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平行智能與智慧能源：全面融合人因的社會(huì)能源技術(shù)
發(fā)布時(shí)間：2019-07-11 15:37:27
中國能源發(fā)展轉(zhuǎn)型，風(fēng)電、光伏等可再生能源滲透率提高，使得電力系統(tǒng)日益復(fù)雜并帶來一系列挑戰(zhàn)。基于能源5.0的思想設(shè)計(jì)了融合人因的電力系統(tǒng)全管控理念，結(jié)合電力生產(chǎn)、傳輸和供應(yīng)3個(gè)環(huán)節(jié)的特點(diǎn)，運(yùn)用平行感知與虛擬人工系統(tǒng)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)發(fā)電環(huán)節(jié)的智能協(xié)調(diào)，運(yùn)用語音識(shí)別和語義解析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電環(huán)節(jié)的自動(dòng)調(diào)配和輔助決策，運(yùn)用社會(huì)能源和平行智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)配電環(huán)節(jié)的優(yōu)化與交互。通過對(duì)于上述幾個(gè)環(huán)節(jié)的探討和研究，最終實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)人機(jī)交互、自學(xué)習(xí)能力，對(duì)電網(wǎng)日常操作和故障處理的輔助決策和判斷。
【摘要】中國能源發(fā)展轉(zhuǎn)型，風(fēng)電、光伏等可再生能源滲透率提高，使得電力系統(tǒng)日益復(fù)雜并帶來一系列挑戰(zhàn)。基于能源5.0的思想設(shè)計(jì)了融合人因的電力系統(tǒng)全管控理念，結(jié)合電力生產(chǎn)、傳輸和供應(yīng)3個(gè)環(huán)節(jié)的特點(diǎn)，運(yùn)用平行感知與虛擬人工系統(tǒng)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)發(fā)電環(huán)節(jié)的智能協(xié)調(diào)，運(yùn)用語音識(shí)別和語義解析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電環(huán)節(jié)的自動(dòng)調(diào)配和輔助決策，運(yùn)用社會(huì)能源和平行智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)配電環(huán)節(jié)的優(yōu)化與交互。通過對(duì)于上述幾個(gè)環(huán)節(jié)的探討和研究，最終實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)人機(jī)交互、自學(xué)習(xí)能力，對(duì)電網(wǎng)日常操作和故障處理的輔助決策和判斷。
【關(guān)鍵詞】人機(jī)交互；平行智能；虛擬人工系統(tǒng)；輔助決策；發(fā)輸配電；智能發(fā)電；智能電網(wǎng)
引用格式：張俊, 王飛躍, 林潔瑜. 平行智能與智慧能源: 全面融合人因的社會(huì)能源技術(shù)[J].中國電力, 2018, 51(10):26-31.
Parallel Intelligence and Smart Energy:
Social Energy Technology with Human Factors Incorporated
ZHANG Jun， WANG Feiyue，LIN Jieyu
Abstract：With integration of new energy resources and increased user demand for power supply and quality, Chinese power grid faces a series of new challenges. Within the framework of Energy 5.0, this article provides our perspective on social energy technology with human factors fully incorporated. This article discusses the technical framework and application examples in the power supply side, transmission side, distribution side and demand side, specifically, including intelligent power generation coordination using parallel perception and virtual system technology, intelligent auxiliary decision-making for power dispatch using speech recognition and semantic analysis, and demand side management using social energy and parallel intelligence technology. We aim to equip power systems with the capabilities of human-system interaction, artificial intelligence aided auxiliary decision making, self-learning, and demand side management with self-adaptation to volatile renewable energy generation.
Keywords: human-system interaction, parallel intelligence, virtual artificial system, auxiliary decision-making, power transmission and distribution, smart power generation, smart power grid.
