“物联网技术电力应用研究” 特约专栏寄语

张林山:硕士,高级工程师,云南电力科学研究院科信部副主任。主要从事电力计量技术、物联网技术相关领域研究。主持或参加完成十余项科技项目研发工作,作为主要研究人员参加了国家863计划课题“基于物联网技术的输变电设备智能监测与全寿命周期管理”的研究工作;作为技术负责人或主要参加人取得“数字化变电站标准体系研究及220 kV变电站工程示范”、“支持电动汽车应用发展的电网充放电技术研究及示范工程”、“高精度电学参量标准族群的研究与建设”等多项科技成果,获得省部级科学技术奖励7项、公司科技进步奖10余项;申请专利40多项,已获得18项发明专利授权、8项实用新型专利授权,获得云南省发明专利一等奖1项、公司专利奖10项。     

“分布式电源与配电网”特约专栏寄语

<正>特约专栏寄语今年以来,在光伏上游材料价格下行、“整县光伏推进”政策以及企业跨界进入光伏行业的影响下,截止2023年6月,全国累计并网的分布式光伏容量达到1.98亿千瓦,占光伏发电容量的42%。配电网的物理结构正随着分布式光伏的接入发生改变。在云南等西部地区,分布式光伏的高增速与负荷的增速不匹配,供需关系在时空上出现矛盾,给电力系统运行带来了风险。为高质量推进新型电力系统建设,确保分布式电源科学、有序的接入配电网,降其对配网的负面影响。本专栏向广大读者展示近期关于分布式电源优化配置、对电压的影响、光伏侧储能控制等方面的研究成果。     

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。     

“先进电工材料研究及应用”特约专栏寄语

<正>特约专栏寄语云南省是绿色能源大省,清洁能源发电比例已达92.12%,位居全国前列。随着电力负荷需求的持续增长和清洁能源技术的快速发展,如何进一步高效利用清洁能源,提高供电可靠性,保障电力系统的安全稳定,是当前研究的重点和亟须解决的关键问题。电工材料作为电气装备的基础,其特性直接决定了电气装备的性能和水平。近年来,随着电工学科与技术的发展,新型先进电工材料不断涌现。发展高性能的电工材料使得科研工作者有能力突破传统电工材料的物理极限,拓宽学科视野,开辟新的学科方向。这不仅有助于传统电力设备的升级改造,提高电力系统安全性、高效性和环境友好性,     

“储能技术规模化应用”专栏特约主编寄语

随着设备电气化、新能源、微电网等不断深入发展,将对未来的发电、电力供应和消费方式产生深远影响。而储能系统在支持各种耗电设备和通过优化供需平衡来实现稳定的电力供应,特别是解决风-光等可再生能源的间歇性问题具有显著优势。围绕智能储能技术的关键技术和重点方向,《浙江电力》编辑部特邀北方工业大学李建林教授、江南大学许德智副教授担任联合特约主编,共同主持“储能技术规模化应用技术”专栏。本次专栏共收录了8篇文章,内容涵盖储能系统规划及配置理论方法、储能系统建模及运行控制技术、面向分布式能源的储能系统应用、电池梯级利用关键技术、移动式储能技术及其应用等方面,旨在加快推进储能系统技术的发展,主动适应能源转型变革需求。     

适用于电力场景的人工智能中台技术研究与探索

目前电力人工智能技术在电力各业务领域都有一定的应用成果,但大多在业务应用层面,缺少对人工智能技术系统级的解决方案。文中对人工智能在电力行业应用落地存在的问题进行探讨,给出了解决办法。针对样本收集面临数据分散、收集困难的情况,一方面建设统一平台进行样本收集,使得各地样本收集快速、简便;另一方面引入数据回流思想,将推理侧检测的数据传回样本收集平台,实现样本筛选、收集流程自动化。对于数据标注工作量大的问题,提出了主动交互式标注技术,实现样本数据智能标注。对于模型训练样本量少的问题,引入迁移学习的思想,采用预训练模型,在不影响模型效果的同时,还减少模型训练时间。对于模型迁移至边端设备,因边端设备架构、模型框架造成模型移植性差的问题,基于开放神经网络交换（ONNX）实现不同目标架构的模型转换,解决硬件兼容的问题,提升模型的复用性。     

深度学习在电力潜在投诉识别分类中的应用

随着用户对用电服务的要求及维权意识的不断提高,供电企业需开展海量客户诉求分析,从而实现供电业务薄弱点的发现和改进。因此,提出基于深度学习的电力疑似投诉工单识别分类技术应用,通过深度学习建模、投诉特征标签提炼、模型学习训练、疑似投诉识别,优化投诉风险预警与管理工作,缓解一线工作人员服务压力。     

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调控中的应用研究EI北大核心CSCD

近年来,以深度学习为代表的先进人工智能技术促进了各行业的智能化发展。电网调控作为人工智能技术应用的重要领域之一,亟需借鉴互联网思维,充分利用人工智能技术,进一步提升电网调控业务的智能化水平。分析总结了人工智能技术的发展脉络,重点介绍了引发新一代人工智能技术大跨越的深度学习技术。聚焦大电网调控领域,论述了其对人工智能技术的需求分析。在此基础上,分析了人工智能技术在电网故障辨识、负荷预测、电网智能辅助决策和人机交互应用等方面的典型应用场景。最后通过电网故障辨识算例,进行了深度学习技术在电网调控应用的探索,可为调控业务智能化研究与发展提供有益的参考和借鉴。     

