机器学习驱动的多能源社区：进展、应用与未来

本文探讨了"多能源区域社区机器学习研究与应用"这一主题，着重于人工智能在能源领域的深入整合与创新。随着全球对碳中和目标的追求，能源系统正经历一场深刻的转型，从依赖化石燃料转向更加清洁、可再生的能源。机器学习在这个过程中扮演了核心角色，其在以下几个关键方面发挥了重要作用： 1. 能源供应和存储：机器学习被应用于可再生能源的预测和管理，如太阳能辐射预测、风力资源预测、光伏功率预测以及燃料电池和电化学电池的性能优化。通过MPPT智能控制和故障检测诊断，提高了能源转换效率和系统的稳定性。 2. 需求侧管理：监督学习在分类和回归任务中发挥着作用，帮助预测和管理区域能源需求，实现动态电力调度。无监督学习主要用于聚类分析，以便更好地理解用户行为和需求模式。 3. 强化学习：在能源管理系统中，强化学习被用于在线优化调度，如微电网的自适应控制，通过实时学习和调整，实现能源分配的高效与灵活。 4. 智能储能：机器学习在储能系统中用于负荷预测、容量确定和成本节约的动态调度，通过热分层分析预测存储设备的性能，并进行故障检测和诊断。 5. 能源管理决策：研究趋势显示，随着技术进步，机器学习在能源管理决策中的比重增加，支持随机和间歇性可再生能源的调度，以及智能能源交易的控制，推动了向低碳能源系统的转型。 总体而言，机器学习的应用提升了能源系统的智能化水平，促进了能源系统的整体效率和可持续性，是实现能源范式向碳中和转变的关键驱动力之一。随着技术的不断演进，未来机器学习在多能源区域社区的应用将更加广泛和深入。