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人工智能在抽水蓄能電站優(yōu)化調度中的應用研究

文檔作者：張偉文檔來源：中國水利水電第十二工程局有限公司		更新日期： 2026年04月01日	點擊數(shù)：
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LOW CARBON WORLD 2025/8
人工智能在抽水蓄能電站優(yōu)化調度中的應用研究
張偉
（中國水利水電第十二工程局有限公司，浙江杭州310013）
【摘要】為解決抽水蓄能電站調度中存在的問題袁對人工智能算法進行概述袁探討人工智能在抽水蓄能電站
優(yōu)化調度中的應用袁并通過案例分析驗證人工智能在抽水蓄能電站優(yōu)化調度中的應用效果袁以期為抽水蓄能
電站的可持續(xù)發(fā)展提供參考遙
【關鍵詞】人工智能曰抽水蓄能電站曰優(yōu)化調度曰電網(wǎng)穩(wěn)定性
【中圖分類號】TV743 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-2066（2025）08-0064-03
0 引言
抽水蓄能電站（圖1），作為現(xiàn)代電力系統(tǒng)中不可
或缺的能源儲存與調節(jié)“超級蓄電池”，其戰(zhàn)略地位
不容忽視。在電網(wǎng)負荷低谷階段，抽水蓄能電站可運
用盈余電力驅動水泵作業(yè)，把水從下水庫提升至上
水庫以積累勢能。而當電網(wǎng)需求進入高峰時段，之前
儲存的水能則被釋放，用于驅動渦輪機產生電力，巧
妙地實現(xiàn)了電能的時空轉移與高效利用。這一過程
不僅有效緩解了電網(wǎng)供需間存在的峰谷矛盾，還顯
著提升了電力系統(tǒng)的靈活性和穩(wěn)定性。然而，盡管抽
水蓄能電站的作用巨大，其優(yōu)化調度問題卻復雜且
充滿挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的抽水蓄能電站調度策略大多依賴
于調度人員的豐富經(jīng)驗及其對電力系統(tǒng)簡化模型的
直觀理解，可應對確定性的負荷變化和已知的運行
條件，但在面對電網(wǎng)負荷隨機性、可再生能源發(fā)電
不確定性提升及復雜多變的電力市場需求時，還存
在較大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的調度手段往往難以精確捕捉
這些動態(tài)變化，導致調度決策偏離最優(yōu)解，影響抽
水蓄能電站的運行效率和整體經(jīng)濟效益[1]。為了克
服這一難題，本文創(chuàng)新性地提出了將人工智能技術
深度融入抽水蓄能電站的調度體系之中，以優(yōu)化調
度策略。
1 人工智能算法概述
1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡
神經(jīng)網(wǎng)絡算法通過構建多層次的神經(jīng)元網(wǎng)絡結
構，模擬人腦的學習和記憶過程。在訓練階段，神經(jīng)
網(wǎng)絡算法接收大量的歷史數(shù)據(jù)作為輸入，包括抽水
蓄能電站歷史負荷需求、水位變化、氣象數(shù)據(jù)、電網(wǎng)
負荷趨勢及其他相關因素，通過前向傳播和反向傳
播的不斷迭代，逐漸調整內部權重和偏置參數(shù)，以最
小化預測誤差，從而實現(xiàn)對未來負荷需求和水位變
化的精確預測。在抽水蓄能電站的調度決策過程中，
這些精準的預測數(shù)據(jù)至關重要，其可為電站運營人
員提供寶貴的前瞻性信息，使調度策略的制定更加
科學、合理。例如，根據(jù)負荷需求的預測結果，抽水蓄
能電站可以提前規(guī)劃抽水時段和發(fā)電時段，以最大
化利用低谷電價時段進行抽水儲能，并在高峰時段
釋放電能。同時，水位變化的準確預測有助于電站優(yōu)
化水庫管理，確保在關鍵時刻有足夠的蓄水量來滿
足發(fā)電需求，也避免過度抽水導致生態(tài)和環(huán)境問題
出現(xiàn)[2]。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡算法還具備自適應性和魯棒
