人工智能在能源互联网中的应用综述

人工智能技术具有高效解决复杂问题的突出优点。能源互联网是信息技术与能源相结合的产物,可以为消费者提供灵活的能源共享服务。由于可再生能源具有间歇性和波动性,对可再生能源的有效利用对能源供需信息的实时性要求越来越高,能源的供需曲线也变得更加复杂多变,因此人工智能技术在能源互联网中具有广泛的应用前景。人工智能技术已经被广泛地应用于能源互联网领域中的系统建模、预测、控制和优化等方面。文章对人工智能技术在能源互联网典型应用场景的研究现状进行了综述,并对未来的发展方向进行了展望。     

人工智能在电力系统运行中的应用综述

人工智能技术（AI）广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。阐述了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中各自的应用特点,展望了人工智能技术在电力系统中的发展趋势,指出混合智能是人工智能的重要发展方向之一。     

机器学习在能源与电力系统领域的应用和展望

新一代人工智能(AI)近年来成为国内外研究的热点,其中的典型代表机器学习(ML)作为一个算法范畴,通过分析和学习大量已有或生成数据形成预测和判断以做出最佳决策。中国的新一代AI正处于快速发展的关键期,目前已在能源与电力系统中得到初步应用。基于此,文中以新一代AI中的ML为代表,重点综述了强化学习、深度学习、迁移学习、平行学习、混合学习、对抗学习和集成学习等7种代表性ML在能源与电力系统调度优化和控制决策等方面的应用。最后,对未来ML的发展进行了思考与展望。     

人工智能在电力系统中的应用

从电力系统的特点及面临的问题出发，论述了引入人工智能技术的必要性，列举了发达国家电力系统中ＡＩ技术的应用现状，并以事故判断为例，说明了专家系统的工作基理。     

人工智能在电力系统中的应用

首先对第４届“智能系统在电力系统中的应用”国际会议发表的全部论文做了介绍,之后概述了近几年来较受关注的分布式人工智能技术、粗糙信理和数据挖掘方法在电力系统中的应用情况。     

人工智能在电力系统中应用及发展

本文根据国内外的发展动态和作者的研究经验,概略地分析了人工智能技术在电力系统中应用的起因及应用领域。讨论了人工智能在电力系统中应用的现状和应用的特点。最后给出了对这一领域发展前景的展望和建议。     

人工智能在电力系统故障诊断中的应用

本文介绍了几种人工智能技术在电力领域中的应用及其优、缺点。     

综合能源系统整体架构设计及负荷预测

综合能源系统可有效减轻化石能源依赖、提升可再生能源利用水准,然而该类能源系统供能环节繁杂,耦合能源类型众多,合理规划并精准预测负荷势在必行。借助能源节点构建系统整体架构并对负荷做出预测。预测模型采用四类算法训练对应基学习器,借助已有结果训练元学习器从而得到最终结果,并选取欧洲ENTSO提供的瑞士多年份电力负荷数据佐证该模型的有效性。算例结果显示本文模型预测精度高于现有模型,可有效预测波动负荷,契合该类能源系统负荷预测场景。     

通信网综合监控系统在电力系统中的应用

文章介绍了通信网综合监控系统结构、功能和设计原则及其在电力系统中的应用。     

新一代人工智能技术在电力系统调度运行中的应用评述

以深度学习、强化学习为代表的新一代人工智能技术及其应用是当前电力系统领域的研究热点。人工智能技术具有不依赖物理机理,计算速度快,辨别效率高等优点。但人工智能固有的可解释性差、稳定性弱等缺点也制约了其在电力系统一些场景的应用。文中梳理了新一代人工智能技术在电力系统负荷和新能源预测、故障诊断、在线稳定性评估、频率及电压优化控制和电网运行方式制定等调度运行场景中的应用,并进行了分析和评述。总结了现有研究中存在的问题,指出人工智能技术的应用应当以问题为导向,以场景为基础,以应用为目的。最后,对未来人工智能技术在电力系统调度运行中的应用作出了展望。     

人工智能技术在电力行业的应用现状和发展趋势初探

人工智能作为一门新兴的学科,已成为当前新一轮技术革命的核心驱动力,上升为国家战略,备受各方关注.介绍了人工智能技术的在电力行业各领域的应用现状,分析了人工智能技术应用中存在的问题和不足,并对人工智能技术的发展趋势进行了展望.     

