第1章 概述
1.1 背景与意义
随着新一代测量技术和信息技术的发展，人类社会逐渐进入万物互联、大数据和智能化时代。国际上多个国家将互联网及人工智能上升为国家战略，美国率先提出了信息物理系统(cyber-physical systems，CPS)的概念[1]，CPS通过物理进程和计算机进程的交互融合，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务[2，3]。随着不同行业信息化、数字化水平的提升，为了更好地提高数据的精细化利用和人机融合水平，国内外相继提出数字孪生体[4]和平行系统[5]的概念，并在不同行业进行了理论研究和示范应用[6，7]。
德国提出“工业4.0”的概念，全面提升制造系统的灵活性、速度、生产力和质量，构建具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂。我国根据实际发展情况，提出了“中国制造2025”国家战略，围绕控制系统、工业软件、工业网络、工业云服务和工业大数据平台等，加强信息物理系统的研发与应用，以实现制造强国的战略目标[8]。十九大报告特别指出，要加快建设科技强国、网络强国[9]，发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合；加强国家创新体系建设，强化战略科技力量，拓展实施国家重大科技项目，为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。
信息时代极大地彰显了数据的价值，由此，大数据技术应运而生。2011年，麦肯锡咨询公司将大数据定义为“大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。”随后，IBM公司(国际商用机器公司)概括了大数据的三大特点——大量化、多样化和快速化。2012年，美国政府颁布《大数据研究与发展倡议》，并投资两亿美元以支持大数据相关技术的研发。2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，围绕大数据着手实施一系列研发应用工程。另外，IBM、谷歌、亚马逊、阿里巴巴等商业公司也纷纷推出了大数据解决方案。
目前，大数据技术不仅受到普遍关注，成为国际热门话题，而且相关技术不断取得突破，新产品新项目大量涌现。大数据已广泛应用于各行各业，成为政府、企业、社会组织以至于个人的重要生产组织决策资源。“大数据”成为21世纪继云计算、物联网后又一次颠覆性的技术变革，对国家、企业、团体、个人都将产生巨大影响。特别是大数据已和5G、人工智能、工业互联网一起成为新型基础设施建设的重要领域，势必会迎来更广阔的发展前景。
早在1956年，人工智能就在美国达特茅斯大学召开的学术会议上被提出。然而，经过整整一个甲子的起伏反复，却始终没能形成产业发展。进入2016年，借着AlphaGo与李世石的人机世纪对战的契机，加上巨额资金的投入、技术的更替发展，以及众多国内外巨头的加速布局，AI产业也逐步开始形成，人工智能再次掀起一波研究浪潮。人工智能尽管还处在产业发展早期阶段，却是确定不移的方向，人工智能进入到前所未有的黄金时代。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，标志着在我国人工智能已从行业层面被提升至国家战略层面。
当前，随着互联网、物联网、大数据、人工智能等新兴信息技术的发展，智能电网、智能交通、智慧医疗、智慧城市、智慧农业、智慧文旅等智慧产业的全面铺开，我国已基本建成多源化、全面化的行业综合信息云平台，不同行业的信息化、网络化、数字化呈现深度融合态势。智慧数字新基建给全球经济带来了新的活力，有效提升经济结构和工作效率，是拉动全球经济重新向上的核心引擎。
