​创刊60周年纪念专辑 | 郭剑波院士 等：大电网调控人机混合增强智能：概念内涵、应用框架、关键技术以及系统验证

随着大规模新能源接入以及电网的不断建设和升级，系统的规模和运行方式的复杂性达到前所未有的程度，使得大电网不确定性、开放性、脆弱性等典型特征凸显，电网调控将面临运行方式高维化、计算分析海量化、安全稳定失配风险加剧的严峻挑战，现有的基于模型的机理分析方法难以适应新形势下的复杂非线性电力系统所面临的上述挑战。

近年来，以深度神经网络为代表的新一代人工智能技术的发展引起了电力专家学者广泛关注和浓厚的兴趣，将深度学习技术引入电力领域已经成为新型电力系统技术研究的重要方向。人工智能技术在电网调控应用研究广泛，但是实际应用过程中，由于电网不确定性、开放性和脆弱性造成的模型可信性和可解释性等问题，使得单纯的人工智能技术应用于电网调控领域难以满足安全可靠应用的需求。为了解决上述问题，需要引入人类的监督与互动，融合调控人员的智能与机器智能，实现人机智能的混合增强，解决电网调控实际应用场景中存在的不确定性、脆弱性和开放性等难题，进一步提升电网调控运行能力。因此，针对大电网调控人机混合增强智能的概念内涵、应用框架、关键技术以及工程应用开展可行性的研究，具有重要的意义。

目前，人工智能技术在电网调控中的应用主要集中于算法和模型在不同业务场景下适配性应用分析的研究，然而在实际应用过程中，主要应用于负荷预测、故障识别等特定且局限的业务场景中，执行较为简单的拟合及判别任务。面对复杂电力系统调控的推理、决策及优化任务，单纯的人工智能模型应用对于安全性较高需求的电力系统仍面临着可信性和可解释性等问题，成为制约人工智能技术应用发展的瓶颈。

本文从混合增强智能的基本概念和内涵出发，分析总结混合增强智能在不同领域的应用发展状况，从人工智能和电网调控业务维度提出人在回路的混合增强智能技术框架和人机交互的原则。在此基础上，探讨分析电网调控人机混合智能的融合建模、协同互动、双向学习、趋优进化、应用验证所涉及的关键技术，并研发大电网调控人机混合紧急控制决策支持验证系统，用于省级规模电网的热稳调整、频率控制等多种电网调控场景应用验证，为人机混合增强智能技术在电网调控领域的应用提供参考和借鉴，以期推动和丰富混合智能技术在电力系统的应用方面的基础理论与关键技术的发展。

（1）大电网人机混合增强智能概念和内涵。

目前国内外对人机混合增强智能的概念尚未达成统一明确的定义。从电力混合增强智能研究认知的角度，本文中将人机混合增强智能理解为一种以性能提升为目标导向的智能形态，是将人类智能和机器智能在安全有效的人机交互原则下，在数据-知识层面上进行有机融合，通过基于多模态交互的人机相互协作、相互增强的方式，以实现更高效、更智能的任务处理和问题解决能力。

人机混合增强智能的主要内涵特征包括以下2个方面：

1）融合互补，各取所长。人机混合增强智能系统包括机器智能和人脑智能两个重要的载体，其拥有各自的特点。机器智能凭借着超强的计算能力具有高维状态智能感知和快速决策的能力，而人脑智能拥有归纳总结和逻辑演绎能力，尤其是对于真实世界环境的理解、非完整信息的处理以及复杂时空关联推理处理方面是目前人工智能无法比拟的。面向复杂且庞大的电网系统，单纯依靠人脑智能或机器智能进行调控，无法应对电力系统的不确定性、脆弱性及开放性的挑战。将人脑智能的感知、认知能力和对非常规运行状态的推理和判断能力，与机器智能强大的计算和存储能力相结合，可以实现人脑与机器智能的混合增强。

2）协同交互，相互增强。协同交互是人机混合智能增强的关键环节，通过有效的人机交互才能实现机器智能在数据-知识的闭环，提升人的认知以及机器智能持续趋优的能力，解决机器智能应用于不确定性、开放性、脆弱性条件下的场景应用需求。当机器智能应用于对于安全可靠性具有较高要求的领域，如自动驾驶、电力系统等，需要引入人的监督和互动作为智能系统计算回路的重要环节，一方面，高效利用人的知识信息，提高机器智能训练效率和准确性，避免由于机器智能的局限性带来的决策风险和系统失控等问题。另一方面，充分发挥机器智能的主动性，降低人的劳动强度，提升人机协作任务的效率。