0 引言
隨著新能源滲透率的提高，中國電力系統(tǒng)復(fù)雜程度大幅提高、電網(wǎng)運(yùn)行的交互作用和不確定因素的增強(qiáng)、用戶對(duì)電能質(zhì)量（如供電電壓、頻率、可靠性等）的要求越來越高，電力系統(tǒng)的運(yùn)行和管理將面臨一系列嚴(yán)峻的問題與挑戰(zhàn)[1]，諸如棄水棄風(fēng)棄光問題突出、安全穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)增多等問題。利用社會(huì)物理信息系統(tǒng)（cyber-physical-social systems, CPSS）、知識(shí)自動(dòng)化、人機(jī)交互、ACP方法（artificial systems、computational experiments、parallel execution）等全面融入人因的智能技術(shù)，為新一代電力供給側(cè)、電能傳輸和電力需求側(cè)提供了新的發(fā)展思路和技術(shù)路徑。這些技術(shù)對(duì)電力系統(tǒng)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、處理和挖掘，旨在實(shí)現(xiàn)并完善電力系統(tǒng)人機(jī)交互、自學(xué)習(xí)能力；對(duì)電網(wǎng)日常操作和故障處理進(jìn)行輔助決策和判斷，旨在全面提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性。本文結(jié)合能源5.0與新一代人工智能技術(shù)提出全面融合人因的電力管控系統(tǒng)，對(duì)其中的原理、系統(tǒng)構(gòu)架與相關(guān)技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步探討。
1 融合人因的供給側(cè)發(fā)電系統(tǒng)管控
1.1 主要理論基礎(chǔ)
CPSS 強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)空間、物理空間和社會(huì)空間的深層互動(dòng)。網(wǎng)絡(luò)空間和物理空間由物理傳感器網(wǎng)絡(luò)連接, 網(wǎng)絡(luò)空間和社會(huì)空間則由社會(huì)傳感器網(wǎng)絡(luò)連接。通過結(jié)合社會(huì)和物理系統(tǒng)，CPSS 可將人的智能交互納入復(fù)雜的發(fā)電管控制系統(tǒng)[2]。
ACP針對(duì)發(fā)電的實(shí)際系統(tǒng)流程，把復(fù)雜的 CPSS 中虛的內(nèi)容分解成可定量、可計(jì)算、可執(zhí)行的過程[3]，使來自物理、社會(huì)及信息社會(huì)的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)形式化、計(jì)算化、可視化，以在線嵌入和實(shí)時(shí)反饋的方式實(shí)現(xiàn)描述解析、預(yù)測(cè)解析和誘導(dǎo)解析的功能。促使實(shí)際流程趨向人工流程，從而化繁為簡(jiǎn)、減小發(fā)電系統(tǒng)相關(guān)目標(biāo)的不確定性,實(shí)現(xiàn)發(fā)電系統(tǒng)智能管理[4]。
知識(shí)自動(dòng)化系統(tǒng)。采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、多智能體等人工智能技術(shù)，解放人類的智力，實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬人工系統(tǒng)的掌控。在發(fā)電系統(tǒng)中存在的大量物理數(shù)據(jù)、社會(huì)信息，具有較大的不確定性、冗余性、和不一致性，而知識(shí)自動(dòng)化系統(tǒng)可以解放人力、對(duì)海量大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析[4]。
虛實(shí)糾纏系統(tǒng)。創(chuàng)建一個(gè)與真實(shí)物理空間共同存在的虛擬人工空間。人工空間和物理空間通過可定量、可實(shí)施的計(jì)算實(shí)驗(yàn)來共同求解復(fù)雜問題，并通過實(shí)際與人工之間的虛實(shí)互動(dòng)，以平行執(zhí)行的方式對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行有效地控制和管理[5]。
1.2 平臺(tái)架構(gòu)
供給側(cè)發(fā)電系統(tǒng)管控架構(gòu)分為6層，分別為：對(duì)象層、數(shù)據(jù)采集與信息形成層、存儲(chǔ)層、特征抽取及知識(shí)合成層、解析層、平行控制層。其結(jié)構(gòu)功能如圖 1 所示。
（1）對(duì)象層：對(duì)應(yīng)物理能源系統(tǒng)，包括從能源生產(chǎn)到消費(fèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包含人及社會(huì)對(duì)能源系統(tǒng)的影響。（2）數(shù)據(jù)采集與信息形成層：負(fù)責(zé)對(duì)能源對(duì)象的感知及其執(zhí)行，需通過大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算和社會(huì)計(jì)算將大量的技術(shù)、人與社會(huì)因素，轉(zhuǎn)化為有效的數(shù)據(jù)和信息。（3）存儲(chǔ)層：將采集到的數(shù)據(jù)和合成的信息根據(jù)一定的規(guī)則存入生產(chǎn)數(shù)據(jù)、辦公數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)庫中。