2024人工智能在电力系统中的应用及其最新进展报告_74页_7mb

人工智能在电力系统中的应用及其最新进展总结

核心内容概述

人工智能（AI）在电力系统中的应用日益广泛，主要体现在电力系统监控、运行控制、设备运维、新能源消纳及企业经营管理等多个方面。随着电力系统复杂性和不确定性增加，AI技术通过数据驱动和模型创新，提供了更高效的解决方案。本文从广度和深度两个层面，系统总结了AI在电力系统中的应用现状、关键技术进展和未来发展方向。

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主要观点与关键信息

一、电力人工智能的广度应用

1. 电力人工智能概念

• 电力人工智能是AI技术与电力系统物理规律、技术与知识融合形成的“专用人工智能”。
• 数据驱动方法成为新一代电力系统的重要支撑手段。

2. 电力人工智能技术架构

• 主要应用领域：
  • 新能源消纳
  • 电网安全与稳定
  • 新兴负荷感知预测
  • 电力资产管理运维
  • 智能机器人、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、大数据、智能传感等。

3. 电网面临的问题

• 实时平衡：新能源和新兴负荷接入带来随机性和不确定性。
• 交直流混联大电网：结构复杂，运行方式变化频繁，传统调控手段难以应对。
• 新能源消纳：波动性和间歇性对电网稳定性构成挑战。
• 配电网管理：供电可靠性、电能利用效率、资产利用率需提升。
• 新兴负荷互动：灵活接入和双向互动增加电网管理难度。

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二、深度应用：数据驱动的暂态稳定评估与控制

1. 成果1：基于轨迹簇的广域故障特征提取

• 提取27种发电机功角轨迹簇统计特征，描述大电网暂态稳定全局特征，与系统规模无关。
• 采用改进的快速动态时间规整（DTW）距离和局部异常因子（LOF）算法进行异常检测和聚类分析。
• 支持对台区与用户关系、相位信息进行智能识别，提升线损计算准确性。

2. 成果2：基于多类型深度网络集成的暂态稳定评估模型

• 输入集成：
  • 多种输入特征集：原始电气量、发电机功角轨迹簇、SDAE高层特征。
  • 多种深度网络：DBN、CNN、LSTM等。
• 模型融合：
  • 基于证据理论的多模型融合方法，提升预测准确性和稳定性。
  • 融合模型准确率高达99.39%，优于单一模型。
• 评估指标：
  • 六分类模型：基于稳定裕度（M0）和失稳程度划分。
  • 模型预测误差低，具备良好的泛化能力。

3. 成果3：计及误判/漏判代价的两阶段暂稳预测方法

• 第一阶段：通过集成CNN模型进行分层实时预测，降低漏判率。
• 第二阶段：采用多判据融合策略，减少误判带来的实际损失。
• 测试结果：
  • 在第5层和第6层，漏判率和误判率均显著下降。
  • 最终实现漏判最小化和误判代价最小化，提升AI在暂态稳定评估中的工程可用性。

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三、人工智能在电力系统中的最新进展

1. 基于深度强化学习的电网紧急控制策略

• 利用深度学习提取环境特征，强化学习选择最优控制动作。
• 引入随机矩阵理论分析多维数据方差，用于评估控制策略。
• 实验验证了模型在三相短路故障场景下的有效性。

2. 基于联邦学习的非侵入式负荷监测（Fed-NILM）

• 解决局部数据不足和隐私泄露问题，实现跨数据源的模型训练。
• 支持隐私保护，提升模型的可扩展性和收敛性。
• 性能优于本地训练模型，接近集中式训练模型。

3. 基于图像识别的光伏功率分钟级预测

• 利用卫星云图和图像识别技术，提升光伏出力预测精度。
• 出力预测误差由13%降至10%以下，相关性达0.85以上。

4. 电力领域知识图谱

• 基于文本数据构建电力知识图谱，实现知识表达与推理。
• 支持电力调度机器人、设备运维、智能客服等应用。
• 未来可实现电网的自主、自动运行。

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应用实践与技术发展

1. 输变电系统

• 电力设备状态评价：采用集成学习，提升状态评价的自动化和差异化。
• 智能巡检系统：基于无人机和巡检机器人，实现PB级影像数据的管理与识别。
• 运维决策支持：通过模型优化和数据融合，提高运维效率和安全性。

2. 配用电系统

• 低压配电台区拓扑识别：通过聚类算法和异常检测，识别用户与台区关系及相位信息。
• 用电行为分析：利用改进的快速自适应聚类算法，提取用户行为特征，支持精准负荷预测和电力营销。

3. 新能源系统

• 短期功率预测：基于波动规律和图像识别技术，提升新能源出力预测精度。
• 波动应对策略：构建差异化智能感知模型，适应不同波动过程。

4. 企业经营管理

• 文本数据挖掘：通过自然语言处理和知识图谱，支持科研、管理、运营的智能辅助决策。

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技术架构与方法

技术方向	方法与技术	优势与价值
数据驱动评估	轨迹簇特征提取、SDAE高层特征提取	适用于大规模系统，提升模型鲁棒性和泛化能力
模型集成	DBN、CNN、LSTM等深度网络集成	降低样本不均衡影响，提高预测准确性
模型融合	基于证据理论的多模型融合	降低漏判和误判，提升暂态稳定评估可靠性
知识图谱	实体识别、关系抽取、知识表示学习	支持智能问答、调度决策等应用，推动智能化发展

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未来发展方向

• 智能化运维：提升设备状态评价和巡检效率，实现更精准的故障识别与预测。
• 智能调控：通过深度强化学习和数据驱动方法，优化电网控制策略，提升系统稳定性。
• 新能源管理：加强波动预测和消纳能力，支持高比例新能源接入。
• 隐私保护与数据融合：联邦学习、多源数据融合技术，解决数据隐私与模型泛化问题。
• 知识驱动决策：构建电力知识图谱，提升电力系统运行和管理的智能化水平。

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结论

人工智能在电力系统中已从广度应用逐步向深度发展，为解决复杂、不确定和开放性问题提供了新思路。通过集成学习、深度强化学习、联邦学习和知识图谱等技术，实现了电力设备状态评估、电网暂态稳定分析、新能源预测和配用电管理等关键环节的智能化。未来，随着AI技术的不断成熟，其在电力系统中的应用将更加广泛和深入，推动电力系统向更加智能、安全和高效的方向发展。