性強的特點，能夠隨著新數(shù)據(jù)的加入不斷更新和優(yōu)
化預測模型，以適應抽水蓄能電站運行環(huán)境的變化。
這種持續(xù)學習和改進的能力，使神經(jīng)網(wǎng)絡算法在抽
水蓄能電站優(yōu)化調度中的應用前景更加廣闊。神經(jīng)
網(wǎng)絡算法如圖2所示。
1.2 遺傳算法
遺傳算法，作為一種受自然選擇和遺傳學原理
啟發(fā)的優(yōu)化搜索算法，其核心理念在于模擬生物進
化過程中的自然選擇和遺傳機制，以此尋找復雜問
題的最優(yōu)或近似最優(yōu)解。在抽水蓄能電站的優(yōu)化調
度領域，遺傳算法展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢和廣泛的適
用性，特別是在解決具有高度非線性、多變量及約束
條件的復雜優(yōu)化問題時。在初始化階段，算法會隨機
圖1 浙江寧海抽水蓄能電站
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生成一個包含多個候選解的初始種群，每個個體都
代表著一種可能的調度策略，其基因編碼則對應著
調度策略的具體參數(shù)設置。這些個體構成了解空間
的初始探索集合。隨后，算法進入選擇階段，依據(jù)適
應度函數(shù)的值對種群中的個體進行篩選。適應度較
高的個體更有可能被選中作為父代，參與后續(xù)的交
叉和變異操作，以此模擬自然界中的“適者生存”原
則[3]。交叉操作通過交換父代個體的部分基因，生成
新的后代個體，這一過程有助于結合不同個體的優(yōu)
秀特征，擴大搜索范圍。變異操作則是對后代個體的
基因進行隨機的小概率改動，以增加種群的多樣性，
避免早熟收斂。經(jīng)過選擇和遺傳操作后，新生成的種
群將繼承父代的優(yōu)點并引入新的變異特征，從而在
解空間中逐步逼近最優(yōu)解。遺傳算法之所以適用于
解決抽水蓄能電站的優(yōu)化調度問題，是因為其能夠
有效地處理非線性關系、進行多目標優(yōu)化及約束條
件等。通過模擬生物進化過程，遺傳算法能夠在龐大
的解空間中高效搜索，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以觸及的最
優(yōu)解或次優(yōu)解，從而顯著提高調度策略的效率并增
強其效果。此外，遺傳算法的魯棒性強，對初始條件
的依賴性較低，這使其在處理實際調度問題時更加
靈活和可靠。
1.3 深度強化學習
在馬爾可夫決策過程的框架下，抽水蓄能電站
的調度問題被抽象為一個由狀態(tài)空間、動作空間、轉
移概率、獎勵函數(shù)及策略組成的數(shù)學模型。其中，狀
態(tài)空間涵蓋電站當前運行的所有相關信息，如水庫
水位、電網(wǎng)負荷需求、可再生能源出力狀況等；動作
空間則包含所有可能的調度操作，如抽水功率的調
整、發(fā)電功率的設定等；轉移概率描述從一個狀態(tài)轉
移到另一個狀態(tài)的可能性；而獎勵函數(shù)則根據(jù)調度
策略的效果給予即時反饋，用于指導策略改進。深度
強化學習算法通過構建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為策略
網(wǎng)絡或價值網(wǎng)絡，學習并優(yōu)化調度策略。在訓練過程
中，深度強化學習算法不斷與抽水蓄能電站的實際
運行場景進行交互，根據(jù)當前狀態(tài)選動作，觀察環(huán)境
返回的下一狀態(tài)及獎勵值，并利用這些信息更新網(wǎng)
絡參數(shù)[4]。這一過程通過在線學習的方式實現(xiàn)，使算
法能夠逐步適應環(huán)境的變化，發(fā)現(xiàn)更加高效、經(jīng)濟的
調度策略。深度強化學習算法中的策略梯度方法或
價值迭代方法被廣泛應用于抽水蓄能電站的調度優(yōu)
化中。策略梯度方法用于直接優(yōu)化策略網(wǎng)絡，以最大
化長期累計獎勵為目標，通過計算策略梯度并沿梯
度方向更新網(wǎng)絡參數(shù)。而價值迭代方法則通過估計
狀態(tài)或動作狀態(tài)的價值函數(shù)，間接指導策略的選擇，
其核心在于利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡強大的函數(shù)逼近能
