特約主編寄語(yǔ)-3

特約主編寄語(yǔ)新能源大規(guī)模并網(wǎng)給電力系統(tǒng)帶來(lái)了較強(qiáng)的不確定性，電力電子化設(shè)備的廣泛接入提升了系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性，分布式電源、儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車的滲透增加了末端配電網(wǎng)分析與控制的復(fù)雜性，這些因素都給現(xiàn)代電力系統(tǒng)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。隨著能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，先進(jìn)的數(shù)據(jù)量測(cè)、傳輸與存儲(chǔ)技術(shù)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析奠定了良好的基礎(chǔ)，現(xiàn)代電力系統(tǒng)正在進(jìn)入“數(shù)據(jù)密集”時(shí)代。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法為電力系統(tǒng)研究提供了新的思路，可以分析電力系統(tǒng)中弱規(guī)律問(wèn)題、復(fù)雜機(jī)理問(wèn)題以及機(jī)理尚未清晰的問(wèn)題，并能夠從海量的電網(wǎng)廣域信息數(shù)據(jù)里挖掘出系統(tǒng)內(nèi)在的內(nèi)稟知識(shí)，為運(yùn)行人員提供較為透明、可理解的控制規(guī)則或決策支持，進(jìn)一步增強(qiáng)系統(tǒng)運(yùn)行人員的應(yīng)急能力，在電力系統(tǒng)中得到了廣泛的研究和關(guān)注。但是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在實(shí)際應(yīng)用的場(chǎng)景中，其模型的輸入可能出現(xiàn)測(cè)量噪聲、數(shù)據(jù)丟包、通信延時(shí)等不良情況，因此需要研究具有抗干擾能力的數(shù)據(jù)庫(kù)生成及訓(xùn)練策略，使得研究結(jié)果對(duì)于這些不利因素具有較強(qiáng)的容錯(cuò)性。近年來(lái)，深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)在優(yōu)化決策和最優(yōu)控制領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注，并已經(jīng)被應(yīng)用在電網(wǎng)調(diào)頻、調(diào)壓、最優(yōu)潮流計(jì)算等領(lǐng)域，未來(lái)可重點(diǎn)研究基于深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的電網(wǎng)穩(wěn)定控制方法。