然而，纵观社会各行业数字化和智能化建设，大都侧重在由下而上的信息化平台建设及数字孪生技术研究，缺少自上而下的系统级科学顶层设计及智能生态系统建设，出现了侧重信息化重复建设及投资浪费、过多关注局部问题而对全局系统问题考虑不周的现象，加之缺少系统观、科学发展观和全景视角，不能满足核心业务智能化发展长远需求。特别是针对各类多元化、多尺度、多结构的大数据，各行业的核心业务在智能分析、精准决策方面，还缺少核心指导理念、系统理论体系和顶层框架结构，需要建立一种更加科学、通用、泛在的社会智能运维系统。
为了更好地应对社会泛在物联越来越高的数字化、网络化和智能化发展需求，指导具有复杂网络形态的现实各类社会系统智能分析与精准决策理论体系及大脑系统建设，亟须自上而下建立智能系统理论框架和生态技术体系，从而更系统科学地提升智能社会的综合智能分析和控制水平。为此，国家电网公司智能电网全景安全防御国家重点专项科研团队，从信息物理系统理念和人机融合角度出发，提出具有泛在互联网络的智能全景系统概念，以便实现社会实际系统的“全息状态感知、全态量化评估、全程精准控制、全域智能交互”，提升智能社会的综合智能分析和控制水平，为不同领域、不同行业的顶层智能大脑业务应用和系统平台建设提供通用指导思想[10]。
在“一带一路”倡议和“互联网+”战略指导下，为了有效应对全球能源供需矛盾、环境因素制约、新能源发电占比递增等问题，国家电网公司提出了全球能源互联网概念[11]，以全球能源战略视野提出建设以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的坚强智能电网，推动能源资源在全国范围优化配置。全球能源互联网通过能源技术与信息技术的深度融合，形成以电力为核心，涵盖供电、供热、供冷、供气及电气化交通等的综合能源网络，属于典型的信息物理系统。全球能源互联网是世界上网络规模最大、信息化水平最高、数字化程度最强的典型工业物联网，其目标是保证能源互联网的灵活性、自治性、可靠性、经济性和安全性[12]。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，指出“建设分布式高效能源互联网，形成支撑多能源协调互补、及时有效接入的新型能源网络，推广智能储能设施、智能用电设施，实现能源供需信息的实时匹配和智能化响应”。随着能源互联网的网络规模不断增大、新能源占比不断提升、电力电子化趋势不断增强、分布式储能规模化加大，现代电网将呈现出更加复杂的随机特性、多源大数据特性及多时间尺度动态特性[13]，其精细化建模仿真、特性智能认知、实时安全防御和精准智能调控面临巨大挑战。
因此，针对具有泛在工业物联网属性的现代电网，在智能全景系统概念基础上，进一步建立智能全景电网概念和宏观功能框架，部署信息驱动的复杂电网时空动力学行为智能认知基础理论及关键技术体系。面向国家电网各级调度控制中心，从工程实用化角度，研发智能全景电网时空大数据系统，为实现互联大电网智能态势评估和精准控制提供技术支撑。
1.2 现代电网发展概况
1.2.1 电网技术发展现状
近年来，随着新能源发电及直流输电等电力电子设备的大规模接入，我国电网形态发生了深刻变化。在电源侧，以风电、光伏发电为代表的新能源发电在我国电源装机中的占比逐年攀升，截至2020年底，我国电网中风电、光伏装机规模分别达2.82亿kW及2.53亿kW，合计占全国发电总装机的比重达到24.3%，局部地区如青海电网的新能源占比甚至高达60.7%，电源结构发生巨大变化。在电网侧，大容量特高压直流输电通道不断增加，截至2020年底，我国在运特高压直流输电工程已达16回，其中新能源经特高压直流跨省跨区外送的规模已超过其总能力的25%，联网形态发生明显变化。在负荷侧，分布式电源接入低电压等级电网的规模已超过1亿kW，分布式发电持续增长，渗透率逐步增高，如山东电网的分布式光伏装机(10kV及以下)已超过1300万kW，最大出力已占高峰负荷的10%以上，分布式发电的大规模接入使得负荷构成也发生了显著变化。我国目前已形成世界上规模最大的交直流互联电网，呈现出高比例新能源、高比例电力电子装备特性，运行方式快速变化，安全稳定特性日趋复杂，安全稳定运行风险不断加大，客观上对在线分析提出了更高要求，包括更加准确的基础数据、更加精准的仿真技术和更具时效的态势感知方法。
