从控制到协同：电力系统的范式变革

一、新能源发展迎来爆发期

（一）装机量跨越式增长

2025年将成为历史性转折点，新能源装机占比将首次突破50%，标志着中国电力系统正式进入新能源主导的新时代。

（二）发电量实现历史性突破

全社会发电量将从2025年的10.5万亿kWh增长至2030年的13万亿kWh，新能源渗透率将实现从18%到35%的跨越式提升，接近翻倍增长。

电力系统的发展正沿着一条由新能源渗透率驱动的清晰路径演进，从"机电化时代"经过"电力电子化加速期"，最终迈向"智能化成熟期"。根据我们的研究分析，电力系统的演进可以划分为三个关键阶段：

第一阶段——机电化时代（0%-30%渗透率）

传统发电机组主导，系统稳定性强，采用自上而下的规则调度。中国目前新能渗透率为18%,处在机电化时代。

第二阶段——电力电子化加速期（30%-70%渗透率）

新能源成为主力电源，系统运行模式开始重构，面临稳定性和平衡挑战。

第三阶段——智能化成熟期（70%-100%渗透率）

实现完全自适应运行，AI驱动的智能决策成为主导。

在这一转型中，AI不再是外部优化模块，而是系统内部的决策核心。深度动力以物理AI为支点，推动电力系统实现从被动调度到主动优化、从单点控制到多智能体协同的能力跃迁。

物理AI：以物理规律约束，重构电力系统

一、从复杂性挑战到智能化困境

随着新能源占比快速攀升、电力电子设备大量接入，电力系统呈现出强非线性、强耦合、高时变性等复杂特征。系统运行状态更加动态化与不确定化，传统静态调度与规则驱动控制方式已难以满足需求。近年来，AI被广泛用于电力系统的预测、诊断与调控，但以纯数据驱动为主的模型在实际应用中仍存在明显不足：

• 缺乏物理约束，容易输出违背能量守恒或稳定性边界的结果；

• 可解释性不足，难以支撑电力系统的高安全要求；

• 泛化能力有限，在运行场景变化时性能显著下降。

这些问题的根源在于：电力系统不是纯数据系统，而是受物理规律严格约束的能量网络。当AI模型忽视底层机理，仅依赖经验数据进行拟合，就难以保证决策的可靠性与物理一致性。

二、物理AI智能化的必然演进

要让AI真正适应电力系统的复杂机理和安全边界，必须让智能学习从“经验拟合”转向“机理一致”，让AI从外部辅助算法演进为具备物理认知的系统智能体。物理AI（Physics AI）正是这一方向的体现。它通过将电力系统的物理规律嵌入AI模型结构与优化目标，使学习与推理过程遵循物理约束，从而实现：

• 结果可解释、可验证；

• 模型具备泛化与鲁棒能力；

• 决策过程与能量守恒、系统稳定性保持一致。

物理AI不是AI的附加形式，而是AI在工程系统中的自然进化。它让智能化从“预测”走向“自适应”，为电力系统构建起真正可信的智能基础。

三、深度动力的物理AI原生理念

基于上述演进，我们提出了“物理AI原生（Physics-AI Native）”理念。该理念主张：

让AI的建模、训练与推理过程，从底层即与物理机制原生融合，使智能系统同时具备遵循物理规律的约束性与基于数据的自学习适应性。

在这一理念下，AI不再是外部叠加的工具，而是嵌入电力系统内部、与机理模型协同演化的原生智能体。它理解能量传输规律，能在运行中持续学习、动态优化，推动电力系统从“智能化”迈向“自适应化”。

体系结构：闭环智能决策体系

一、基于多模态推理与自适应的企业AI决策机制

（一）基于多模态推理与自适应优化的企业AI决策架构

专属大模型推理引擎；闭环决策机制；分布式并行计算；Agent智能体编排；五层记忆架构。

（二）确保从物理感知到实时控制的完整数据闭环

1. 物理状态感知与数据预处理

能量控制器从"源-网-荷-储"采集海量多维实时数据；采用高维能量块建模技术，压缩转换数据；将异构原始数据转换为标准化向量表示；自动提取功率平衡。

2. 制定智能体调度策略
中央协调器Agent接收状态信息，进行全局分析；将宏观系统优化目标分解为多层次任务；基于MADDPG(多智能体深度确定性策略梯度)算法；通过共识机制确保决策的一致性和安全性。

3. 工具编排与智能调用

从内置专业工具库(预测、优化、分析、交易)智能选择；动态规划最优工具链执行路径；能无缝集成第三方模型或API服务；充分利用更广泛的生态能力。

4. 物理执行与实时监控
将优化策略转化为具体物理指令下发到设备；利用物理信息神经网络(PINNS)构建物理AI大模型；对电网实时状态进行物理一致性验证；监测到违反约束立即启动安全保护机制。

（三）电力系统智能学习与自适应优化机制

1. 五层记忆架构

2. 长期记忆与经验积累
全面收集执行过程的所有相关数据；结构化存储构建电力系统知识图谱；Experience Replay 经验回放机制；确保学习新知识时不忘记历史经验。

