechanisms, such that an optimal approximation from the mirror system to the physical system can be achieved. Moreover, parallel machine learning and knowledge automation will be comprehensively studied for centralized/decentralized dispatch of future energy power systems, which can effectively achieve a knowledge self-exploration of RoboECs as well as significantly enhance the swarm intelligence. Besides, the convergence property between the coordinated parallel system and real system will be studied in depth, together with the design of global closed-loop CPSS system, so that a highly incorporated and systematic engineering design of energy, information and society can be realized. Lastly, a small-scale experiment project will be used for testing the engineering feasibility of theoretical results with the ambitious aims to make the substantial scientific progress from “Energy 4.0” to “Energy 5.0”.

本项目着眼于能源5.0 前瞻性基础理论研究，重点攻关基于信息-物理-社会融合系统（CPSS）的智慧能源调度机器人RoboEC群体及其知识自动化的关键理论方法：研究面向下一代能源电力系统的平行CPSS理想框架及工程可行框架体系；研发基于数据驱动及自校正引导方法的新型高精度镜像仿真方法，实现镜像系统对真实物理系统的趋优引导；研究面向未来能源电力系统集中/分散调度的平行机器学习方法和知识自动化技术，实现RoboEC群体的知识自我探索和群体智慧水平的自动提升；研究平行系统与真实系统的交互协调收敛数学机理及实现CPSS大闭环的系统化设计方法，获得能源、信息、社会三者的深度融合方法和系统化工程设计方法；研发并完善基于平行CPSS架构的RoboEC研究平台，将所研发的RoboEC投入到小规模实际工程运行测试，力争在 “能源4.0”到“能源5.0”的技术发展之路上先行一步。

在能源变革新形势下，电网调度运行面临的挑战愈发严峻。海量新能源和柔性负荷渗透率不断增加，电网运行方式的不确定性日益增加；“源-网-荷-储”协同运行导致各层级电网调度对象和数量呈指数级增加，调度人员实时决策压力剧增；电力市场下多方主体利益博弈显著加剧电网运行的不确定性，电力系统最优调度决策的复杂度急剧增加。在此背景下，调度自动化对智能调度的需求愈加迫切，本项目立项时拟研究基于智慧能源调度机器人RoboEC的能源5.0关键基础理论和方法，并尝试小规模工程验证。.围绕原项目立项设定的研究内容，研究了面向下一代能源电力系统的平行CPSS系统理想框架及工程可行框架体系。研究了平行人工系统建模方法以及多主体电力市场演化博弈的收敛性，研发电力市场和碳市场出清模型和仿真程序，并搭建平行CPSS系统实验室研究平台。研究集中调度模式下单一智慧能源调度机器人RoboEC的知识自动化流程与并行机器学习方法。研究分散调度模式下智慧能源调度机器人群体RoboECs的知识自动化流程、人工社会建模与并行机器学习方法。研究平行系统与真实系统的交互协调机理，研究RoboECs在CPSS系统大闭环中实现自我博弈和平行学习的理论方法，提出统一时间尺度的深度强化学习智能调度脑，在典型综合能源系统和微电网系统算例进行验证，取得令人振奋的结果。.该项目成果可推广至电网的数字孪生系统开发和建设。以电网的真实数据，构建用于RoboEC平行学习的数字孪生系统，实现区域电网运行数据的全要素接入，基于“知识+数据”驱动的建模技术对电网物理系统和运行场景进行数字化构建，实现孪生系统与物理系统的实时映射；系统搭载基于大数据驱动的运行场景生成算法，为RoboEC平行学习提供丰富样本；构建复杂调控场景的“过去-现在-平行-未来”多时态决策推演模型，为RoboEC平行学习提供与物理系统高度真实的探索环境。实现源网荷储联合优化运行，提升电网的新能源消纳能力和电网安全稳定性。项目提出的CPSS体系架构已应用于南方电网和国家电网重点科技示范工程项目，在东莞松山湖和河南兰考两个平行系统/数字孪生示范工程项目已应用。.该项目获得省部级科技奖励4项，发表/录用论文58篇，其中，SCI一区收录20篇、ESI高被引2篇，F5000中国精品论文1篇；发明专利授权5项，出版专著1部。项目负责人获批广东省珠江学者。成果超过原申请书计划，达到结题要求。