為展示國(guó)內(nèi)外該領(lǐng)域最新研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢(shì)，共享最新學(xué)術(shù)和技術(shù)成果，《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》編輯部策劃組織了“面向現(xiàn)代電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法”為主題的專輯。自2022年9月發(fā)出征文通知后，引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注，國(guó)內(nèi)外學(xué)者投稿踴躍，經(jīng)同行評(píng)審收錄的稿件將陸續(xù)見(jiàn)刊。本期將首先刊登16篇論文，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行與規(guī)劃、穩(wěn)定分析與控制、系統(tǒng)辨識(shí)與監(jiān)測(cè)以及用電側(cè)管理與分析等方面的應(yīng)用成果。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法作為相對(duì)于模型驅(qū)動(dòng)而言的新范式，為電力系統(tǒng)研究提供了新的手段。長(zhǎng)沙理工大學(xué)蘇盛等對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)竊電檢測(cè)方法在國(guó)內(nèi)外實(shí)踐中的工程應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)其潛在問(wèn)題和應(yīng)用前景進(jìn)行了分析。東南大學(xué)湯奕等在總結(jié)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)方法與物理方法各自特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于數(shù)據(jù)-物理融合模型的電力系統(tǒng)并聯(lián)模式性能分析方法，為并聯(lián)模式下的數(shù)據(jù)-物理融合模型的構(gòu)建提供了理論支撐。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)信息能源系統(tǒng)異常檢測(cè)與辨識(shí)方面，華北電力大學(xué)畢天姝等基于局部離群因子算法，提出了一種在線數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的同步相量測(cè)量單元連續(xù)壞數(shù)據(jù)檢測(cè)方法，提高了連續(xù)壞數(shù)據(jù)的辨識(shí)和檢測(cè)效率。河海大學(xué)吳英俊等針對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊問(wèn)題，提出了一種基于集員濾波的自動(dòng)發(fā)電控制系統(tǒng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測(cè)方法，能夠準(zhǔn)確估計(jì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)以檢測(cè)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的存在。華中科技大學(xué)苗世洪等提出一種配電物聯(lián)網(wǎng)異常辨識(shí)方法，利用三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取電氣量、通信量與配電物聯(lián)網(wǎng)異常狀態(tài)之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)配電物聯(lián)網(wǎng)異常類型和異動(dòng)源位置的統(tǒng)一辨識(shí)。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行方面，清華大學(xué)張寧等針對(duì)高比例可再生能源并網(wǎng)下電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行問(wèn)題，提出了內(nèi)嵌安全穩(wěn)定約束的電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行框架，利用斜回歸樹及其集成算法提取安全穩(wěn)定規(guī)則，具有良好的可解釋性、較強(qiáng)的表示能力與較高的集成效率。新加坡南洋理工大學(xué)徐巖等針對(duì)系統(tǒng)級(jí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化難以求解的問(wèn)題，提出了一種結(jié)合異步優(yōu)勢(shì)Actor-Critic（A3C）深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與電力系統(tǒng)領(lǐng)域知識(shí)的運(yùn)行優(yōu)化方法，將在線優(yōu)化的計(jì)算負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移至離線智能體訓(xùn)練階段，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)運(yùn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化的快速計(jì)算，提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性。國(guó)家電網(wǎng)有限公司西北分部任沖等針對(duì)高比例新能源電網(wǎng)運(yùn)行方式復(fù)雜多變和安全裕度過(guò)大的問(wèn)題，提出了新能源接入電網(wǎng)的斷面?zhèn)鬏敺绞骄垲惙治龇椒?，依?jù)聚類劃分結(jié)果對(duì)各級(jí)斷面輸電限額進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提升了電網(wǎng)的輸送能力。重慶大學(xué)楊知方等研究了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)潮流分析方法中誤差異常處理問(wèn)題，提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)潮流計(jì)算異常誤差改進(jìn)策略，通過(guò)驗(yàn)證集的絕對(duì)學(xué)習(xí)誤差、越限誤判率及誤差統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，確定各潮流變量的學(xué)習(xí)權(quán)重，有效降低了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)潮流計(jì)算的異常誤差。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析方面，華南理工大學(xué)朱林等研究了深度學(xué)習(xí)算法在電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估中的應(yīng)用，提出了一種面向暫態(tài)電壓穩(wěn)定評(píng)估的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征構(gòu)建方法，兼顧了穩(wěn)態(tài)特征量和多維度故障信息的輸入特征，對(duì)模型精度與效率有顯著的提升效果。東北電力大學(xué)蔡國(guó)偉等針對(duì)電力系統(tǒng)隨機(jī)響應(yīng)數(shù)據(jù)辨識(shí)問(wèn)題，提出了隨機(jī)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下基于子空間最優(yōu)模式分解的小干擾特征參數(shù)在線辨識(shí)算法，通過(guò)引入正交投影的矩陣線性變換方法以及共軛梯度優(yōu)化算法，準(zhǔn)確反映了系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，便于系統(tǒng)振蕩模式的在線監(jiān)測(cè)。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行方面，河海大學(xué)衛(wèi)志農(nóng)等針對(duì)交直流配電網(wǎng)實(shí)時(shí)量測(cè)配置不足、量測(cè)誤差分布無(wú)法確定的問(wèn)題，提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偽量測(cè)建模的交直流配電網(wǎng)區(qū)間狀態(tài)估計(jì)方法，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助交直流配電網(wǎng)進(jìn)行區(qū)間狀態(tài)估計(jì)，在保證估計(jì)區(qū)間包含真值的同時(shí)顯著降低了估計(jì)區(qū)間的保守性。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用電管理方面，東南大學(xué)葉宇劍等針對(duì)傳統(tǒng)方法在模型精準(zhǔn)構(gòu)建和應(yīng)對(duì)多重不確定性等方面的局限性，提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的居民實(shí)時(shí)自治最優(yōu)能量管理策略，在最小化用電成本的同時(shí)提升能量管理策略的魯棒性。上海交通大學(xué)何光宇等研究了空調(diào)負(fù)荷模型參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題，提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的變頻空調(diào)負(fù)荷模型參數(shù)在線辨識(shí)方法，在較少的計(jì)算量下，進(jìn)一步提高了參數(shù)辨識(shí)的準(zhǔn)確性。浙江大學(xué)林振智等基于用電信息采集系統(tǒng)的量測(cè)數(shù)據(jù)，提出了一種基于改進(jìn)局部離群因子算法的用戶用電隱患檢測(cè)方法，通過(guò)多局部離群因子模型組合優(yōu)化，提高了低壓用戶用電隱患檢測(cè)泛化能力與準(zhǔn)確率。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)電能質(zhì)量管理方面，華北電力大學(xué)齊林海等提出了一種基于改進(jìn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的諧波狀態(tài)估計(jì)方法，通過(guò)生成網(wǎng)絡(luò)充分?jǐn)M合監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的耦合關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)諧波電流、諧波電壓的準(zhǔn)確估算。

上述論文為發(fā)掘數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中的應(yīng)用提供了思路，進(jìn)而為現(xiàn)代電力系統(tǒng)的安