2025年新型电力系统仿真智能初探：AI与电力仿真的融合革命

随着全球能源结构向清洁化、智能化转型，电力系统的复杂度呈指数级增长。传统仿真技术已难以应对高比例可再生能源接入、多时间尺度动态响应等挑战。2021年，由国际顶尖机构提出的“仿真智能(Simulation Intelligence)”概念，为电力系统仿真注入了新动能。本文将深入分析2025年新型电力系统仿真智能的三大核心趋势：GPT大模型驱动的生成式仿真、多物理场耦合的“数字孪生”进化，以及CloudPSS平台引领的云端协同范式变革，并探讨其对行业的技术重构价值。

关键词：电力系统仿真、仿真智能、生成式AI、CloudPSS、多物理场建模

一、从规则驱动到数据驱动：GPT大模型重构电力仿真逻辑

传统电力系统仿真依赖于物理方程和预设规则，而新一代生成式大语言模型（如GPT技术）正颠覆这一范式。通过千亿参数模型对海量历史故障数据、运行日志的深度学习，系统可自动归纳隐式规律并生成仿真场景。例如，针对新能源发电的随机性，基于Transformer架构的时序预测模型可将天气预报数据与历史出力曲线的关联精度提升至92%（较传统方法提高37%）。

这种“生成式仿真”的核心优势在于：

• 动态场景构建：自动生成极端天气、设备连锁故障等低概率高影响事件场景库
• 实时参数优化：通过在线学习调整仿真模型参数，如IEEE 39节点系统的暂态稳定分析耗时从6小时缩短至20分钟
• 知识沉淀自动化：将专家经验转化为可复用的算法模块，某省级电网的故障诊断知识库构建效率提升8倍

二、仿真智能的“九大范式”：多物理场耦合的突破性进展

仿真智能提出的“九大 motifs”为电力系统提供了全新的方法论框架。其中三大核心方向尤为关键：

1. 多尺度建模破解“源-网-荷”协同难题

通过融合电磁暂态（微秒级）、机电暂态（毫秒级）和长期动态（分钟级）仿真，实现风电并网系统的全时序分析。某特高压工程采用此方法后，振荡风险识别率从64%提升至89%。

2. 可微分编程加速最优潮流计算

将牛顿-拉夫逊法等传统算法转化为可微分形式，结合GPU并行计算，使3000节点系统的OPF求解时间从45分钟降至11秒，同时支持碳流-电价联合优化等新型目标。

3. 基于代理模型的实时数字孪生

用深度神经网络构建变电站设备的“轻量化”代理模型，将原需20万CPU核心小时的精细化电磁仿真压缩为边缘设备可承载的10MB模型，时延控制在50ms以内。

三、CloudPSS平台：仿真智能的工业级实践路径

清华大学团队研发的CloudPSS平台已展现出四大融合价值：

1. 算力融合：通过“芯-云-边”架构，将BPA等传统软件的计算效率提升40倍，成本降低92%
2. 模型融合：支持FMU、PyTorch、TensorFlow等20+种模型格式的混合仿真
3. 数据融合：内置150TB的电网典型故障库，支持AI模型的持续迭代训练
4. 功能融合：实现从规划设计到调度控制的端到端工作流，某新能源基地的并网评估周期从3个月压缩至2周

平台最新推出的“AI+仿真”开放生态已吸引全球1700余家机构入驻，年调用量超2.1亿次，标志着电力仿真正式进入“协作共享”时代。

常见问题解答（FAQs）

Q1 仿真智能会取代传统电力仿真软件吗？
A1 不会完全取代，而是形成互补。传统软件仍适用于确定性强的基础分析，而仿真智能更擅长处理高维不确定性场景，两者将通过FMI等标准接口深度耦合。

Q2 中小型企业如何低成本应用这些技术？
A2 CloudPSS等平台提供的SaaS服务可大幅降低门槛，例如其“仿真API”服务每月费用仅为传统软件许可的1/50，且按需付费。

Q3 仿真智能的可靠性如何验证？
A3 需建立“双轨验证”机制：AI结果必须通过物理方程的反向校验，国内最新《电力AI仿真测试规范》要求关键场景的误差率需<0.5%。

相关深度报告

新型电力系统仿真智能初探

报告介绍：本报告由陈颖于2025年5月1日发布，共11页，本报告包含了关于新型电力系统,仿真智能的详细内容，欢迎下载PDF完整版。