阿里达摩院获NeurIPS虚拟电厂竞赛冠军 AI减碳超一成

在全球AI顶会NeurIPS 2022的虚拟电厂国际竞赛中，阿里达摩院研究团队获得冠军。他们提出的电力调度AI解决方案，创新性地融合预测技术、优化技术和强化学习，使得实验项目在用电量不变的前提下，碳排放量减少13.6%，电费减低28.2%。这项创新有望加速虚拟电厂尤其是零碳园区的落地推广，推动能源绿色转型。

达摩院团队夺冠

双碳背景之下，虚拟电厂备受关注。所谓虚拟电厂，是通过智能技术将用户侧分散的光伏、储能系统、可控负荷等主体进行聚合并优化调度，具有促进新能源消纳、降低碳排放、提升电网运行安全等作用。NeurIPS 2022 CityLearn Challenge设定的虚拟电厂是美国加州一个真实园区，包含17幢配有光伏和储能设备的楼宇。参赛队伍需要在不改变用电量的情况下，尽可能降低碳排放量、电费和电网波动，以向 “零碳园区”迈进。

实验项目示意图

这项全球顶级赛事吸引了50多个国家的100多支队伍参加，包括微软、华盛顿大学、清华大学、香港科大等顶尖团队，比赛持续数月，历经三轮，最终阿里达摩院研究团队获得了冠军，他们提出的AI解决方案可让实验项目的碳排放量较基准下降13.6%，电费下降28.2%，电网波动减少17.9%。

据介绍，虚拟电厂由于牵涉主体众多，场景多样，决策频率高，且需要兼顾多个目标，技术实现难度高。这项比赛更是需要将新能源功率AI预测与电力调度AI决策相结合，先根据天气状况滚动预测每小时的光伏发电情况，再结合楼宇负荷情况进行实时的储能充放电决策，调度时长高达一年合计8760个小时，计算复杂度遽增。

鉴于预测与决策紧密相关，研究团队先采用了在线滚动校正预测技术，尽可能提升预测的准确性；随后在决策环节创新性地将优化技术与强化学习进行融合，即便预测存在不确定性，依然能实现最优决策。具体而言，他们利用达摩院自研的优化求解器MindOpt及其建模平台，将复杂的电力调度转化成线性规划问题，进行准确、快速地求解；同时引入了多智能体协作的强化学习技术，让虚拟电厂众多主体相互协同，以同时实现低排放、低电费、低波动的目标。研究团队发现，优化和强化学习两种方法各有优势，于是他们通过集成算法取两者之长，获得了国际领先的结果。

据介绍，这项创新技术由于能够适应现实世界中的不确定性，具有较强的应用价值，有望破解虚拟电厂的调度难题。获奖团队来自于阿里达摩院决策智能实验室，该实验室今年已多次在虚拟电厂主题的国际竞赛中获奖，包括GECCO 2022“基于风险的能源调度”竞赛冠军和WCCI 2022 L2RPN法国输电网调度竞赛亚军。基于自研求解器、安全强化学习、时序预测等底层技术，实验室打造出绿色能源AI解决方案，落地全国多家电网和发电企业，正不断促进绿色能源消纳，助力电网安全运行。