| 人工智能应用于电网调控的关键技术分析 |
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| 引用本文： | 闪鑫,陆晓,翟明玉,高宗和,徐春雷,滕贤亮,王波.人工智能应用于电网调控的关键技术分析[J].电力系统自动化,2019,43(1):49-57. |
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| 作者姓名： | 闪鑫 陆晓 翟明玉 高宗和 徐春雷 滕贤亮 王波 |
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| 作者单位： | 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司, 江苏省南京市 211106;国电南瑞科技股份有限公司, 江苏省南京市 211106;智能电网保护和运行控制国家重点实验室, 江苏省南京市 211106;国网江苏省电力有限公司,江苏省南京市,210024;南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司, 江苏省南京市 211106;国电南瑞科技股份有限公司, 江苏省南京市 211106 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902600) |
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| 摘 要： | 当前以深度学习为代表的新一代人工智能技术快速发展,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已上升为国家战略,备受各行各业关注。电网调控运行作为电力系统运行的"决策大脑",是集大量数据、机理分析、运行规程和专业经验相结合的综合性决策控制,与以数据驱动、知识引导为特征的新一代人工智能发展思路和演进方向十分相近。在分析新一代人工智能技术特点、电网调控运行业务场景及需求的基础上,提出了未来基于人工智能的调度控制系统设计思路、总体架构和主要功能,并从高性能计算、调控大数据、基于深度学习的电网预测及辨识、基于知识图谱的智能辅助决策以及基于语音交互的调度助手等方面,对其关键技术和潜在应用场景进行了分析。最后对未来人工智能在电网调控中的发展进行了小结和展望。
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| 关 键 词： | 机器学习 深度学习 知识图谱 调度助手 调控大数据 故障处置 态势感知 |
| 收稿时间： | 2018/6/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/11/16 0:00:00 |
Analysis of Key Technologies for Artificial Intelligence Applied to Power Grid Dispatch and Control |
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| SHAN Xin,LU Xiao,ZHAI Mingyu,GAO Zonghe,XU Chunlei,TENG Xianliang and WANG Bo.Analysis of Key Technologies for Artificial Intelligence Applied to Power Grid Dispatch and Control[J].Automation of Electric Power Systems,2019,43(1):49-57. |
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| Authors: | SHAN Xin LU Xiao ZHAI Mingyu GAO Zonghe XU Chunlei TENG Xianliang and WANG Bo |
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| Affiliation: | NARI Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute), Nanjing 211106, China; NARI Technology Co. Ltd., Nanjing 211106, China; State Key Laboratory of Smart Grid Protection and Control, Nanjing 211106, China,State Grid Jiangsu Electric Power Co. Ltd., Nanjing 210024, China,NARI Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute), Nanjing 211106, China; NARI Technology Co. Ltd., Nanjing 211106, China; State Key Laboratory of Smart Grid Protection and Control, Nanjing 211106, China,NARI Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute), Nanjing 211106, China; NARI Technology Co. Ltd., Nanjing 211106, China; State Key Laboratory of Smart Grid Protection and Control, Nanjing 211106, China,State Grid Jiangsu Electric Power Co. Ltd., Nanjing 210024, China,NARI Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute), Nanjing 211106, China; NARI Technology Co. Ltd., Nanjing 211106, China; State Key Laboratory of Smart Grid Protection and Control, Nanjing 211106, China and NARI Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute), Nanjing 211106, China; NARI Technology Co. Ltd., Nanjing 211106, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | machine learning deep learning knowledge graph dispatch assistant regulation big data fault disposal situational awareness |
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