（2）电网调控人机混合增强智能应用框架。

电网调控人机混合增强智能应用框架主要涉及如何在电网调控应用的框架以及人机混合交互的原则。该文结合人工智能技术特点以及电网调控业务需求，分别从各自的维度构建了大电网调控人机混合增强智能应用技术框架，并给出了电网调控人机混合增强智能设计目标和原则，通过充分发挥人和机智能的融合，实现人机混合增强智能下的电网调控的智能分析和控制。人机混合增强智能应用基本框架如图1所示。该框架针对目前人工智能应用与电网调控业务的流程，给出了机器学习模块各部分功能以及人机交互的内容，其中虚线交互部分为人在上述框架中各个环节的发挥的作用，包括反馈和决策等，而实线部分为机器所从事的工作，如结果信息展示以及自动请求等。

图1  人机混合增强智能应用基本框架

从电网调度控制的时间尺度和结构层次来看，该文将电网调度运行控制过程分为电网自动保护控制和人机联合决策的内外两个控制环路。人机混合增强智能的电网调控功能技术框架如图2所示。电网调控系统中保护控制环路利用电网实时运行信息，实现电网的保护和自动发电控制、自动电压控制的自动化执行，与电网形成一个快速的闭环控制系统。上述计算和执行的过程中，调控人员参与度有限，更多的依靠系统的自动化和智能化。人机联合决策环路是人(调控人员)和机(电网调度控制系统)共同参与的环节，其涉及到了人机之间的交互协作，是将人工智能技术应用于该环路下实现人机混合增强智能的关键环节，其构成了电网调控的人机混合增强系统。该系统是在原有调控系统结构和功能方面进行升级叠加，系统架构中增加了电网数字孪生系统和AI智能系统。

图2  人机混合增强智能的电网调控功能技术框架

（3）大电网调控人机混合增强智能关键技术。

电网调控人机混合增强智能离不开调控人员和机器系统两个重要的载体的交互和协作。该文围绕着大电网调控人机混合增强智能建模技术、人机混合多智能体协同框架与交互机制技术、大电网调控人在回路混合增强学习技术、人在回路永续发展性AI评估与进化技术以及大电网调控人机混合紧急控制决策支持技术开展相关研究，着重讨论电网调控人机混合智能的融合建模、协同互动、双向学习、趋优进化，以及应用验证关键技术路线和成效，以期通过人机交互协同，显著提升人工智能技术在电网调控业务的应用能力。

（4）大电网调控人机混合紧急控制决策支持验证系统。

1）系统架构和功能。

大电网调控人机混合紧急控制决策支持验证系统是利用电网仿真技术，构建支持省级电网规模的验证系统和标准测试案例，实现电网调控智能感知和决策场景下的技术应用验证。大电网调控人机混合紧急控制决策支持验证系统由硬件和软件构成，其架构如图3所示。该系统采用电力系统分析综合程序PSASP和Python搭建系统数据生成、训练和应用的环境，利用Neo4j图数据库对知识图谱进行存储管理。基础硬件方面，除了服务器、储存设备以及网络设备之外，还采用语音系统以及眼动仪作为人机交互的设备。基于上述系统架构，该验证系统集成了智能建模引擎、智联网软件引擎、人机协同双向学习引擎、混合智能评估进化引擎四大模块，涉及电网数据管理、多模态人机交互以及热稳调控、潮流调整、频率紧急控制多个应用场景，支持独立省级电网紧急控制决策验证。各引擎之间交互内容和功能的展示图如图4所示。

图3  大电网调控人机混合紧急控制决策支持验证系统架构

图4  验证系统各引擎模块交互及功能示意图

2）场景应用案例。

本文基于建立的脱敏省级规模的电网算例，以电网热稳调控场景为例，利用基于强化学习的智能体，根据电网的状态来调整发电机的出力，使得电网从热稳越限恢复到正常状态。该场景应用主要包含智能体的人机双向学习、趋优进化和人机决策3部分内容，通过人机协同的方式保证了智能体决策的持续优化以及可靠性。图5为人机混合热稳调控决策展示界面。训练好的智能体根据电网实时状态轨迹特征，在线识别电网运行工况，自适应启动相应智能分析。

图5  人机混合热稳调控展示图