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《中國煤化工》
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華南理工能源研究院院長吳青華:新一代能源系統規劃與運行的關鍵平臺技術
作者: | 來源:國家煤化工網 | 時間:2019-06-28

    我的演講分三個部分:一是大規模能源系統規劃與運行的建模,二是怎么做決策,三是物聯網芯片方面。

    我們現在存在的第二個問題,現在面臨很多問題沒有解決,如果在沒有解決的問題上繼續有更復雜的問題,那我們的工作就缺乏效率,我們有不同的機組,特別是山西的很多煤機,煤電廠,他們發電的時候談到了負荷。

    電力系統目前的發電調度方案存在的問題:

    1、采用簡單的發電機組全省排序模式,年度目標電量決定一切。

    2、簡單的電量按比例分配模式,只以發電進度統一為一目標,不考慮單機運行效率。

    電力系統調度中的單目標優化,我們沒有辦法去尋找到最小點,如果考慮到一些變動,那這個變化很大,現在我們做了基礎以后,可以到5%。做了什么工作,就是改變幾條程序,就這么簡單。

    為什么呢?因為我們的機組,排列組合,考慮出力等都沒有在我們的調度里進行考驗,如果我們考慮到這些因素,改幾條因素就可以這樣。我們現在搞的大系統是一個異質系統,特別有很多,比如說拓撲復雜、數量大、元件類型多、特點差異大、隨機因素多、學科差異大等。

    2004年我發表了一篇文章,從細胞來研究這個細胞群怎么仿真。這里面細胞之間還有通訊,就像我們之間有聯系一樣,一個月細胞怎么移動,當時的生物學家也不知道,因為他不可能進入一個月,所以我們仿真出來以后就看一個細胞有多么復雜,大家看就是這么復雜,這是一個單細胞就是這么復雜。但是,我們要用到的方法是叫個體為本的建模方式。在這樣情況下我們要改變一個觀念,這個觀念就是動態變化過程,這個已經不再適用于大規模的建模了,為什么呢?因為這個系統不能線性化,沒有一個統一形式,所以張三建的模和李四建的模,它的求解方式是不一樣的,所以要建一個模,要考慮這個網絡里有一個能量流,怎么定義它。比如說IBM在大規模能源系統中的應用,網絡建設中,每個個體可獨立建模,可以根據需要建立個體間與個體與系統間的連接以及連接方式,個體可以具有不同的時間尺度的模態。個體為本模型具有靈活性和擴展性,就像軟件的即插即用單元,不會因為系統元件的增多而使整個系統模型復雜度增加。所以我們要尋找這種方法。

    再一個,我們要考慮能量轉換,有一個特點是不同特點的能量相互轉換,都沒有超過50%,所以我們不應該讓它轉換了一次又轉換了一次。比如說把太陽能轉化為電,電又轉化成了熱,就轉化了兩次,轉化了兩次效率小很多。我們要達到最高的效率,需要綜合考慮社會性,經濟性、和可靠性,否則是沒有寓意的,一個是經濟性,一個是可靠性要轉換。

    模建好了以后我們要優化它,比如說有經濟、安全、節能、環保等,目標有很多。目標一和目標二之間的關系,如果我們把兩個目標加在一起,就可以得到左上角這個曲線,所以我們以前的方法就可以得到運用,但是如果是這個圖的關系,它往兩邊跑,所以兩個目標就不能加一起了。如果兩個目標的關系是不連續關系,就找不到解了。所以我們看看我們這個系統到底什么關系,所以我們現在用的方法基本上求的東西都不是最好的,甚至是有更壞、更差的。另外,加上我們的優化還有隨機和風能,所以這種優化特別復雜。

    再就是哪個方案更好,要進行評估。就是科學決策,有權重評估、可靠性分析、決策推理、多屬性、群體交互等方式。多決策因素之間的矛盾性和不確定性,以及決策的科學性和可計算性。

    決策系統方面,以蘋果為例子,有產值,有外觀,還有質量的保鮮問題,都要進行計算,科學的計算有四個,加減乘除,那么這些數據人們能不能做科學計算,這里面就要取多屬性證據,再權重分析,最后得到一個置信度系數。計算機真正的決策是人,所以根據專家知識的交互里面,有一個環節,就是現在計算機學習的用語之處。1989年在電力是最早的一篇文章《神經網絡》,把計算機學習放在決策里面,對量化的量,對非量化的量,就是觀念啊、屬性進行學習,那才是真正的神經網絡的進化學習和強化學習的用武之地。

