統計數據顯示，山東是中國光伏第一省，光伏總裝機容量和新增量雙雙排名全國第一。而德州光伏又位居山東前列，素有“中國太陽城”之稱，光伏發電高峰期占當地電網負荷一半以上，其中主力是分布式光伏。所謂分布式光伏，通俗來說，就是在屋頂安裝光伏發電，既能自用，多的還能賣給電網，優點突出，但也存在較大的波動性和隨機性，其快速增長導致電網負荷預測準確率持續下降，影響電力調度。

 

山東德州的分布式光伏

 

為此，國網德州供電公司與阿里云、阿里達摩院合作，在電力調度中引入人工智能，研發出高精度電網負荷預測算法模型，2021年10月通過概念驗證，隨后進行大規模推廣。目前，新模型覆蓋德州近60條220千伏母線，運行半年來預測準確率整體達98%，已達到專家級別，超過96%的考核標準。尤其是國慶、春節、寒潮等負荷波動較大的情況下，AI展現出比人工更高的準確率。

 

國慶假期AI模型預測更接近真實值

 

德州電力調度人員介紹說，母線是電力配送的樞紐，母線負荷預測是電力調度的基礎。傳統母線負荷預測靠人工經驗，工作量大，操作時間緊迫，而AI介入后，能將預測耗時從之前的1個多小時縮短為幾分鐘，調度人員還有充足時間進行檢查和校準，讓感知力更強、預測更準確，從而促進了電力現貨市場出清，有效支撐大電網安全和新能源電力消納。

 

德州電力調度中心

 

“隨著新型電力系統建設加速，電網負荷預測等調度技術支撐體系亟需轉型升級，由傳統的人工經驗走向高水平的智能化。”項目專家介紹，此次投入使用的高精度負荷預測模型基于自研AI算法，融合氣象預報、負荷轉供、大用戶用電計劃、節假日等多源異構的海量數據進行聯合建模，解決了大量新能源并網造成的負荷預測準確率下滑的問題。值得一提的是，該模型還采用了達摩院的可解釋AI算法，打開了“算法黑箱”，調度人員能夠更好理解AI預測的結果。

 

達摩院決策智能實驗室負責人印臥濤表示：“新能源電力不僅要發出來，更要用起來，這就需要一張更加智能、更為彈性的電網。”據了解，達摩院聯手阿里云重點布局綠色能源AI，通過結合人工智能和云計算技術，助力構建新型電力系統。