今天汇报的是我的研究《基于强化学习自适应采样的扩散模型居民负荷生成加速方法》。

科研背景

为了实现碳中和和可持续发展，电网正在经历大规模的绿色转型：随着风电、光伏等可再生能源比例快速上升（2023 年我国可再生能源装机超过 50%），系统调度面临更强的不确定性与波动性。无论是实时负荷预测、需求响应，还是微电网/虚拟电厂的协调优化，都离不开大量高精度的时序负荷数据——不仅要覆盖峰谷差异，还要反映居民、商企、工业等不同用电侧在分钟级甚至秒级尺度的动态变化。与此同时，为了构建电网数字孪生、开展大规模仿真和场景测试，也需丰富多样的负荷曲线，以支撑算法训练和风险评估。

智能电表可实现分钟甚至秒级的采样，精准记录电流、电压、功率因数及时戳等细粒度负荷特征；这些数据不仅有助于负荷特性分析、错峰填谷，还可与气象、用户侧可控负荷、储能数据融合，提升预测与调度精度。

然而，在GDPR、数据安全法等法规约束下，以及考虑到用户隐私和数据安全，电力公司往往无法开放全量历史数据；再加上采集维护成本高、归档标准不统一、不同区域间数据分散存储等问题，导致难以获得规模化、长时序的“真实”负荷数据供模型训练和仿真使用。

合成数据（synthetic data）技术可在隐私保护前提下，生成与真实负荷统计分布高度一致的时序序列，已成为智能电网数字孪生、算法测试和在线决策的关键支撑。

科研问题

•时序特征保持：需要设计一种数据合成方法在合成负荷数据中准确再现峰谷、周期性和突变等关键时序特征，以满足在线调度和需求响应对数据时效性与精度的要求

•采样效率提升：扩散模型虽能生成高质量序列，但需上百乃至千步采样，速度无法满足实时仿真场景，因此需要设计一种自适应采样策略来大幅缩短生成延迟

科研目的

1.针对电力系统时序负荷生成需求，提出一种基于强化学习的扩散模型自适应采样方法，实现对电力负荷序列的快速、精准合成。

2.在确保合成数据质量、时序稳定性和多样性的前提下，将采样步数控制在 50 步以内，使生成延迟满足在线调度和大规模仿真的实时性约束。