作者：君安储能创始人 赵丹博士

（本文仅代表个人学术观察与观点，不代表所在机构及任何第三方立场）

摘要

新型电力系统建设按“当前-2030年加速转型期、2030—2045年总体形成期、2045—2060年巩固完善期”三步走推进，核心特征从“源随荷动”转向“源网荷储协同互动”。高比例新能源接入（2025年风光渗透率超38%）、新型负荷年增30%、极端天气频发等特性，使得电力系统调度从单一时间尺度向“日前-日内-实时-毫秒级”多时间尺度耦合演进，复杂度呈指数级上升。本文系统综述国内外人工智能（AI）技术在多时间尺度调度领域的研究与实践进展，结合南方电网、国家电网的产业落地案例，剖析AI从“离线辅助工具”向“在线决策大脑”的角色演化逻辑，指出当前面临的多时间尺度模型耦合难、云边端算力协同不足、数据孤岛、仿真－现实鸿沟四大核心挑战。研究表明，物理信息AI与云边协同架构的融合，是AI适配新型电力系统调度安全、实时、多目标要求的核心路径，其规模化落地将支撑新型电力系统“安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合”四大特征实现。

关键词：新型电力系统；多时间尺度调度；人工智能；数字孪生；源网荷储协同

《新型电力系统发展蓝皮书》明确，电力系统形态正从传统“源网荷”三要素向“源网荷储”四要素转变。高比例波动性新能源、快速增长的新兴负荷（电动汽车等年增30%）、极端天气频发三重冲击下，系统平衡从“日内平衡”向“多时间尺度协同平衡”升级：日前尺度需完成机组组合、储能充放电计划、虚拟电厂（VPP）资源聚合；日内尺度需滚动修正新能源出力、负荷波动的偏差；实时尺度需完成秒级功率平衡、故障响应；毫秒级尺度需应对电网频率波动、短路故障等极端场景。传统调度依赖人工经验、规则式控制、集中式优化计算，难以适配多时间尺度耦合、多主体协同、高不确定性的新型系统特性。据《2025年电网数字孪生和人工智能技术的融合发展思路报告》测算，省级电网仿真节点超十亿，集中式计算已无法满足毫秒级控制需求。

人工智能技术的突破为破解多时间尺度调度难题提供了核心抓手：从早期仅用于新能源出力预测、负荷预测的离线辅助工具，逐步向生成调度预案、实时闭环控制、毫秒级自适应响应的“智能大脑”演进。本文基于公开研究与产业实践，系统梳理这一角色演化的内在逻辑、落地进展与未来方向，为新型电力系统调度技术研究与产业落地提供参考。

国际层面，AI与数字孪生的融合是多时间尺度调度研究的核心方向。《晶上系统赋能人工智能与先进计算》蓝皮书提出SDSoW（晶上系统）的“AI与AC双向赋能”闭环：AI作为整个系统的“元控制器”，通过强化学习、进化算法自主优化算力分配、互连拓扑、功耗策略，理论上可提升系统综合效率30%～50%；同时数字孪生作为高保真镜像系统，所有架构演化方案首先在数字孪生环境中推演验证，通过形式化验证与蒙特卡洛仿真识别潜在风险，仅通过安全评估的方案才增量部署到物理系统，形成“虚拟孪生-安全评估－增量更新－异常回滚”的闭环，这一机制可直接复用于电力系统调度策略的验证。

《2025 AI网络技术白皮书》进一步明确了数字孪生网络在多时间尺度调度中的支撑作用：数字孪生网络通过“物理网络－虚拟孪生体”实时同步，支持日前计划仿真、日内潮流推演、实时故障预演，其“内闭环仿真优化、外闭环执行反馈”的双闭环机制，可有效降低调度策略试错风险。产业实践层面，欧洲储能与VPP企业已率先落地相关技术：德国TWAICE公司基于数字孪生的电池数据分析平台，可实现储能系统多时间尺度的健康状态预测与调度策略优化；英国Allye Energy的AI驱动储能系统，可自动预测能源需求、优化充放电模式，实现多时间尺度的收益最大化；特斯拉Autobidder系统已接入全球超4GW储能资产，通过AI算法实现多市场、多时间尺度的自动竞价与调度。

国内研究聚焦本土新型电力系统场景的适配，南方电网、国家电网已开展规模化实践。《2025年电网数字孪生和人工智能技术的融合发展思路报告》提出“云边端协同架构”作为多时间尺度调度的核心支撑：云端负责全局高精度孪生与长周期AI训练，生成日前、日内调度计划；边缘网关完成毫秒级数据汇聚与推理，执行实时调度指令；终端设备植入轻量化模型实现毫秒级就地控制。这一架构已支撑南网“AI超级调度员”落地：数字孪生体秒级同步全系统状态，AI滚动生成源网荷储协同策略，实现电压越限提前5分钟预警、自适应调控；虚拟电厂聚合190万千瓦可调资源，参与电力辅助服务与需求响应20余次，助力迎峰度夏实现“主变零重载、断面零超限、线路零过载”目标。

