人工智能赋能新型电力系统的探索及案例_52页_3mb

报告内容分析总结

• 研究背景及AI应用：该报告讨论了BEBE紫金论坛“人工智能助力新型电力系统建设”的专题，聚焦于新型电力系统的数字化升级。新型电力系统具有清洁化、柔性化、数字化和电力电子化的优势，但也面临新能源消纳、系统安全等挑战。人工智能，尤其是大模型，被用于辅助规划调度、需求响应和智能预测，提升系统认知能力。

• 案例分享：基于IES-134综合能源系统，构建了多样化数据集。其中包括常规负荷数据、风机和光伏数据，以及异常天气和系统故障场景的生成数据。数据集设计考虑了季节性变化、极端事件（如寒潮、沙尘暴）对电力系统的影响，旨在模拟真实运行环境。

• 数据生成挑战：AI生成的数据存在不足，如缺乏突变性、周期规律过强和违背物理规律。问题源于数据多样性不足、算法黑箱特性及样本不均衡。

• 解决方案：探索了多源数据融合、小样本学习、数据-机理混合驱动和可解释方法。例如，结合物理约束进行数据生成，确保真实性和合理性，并通过知识图谱和迁移学习提升模型适应性。

• 结论：报告总结了AI在新型电力系统中的潜力，强调需结合数据与机理，克服当前数据生成缺陷，以推动智能化升级，汇报结束邀请专家反馈。