AI在新型电力系统中的应用探讨-东方电子

AI在新型电力系统中的应用探讨总结

核心内容

人工智能（AI）在新型电力系统中的应用正逐步深化，通过融合知识驱动与数据驱动方法，AI技术正在推动电力系统的智能化、自动化和数字化转型。当前，AI技术在电力系统中的应用主要集中在运检、调度、能源管理、安全监控等多个方面，目标是提升电网的运行效率、安全性和可靠性，同时应对高比例新能源接入带来的不确定性挑战。

主要观点

• AI技术发展趋势：从第一代符号主义人工智能到第二代连接主义人工智能，再到第三代知识与数据融合驱动的人工智能，AI技术正经历由量变到质变的演进过程。
• 场景驱动AI迭代：AI技术的落地需结合具体应用场景，通过不断优化与迭代，实现技术与业务的深度融合。
• 现场作业辅助系统：作为AI技术落地的典型示例，现场作业辅助系统通过AR、AI、RPA、NLP等技术，提升运维人员的工作效率与准确性，实现远程专家指导与自动化操作。

关键信息

AI技术发展范式

AI技术应用场景

运检侧

• 侧重于精益化管理，已具备技术落地条件。
• 应用包括：智能识别、自动化运维、设备状态监测、故障诊断等。

调度侧

• 侧重于决策支持，依赖强化学习、深度学习等技术。
• 应用包括：负荷预测、设备维护、能源市场决策、电网安全防护等。

AI技术路线与工具

• LSTM/lightGBM：用于功率预测。
• CNN：用于设备状态识别。
• DRL：用于源网荷储优化调度。
• RPA/NLP/AR：用于数字化班组、智能问答、远程指导等场景。

AI与AR结合的优势

• 智能化体验：语音识别、手势控制、SLAM定位等技术提升人机交互体验。
• 提高工作效率：AI自动化处理数据，AR优化流程，提升准确性和效率。
• 更好的决策支持：结合AI与AR的可视化能力，提供更精准的决策支持。
• 降低成本：减少人工干预，提高自动化比例，降低运维成本。

AI在电力系统中的具体应用示例

智能巡检

• 采用智能巡检机器人与高清视频系统结合，实现远程智能巡视、设备在线监测、智能操作辅助、智能安全监护等功能。
• 通过数字孪生技术呈现站内多维数据，实现“安全生产、提质增效”的管理目标。

智能识别

• 通过智能分析与深度学习技术，实现对站内设备状态的智能识别与故障预警。

智能联动与协作

• 支持与主设备监控系统、辅助设备监控系统、高清视频系统、机器人系统进行告警联动。
• 实现多业务的智能协作与融合，包括远程调控、环境监测、运行状态监测、现场作业监护等。

AI技术竞赛与成果

• 国网AI大赛：

  • 赛道1：电网厂站接线图识别（采用YOLO及PPOCR算法，取得第六名成绩）。
  • 赛道2：电网运行信息智能检索（采用Bridging Text-to-SQL算法，实现自然语言查询转化）。
  • 赛道3：新能源发电预测（已超越传统算法，实现高精度预测）。
  • 赛道4：电网运行组织智能安排（提升调度效率与决策水平）。

• 南网调度AI大赛：

  • 通过负荷预测与新能源发电预测数据，快速给出下一15分钟机组有功出力最优策略，促进新能源消纳并降低运行成本。

未来展望

• AI将成为电力业务数字化的基因，通过数据驱动与模型驱动相结合的方式，解决高比例新能源接入带来的强不确定性问题。
• 电力系统将向更智能化、无人化、可持续化方向发展，包括：
  • 智能化电网：实现自动化、智能化的能源调度和管理。
  • 无人化运维：通过AI实现设备的自动监测、预警与维护。
  • 能源交易平台：基于区块链与AI技术，建立分布式能源交易系统。
  • 智慧能源管理：通过AI技术对能源消耗进行监测与管理，提供节能建议。
  • 新能源开发：提升新能源利用效率与可靠性，推动可持续发展。

总结

AI技术在新型电力系统中的应用正在快速推进，其核心在于融合知识与数据驱动方法，实现从“量变”到“质变”的技术突破。通过场景驱动AI迭代，AI在运检、调度、能源管理、安全防护等多个方面展现出巨大潜力。未来，随着AI与AR等技术的深度融合，电力系统将实现更高程度的智能化与自动化，提升运行效率、安全性和用户体验，推动能源行业的可持续发展。