2024年人工智能赋能电力系统安全稳定研究报告-26页_6mb

人工智能赋能电力系统安全稳定研究总结

核心内容

本研究探讨了人工智能（AI）在电力系统安全稳定分析与控制中的应用动力、范式转变及面临的27个挑战性问题。研究指出，随着新能源和变流器并网设备的增加，电力系统呈现出更高的复杂性和不确定性，这对传统分析与控制方法提出了严峻挑战。AI技术以其在处理不确定性、高维数据和复杂非线性系统方面的优势，成为解决这些问题的关键手段。

主要观点

• AI与电力系统安全稳定研究的相互需求：AI能够有效应对电力系统中因新能源接入带来的不确定性，同时电力系统为AI提供了丰富的应用场景，是AI研究的重要领域之一。
• AI在电力系统中的角色：AI既可以作为算法，用于归纳或演绎任务；也可以作为智能体，用于协调资源、调度流程，辅助或独立完成复杂分析与控制任务。
• AI研究范式转变：AI的引入促使电力系统安全稳定研究从传统的物理模型依赖转向融合数据、知识与智能的综合范式，推动了系统工程与智能技术的协同发展。

关键信息

AI在电力系统中的优势

• 处理不确定性：AI擅长应对电力系统中因新能源接入带来的不确定性，如随机性、波动性、非线性耦合等。
• 提升分析与控制能力：AI支持快速、准确的分析与控制决策，尤其在实时响应、预测和生成模型方面表现突出。
• 提升可信赖性：AI的可信赖性是其应用于电力系统安全稳定分析控制的前提，需通过多维度的评估与验证机制保障。

AI在电力系统中的挑战

1. 数据稀缺与不平衡：高质量电网数据有限，且安全稳定边界数据较少，需通过数据增强、仿真生成和小样本学习等方法应对。
2. Sim2Real误差：仿真与真实系统存在误差，需优化模型以适应真实环境。
3. 建模复杂对象：新能源场站、负荷节点等复杂对象建模困难，需融合AI与物理模型。
4. 模型可解释性：AI模型的黑箱特性与人类决策逻辑存在隔阂，需探索可解释AI技术。
5. 泛化性问题：电力系统作为高维非线性系统，AI模型需具备良好的泛化能力。
6. 安全稳定特征发现：稳定性指标难以直接观测，需AI辅助发现和构建。
7. 自动化辅助决策：传统流程繁琐，需通过AI实现流程自动化，提升效率。
8. 硬约束嵌入：AI模型难以直接学习安全稳定硬约束，需引入安全学习与符号逻辑方法。
9. 集成与群体学习：多模型协同工作可提升整体性能，需探索集成与分布式学习技术。
10. 数据基础设施：数据整合、存储与管理机制不完善，需推进数字化基础设施建设。
11. 算力优化配置：算力需求不确定，需建立联合优化调度机制。
12. 合作研发模式：需电网企业与外部机构合作，共同推进AI在电力系统中的研究与应用。
13. 可信赖性机制：AI在电力系统中的可信赖性仍需系统性研究，涉及人、智能体与世界的关系。
14. 可信赖性评估标准：缺乏统一的评估指标与分级标准，需建立可信赖性发展路径。
15. 智能决策体系设计：需从系统设计、动态监测、预警校正等多方面提升AI决策系统的可信赖性。
16. 全寿命周期管理：AI需考虑其在电力系统中的全生命周期，包括训练、部署、维护与淘汰。
17. 机器遗忘机制：需研究AI如何在持续学习中有效管理数据存储与模型更新。
18. 持续学习与校准：AI智能体需具备持续学习能力，支持“学习-应用-学习”闭环。
19. 能耗评估与优化：AI训练和运行的能耗不可忽视，需纳入评估体系并优化。
20. 权责体系与安全文化：AI的引入需与电网企业的权责体系融合，推动安全文化的变革。
21. 仿真评估与测试：需研究大规模封装AI智能体的仿真建模与测试技术。
22. 出厂验收机制：需建立AI智能体的合格标准与测试手段，确保其在电网中的安全可靠运行。

问题集与应对思路

问题与应对

总结

人工智能在电力系统安全稳定研究中扮演着关键角色，其优势在于处理不确定性、高维数据和复杂非线性系统。然而，AI在电力系统中的应用仍面临诸多挑战，如数据稀缺、Sim2Real误差、模型可解释性、泛化性、硬约束嵌入等。为应对这些问题，需融合AI与物理模型，构建多阶段训练与迁移学习机制，完善数据基础设施和算力配置，探索合作研发模式，并深入研究AI的可信赖性机理与评估标准。通过这些努力，AI有望成为电力系统安全稳定分析与控制的重要工具，推动电力系统向更智能、更安全的方向发展。