华南理工大学 余涛，王梓耀等：图模数融合——打造新型配电网规划的智慧引擎

华南理工大学 余涛，王梓耀等：图模数融合——打造新型配电网规划的智慧引擎
01
研究背景
能源转型的背景下，传统配电网逐渐演化为“新型配电网”，配电网规划将面临“图形多样化、场景碎片化、数据规模化”三大挑战。与此同时，数字电网平台和新一代计量自动化系统的部署和发展在各环节中积累了海量的数据，为新型配电网计算和优化模型的持续发展奠定了模型计算的基础，计算机领域的图数据和图计算取得了巨大成功，为实现面向机器自主优化决策的配电网数字化规划提供了重大机遇和强力支撑。如图1所示，构建一套联通图形-模型-数据的配电网规划框架，是一项涉及多学科交叉的、高度复杂的系统性工程，也是在新型配电网规划领域实现机器自主决策优化的关键。
02
新型配电网数字化规划的关键技术
实现新型配电网数字化规划的突破方向是“图形-模型-数据”深度融合驱动的新技术，以算法为核心“大脑”，将模型、数据、图形进行深度融合，最终将其集成至面向配电网规划业务的智能规划软件平台。
2.1 关键技术1：配电网规划中的图形-模型融合技术
面向配电网规划的图形和模型自动联通包含两个层面的过程：一是如何识别提取图形中的配电网模型；二是如何利用配电网模型实现图形中的网架结构识别与计算。
在配电网数字化规划中，计算机视觉（computer vision，CV）技术是解决配电网图纸到可计算模型的有效工具，图论（graph theory，GT）/复杂网络（complex network，CN）理论是解决可算模型到配电网拓扑的有效方法。图形和模型二者的有机融合，有望实现图形到模型的自动生成，也可实现基于模型自动识别图形中的关键结构。
2.2 关键技术2：配电网规划中的模型-数据融合技术
传统的模型数据融合驱动难以有效地挖掘和利用领域知识，无法完成更细颗粒度的负荷与新能源推演分析。理论规划优化模型与规划工程之间脱节严重，如何嵌入领域知识以引导数据的自动处理与模型的自动构建是实现模数深度融合的关键。
受“混合增强智能”的启发，本文在深度融合机理模型和多源数据的基础上开展智能规划决策，将专业领域知识融入配电网规划中，结合“知识嵌入”来挖掘负荷/新能源中长期变化规律，并基于“知识驱动”完工智能搜索的规划优化决策。
2.3 关键技术3：配电网规划中的图形-数据融合技术
配电网规划在时间横轴上将形成多个规划方案、在版本纵轴形成多个规划方案，如何实现多模态数据以及三态（历史态、现状态、未来态）图形的融合、继承与冲突检测，清晰直观地了解配电网全貌是提高图数联动程度的关键。
为了解决图形和数据的联动问题，本文提出两项关键技术：多模态数据融合和图形数据的时空融合。多模态数据融合是实现图形、数据融合的基础。图形数据的时空融合，需构建配电网历史态-现状态-规划态方案库（三态方案库），在此基础上支持机器推演计算的开展。
2.4 关键技术4：图模数融合智能规划数字化规划决策系统
配电网数字化规划的落地应用主要体现在软件系统的开发和实践中。图形、模型、数据三者之间有着密不可分的联系：图形智能化操作与展示离不开模型的支撑，模型的构建和优化计算离不开数据的支撑，图形的多维度立体化展示离不开多源异构数据的支撑，如图3所示，其特征在于以算法为核心，将图模数三者进行相互融合。
03
总结与展望
本文针对新型配电网数字化规划发展客观需要，从图模数深度融合的角度出发，分析了国内外配电网规划技术发展现状，探讨了配电网数字化规划的未来解决思路和关键技术，包括图形-模型融合技术、模型-数据融合技术、图形-数据融合技术，尝试在新型配电网规划的各个环节引入大数据处理方法、优化计算方法、人工智能方法，提升机器自主分析、自主决策的质量和效率，并对未来新型配电网数字化规划进行了展望。
随着电网企业数字化转型的深入，图形、模型、数据、算法将进一步深度融合，提升配电网规划业务的知识自动化程度，逐渐实现从“以人为主-机器为辅”到“以机为主-人机协同”的转变，发现规划人员凭借导则与经验未能发现的薄弱环节并生成智能规划方案，显著提升电网规划的经济效益和智能化程度，持续助力新型电力系统的数字化变革。