“5G在电力企业的应用研究”特约专栏寄语

正特约专栏寄语5G最大的特点是快,这一快将在很多领域带来革命性的变化:传统的嵌入式开发与运行模式,很可能将被基于5G的边缘计算大量替代;传统的"数据中心—终端"模式,也可能将在5G技术支持下被无中心的类区块链架构替代。还带来了大容量低功耗、网络切片、万物可联等新特性,从而带来了新的信息安全和数据应用创新。5G已来,为了从理解5G开始,逐步转向,走进新的技术与时代,《云南电力技术》组织"5G在电力企业的应用研究"专栏,集中刊出以下4篇文章。     

人工智能技术在电力调度自动化系统应用研究

在适应社会经济迅速发展的情况下,应用前沿科技应对企业发展当中的挑战是电网企业需要高度重视的问题。在此背景下,分析电力调度自动化系统对人工智能技术的应用需求,针对电力调度自动化系统的设计进行研究,从设计的原则、总体设计以及具体细节设计进行详细探讨,最后提出人工智能技术在电力调度自动化系统中的具体应用情况,为新时期我国电力调度自动化系统稳定性提升以及电力企业的发展提供相应的理论参考。     

“智慧能源系统信息支撑技术”专题特约主编寄语

当前,世界各国电力能源系统发展的两大驱动力主要来自新能源的高效开发利用和用户侧互动参与。信息理论和信息通信技术,作为一种革命性变革驱动技术,在推动电力能源系统演化革新方面发挥了重要作用,以新能源和信息技术深度融合为特征的能源革命正推动传统能源系统向智慧能源系统发展。     

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。     

基于人工智能技术电力调度智能代理操作方法研究

针对基于人工智能技术的电力调度智能代理操作方法进行了研究.首先分析了人工智能技术在电力系统中的应用和发展趋势,给出了人工智能技术在电力系统中的应用场景.然后对智能代理技术进行了分析,提出了电力调度智能代理结构,并针对基于人工智能技术的电力调度代理方案提出了应用技术.最后针对电力调度智能代理操作流程,提出了以负荷偏差、潮...     

“面向新型电力系统的电力装备智能感知和数字化技术”专栏特约主编寄语

<正>近年来,新型电力系统中发电设备、用能设施数量呈现出爆发式增长,大量异构终端接入电网,电力系统的可观、可测、可控和网络安全防御能力面临着巨大挑战。对电力装备而言,现阶段新型电力系统的“双高”特点改变了传统装备的运行特性,亟待进一步提高设备智能化水平,提升传感器在长期、恶劣工况下的运行可靠性,加强各类传感器信号的融合分析,提升电力装备综合感知能力。此外,新型电力系统对装备的数字化水平也提出了新的要求,需深化人工智能技术落地应用,推进预警、评价和智能决策业务的数字化应用,提升电力装备灾害预警能力。     

《四川电力技术》“电力大数据与人工智能”专栏征稿启事

<正>随着大云物移智等信息通信新技术的蓬勃发展及其在电网企业的落地应用,电网生产经营数据量日益增多,经营管理及生产控制智能化水平越来越高。数据量的飞速增长带来了技术问题、安全问题、价值挖掘与利用问题,智能化水平高企带来了优质服务问题与安全生产问题。如何利用电网公司积累的海量数据,结合大云物移智新技术,解决经营管理、安全生产中面对的各项问题,为确保电网     

《四川电力技术》“电力大数据与人工智能”专栏征稿启事

<正>随着大云物移智等信息通信新技术的蓬勃发展及其在电网企业的落地应用,电网生产经营数据量日益增多,经营管理及生产控制智能化水平越来越高。数据量的飞速增长带来了技术问题、安全问题、价值挖掘与利用问题,智能化水平高企带来了优质服务问题与安全生产问题。如何利用电网公司积累的海量数据,结合大云物移智新技术,解决经     

人工智能技术在国内电厂中的应用研究

介绍了专家系统、模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法等人工智能技术的特点及其在国内火电厂中的应用现状,分析了它们之间交叉综合后所形成的混合智能技术,指出应用混合智能技术是当前一段时间实现复杂系统优化控制的重要途径。     

“低碳电力技术”专栏征稿启事

为应对日益严峻的气候变化与能源供应问题,以“低能耗、低污染、低排放”为基础的低碳发展理念逐渐成为世界各国的共识。电力系统是我国能源行业的重要组成部分,也是我国碳排放的主要来源。电力系统的低碳发展将是实现电力行业可持续发展的重中之重,对推动全社会的低碳发展具有重要意义。     

基于深度学习的泛在电力物联网应用场景分析

建设安全、稳固且信息共享的泛在电力物联网是当前电力行业的研究重点.随着人工智能技术的不断发展,深度学习以其优异的数据处理能力、强烈的态势感知能力广泛应用于各行各业.基于此,总结泛在电力物联网的基本结构、关键技术及深度学习基本理论,对深度学习在电力行业的应用进行论述,为深度学习在泛在电力物联网中的应用提供借鉴.