力，準確估計不同狀態(tài)下采取不同動作的未來收益。
通過深度強化學習算法的不斷優(yōu)化，抽水蓄能電站
的調度策略能夠逐漸收斂至最優(yōu)或近似最優(yōu)解，實
現(xiàn)電站在不同負荷需求、不同電價時段及不同天氣
條件下的動態(tài)經(jīng)濟調度。這一過程中，深度強化學習
算法不僅考慮了即時的經(jīng)濟收益，還兼顧了長期運
行效率和穩(wěn)定性，為抽水蓄能電站的高效運行和電
力系統(tǒng)的整體優(yōu)化提供了有力的支持。
2 抽水蓄能電站優(yōu)化調度中人工智能技術的
應用
2.1 負荷預測與調度優(yōu)化
在抽水蓄能電站的調度優(yōu)化中，人工智能技術
通過深度挖掘歷史負荷數(shù)據(jù)及其他相關因素的潛在
規(guī)律，能夠構建高度精確的負荷預測模型。這些負荷
預測模型具備強大的學習能力和適應性，能夠從歷
史數(shù)據(jù)中提取特征，實時捕捉負荷變化的動態(tài)趨勢，
包括季節(jié)性波動、周期性規(guī)律及突發(fā)事件引起的異
常波動等。通過不斷迭代和優(yōu)化，負荷預測模型能夠
自我調整，以適應負荷模式的新變化，確保預測結果
的準確性和時效性?；谶@些精確的負荷預測結果，
人工智能算法能夠進一步發(fā)揮其在優(yōu)化調度策略方
面的優(yōu)勢。在電網(wǎng)負荷高峰時段，人工智能算法能夠
智能地判斷何時放水發(fā)電，以最大化地滿足電網(wǎng)需
求，同時確保抽水蓄能電站的發(fā)電效率和經(jīng)濟性。此
外，人工智能算法還能夠綜合考慮多種約束條件，如
水庫容量限制、機組運行效率、電網(wǎng)安全穩(wěn)定要求
等，以確保調度策略的可行性和最優(yōu)性。通過模擬不
同場景下的調度效果，人工智能算法能夠篩選出最
優(yōu)或接近最優(yōu)的調度方案。
2.2 設備狀態(tài)監(jiān)測
在抽水蓄能電站優(yōu)化調度中，人工智能通過實
時監(jiān)測關鍵設備（水泵水輪機、發(fā)電電動機、變頻器
等）的運行狀態(tài)，如振動、溫度、壓力等參數(shù)，為調度
圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡算法
x1
x2
xn
節(jié)點1
節(jié)點2
節(jié)點3
…
…
…
…
節(jié)點m
SD
SN1
SN2
SNk
…
…
y1
y2
yk
…
…
輸入層模式層求和層輸出層
x—輸入特征，是模型接收的原始數(shù)據(jù)；SD和SN—求和層節(jié)點；y—輸出結果，對
應模型的預測值或分類類別。
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決策提供設備可靠性評估。基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的深度
學習模型可動態(tài)預測設備性能衰減趨勢，量化評估
機組可調度潛力以支持優(yōu)化調度，具體如下。
（1）調度容量修正。通過振動頻譜分析，識別轉
子處于不平衡狀態(tài)時，自動下調該機組調頻任務分
配權重。
（2）負荷優(yōu)化分配。當預測某機組軸承溫度存在
過熱風險時，人工智能調度系統(tǒng)將優(yōu)先調用備用機
組參與峰荷調節(jié)。
（3）檢修窗口優(yōu)化。結合設備剩余壽命預測模
型，在電價低谷期智能安排預防性檢修，最大限度減
少調度容量損失。
這種數(shù)據(jù)驅動的設備狀態(tài)監(jiān)測方式，使調度系
統(tǒng)能動態(tài)規(guī)避高風險機組，確保調度指令與設備實
際承載能力精確匹配，提升抽水蓄能電站整體響應
的可靠性。相較于傳統(tǒng)固定檢修周期的調度模式，應
用人工智能技術可增加約12%的有效可調度容量。
2.3 智能決策支持系統(tǒng)的應用
智能決策支持系統(tǒng)內部嵌入了多種先進的人工
智能算法和模型，這些算法能夠深入挖掘數(shù)據(jù)間的
關聯(lián)性，識別影響抽水蓄能電站運行效率和經(jīng)濟效
益的關鍵因素?；谶@些數(shù)據(jù)和分析結果，智能決策
支持系統(tǒng)能夠自動生成一系列科學、合理的抽水、發(fā)