（4）特征抽取及知識(shí)合成層：采用自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能方法等人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)特征抽取和知識(shí)合成。（5）解析層基于特征抽取及知識(shí)合成層，獲得的知識(shí)和特征，建立虛擬人工系統(tǒng)各環(huán)節(jié)模型和系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)虛擬人工系統(tǒng)的構(gòu)建，完成對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的解析[6]。（6）平行控制層基于虛擬人工系統(tǒng)模型，通過計(jì)算實(shí)驗(yàn)，獲得優(yōu)化控制策略，采用平行執(zhí)行模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬人工系統(tǒng)和實(shí)際系統(tǒng)的同步反饋，可以調(diào)整虛擬人工系統(tǒng)的模型、參數(shù)、運(yùn)行方式，使虛擬人工系統(tǒng)和實(shí)際系統(tǒng)互相跟蹤引導(dǎo)。
圖 1 供給側(cè)管控系統(tǒng)架構(gòu)
Fig.1 Structure of control and management systems for supply side
1.3 火力發(fā)電平行管控案例分析
以火力發(fā)電為例，火力發(fā)電的平行管控主要由鍋爐燃燒虛擬人工系統(tǒng)、機(jī)組協(xié)調(diào)虛擬人工系統(tǒng)和信息架構(gòu)虛擬人工系統(tǒng)構(gòu)成[3]。
虛擬人工鍋爐系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的熱態(tài)實(shí)驗(yàn)而言有著諸多的優(yōu)勢(shì)，它利用平行感知理論，能夠較好的模擬出鍋爐溫度、氣體、煤炭的環(huán)境，需要的人力物力小、獲得信息量大，具有可移植性和可重復(fù)性，且基本上不會(huì)影響到正常的生產(chǎn)。
虛擬人工機(jī)組協(xié)調(diào)系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)挖掘，負(fù)荷曲線等知識(shí)，來實(shí)現(xiàn)虛擬人工協(xié)調(diào)控制。其中，通過平行感知將虛擬人工系統(tǒng)和DCS協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和平行執(zhí)行。虛擬人工信息架構(gòu)系統(tǒng)則是通過主要分成4個(gè)層級(jí)：（1）智能 IT 平臺(tái)，共享、溝通和整合信息；（2）運(yùn)行操作知識(shí)自動(dòng)化，自動(dòng)控制、指揮優(yōu)化和高效協(xié)同；（3）運(yùn)營管理協(xié)同化，通過流程和業(yè)務(wù)高度集成協(xié)同實(shí)現(xiàn)價(jià)值全面最優(yōu)；（4）運(yùn)營決策科學(xué)化，事前科學(xué)預(yù)測(cè)，事中動(dòng)態(tài)改進(jìn)而事后進(jìn)行全面分析。通過這四層級(jí)之間的交互運(yùn)作可實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)個(gè)環(huán)節(jié)機(jī)組的情況，優(yōu)化系統(tǒng)的運(yùn)行方式。
2 融合人因的電力系統(tǒng)調(diào)度管控
2.1 主要理論基礎(chǔ)
基于語音識(shí)別的人機(jī)交互技術(shù)。語音識(shí)別的原理是將人的聲音信號(hào)轉(zhuǎn)化為文字或者指令 [7]；而人機(jī)交互則是研究人和計(jì)算機(jī)相互間影響的技術(shù)。利用精確的語音識(shí)別技術(shù)，能建立起較以往傳統(tǒng)的鍵盤輸入更加靈活、更加智能友好的調(diào)度系統(tǒng)人機(jī)交互模式，大大提高調(diào)度性能。
文本轉(zhuǎn)換技術(shù)。由于測(cè)量、通信技術(shù)的發(fā)展，在電網(wǎng)中產(chǎn)生了海量的大數(shù)據(jù)。而在電力系統(tǒng)中，除了設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)外，還存在著人對(duì)設(shè)備操作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以檢修申請(qǐng)單、調(diào)度日志為代表的文本類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也隨著電網(wǎng)運(yùn)行而飛速增長，大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不僅帶來了存儲(chǔ)問題，還為電網(wǎng)管理、調(diào)用和挖掘這些數(shù)據(jù)帶來了很大難度[8]。因此需要結(jié)合電網(wǎng)文本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)于電力系統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換進(jìn)行深入研究。