人工智能技术在电网稳定评估中的应用综述

综述了基于人工智能技术实现电网稳定评估的步骤、关键环节。总结了国内外在候选特征集的组成方式、关键特征的形成方法、智能稳定评估技术的选择等方面的研究进展。指出了动态输入特征难于提供电网智能决策所需信息、多数智能型稳定评估技术的可解释性及适应性差等不足,并提出原始输入特征应以电网实时状态信息为主、输入空间的裁减技术应以嵌入式特征方法为主要研究方向,及研究重点应为基于知识发现技术的稳定评估算法等建议。     

计及新能源接入的地区电网人工智能无功优化

为了提升用户用电质量,降低系统网损,改善电压质量,针对传统AVC系统控制手段单一、控制灵敏度计算不完备、无功装置动作频繁、应对电压频繁波动存在控制盲区等问题,该文提出一种基于Attention-LSTM算法的在线无功优化模型。利用Attention-LSTM算法挖掘电气特征与电压的非线性关系,再综合考虑降低电压偏差、减少动作次数及提高光伏无功利用率等因素,并根据地区电网电压偏差和波动的优化目标,建立了光伏、变压器、电容器高效协同配合的电压无功优化控制模型。最后以江苏某地区配电系统为实例,进行仿真及实验验证,结果表明了所提方法的有效性和实用性。     

人工智能技术在电能质量分析中的应用

电能质量和人工智能技术都是目前国际电工领域研究的热点 ,如何将人工智能技术应用于电能质量问题的分析和诊断更是电能质量研究中的重点问题。本文初步介绍了人工智能的主要分支 :专家系统、神经网络、模糊逻辑和遗传算法的基本概念及其在电能质量中的独特应用 ,并对未来的发展趋势做出了展望。     

综合能源系统与电网协调发展研究

综合能源系统集成了电、气、热、冷等多种能源,充分挖掘了各个能源系统的潜力,成为当今能源系统发展的主要方向。为顺应能源革命发展趋势,国家电网有限公司确立了打造“三型两网”、建设世界一流能源互联网企业的新时代战略目标。本文针对综合能源系统概念及发展进行了分析,研判了综合能源系统的经济性、发展前景,以及需要研究的关键技术。结合综合能源系统发展特点,讨论了综合能源系统与电网协调发展关系及措施。     

调相机无人值守监控系统中的人工智能技术

通过技术改造能实现调相机机房无人值守。自动监控系统中的人工智能技术包括了多媒体应用、多功能无功调节和紧急情况处理对策等技术。使用了这些技术的福州东郊变电站２ ×３０ Ｍｖａｒ 无人值守调相机机房的监控系统已投入运行。     

基于混合现实的人工智能在电力巡检中的应用

混合现实技术与人工智能技术相结合,是有效评估电力设备健康状况和不可见缺陷的新思路。研究了在电力巡检应用过程中可使用到的人工智能技术和混合现实技术,围绕电力巡检业务,提出了一系列的应用方法,包括数据读取及显示、主要电气故障的预测、告警提示电力巡检中潜在危险和可能出现的故障等。通过混合现实技术与人工智能技术相结合的方式,可进一步提高电力巡检业务过程中评估缺陷和危险的预知能力以及巡检效率,降低人为因素在电力巡检业务中的影响。     

人工智能在变压器故障诊断中的应用

人工智能（AI）在变压器故障诊断领域的开发和应用,以专家系统和人工神经网络的研究最引入注目。已开发的软件TFDES由变压器故障诊断知识库、数据库、推理机、解释机制和人机接口组成,知识库建成模块化结构。人工神经网络TFDANN为模块化结构,采用反向传播的BP网络,引入了模糊逻辑理论。系统对运行中变压器的内部潜伏性故障,可作出早期诊断,对现场运行人员可提供“咨询”意见。