隨著全球進入數字化時代，傳統的技術體系已經無法滿足數字電網、智慧電網的建設需要，如何充分利用大數據、人工智能等新一代信息通信技術，精準“刻畫”電力系統運行的復雜規律，建立從數據到知識、從知識到決策的電力系統學習模型，保障電力系統安全、可靠、綠色、高效、智能運行，成為電力行業探索的重點。

傳統“知識表達”難以滿足新型電力系統建設需要

隨著以新能源為主體的新型電力系統加快構建，大規模新能源并網和電力市場開放后，電力系統形態將發生重大變化，電力網絡、信息網絡和社會網絡之間的耦合關聯性顯著增強，新型電力系統呈現出非線性、強隨機、快時變的復雜巨系統特點。在這種情況下，單純離線建模和仿真技術難以滿足復雜電網實時運行分析與精準前瞻調控的要求，同時直接運用傳統的調控模型與算法體系也面臨海量電力系統中資源分散分離和構成功能耦合及最優快速決策等挑戰。

因此，構建新型電力系統在源網荷儲等環節均面臨一些急需解決的問題。其中，在源側，需提供更加靈活的接入技術和接口方法，保障大比例新能源消納；在網側，需建設更加快速的計算能力和調控手段，適應電力系統高比例電力電子化的趨勢；在荷側，需挖掘更加柔性的互動技術和溝通渠道，充分調動需求側參與系統調節的積極性；在儲側，需實現更加高效的動態平衡和優化調劑，提高電力系統穩定控制水平。

面對上述挑戰，融合多重“知識表達”的數字電網將提供較核心的技術途徑，并使電網作為資源配置平臺和電碳經濟服務平臺的作用將更加突出。

數字電網支撐構建新型電力系統作用初顯

數字電網支撐構建新型電力系統的作用主要體現在以下三個方面：

第一，數據及其測量。萬物互聯時代，無數據不決策、無數據不運營，充分進行數據采集和處理，是保障大規模新能源并網和消納的基本條件。其中，數據成為確保電力系統“可觀、可測、可控”的首要要素，也是電網指揮體系和決策中樞的關鍵基礎。

因此，要實現新型電力系統全面可觀，必須建立在充足和有效的測量基礎上，而數字電網具備廣泛的數據獲取和處理能力。通過在電力系統中部署的海量傳感器，可以準確掌握電力系統的物理結構，從而洞悉各組成單元及整體的性能、運行方式、實時狀態、運行效率、健康狀態和環保水平。

第二，智能算法及算力的綜合應用。面向特定領域的有效智能算法與強大異構算力的有機融合，是適應電網新形態，滿足規劃、運行、管理新要求的重要手段。

新型電力系統動態行為更加復雜，對計算的準確性和快速性要求更高。其中，以新能源為主體意味著雙高（高比例、高電力電子裝備）特點明顯，由于狀態改變時序短、序列信號頻域分布廣、影響動態過程變量混雜，采用傳統以固定參數為核心的靜態模型對系統進行描述和求解比較困難，需建立適應大規模強隨機性系統的高性能仿真計算能力。

第三，快速協同。新型電力系統對快速協同能力提出了較高要求，隨著電網上下游主體互動加強，電網管理工作內容和形式將發生頻繁變化，需把握數據主線，通過提升企業數字化運營系統的靈活性和開放性，實現規劃建設、物資供應、安全生產、資產財務等全鏈條感知和全面貫通，提升業務效率，進而促進管理變革。

在常年觀測歸納和演繹的基礎上，電力行業積累了豐富經驗、規則和知識，可描述電力基礎設施外形結構、系統電氣量狀態變化、拓撲連接關系等，將這些知識融入人工智能算法模型，形成數據驅動、知識引導和物理建模的新型智能算法，并用“知識表達”來刻畫數據所蘊含的規律，進而形成“人機協同”模式，這取決于構建涵蓋電力系統海量多源數據、算法、應用的完整“知識體系”。

數字電網“知識表達”體系

新型電力系統高維、動態、不確定性給電網安全穩定運行帶來巨大挑戰，傳統方法難以精準完整刻畫和實時掌控龐大的電力系統，相比之下，數字電網的多重知識表達，將推動新型電力系統“可觀、可測、可控”成為現實。

通過數字電網的多重“知識表達”，可提取物理電網的特征規律，精準描述物理電網設備的形態、系統運行的趨勢、人-機-物三元空間的關聯關系，實現對物理電網最優的決策控制。

在中國工程院院士潘云鶴提出的AI 2.0知識三種表達（知識的形象表達、知識的語言表達、知識的深度神經網絡表達）的基礎上，面向數字電網支撐的新型電力系統進行具象化豐富，多重“知識表達”主要有四種形式：數字電網知識的形象表達主要應用于描述物理電網設備的形態；數字電網知識的函數表達主要應用于描述電力系統電氣量、非電氣量各類數據的時序變化物理規律；數字電網知識的語言表達主要應用于描述電力系統人機物環的關聯關系；數字電網知識的深度神經網絡表達則作為一種有效的數據驅動工具，對上述三類應用實現補充和支撐，這樣即可形成“數據驅動、知識引導和物理建模”相互統一的人工智能模型。