2025年人工智能在電力需求側(cè)仿真與預(yù)測中的若干應(yīng)用報告-廈門大學(xué)（景銳）

人工智能在電力需求側(cè)仿真與預(yù)測中的若干應(yīng)用景銳(副教授)2目錄3兩個問題：空調(diào)耗多少電?能耗占消費(fèi)總量85%建筑能耗占消費(fèi)總量45%源荷(靈活負(fù)荷)儲案(2025-2027年)》一個挑戰(zhàn)：新能源“看天吃飯”,極熱無風(fēng)怎么辦?--傳統(tǒng)“純”用能負(fù)荷主動支撐電網(wǎng)調(diào)節(jié)即靈活負(fù)荷目標(biāo)：在需求側(cè)建設(shè)相當(dāng)于5%峰值負(fù)荷一個挑戰(zhàn)：新能源“看天吃飯”,極熱無風(fēng)怎么辦?--傳統(tǒng)“純”用能負(fù)荷主動支撐電網(wǎng)調(diào)節(jié)即靈活負(fù)荷城市級一個老問題的幾個新挑戰(zhàn)：社區(qū)級難點(diǎn)：氣象與能源學(xué)科關(guān)于天氣數(shù)據(jù)的時空顆粒度未對齊難點(diǎn)：海量(數(shù)十萬棟)、多維(形貌、功能、年齡等)全社會用幣全社會用幣模型可靠性4樓宇級批批發(fā)零售交通運(yùn)輸交通運(yùn)輸4構(gòu)建城市尺度建筑能耗模型UBEM-機(jī)理數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動+自底向上城市級一個老問題的幾個新挑戰(zhàn)的解決思路：城市級(a)CMIP6未來氣象數(shù)據(jù)庫(b)動態(tài)降尺度方法(a)MERRA-2歷史氣象庫(c)聚類生成典型概率場景ArcGISEnergyPlus社區(qū)級社區(qū)級全社會用電全社會用電城民生活批發(fā)零售城民生活批發(fā)零售樓宇級通輸輸5社區(qū)尺度UBEM模擬建筑群的典型年逐時冷/熱/電能耗●室外太陽熱輻射0000●室內(nèi)非均勻溫度場00●運(yùn)行時刻表2234010101:000504011000007從社區(qū)到城市尺度-技術(shù)難點(diǎn)：熱工模擬與地理信息耦合研究目標(biāo)口建立一個城市尺度的建筑能耗負(fù)荷靈活資源調(diào)控平臺→口實(shí)現(xiàn)數(shù)萬建筑高通量、高效率且高保真的負(fù)荷靈活性仿真口融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，繪制城市級的建筑靈活資源分布圖研究基礎(chǔ)福州城市建筑能耗負(fù)荷“一張圖”進(jìn)一步擴(kuò)展到城市尺度社區(qū)尺度負(fù)荷仿真城市建筑社區(qū)尺度負(fù)荷仿真城市建筑負(fù)荷仿真8多元-海量-異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵技術(shù)多元-海量-異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵技術(shù)地理空間是是是是是否否是是電網(wǎng)側(cè)是是是圖像處理+地圖信息-建筑投影面積一建筑功能分類住宅3類公共服務(wù)商業(yè)辦公工業(yè)交通請估測它的建設(shè)年代，無需給出詳細(xì)解釋”收集答案+抽樣驗(yàn)證+數(shù)據(jù)集導(dǎo)入9端點(diǎn)提取+全新坐標(biāo)系+點(diǎn)連成面端點(diǎn)提取+全新坐標(biāo)系+點(diǎn)連成面珍珠灣花園福州案例-8種類型，每個類型9個最具代表性的建筑機(jī)理-數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動模型驗(yàn)證的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)理-數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動模型驗(yàn)證的關(guān)鍵技術(shù)A)A)典型建筑/社區(qū)驗(yàn)證B)典型行業(yè)多時間B)典型行業(yè)多時間尺度驗(yàn)證-城鄉(xiāng)居民+工商業(yè)-與實(shí)際能耗對比修正-四季逐時典型周驗(yàn)證山血小監(jiān)從典型建筑能耗一典型建筑能耗一小樣本、多特征、可解釋的遷移學(xué)習(xí)GAN樣本增廣+DANN域?qū)?LSTM城市能耗地圖福州廈門誤差<5%工作基礎(chǔ)-全國城市能耗地圖(廣州、上海為例)工作基礎(chǔ)-全國城市能耗地圖(廣州、上海為例)個廣州2D/3D個上海2D/3D城市能耗地圖愿景愿景：從能源電力的視角理解氣候與天氣，結(jié)合城市建筑能耗地圖，捕捉其對城市建筑能耗的影響1關(guān)鍵氣象變量：溫度、光照、風(fēng)速、濕度、降水…綜合考慮建筑年分析2020~2060綜合考慮建筑年分析2020~2060以2020年為基準(zhǔn)，在三種全球升溫情景下，2060年福州市的空調(diào)電耗以2020年為基準(zhǔn)，在三種全球升溫情景下，2060年福州市的空調(diào)電耗將增加36%(極某時刻的溫度分布4全國城市某時刻的溫度分布?xì)v史未來時空精度保定南京保定南京城市微氣候+全國城市能耗地圖城市微氣候+全國城市能耗地圖上海城市能耗地圖個福州城市能耗地圖：個福州城市能耗地圖：照明、冷熱電能耗)在仿真中應(yīng)用12目在仿真中應(yīng)用12目錄的參數(shù)nn-LQ(Qyy引入了自注意力機(jī)制引入了自注意力機(jī)制，提高網(wǎng)絡(luò)簡化結(jié)構(gòu)，模型網(wǎng)絡(luò)簡化結(jié)構(gòu)，模型速度更快冊冊序列的數(shù)據(jù)Gulcehre等提出Vaswani等在論文《AttentionIsAllYouNeed》中提出時間·極端天氣(如熱浪、寒潮)和新型負(fù)荷(如氫能、數(shù)據(jù)中心)缺乏歷史數(shù)據(jù)，導(dǎo)致學(xué)習(xí)困境化能力差ReconstrctionsN有統(tǒng)計意義的天氣和負(fù)荷數(shù)據(jù)Nadae深度學(xué)習(xí)模型(如Transformer)在負(fù)荷預(yù)測中表現(xiàn)出色，但其“黑箱”特性阻礙了工程可信度注意力機(jī)制變體注意力機(jī)制變體多頭自注意力機(jī)制提升預(yù)測精度提升預(yù)測精度