一、成果简介

针对近年来台风、暴雨、冰冻等极端气候频发对电网运行构成严重威胁,以及传统电网调度“事后响应”模式存在滞后性、仿真验证与决策脱节等核心问题,本项目研发了基于强化学习算法的电网极端天气主动防御系统。系统突破性地构建了包含图神经网络(GNN)拓扑映射、负荷演化与气象要素耦合的高保真数字孪生环境,并与深度强化学习(如 DQN、PPO 算法)无缝衔接,形成从“孪生仿真评估”、“多场景策略训练”到“在线调度执行”的全过程闭环。在面对不确定性的气象与负荷扰动时,系统能够依据涵盖稳定性、物理损失及经济违规等多维复合奖励函数,自动进化调度策略。系统可在灾害发生前提前识别越限风险,主动下发网络潮流重分配、储能充放电和线路拓扑切换等指令,实现具备极高泛化能力与鲁棒性的“主动防御”显著提升新型电力的抗灾自愈与韧性能力,在智能电网及防灾减灾领域应用前景广阔。

二、应用领域

主要面向各级电力公司的调度控制中心、配电网运维管理平台以及大型微电网运营系统。在极端气象条件下提供高精准度预警、网架结构动态重构以及应急储能资源的调用支撑。

系统核心模块目前在数字孪生模拟环境和大量历史故障数据库中进行了极端环境回测和蒙特卡洛扰动演练，验证了主动防御动作降低损失的有效性。

三、市场前景

本成果可实现毫秒级故障定位，并结合预测数据提前生成1/3/6/24小时的灾害应对动作。采用数字孪生闭环，达到1-5秒的高保真步长动态仿真与回测校验。引入多元扰动环境随机化处理，并设置了业务硬约束的“安全惩罚墙”，保障工程可靠性。

该市场正处于‌政策强制驱动与技术爆发共振的爆发期‌，预计2026-2030年将保持‌25%以上年复合增长率‌，核心逻辑从“被动抢修”转向“主动免疫+经济止损”。‌‌

四、知识产权

1、成果由北京理工大学单独持有；

2、本成果已申请专利，已授权软件著作权1项。

五、合作方式

技术许可、技术转让及合作开发等。

六、对接方式

（1）合作意向方联系北理工技术转移中心；

（2）北理工技术转移中心沟通了解意向方情况；

（3）会同成果完成团队与意向方共同研讨合作方案。

北京理工大学技术转移中心

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