知識(shí)自動(dòng)化。知識(shí)型工作的自動(dòng)化，知識(shí)型工作泛指那些需要專門知識(shí)、復(fù)雜分析、細(xì)致判斷及創(chuàng)造性解決問題技巧才能完成的任務(wù)[9]。知識(shí)自動(dòng)化可應(yīng)用于CPSS系統(tǒng)的管控，并廣泛地用于電力系統(tǒng)中，例如，以電力混成控制論為理論基礎(chǔ)，核心為事件驅(qū)動(dòng)控制的智能廣域機(jī)器人 [10]，以及實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)的準(zhǔn)確預(yù)判與發(fā)展過程的全面掌控的基于態(tài)勢(shì)感知和電網(wǎng)運(yùn)行軌跡的自動(dòng)智能調(diào)度體系[11]。
語義解析。運(yùn)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以學(xué)習(xí)與理解一段文本所包含的語義，從而理解句子包含的真實(shí)語義，是自然語言處理的第3個(gè)層次[12]。可用于基于非結(jié)構(gòu)文本大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)信息獲取、挖掘、分析和決策等其他應(yīng)用。
事件抽取。從自由文本中識(shí)別事件的發(fā)生并從事件中抽取各元素的任務(wù)，是信息抽取領(lǐng)域一個(gè)重要分支。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法對(duì)事件進(jìn)行抽取，對(duì)電力系統(tǒng)信息檢索、自動(dòng)問答、輿情分析等領(lǐng)域的研究和應(yīng)用均有很高的價(jià)值。
2.2 技術(shù)路線
技術(shù)路線主要分為語音驅(qū)動(dòng)的人機(jī)交互和調(diào)控業(yè)務(wù)的輔助決策2大部分，如圖 2 所示。
（1）語音驅(qū)動(dòng)的人機(jī)交互。基于語音識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)多電力系統(tǒng)調(diào)度人員與智能電網(wǎng)調(diào)度機(jī)器人雙向交互，對(duì)調(diào)度業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、管理，應(yīng)用知識(shí)自動(dòng)化、語言自動(dòng)化等相應(yīng)的人工智能方法進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，從而為電網(wǎng)運(yùn)行過程提供主動(dòng)語音識(shí)別執(zhí)行、實(shí)時(shí)信息調(diào)閱展示、日常業(yè)務(wù)自動(dòng)處理等功能。（2）調(diào)控業(yè)務(wù)的輔助決策。基于自然語言處理技術(shù)、實(shí)現(xiàn)多維度感知的智能電網(wǎng)調(diào)度機(jī)器人調(diào)控業(yè)務(wù)的輔助決策方法的研究，對(duì)調(diào)控業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，調(diào)控操作及檢修計(jì)劃等文本數(shù)據(jù)進(jìn)行智能解析，從而為電網(wǎng)運(yùn)行過程提供運(yùn)行分析評(píng)估、智能輔助決策等功能。
圖 2 調(diào)度機(jī)器人技術(shù)流程
Fig.2 Technological process of dispatch robot
2.3 調(diào)度機(jī)器人技術(shù)方案
2.3.1基于語音識(shí)別技術(shù)的人機(jī)交互
基于語音識(shí)別的調(diào)度自動(dòng)處理構(gòu)架如圖 3 所示。首先構(gòu)造非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模型，使得電力系統(tǒng)中非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并建立相關(guān)文件模板庫統(tǒng)一進(jìn)行存儲(chǔ)、管理電力調(diào)度中心相關(guān)文本資料。為了適應(yīng)電力系統(tǒng)調(diào)度中心相關(guān)數(shù)據(jù)大規(guī)模存儲(chǔ)與計(jì)算的需要，可采用智能、安全、高效的分布式“云計(jì)算平臺(tái)”來的實(shí)現(xiàn)。其次，基于語音識(shí)別技術(shù)，對(duì)相應(yīng)的操作命令和規(guī)程進(jìn)行訓(xùn)練，識(shí)別調(diào)度人員的聲音作為輸入信號(hào)，輸出調(diào)度控制命令和操作；并將相應(yīng)的信息通過語音輸出反饋給調(diào)度人員，實(shí)現(xiàn)調(diào)度人員與智能調(diào)度機(jī)器人雙向互動(dòng)功能。最終，結(jié)合電網(wǎng)調(diào)控信息，應(yīng)用知識(shí)自動(dòng)化、深度學(xué)習(xí)等人工智能方法，建立調(diào)控知識(shí)庫。對(duì)于日常調(diào)度業(yè)務(wù)需求，通過調(diào)控知識(shí)庫即能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)處理功能[13]。
圖 3 基于語音識(shí)別的調(diào)度自動(dòng)處理
Fig.3 Auto dispatch based on speech recognition
2.3.2 基于語義解析的人機(jī)交互輔助決策