    我們看一個大規模的城市,有很多的大系統建模和系統過程的仿真。那么對這個怎么去建模、優化和決策啊。

    科學決策系統:在可行解域中如何選擇一個面對各方利益需求判斷的最優解是一個復雜系統科學決策問題,解決這個問題的關鍵技術是對系統的數據、概念、屬性、事實等信息的數學表示、編碼和綜合推理計算。

    有效用評估、多證據融合、多指標分析、多目標優化等這些決策。

    再談談互聯網技術,現在網絡現在正在實現它,不管是云還是什么。現在我國電力能源軟件普遍采用“界面+應用”模式,各單位軟件平臺不一,缺乏統一標準與核心平臺技術;另外,操作系統與應用軟件之間缺乏協調、互動與組織的軟件代理體系,不具有通用性,缺乏分布式人工智能。那么我們平臺技術應該關注的是操作系統與運用層之間的智能軟件體系,這個叫PaaS和Seavice系統。

    我們看看這樣的大系統,不管是電力還是交通都是大系統,特點都是分布式的。在這樣的大系統里我們設計一個平臺,這個平臺如何去設計?

    這是我的一本書,是世界上第一本互聯網+方面的書,大家知道INT,是互動,沒有網的意思,這個就是英特網,就是互聯網+工業制度化,不管是監控還是管理,還是控制,都是這樣系統。

    基于多代理的解決方案,用一個智能體系來實現它,來實現各種運用。在這個系統里面,有很多應用A1、A2等,我們也有很多硬件,叫IED,叫智能終端,中間有很多TA、TS,就是中間庫,數據等等,現在我們把它去掉,之后又一個智能體系,這個是受控的,是受一個平臺控制的,所以運行的過程中可以改變它的連接方式,這個平臺叫代理平臺,多代理,大家知道,樂高的玩具什么都可以搭,所以我們要把這個個數要減得非常少,但是它的功能會越來越大。在這個系統下,如果用這個方法,你不管做多大的系統,它的程序基本上不增加。在這樣情況下,你做電廠的跟做鐵路的是一樣的一個結構,在這樣結構下系統就很容易擴展,在這個結構下系統特別安全,因為很少么,所以這樣的一套多代理技術,我發現特別是在電力應用基本上沒有這個思維。我們講了人類的進步不是看你做出了什么,而是看你用什么去做,就是我們有沒有新的觀念、新的工作,這樣的意義比做出的產品還要重要。

    這樣的系統是一個平臺里面的元件,剛才講了方法,現在是元件平臺。

    我們現在做的系統是不能在線的重新做,這個系統在運行的時候就可以改變它的功能。

    現在遇到的不是數據,我們用到的是知識,不是電源電流電價的問題,所以我們對知識如何處理,我們要做到知識可以精算,所以有一個叫本體論。計算機里面的核心的問題,是對知識的處理,這個知識從經驗中來,大家把它放在一起,這個結構就叫半正式結構。這個經過編碼了以后就成為了正式的了。我把這個及的碼放到代理里面,就可以回來處理這個實際問題。如果是用數學描述,而且是邏輯描述,所以現在的工作對我們人工智能很大的問題就是用數學,通過邏輯、通過數學去描述知識,把知識表章出來,否則進不了計算機。

    這個互聯網實際上這個下面不是互聯網,只不過是兩個地區可以用互聯網甚至云連在一起,現在我們又收集了一些芯片,是物聯網,但是不管是互聯網還是物聯網都是分布式的東西。

    平臺控制這個移動代理,這個平臺的知識就從本體論,把知識放進去。

    下面就是芯片,其實芯片發展是從問題到專用然后到通用,需要一定的市場才能投錢。

    過去半世紀的微機型工業設備必將被芯片化工業設備替代,芯片研發應遵循應用問題、專用芯片、通用芯片的發展之路。

(以上內容整理自中國(山西)國際清潔能源高峰論壇國家特聘教授、華南理工大學能源研究院院長吳青華作《新一代能源系統規劃與運行的關鍵平臺技術》為題的演講。)

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