提升在线决策水平 ， 提高电网调控能力：基于用电信息和量测信息的深度感知 ， 获取负荷特性及构成的实时数据 ， 利用大数据和人工智能分析技术 ， 实现按站分时精准负荷建模 ， 准确反映负荷模型的时变性 ， 提升电网负荷模型精确度 ， 准确把握电网输电能力;基于人机知识交互与协同工作、人在回路的机器学习等先进人工智能技术 ， 实现调度在线决策持续趋优进化 ， 协助调度运行人员实时准确掌握大电网的稳定状况、涵盖电源、负荷以及储能等各类因素的全面可用调控资源水平、可再生能源的消纳能力 ， 为电网调度运行提供一体化运行展示和决策支持;构建新一代电网调控系统 ， 提升调度运行智能化水平 ， 在PMU/WAMS量测数据的基础上 ， 建立“源网荷储”广泛互联的全网广域信息系统 ， 结合人工智能、超实时计算等先进计算技术对全网信息进行实时分析 ， 实现响应驱动的安全稳定在线量化评估 。
发挥“源网荷储”互动活力 ， 促进新能源消纳：基于新能源场站等值模型参数在线测量分析及参数准确性校核 ， 实现场站模型的精确刻画和参数的小时级/分钟级辨识 ， 提高模型参数准确性;分析电网对新能源电源的涉网性能需求 ， 优化新能源的源网协调控制策略 ， 提高频率和电压支撑能力 ， 推动新能源与电网的良性互动 ， 提升电网对新能源的消纳水平;利用储能参与系统的二次调频 ， 提高系统的频率和联络线功率调控能力 ， 在负荷侧配置储能 ， 促进分布式可再生能源的消纳 ， 结合峰谷电价政策 ， 实现电网需求侧响应;发挥负荷侧互补潜力 ， 在不影响安全生产和正常生活的前提下 ， 灵活调节能源转换关系和各类能源占比 ， 增强源荷互动活力 。

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