摘 要: | 在向新型电力系统升级转型的过程中,新一代人工智能技术是其中的关键创新技术之一,可以与传统机理方法形成优势互补。然而随着电力人工智能技术应用的推广与深入,逐渐凸显出影响应用成效的3个关键问题:数据均衡问题、模型可信性问题、实时优化协同问题。针对以上3个问题,文章梳理总结其对应的核心技术分支、发展现状与典型应用,提出通过数据增强、迁移学习、仿真推演等数据增强推演技术解决小样本带来的模型过拟合与泛化性能下降问题,通过串行、引导、嵌入、反馈、并行等数据机理融合模式解决模型安全性、可解释性、鲁棒性等可信危机问题,通过群体智能、混合增强智能等智能优化决策技术解决源荷高度不确定下的大规模资源快速、实时、精准决策。最后,结合3个关键问题维度,对电力人工智能发展所需要重点突破的技术方向进行了展望。
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