什么是透明电网？为什么是新型电力系统最佳形态？两份院士PPT深度解读，附下载

透明电网业务需求

透明电网关键技术

透明电网技术体系主要包括感知层、网络层、平台层、应用层上的关键技术。

透明电网技术体系总体框架

1、感知层关键技术

感知层旨在为透明电网的建设运行提供信息采集服务，关键在于构建由多参量智能微纳传感组成的物联终端智能集成系统。

多参量传感器与多通道等技术叠加，进行多参量采集以提高信息的透明度与可靠性，增强信息价值、延长感知周期、降低部署与维护成本。

智能微纳传感器以过纳米工艺芯片、纳米材料技术为支撑，缩小传感器的体积以提高传感场景的通用性与空间利用率，提升传感终端的自维护、自学习能力，参与智能反馈与辅助决策。

2、网络层关键技术

突破网络基础设施的广泛铺设与连接稳定、通信传输安全、信息高速传输等技术，适应通信网络的广覆盖、高可靠、低延时要求。

综合网络规划、设计、维护等方面涉及的通信标准与协议、网络安全防护、数据传输保障等关键技术，建设传感数据通信网络。

保障数据接入数量与质量，保护数据的隐私性和安全性，改善信息的应用范围与应用效率以提高数据应用价值；降低信息传输过程中的潜在风险，减少数据损失。

3、平台层关键技术

一是终端智能管控平台与透明电网平台关键技术。 智能终端提供感知功能，旨在提供目标信息以辅助决策，从而需要接受透明电网的管控。智能管控平台计及终端工作环境、电网实时需求等约束，利用AI等技术对海量智能终端的工作状态进行管控。

智能终端提供了海量多源异构数据的接口，获得的大数据是透明电网的重要资产。运用新一代数据库、分布式存储等技术，高效组织、存储、处理数据；运用检索引擎等技术，快速获取所需数据以加速后续开发流程。

此外，数据平台衍生出数据分析、数据挖掘等应用，不仅支持开展透明电网业务，而且反馈数据采集与处理的全流程。

二是数字孪生建模与融合关键技术。 数字孪生模型源自压缩后的真实物理系统，筛选突出特征并重构对应的数字化模型，应针对透明电网各环节特点，研究不同特征压缩方法，选取最优方法构建虚拟模型。

数字孪生充分利用实时数据及历史数据资源，将数字化模型和物理系统进行虚实同步，通过实时态势感知、超实时仿真等过程构造动态虚拟数字模型。搭建数字孪生平台，形成可拆解、可转移、可修改、可重复操作的数字镜像，辅助操作人员深入理解电网物理实体；开展现状评估、历史诊断、未来预测，以各种可能性的充分模拟来支持全面决策。

4、应用层关键技术

一是面向业务的AI关键技术。 针对透明电网业务的智能快速响应需求，面向业务的AI关键技术，即动态电力知识图谱与AI技术相结合具有系统解决问题的能力。电力知识图谱将各个电力业务对象的百科知识、业务数据、行业规范、行业标准、相关流程等信息，基于图数据结构而形成关系网络；随着业务的展开、数据的增加，电力知识图谱不断自适应进化并形成动态知识图谱。以机器学习、深度学习等为代表，AI技术对数据进行表征学习，深度挖掘并解读动态电力知识图谱；选取信息关系作为切入点，充分实现知识特征的整合、分析和判断。

二是基于行为科学、数学优化的透明电网管理关键技术。 利用行为科学理论和数学优化理论建立基于数据驱动的数学管理模型，追求高效管理，创造管理价值。透明电网感知层中的多参量小微传感器为电网数据采集提供基础条件，进一步拓宽传统意义上的传感器应用场景。运用运筹学、统计学等数学优化理论，寻求透明电网数学管理模型的最优解。数学优化、行为科学模型与信息通信技术的有机结合，提高实际管理问题的处理能力、增强决策的科学性和可靠性。