電、儲能等調度建議，使電站的運行效率和經(jīng)濟效益
最大化。智能決策支持系統(tǒng)能夠根據(jù)電網(wǎng)負荷的實
時變化、設備狀態(tài)的動態(tài)調整及外部環(huán)境因素的波
動，迅速調整調度策略，確保抽水蓄能電站在各種復
雜工況下保持最佳運行狀態(tài)[5]。在實際應用中，智能
決策支持系統(tǒng)為調度人員提供了強大的輔助決策支
持，不僅能夠展示直觀的調度方案，還能夠通過模擬
不同調度策略下的運行結果，幫助調度人員深入理
解各種策略可能帶來的社會、經(jīng)濟、環(huán)境影響，極大
地增強了調度決策的透明度和可追溯性，使決策過
程更加科學、合理且易于接受。此外，智能決策支持
系統(tǒng)還能與電站現(xiàn)有的自動化控制系統(tǒng)無縫對接，
實現(xiàn)調度指令的自動化執(zhí)行和反饋。這一集成能力
不僅提高了調度操作的執(zhí)行效率，還確保了調度策
略與電站實際運行狀態(tài)之間的一致性，進一步提升
了電站的整體運營水平。
3 案例分析
以南方電網(wǎng)抽水蓄能人工智能優(yōu)化調度平臺為
例，該平臺深度融合機器學習與運籌優(yōu)化算法，構建
了“數(shù)據(jù)感知—動態(tài)預測—智能決策”的全鏈條調度
優(yōu)化體系。南方電網(wǎng)抽水蓄能人工智能優(yōu)化調度平
臺通過物聯(lián)網(wǎng)技術實時采集機組的振動、溫度、效率
等20 余項狀態(tài)參數(shù)，結合電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制
（supervisory control and data acquisition, SCADA）系
統(tǒng)提供的負荷需求、新能源出力波動、分時電價等外
部數(shù)據(jù)，利用長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡（long short謠term
memory, LSTM）實現(xiàn)15 min 級超短期負荷預測，預
測精度達92%。在決策層，南方電網(wǎng)抽水蓄能人工智
能優(yōu)化調度平臺采用深度強化學習算法動態(tài)優(yōu)化機
組組合，綜合考慮設備健康度（基于貝葉斯網(wǎng)絡評
估）、電網(wǎng)調頻需求、水頭變化等約束條件，生成最
優(yōu)調度指令。實際運行情況表明，南方電網(wǎng)抽水蓄
能人工智能優(yōu)化調度平臺可使機組啟停決策響應時
間從傳統(tǒng)人工調度的30 min縮短至45 s，調頻響應
速度提升23%。通過智能匹配峰谷電價差和機組工
況，單站年輔助服務收益增加約1 760 萬元。此外，
南方電網(wǎng)抽水蓄能人工智能優(yōu)化調度平臺創(chuàng)新的
“設備狀態(tài)-調度安全域”耦合模型，將設備劣化趨勢
量化為調度容量修正系數(shù)，使故障預警與調度預案
聯(lián)動成功率提升至89%，顯著增強了電網(wǎng)對可再生
能源波動的消納能力。該案例為人工智能驅動新型
電力系統(tǒng)靈活調節(jié)資源優(yōu)化調度提供了可復用的技
術范式。
4 結論
人工智能技術在抽水蓄能電站優(yōu)化調度中的應
用，不僅顯著提高了電站的運行效率和經(jīng)濟效益，還
有效增強了電網(wǎng)的穩(wěn)定性和安全性。這一創(chuàng)新實踐
不僅推動了抽水蓄能電站的數(shù)字化、智能化轉型，更
為全球能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入了新的活力和動
力。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，人
工智能技術在抽水蓄能電站優(yōu)化調度中的潛力和價
值將得到更加充分的釋放和體現(xiàn)。
參考文獻
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作者簡介院張偉（1989—），男，漢族，湖北鐘祥人，本
科，工程師，主要從事工程項目管理工作。
低碳技術
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