基于語義解析的人機(jī)交互輔助決策技術(shù)構(gòu)架如圖 4 所示。首先，基于深度語義理解和智能化分析，通過對(duì)多維海量信息的綜合挖掘和統(tǒng)計(jì)歸納，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行信息感知全景化。其中又可以分成以下幾個(gè)小步驟：（1）研究半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的處理與解析策略；（2）基于人工智能的自然語言處理，對(duì)監(jiān)控告警數(shù)據(jù)中的各種情況進(jìn)行智能解析，形成監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的知識(shí)庫；（3）通過命名實(shí)體識(shí)別等方式提取監(jiān)控告警數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵性實(shí)體，對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行的狀態(tài)實(shí)現(xiàn)多維度感知和深度語義理解。其次，針對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)形式進(jìn)行建模，通過建立專家系統(tǒng)并采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，自動(dòng)按事件對(duì)各監(jiān)控信息進(jìn)行識(shí)別、關(guān)聯(lián)與分析，進(jìn)而極大減少日常運(yùn)行監(jiān)控的信號(hào)數(shù)量，提高電網(wǎng)調(diào)控運(yùn)行的應(yīng)急處置能力。最終，對(duì)電網(wǎng)調(diào)度業(yè)務(wù)的各種規(guī)定進(jìn)行智能解析，形成各種情況下操作規(guī)范與檢修工作的知識(shí)庫；基于語義解析方法，對(duì)檢修計(jì)劃的內(nèi)容進(jìn)行解析，分析檢修工作內(nèi)容、停電范圍、安全措施等，形成計(jì)算機(jī)可識(shí)別分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型語言，智能判斷是否需要停電等各類操作方式，便于根據(jù)檢修的具體要求合理、準(zhǔn)確的安排操作與檢修的整體過程。
圖 4 基于語義解析的調(diào)度輔助決策
Fig. 4 Aid-decision dispatch based on semantic analysis
3 融合人因的需求側(cè)能源系統(tǒng)管控
3.1主要理論基礎(chǔ)
平行智能。平行智能是在真實(shí)系統(tǒng)和虛擬系統(tǒng)之間的交互、執(zhí)行過程中產(chǎn)生的一種智能形式[14]。平行智能具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、基于仿真系統(tǒng)的建模、基于計(jì)算實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)行為分析和評(píng)估，以及糾纏交互執(zhí)行3個(gè)特點(diǎn)。其最終目標(biāo)是得到能夠推動(dòng)真實(shí)電力系統(tǒng)并使其與決策虛擬系統(tǒng)互相逼近的管控系統(tǒng)。平行智能可用于構(gòu)建虛擬人工系統(tǒng)來簡(jiǎn)化復(fù)雜真實(shí)電力系統(tǒng)問題，并實(shí)現(xiàn)復(fù)雜電力系統(tǒng)的管理和控制。
社會(huì)能源系統(tǒng)。是基于 CPSS、 ACP方法和平行系統(tǒng)的社會(huì)-技術(shù)虛實(shí)系統(tǒng)的復(fù)合體，具有社會(huì)性、智能性、知識(shí)性、交互性和靈敏性。利用從社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)中收集到的多方面的數(shù)據(jù)，通過充分的互動(dòng)和大量的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的知識(shí)自動(dòng)化，并產(chǎn)生能夠?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行控制和管理的智能。將知識(shí)和智能應(yīng)用于需求側(cè)用戶管理和配用電系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)真正的自動(dòng)化和智能聯(lián)合的社會(huì)-技術(shù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和管理。
3.2 平臺(tái)架構(gòu)
如圖 5 所示，一個(gè)融入人機(jī)交互的需求側(cè)社會(huì)能源系統(tǒng)需要具備以下條件。
圖 5 實(shí)時(shí)虛擬交互系統(tǒng)管控的平行系統(tǒng)方法
Fig.5 Parallel-system method for control and management of real-time virtual interactive system
（1）人造系統(tǒng)。基于CPSS和社會(huì)能源的人造系統(tǒng)可以深入理解和分析諸如包含復(fù)雜性和不確定性的個(gè)人、組織以及社會(huì)行為和系統(tǒng)信息，能適應(yīng)快速的需求變化和積極節(jié)能減排的要求，并運(yùn)用社會(huì)學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、人類學(xué)以及行為學(xué)等學(xué)科的知識(shí)，從需求側(cè)的模型來指導(dǎo)復(fù)雜配用電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、運(yùn)營與維護(hù)。虛擬人造能源系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)語義建模[15]、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，在反映物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)工作情況的基礎(chǔ)上，通過計(jì)算實(shí)驗(yàn)，為實(shí)際配用電系統(tǒng)的性能提供優(yōu)化的解決方案和建議，以及引導(dǎo)需求端的用戶行為。