安全稳定是电网运行的首要任务。现代社会对电能的依赖程度日益提高，对大电网安全稳定运行和智能防控提出了更高的要求，需要发展和建立与之相适应的在线安全分析与控制支撑体系。随着中国电网进入特大型交直流互联电网的新时期，大区电网通过二十多条直流系统进行跨区互联，换流设备和控制系统自身性能的限制会带来运行约束。新能源波动和负荷特性变化使得电网运行状态和设备模型参数呈现明显时变特征，交直流互联电网形成后，特高压直流送受端系统相互作用、交直流系统相互耦合、特高压与超高压系统相互制约的问题更加明显。交直流互联和新能源等大量电力电子设备快速发展，使得互联电网的复杂程度和电力电子化特征愈发凸显，电网运行控制压力不断加大，对在线安全稳定分析的时效性、准确性和规模提出了更高要求。
经过了多年的发展，电网在线分析技术已经具备了深厚的技术和应用基础。2007年国家电力调度控制中心建成了跨区互联电网动态稳定监控与预警系统，实现了电网计算分析由离线向在线的飞跃，于2011年完成了国家电网范围内全部省级以上电网推广应用，并进一步推广应用到了南方电网，有效支撑了特大电网多级调度控制业务一体化协调运行；南方电网也在大电网态势感知方面开展了多项前期研究；国外，在线评估技术最领先的美国PJM电网实现了小规模的在线暂态稳定和电压稳定分析，美国加州电网采用在线静态分析结论作为电力市场的运行依据。同时，离线分析技术也取得了巨大进步。2017年底，新一代特高压交直流电网仿真平台建成投运。该平台建成了包含数模仿真、数字仿真、数据管理和模型研发四大部分的综合性仿真系统，其中包括电力领域内世界上最大的超算平台，是接入直流控保数量最多、规模最大的全电磁暂态数模混合实时仿真平台。
电网互联范围及新能源发电规模的不断扩大，增加了电网运行环境的不确定性和复杂性[14，15]。近年来国内外发生了多起大面积停电事故，造成了巨大的经济损失和不良社会影响[16-18]。这些事故暴露了现有电网在线安全防御系统存在的诸多问题，对运行环境下的大电网在线稳定态势评估与自适应防控提出了更加迫切的要求[19-22]。
智能电网重要建设目标之一就是利用先进的信息技术和自动化技术提高电网的可观性和实控性，确保电网运行更加安全、可靠、经济[23-25]。新一代智能电网调度技术支持系统实现了电网静态和动态信息的采集功能[26，27]，为基于广域时空量测信息的大电网稳定态势量化评估与自适应防控研究带来新的契机[28-35]。
目前国内外从事电网安全稳定分析相关研究的主要机构如表1-1和表1-2所示。
1.2.2 电力系统仿真与分析
1. 机电-电磁暂态混合仿真现状
电力系统仿真计算是认知电力系统特性、支撑系统规划和运行控制的重要技术基础。随着新能源和直流输电快速发展，电力系统互联耦合更加紧密，电力电子化特征凸显，动态过程更加复杂，给传统电力系统仿真带来巨大挑战。机电暂态仿真无法精确仿真直流输电系统电磁暂态特性和非线性元件引起的波形畸变等过程；受限于建模复杂和计算量巨大，电磁暂态仿真难以用于大规模电网的快速实时仿真；因此，结合两者优点的机电－电磁暂态混合仿真技术受到业界关注。
机电-电磁暂态混合仿真技术研究已有30多年的历史。最早实现该功能的是德国西门子公司在20世纪70年代末开发的NETOMAC(network torsion machine control)软件，通过网络分块实现交流系统的机电-电磁混合仿真。后来，德国DIgSILENT GmbH公司、美国Mathworks公司也相继推出了具备机电-电磁混合仿真功能的电力系统离线仿真软件，用于局部特定电网的电磁暂态特性分析。20世纪90年代以来，电磁暂态实时仿真装置开始发展，如加拿大RTDS公司的RTDS、Opal-RT公司的RTLAB、魁北克水电公司的HYPERSIM、法国电力公司的ARENE等。其中应用较为广泛的是RTDS和RTLAB，主要关注电磁暂态仿真技术，而机电-电磁混合仿真技术较少涉及。
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