国家电网《人工智能在电网中的探索研究与创新实践》显示，其源网荷储智慧保供平台已实现新能源超短期（15分钟）预测准确率98.92%、4小时准确率98.34%，杭州区域1-5月预测准确率从96.12%提升至97.56%，保持国内领先水平；其研发的配网数字孪生管家“米特”，由“云端大脑+边端分脑”组成，云端创新基于概率统计模型的自主巡视机制，可智能编排巡视计划，5分钟内自动生成巡视报告；边端融合设备风险辨识技术，实现配网14类环境异常与设备风险的就地智能研判，响应速度达秒级。

产业层面，头部储能企业已将AI调度能力嵌入核心产品：海博思创“海博AI云平台”作为大储智慧运维中枢，构建从电芯到现场运行的全生命周期数据追溯体系，通过AI算法实现设备故障超前预警、系统健康状态精准诊断，支撑多时间尺度的充放电策略优化；其构网型储能技术可模拟同步发电机特性，实现电网惯量毫秒级响应，在内蒙古赤峰150MW/600MWh独立储能项目中，将故障隔离与供电恢复时间缩短30%。阳光电源PowerTitan3.0储能系统集成全栈智能系统矩阵，通过灵犀交付系统实现一键整站配网，并网效率提升70%+，AI算法实现30+故障极早预警、热失控预警准确率超99%，支撑多时间尺度的调度优化。宁德时代天恒储能系统搭载AI风险监测和智能预警系统，通过PSA模型量化储能产品全生命周期失效概率，保障长周期运行安全。

据《电新行业江苏专题：需求侧资源潜力评估与开发利用路径》测算，2030年江苏需求侧资源调节潜力可达2000万千瓦，占最高负荷5%以上；其开发的“省级－市级－聚合商”三级调度体系，依托AI算法实现需求侧资源的多时间尺度柔性调控，已在昆山南星渎光储充换配微协同示范站落地，光伏消纳率从96.0%提升至99.7%，储能日均放电量提升48.12千瓦时，套利能力提升25.1%。

AI在新型电力系统调度中的角色，正沿着“离线辅助－半在线决策-全在线闭环”的路径演化，按时间尺度可分为三个核心层级：

传统日前、日内调度依赖人工编制机组组合、储能充放电计划，难以应对新能源、负荷的波动偏差。AI的角色已从单一的新能源出力、负荷预测工具，升级为自动生成调度预案的智能引擎：

· 基于Transformer、LSTM等深度学习模型，融合气象、电网拓扑、市场价格、新能源历史出力等多源数据，可实现日前、日内多场景的概率预测，南方电网实践显示新能源预测精度较传统方法提升8%以上；

· 生成式AI可自动生成调度预案、故障处置方案、巡检指令，降低专家经验依赖，缩短策略迭代周期。《2025年电网数字孪生和人工智能技术的融合发展思路报告》显示，生成式AI的应用可使调度预案生成效率提升50%以上；

· 结合现货市场价格信号，AI可自动优化储能、VPP的日前报价与充放电计划。东吴证券研究显示，AI优化的多市场协同调度策略可使储能项目IRR提升5—8个百分点。

实时调度需应对秒级的功率波动、电网阻塞、故障预警，传统人工决策难以满足响应速度要求。AI通过云边协同架构实现从“建议输出”到“指令下发”的闭环：

· 云端训练的调度模型下沉至边缘网关，实现毫秒级数据汇聚与推理。南方电网“AI超级调度员”可实现秒级状态同步、5分钟提前预警电压越限，自动调节无功、切负荷等控制指令；

· 数字孪生体实时映射物理电网状态，滚动推演千万级故障组合，自动生成最优应对方案。南方电网韧性电网实践显示，AI预演可使故障隔离与供电恢复时间缩短30%；

· 虚拟电厂聚合的分布式资源通过AI实现秒级响应。国网杭州源网荷储平台聚合190万千瓦可调资源，响应延迟低于500ms，2024年参与迎峰度夏需求响应20余次，实现“零重载、零超限、零过载”目标。