（2）通過交互和計(jì)算實(shí)現(xiàn)知識(shí)自動(dòng)化。物理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和信息具有不確定性、冗余性以及不一致性的特征和人類傳感表達(dá)機(jī)能的限制，傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化方法已經(jīng)不再滿足社會(huì)能源的需求；因此需要開發(fā)知識(shí)自動(dòng)化系統(tǒng)[15]，通過采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、多代理系統(tǒng)、協(xié)同演進(jìn)技術(shù)以及其他人工智能技術(shù)，來達(dá)到和獲取對(duì)人造系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算和分析的預(yù)期功能和結(jié)果。
（3）社會(huì)技術(shù)反饋機(jī)制與現(xiàn)實(shí)游戲化。通過社會(huì)、技術(shù)以及人造系統(tǒng)之間頻繁的交互能夠得到一種反饋機(jī)制，其能夠直接或間接的達(dá)成系統(tǒng)期望的目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)物理社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)與多個(gè)虛擬人工系統(tǒng)的交互，能夠使得實(shí)際的用戶行為系統(tǒng)和配用電系統(tǒng)具備先進(jìn)的閉環(huán)運(yùn)行能力與穩(wěn)定性、較快的系統(tǒng)收斂速度以及系統(tǒng)適應(yīng)敏捷性。
3.3 校園園區(qū)需求側(cè)能源管理系統(tǒng)案例分析
利用人力工作績效模型來反映室溫、濕度空氣質(zhì)量等對(duì)于人工作效率的影響；利用e QUEST對(duì)建筑構(gòu)造仿真模型，獲得模擬系統(tǒng)的小時(shí)尺度的信息來訓(xùn)練預(yù)測(cè)功耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；引入配網(wǎng)節(jié)點(diǎn)邊際價(jià)格來聯(lián)系物理系統(tǒng)與人工系統(tǒng)，基于交流電力最優(yōu)潮流的DLMP，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制；運(yùn)用選擇了分布式迭代自適應(yīng)規(guī)劃（DI-ADP）來提高計(jì)算效率，降低計(jì)算成本。在構(gòu)建以上虛擬人工能源系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，使其不間斷與實(shí)際物理能源系統(tǒng)交互，并對(duì)其施加基于DI-ADP的計(jì)算實(shí)驗(yàn)，尋求對(duì)全園區(qū)時(shí)空能源管理的最優(yōu)方案[4,16]。
該方法不僅適用于電力系統(tǒng)，對(duì)于汽油、天然氣、熱和冷卻等其他形式的能源系統(tǒng)也具有一定的移植性。
4 結(jié)語
首先介紹了基于 CPSS、ACP方法、平行理論的發(fā)電系統(tǒng)管控架構(gòu)，并且詳細(xì)闡述了在火力發(fā)電廠中應(yīng)用于虛擬人工鍋爐系統(tǒng)和虛擬機(jī)組協(xié)調(diào)系統(tǒng)的案例。其后，介紹了利用語音識(shí)別、語義解析和知識(shí)自動(dòng)化等的技術(shù)的調(diào)度系統(tǒng)管控架構(gòu)，并且列舉了語音識(shí)別調(diào)度自動(dòng)處理和語義識(shí)別調(diào)度輔助決策的案例。最終，介紹了基于平行智能和社會(huì)能源系統(tǒng)的配用電網(wǎng)和需求側(cè)管控架構(gòu)，并闡述了融入人因的校園園區(qū)需求側(cè)能源管理系統(tǒng)。本文較為全面地闡述了如何運(yùn)用平行智能、人機(jī)交互及其他人工智能技術(shù)對(duì)于電力系統(tǒng)的發(fā)電、調(diào)度、配用電系統(tǒng)、需求側(cè)管理等每一個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行管控的方法原理、平臺(tái)架構(gòu)和技術(shù)路線，以及對(duì)應(yīng)的案例。
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作者簡(jiǎn)介
張俊（1981—），男，博士，教授，從事智能系統(tǒng)、人工智能、知識(shí)自動(dòng)化、及其在智能電力和能源系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，E-mail: jun.zhang@qaii.ac.cn；
王飛躍（1961—），男，通信作者，博士，教授，從事為智能系統(tǒng)和復(fù)雜系統(tǒng)的建模、分析與控制研究。E-mail：feiyue.wang@ia.ac.cn。
后記：本文于2018年10月發(fā)表于《中國電力》雜志第51卷10期
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來源：王飛躍科學(xué)網(wǎng)博客
