虚拟电厂——新型电力系统边缘的另一种智能-北极星售电网

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新型电力系统包含了发、输、配、用几个环节，每个环节都有创新。

（来源：“鱼眼看电改”作者：俞庆）

个人认为在新型电力系统的边缘，存在着创新，甚至在智能化领域的颠覆式创新的机会，虚拟电厂是其中的趋势之一。

GPT对颠覆式创新的定义是：

颠覆式创新（Disruptive Innovation）是由哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森（Clayton Christensen）提出的一个概念，用来描述一种能够改变市场格局、颠覆现有行业的创新方式。与传统的渐进式创新（Incremental Innovation）不同，颠覆式创新通常通过提供更简单、便宜或更方便的产品或服务进入市场，从而吸引一部分以前未被满足的客户群体，最终引发整个行业的变革。

新型电力系统的边缘

新型电力系统的边缘，在中低压的公共配电系统，和用户配电系统内部。

1、传统意义上公共配电系统，是由持有特需经营牌照（电力业务许可证）的配电公司DSO（电网全资的供电公司）建设运营的。以供电营业服务为基础，以“营配调融合”为业务技术趋势。

2、用户配电系统，之前并不成为“系统”，无论是“厂用电”、“民用建筑供配电”、“建筑电气”等之前流行的概念，更多的是从设备和设计的角度去看待，因为作为配电系统的最末端，用户配电系统只是基于简单拓扑结构（非网状）的，单向的，几乎无需管理的电能末级配送。

电力系统边缘的演化趋势

由于新的社会趋势、商业模式变化，尤其是分布式新能源的快速渗透，带来以下两方面的影响：

1、在市场和商业层面的影响：

（1）公共配电和用户私有配电的产权界限逐渐模糊。比如用户专用的变配电房和电缆设施，由公共配电公司投资建设维护，并租赁给用户使用；再比如大量的城中村、商业综合体、工业地产项目，内部的公共配电设施形成了“转供电”；还有新能源投资方为业主改造配电设施，并增加光储并网柜。内部的产权界定变得更为模糊和多元化。

（2）在用户专用的配电系统中出现了新的市场主体。以前电力系统的主体是较为清晰的，发、输、配、用四个身份，电力用户只是用电主体。但是在新的电力系统边缘，出现了分布式发电商、设备运维商、下级的电力用户（比如租户）、分布式储能商、微电网运营商、充电场站运营方、售电公司、虚拟电厂运营商。他们之间在边缘形成了大量“多对多”的交易，甚至出现了很多商业纠纷。

2、技术层面的影响

（1）硅基电力系统的出现。无论是固态开关、电力电子变压/变流器、分布式光伏的逆变器、储能PCS、充电桩、变频器、直流空调、LED照明、电锅炉、电窑炉、电磁炉、大多数新型电力设备是电力电子化的功率元件，在边缘出现了“硅基电力系统”的雏形。

（2）边缘侧的复杂度增加至少一个数量级

传统的低压配电系统是单向潮流、简单拓扑、极少感知和控制、几乎无需管理的。比如低压开关从设计上就考虑几乎免维护。

但是新型电力系统的边缘，是双向可变潮流、网状复杂拓扑、大量需要“四可”的智能设备接入。无论是智能节点数量，还是配网-微网群-微网的多层互动关系，都比传统电力配电系统运行，高1-2个数量级的复杂度。

新型电力系统的边缘演化，会带来一种新的智能方向。

边缘智能，另一种智能

2024年10月arXiv上发表了一篇作者为“耶鲁大学shiyang zhang等人”的论文《混沌边缘的智能》，

里面有一个有趣的观点：传统上认为，AI智能必须经过大量的智能化数据，甚至是人工合成的数据进行训练才能出现。但是我们发现另一种可能：

智能可以通过对简单系统的建模而产生，只要这些系统表现出复杂的行为，即使生成这些数据的过程本身并不具备内在的智能。

他们基于不同规则的元胞自动机的数据，训练AI进行识别和预测，发现基于混沌规则的元胞自动机数据集，能训练出具备较高AI智能的预测算法。

他们选择的数据集是元胞自动机的数据，元胞自动机基于非常简单的一些规则，迭代运行产生不同的数据结果。

选择处于边缘状态的混沌系统数据去训练，能够得到智能化的AI；如果是规律的数据、死数据，或者彻底混乱的数据，都无法训练出足够智能的AI。

这个论文的结论是：

某种意义上，智能可以基于简单规则的复杂系统的数据集合，在远离平衡态的耗散结构（混沌）中，在一个精妙的“甜点”维度上产生的。

新型电力系统，物理边缘带来的边缘智能

而新型电力系统的边缘，可能正好处于智慧涌现的前期阶段：

1、大量的并网的光储、源网荷储微电网系统在电网边缘出现，数量逐渐越过临界数量。就像元胞自动机，必须由足够的长度、经过足够的次数迭代才能展现出混沌的数据集合。

2、这些边缘的节点，规则较为简单。联网形态的微电网或者光储系统，按照PQ节点运行，只需关注功率平衡。

3、节点之间形成简单交互，比如隔墙售电、微电网群协调，并且具备一定的、简单的感知、通信、控制协作功能。

4、电力市场化和技术的进步，推动了这种智能化和协作的前进、迭代。

新型电力系统物理的边缘，结合“四可”和市场化，会形成新的边缘智能，并与高压配电网和输电网进行协同。

个人认为，电力系统的AIGC，不是只有一种路径，即追随互联网领域的语义大模型，堆砌算力并形成集中式的AI算法。因为不同层级的电力系统，面临的物理限制、信息结构、智能规则、应用场景都不一样。

在输电网层面，规则复杂，数据巨大，运行集中，所以适合LLM这样的集中式智能大模型，做集中预测、AI调度。

在电网边缘系统，即公共配电网、用户配电网、微电网、甚至纳电网的聚合，单个节点规则简单，数据有限，节点数量众多，海联节点互动后，会涌现出新的边缘智能态，而上述的技术和商业趋势，某种程度也在推动这种边缘智能演进迭代：

这是另一种智能涌现的路径，也是更具有颠覆性的创新路径。

虚拟电厂，边缘智能的一种涌现形态

而虚拟电厂，本质上是新型电力系统边缘，基于海量节点+简单规则而涌现出智能的一种抽象和上层应用，节点足够多时就能虚拟出一个电厂。

就像小鱼或者小鸟数量足够多，甚至能模拟出一个大型生物体，去恐吓天敌，但是每条鱼/鸟的运行的规则大概只有2、3条。

以下是椋鸟群飞行的一张照片：

颠覆式的创新，大多都在边缘开始出现。

分布式能源带来的另一种智能的未来，值得探索和期待。

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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