毫秒级控制对应电网频率调节、故障隔离、孤网型储能响应等极端场景，传统规则式控制难以适配动态变化的电网特性。AI通过轻量化模型植入终端设备，实现就地自适应控制：

· 构网型储能搭载AI控制算法，可模拟同步发电机的惯量特性，实现毫秒级频率响应。海博思创赤峰项目应用该技术后，电网抗扰性提升40%以上；

· 终端设备的轻量化AI模型可就地识别故障类型、隔离故障区域。南方电网配网“米特”系统可实现14类设备风险的就地研判，响应速度较传统集中式分析提升10倍以上。

· 《2025 AI网络技术白皮书》提到的数字孪生网络内生安全机制，可实时监控AI控制策略的安全性，一旦出现异常（如频率越限、电压崩溃风险）立即触发回滚，保障电网安全。

尽管AI在多时间尺度调度中的应用已取得显著进展，但其规模化落地仍面临四大核心挑战，均来自新型电力系统的特有属性与AI技术的固有短板：

日前尺度追求收益最大化、实时尺度追求安全稳定、毫秒级尺度追求故障快速隔离，多目标的冲突使得AI模型难以兼顾不同时间尺度的优化要求。同时，《2025年电网数字孪生和人工智能技术的融合发展思路报告》指出，AI可解释性是电网调度的核心红线，调度员对黑箱决策零容忍，而多时间尺度耦合的AI模型决策逻辑更复杂，可解释性更差，难以被监管方、调度人员信任，可解释AI（XAI）技术仍处于实验室阶段，尚未实现大规模工程应用。

省级电网仿真节点超十亿，集中式计算难以满足毫秒级控制需求，而云边端协同架构仍面临三大瓶颈：一是边缘端算力不足，难以支撑复杂AI模型的毫秒级推理；二是模型分割、量化压缩技术不成熟，云端训练的大模型难以高效下沉至边缘、终端；三是算力调度机制缺失，无法根据调度任务的实时性要求动态分配云边端算力。《晶上系统赋能人工智能与先进计算》蓝皮书显示，算力与实时性矛盾是当前AI赋能电力系统的核心挑战之一。

多时间尺度调度需要融合电网SCADA、EMS、DMS、气象、市场交易、用户负荷等多源异构数据，但当前存在三大数据壁垒：一是OT/IT/CT数据打通难，不同系统的数据格式、采集频率、计量单位不统一，形成数据孤岛；二是数据质量不足，部分设备监测数据缺失、失真，标注成本高，《2025年能源行业可观测性落地全景报告》指出，能源行业数据成熟度不足是AI价值实现的核心障碍；三是隐私保护难，跨主体的数据共享涉及商业机密、用户隐私，联邦学习等隐私计算技术在能源场景的应用仍处于探索阶段。

AI调度模型需要在数字孪生环境中进行大量训练，但当前仿真环境与真实场景存在显著差距：一是电网仿真模型简化过多，未考虑设备故障、通信延迟、用户行为随机性等现实因素，导致训练好的模型在真实场景中性能骤降；二是电网拓扑、新能源装机、负荷特性处于持续变化中，仿真环境难以同步更新，模型的适应性不足；三是极端场景（如极端高温、台风、冰灾）的数据不足，AI在极端场景下的决策可靠性难以保障。《2025年能源行业可观测性落地全景报告》显示，构网型储能系统在复杂故障下的预测控制决策正确率仍需优化。

AI在新型电力系统多时间尺度调度中的角色，已从“离线辅助工具”逐步演化为“核心决策大脑”，其云边协同、数字孪生融合的技术路径已通过南网、国网的实践验证，可有效提升调度效率、新能源消纳能力与电网韧性。未来研究与实践需聚焦四大方向：   第一，发展物理信息AI（PINN）技术，将基尔霍夫定律、潮流方程等电网物理规律嵌入AI模型，兼顾AI的灵活性与电网的安全性，提升模型的可解释性与泛化能力；   第二，完善云边端协同的标准化架构，统一数据接口、模型标准、算力调度规范，参考南方电网云边端协同架构与SDSoW的通用标准，降低多主体协同成本；第三，构建高保真数字孪生调度平台，作为AI模型的“训练场”，覆盖正常、故障、极端天气等多场景，缩小仿真与现实的鸿沟。参考《2025 AI网络技术白皮书》的数字孪生网络双闭环机制，实现调度策略的“仿真验证－执行反馈－迭代优化”闭环；

第四，强制推广可解释AI（XAI）技术，要求所有接入电网的AI调度模型输出决策因果链、置信度与反事实推演结果，满足电网安全监管要求，建立AI调度责任的界定机制。

我国在AI技术、新型电力系统建设场景、储能产业链等方面具备全球领先优势，未来需加强学界与产业界的协同攻关，加快核心技术突破与标准体系建设，推动AI调度从示范走向规模化商用，为“双碳”目标实现与新型电力系统建设提供核心技术支撑。