东方电子：AI在新型电力系统中的应用探讨_37页_8mb

AI在新型电力系统中的应用探讨总结

核心内容

AI技术正逐步在新型电力系统中发挥重要作用，通过与电力行业深度融合，推动电网的智能化、数字化和自动化发展。当前，AI技术已从知识驱动（第一代）和数据驱动（第二代）向融合驱动（第三代）演进，为解决高比例新能源接入带来的复杂性与不确定性问题提供了新的思路和技术手段。

主要观点

1. AI技术发展趋势

   • AI技术正在经历由量变到质变的阶段，其应用正从理论研究走向实际场景落地。
   • 场景驱动AI迭代是实现技术落地的重要途径，通过具体应用推动AI技术的持续优化与提升。
   • 未来AI将在新型电力系统中发挥更大作用，实现从“数据驱动”到“知识与数据融合驱动”的全面升级。

2. AI在电力系统中的具体应用方向

   • 运检侧：应用机器学习、深度学习等技术，提升运维效率和安全性，实现精益化管理。
   • 调度侧：以强化学习、深度学习为核心，提升智能调度、故障诊断、负荷预测等决策能力。
   • AI与AR融合：通过AR眼镜与AI技术结合，实现远程专家指导、智能识别、自动分析与操作辅助，提升现场作业效率和准确性。

3. AI技术优势

   • 提高电网运行效率和安全性，优化设备维护与能源管理。
   • 降低人力成本，提升自动化处理比例，增强智能决策能力。
   • 支持多业务场景的智能协作与融合，推动电力系统的全面智能化。

关键信息

AI技术发展历程

• 第一代人工智能（1950s-1980s）：基于知识与经验的推理模型，依赖知识、算法和算力。
• 第二代人工智能（1990s-2010s）：基于数据与神经网络的感知模型，依赖数据、算法和算力。
• 第三代人工智能（2010s-至今）：融合知识与数据驱动，应用知识、数据、算法和算力四要素，全面反映人类智能。

典型应用场景

• 负荷预测：提升预测准确性，支持电力资源调度。
• 故障检测与诊断：通过分析传感器数据，实现异常识别与快速响应。
• 源网荷储优化调度：解决新能源高渗透率带来的不确定性与电网安全问题。
• 现场作业辅助系统：通过AR眼镜与AI算法结合，实现远程专家指导、自动提示、智能简报生成等功能，提升运维效率和安全性。
• 智能巡检系统：采用智能巡检机器人与高清视频，结合AI分析技术，实现设备状态识别与故障预警。
• 能源管理与交易：构建智慧能源管理系统与基于区块链的能源交易平台，推动能源的可持续利用。

技术路线与工具

• LSTM/GBM：用于功率预测，提升调度准确性。
• CNN：用于设备状态识别与接线图自动识别，实现智能运维。
• DRL：用于源网荷储优化调度，解决新能源接入带来的调度难题。
• RPA/NLP/AR：构建数字化班组，实现业务流程自动化、智能问答与远程可视化协作。

项目与竞赛成果

• 国网AI大赛：多个团队在电网厂站接线图识别、运行信息智能检索、新能源发电预测等赛道取得优异成绩。
• 智能调度机器人项目：一期项目已实现基于RPA的电力调度业务流转引擎和基于NLP的检修任务智能分析，提升调度与运维智能化水平。

未来展望

• AI将成为电力业务数字化的基因，推动电力系统向智能化、无人化、智慧化方向发展。
• 通过数据驱动与模型驱动相结合，提升对可再生能源与负荷不确定性的分析能力，实现从确定性思维向概率性思维转变。
• 电力系统的智能化、自动化、无人化运维将成为主流，AI将显著提升电网的安全性、可靠性和运营效率。

总结

AI在新型电力系统中的应用，正在从技术研究走向实际落地，通过与电力行业深度融合，推动电网智能化发展。当前，AI在运检与调度侧的应用已初见成效，未来将在更多场景中发挥关键作用，助力电力系统实现高效、安全、可持续的目标。