【DP系统载荷分配算法优化成果发布】

——智能电网动态优化技术实现能效跃升

在能源转型与“双碳”目标驱动下，电力系统智能化升级成为行业核心命题。近日，鸣途电力正式发布新一代DP系统载荷分配算法优化成果，通过融合动态规划（Dynamic Programming）与人工智能技术，实现多场景下的电力负荷动态优化分配，为电网经济性、稳定性与灵活性提供创新解决方案。

一、技术突破：多目标动态优化模型构建

传统电力负荷分配算法多采用静态模型，难以应对新能源波动性、负荷峰谷差扩大等复杂场景。鸣途电力研发团队基于动态规划理论，构建了“双层多目标优化模型”：

外层模型：采用改进型动态规划算法，结合机组运行特性、环境约束及实时电价，生成最优机组组合方案。该模型通过分层模糊控制策略，动态调整交叉概率与变异概率，显著提升收敛速度与全局寻优能力

内层模型：引入强化学习机制，对历史运行数据进行深度学习，预测负荷变化趋势并实时修正分配策略。实验表明，该模型在UDDS工况下可降低供电煤耗率约2g/kW·h，响应速度提升40%

二、核心优势：全场景适配与能效提升

优化后的DP算法在以下场景中展现出显著优势：

新能源消纳场景：通过多时间尺度预测与滚动优化，实现风光储联合调度，弃风弃光率降低15%

峰谷调节场景：基于负荷预测的动态权重分配，削峰填谷效率提升25%，设备利用率提高18%

应急响应场景：采用并行DP算法与边缘计算技术，故障恢复时间缩短至秒级，保障电网韧性

三、行业应用：从实验室到规模化落地

目前，该算法已在多个省级电网及工业园区完成验证：

某省火电厂：通过机组负荷指令偏置调整与多目标优化，年节约标煤超3万吨，减排二氧化碳8万吨

长三角智慧园区：结合微电网架构，实现分布式电源与储能系统的协同控制，综合能效提升12%

虚拟电厂平台：支持千节点级实时调度，交易收益增加15%，用户侧响应率突破90%

四、未来展望：AI与数字孪生深度融合

鸣途电力表示，下一步将深化算法与数字技术的融合：

数字孪生建模：构建高精度电网数字孪生体，实现负荷分配策略的虚拟验证与迭代优化

联邦学习应用：在保护数据隐私前提下，跨区域共享优化经验，提升算法泛化能力

边缘智能终端：研发嵌入式DP算法芯片，推动优化决策向设备端下沉，响应延迟低于50ms

此次DP系统载荷分配算法的优化发布，标志着电力系统控制技术从“经验驱动”向“数据智能”转型的关键一步。鸣途电力将持续聚焦能源数字化领域，以技术创新赋能新型电力系统建设。

鸣途电力简介

鸣途电力专注于智能电网与能源互联网核心技术研发，核心团队由电力自动化、人工智能领域专家组成。公司依托动态规划算法优化、多目标决策模型等自主知识产权技术，为火电、新能源、综合能源服务等领域提供高可靠性负荷分配解决方案。其技术成果已应用于20余个省级电网项目，助力客户实现年均节能10%-15%，在提升电网经济性与稳定性方面表现突出。