3. 调整策略设计与优化

评估现有策略实际效果，识别成功模式；综合考量经济性、安全性、环保性等多重目标；优化调度策略、工具选择、任务分解方法；持续迭代系统决策模型参数。

4. 反馈与自适应学习
采用在线增量学习算法持续更新参数；Meta-Learning 元学习技术；系统"学会学习"，快速适应新环境与设备；实现系统级智能进化能力。

二、物理AI专属大模型八步训练工程方案

AI技术与物理规律深度融合，实现源-网-荷-储全链路端到端优化。

（二）落地路线

（三）核心价值

1. 全局最优

跨源-网-荷-储的端到端优化打破传统优化孤岛，协同效应明显。

2. 安全可信

从训练到推理全链路物理与安全约束多层次安全验证与可追溯性设计。

3. 效率成本

MoE条件计算+多智能体并行，实现算力与能耗的协同优化。

三、适应电力系统APSI框架体系

（一）APSI框架完整定义

AI原生自适应电力系统智能水平框架（Adaptive Power System Intelligence Level Framework，APSI）旨在为电力系统的演进提供清晰的、可度量的评判标准和技术演进图谱，帮助行业准确评估当前系统发展水平，明确发展方向，并制定相应的技术路线图。

（二）APSI框架核心价值

APSI框架的设计目标是建立一套科学、完整、可操作的电力系统评价体系。其核心价值体现在三个方面：准确评判电力系统现有水平；为电力系统发展提供清晰路径；推动行业形成统一的发展标准。

1. 电力自主调控能力（APCC）

指电力系统在无需或极少人工干预的情况下，自主进行监测、分析、决策和控制的能力。核心是决策与执行的自动化。

具体表现：自我感知、自主决策、精确执行，实现毫秒级响应和高精度控制。

2. 电网环境适应能力（GEA）

衡量电力系统应对内外部环境变化并维持稳定运行的能力。核心在于系统的韧性和灵活性。

具体表现：适应新能源波动、应对极端事件、适应市场变化，确保系统在各种复杂环境下的稳定运行。

3. 源网荷储动态平衡（MECL）

实现"电源、电网、负荷、储能"四个要素之间高效协同、动态平衡的能力。打破传统"源随荷动"模式，强调多向互动。

具体表现：源网协同、网荷互动、储能优化，实现全系统资源的协调配置和动态优化。

4. 电力智能进化能力（PIEC）

关注电力系统自我学习和持续优化的能力，核心是系统的"成长性"和"智能迭代"。具体表现：数据驱动学习、算法模型迭代、适应性进化，实现系统智能水平的持续提升。

5. 电力智能体协同模式（PHMCM）

实现大量智能设备（智能体）与人类之间的高效协同。核心是构建和谐共生的人机关系。

具体表现：分布式协同、人机交互增强、任务分配与协作，形成高效的人机协作流程。

（三）行业首发"自适应电力系统APSI"框架体系

APSI框架将电力系统水平划分为L0-L5六个等级，每个等级具有明确的技术特征和应用场景：

L0级：无智能化（Manual Operation）

技术特征：完全依赖人工操作和调度员的经验决策。基础的SCADA系统仅提供数据采集和监视功能。

适用场景：新能源渗透率低于5%的传统电网，主要依靠大型集中式发电。

L1级：辅助智能化（Assisted Operation）

技术特征：计算机系统提供辅助决策支持，如基于规则的专家系统或简单统计预测工具。

适用场景：新能源渗透率5%-15%，开始应用基础的智能化工具辅助人工决策。

L2级：部分智能化（Partial Automation）

技术特征：在特定预设场景下实现自主控制，如变电站电压自动调节、特定线路故障自动隔离。

适用场景：新能源渗透率15%-30%，开始应用基于AI的多源数据预测系统。

L3级：条件智能化（Conditional Automation）

技术特征：绝大多数常规场景下自主运行，具备初步的多智能体协同决策能力。人工转为监控者角色。

适用场景：新能源渗透率30%-50%，这是从"自动化"到"自主化"的关键分水岭。

L4级：高度智能化（High Automation）

技术特征：几乎所有场景（包括多数故障和极端天气）都能自主运行，形成分布式自组织智能网络架构。

适用场景：新能源渗透率50%-80%，人工仅作为最终监管者，处理超出系统设计范围的情况。

L5级：完全智能化（Full Automation）

技术特征：完全自主的智能电网生态，具备自我学习、自我进化甚至自我修复和扩展能力。

适用场景：新能源渗透率80%-100%，人类主要负责设定顶层战略目标、伦理边界和价值取向。

目前，深度动力已经与多家科研机构、电网企业及设备制造商开展深度合作，共同推进“物理AI原生”技术在调度、控制、储能协调等关键场景中的工程化落地。公司计划开放各类API接口与开发工具，构建“AI + 物理模型 + 行业数据”的协同生态，支持合作伙伴在框架上进行二次开发与应用创新，推动智能电力系统生态的共建共享。