项目“数据驱动的能源互联网建模与仿真”以数据驱动为核心，面向区域能源互联网建模与仿真的数字孪生架构、关键技术及系统开发等开展研究。项目提出了具有共生、演化、趋优数字孪生特征的能源互联网仿真系统模型框架，攻克了数据与物理融合、信息物理融合的能源互联网建模方法；提出了基于生成对抗网络的能源互联网场景生成、基于深度强化学习的多能流优化调度技术；研发了数据驱动的能源互联网仿真原型系统，集成部署了状态感知、优化调度等智能应用，可实现区域能源互联网物理系统的数字孪生，并在天津等省公司试点应用。项目的研究成果，从建模分析、状态感知、优化决策等多方面攻关了能源互联网运行优化所面临的机理模糊、源荷随机、元素海量等难题，研发形成的能源互联网仿真原型系统，可为公司能源互联网建设开展技术探索与理论验证提供实验环境，以数据和知识联合驱动能源互联网智慧低碳运行。
 

　　项目“数据驱动的电力系统暂态稳定分析与紧急控制方法研究”面向电力系统暂态稳定分析与控制问题，采用数据驱动的人工智能基础理论与关键技术，提出了电力系统暂态稳定的复杂网络建模方法，通过图计算方式实现暂态稳定运行状态快速评估，并基于局部代理解释模型实现重要影响因素量化评估与溯因分析；提出了基于改进型图卷积神经网络的电网复杂网络薄弱环节辨识方法，提升模型在拓扑变化场景下的泛化性能，建立了电力系统脆弱性评价指标；提出了面向电网紧急切机切负荷策略生成的深度强化学习方法，实现了电网紧急状态切机切负荷策略自动生成。项目的研究成果，从数据驱动角度挖掘电网运行特性，与机理模型形成优势互补，提升电网安全稳定运行能力与电网安全管控能力，增强了电网自动化与智能化运行水平，为人工智能数字化技术在新型电力系统安全稳定领域的应用提供了一定的理论和技术基础。
 

　　项目“面向多能源协同的用户侧综合需求响应关键技术研究与应用”是国家电网公司首个综合需求响应方向的指南项目，提出了综合需求响应的机理，构建了考虑需求侧动态及耦合特性的综合需求响应优化模型，研发了支持多类型能源互动的综合需求响应终端及软件平台，并在福建和江苏两省开展了示范应用。项目成果可为多能源协同下的综合需求响应模式探索提供理论基础，通过用户侧能源互补、互济进一步扩大用户侧可调节资源规模，提升电网安全保障能力，为新型电力系统建设做出贡献。