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新一代人工智能技术在电力系统调度运行中的应用评述_赵晋泉.pdf
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更新于2023-05-01
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摘要: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。
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第 44 卷 第 24 期 2020 年 12 月 25 日 Vol. 44 No. 24 Dec. 25,2020
http://www.aeps-info.com
新一代人工智能技术在电力系统调度运行中的应用评述
赵晋泉
1
,夏 雪
1
,徐春雷
2
,胡 伟
2
,尚学伟
3
(1. 河海大学能源与电气学院,江苏省南京市 210098;2. 国网江苏省电力有限公司,江苏省南京市 210024;
3. 北京科东电力控制系统有限责任公司,北京市 100085)
摘要: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。
关键词:人工智能;电力系统;调度运行;深度学习;强化学习;场景适配
0 引言
近 年 来 ,AlphaGo、人 脸 支 付 、无 人 驾 驶 和 智 能
音箱等人工智能技术的优越表现把以深度学习为代
表的新一 代 人工智能推上 了 新的浪潮,备受各行各
业的关注。人工智能之所以能再次兴起,硬件算力、
数据积累和算法性能等科学技术发展的内在突破是
基础 条 件
[1]
,来 自政 府 和 产 业 界 的外 在 支 持 也 起 到
了很 大的推动作用。2016 年开始,各国纷纷出台相
关政策,希望抓住此次人工 智 能爆发的机遇 。 中国
先后 出台了《中国制造 2025》《新一代人工智 能发展
规划》《人工智能标准化白皮书》
[2-4]
等多项人工智能
及其相关 产 业发展政策,并已将新一代人工 智 能确
立为国家战略,加快了人工智能产业化和应用落地。
人工智能在电力行业中的应用也再次成为研究
热点。高 比 例新能源接入 、电力电子化渗透 和 远距
离大容量 输 电等成为当前 电 网的重要特征,因此电
力系统中很多问题常常难以建立精确的数学模型或
者难 以 单 纯用 数 学模 型 来 描述
[5]
。与 此 同 时 ,外部
量测系统与通信技术的快速发展带来了海量多源数
据的累积 ,使得电力系统 发 展成为一个具有 多 源信
息交互的高维时变非线性电力信息物理系统(cyber
power physical system,CPPS)
[6-7]
。当前电网的这些
特点都与 新 一代人工智能 紧 密契合,为新一代人工
智能在电力系统问题中的应用提供了广阔舞台。
但是,并非所有的应用都是完 全 成 功 的 。 清 华
大学张钹院士曾在其报告《走向真正的人工智能》中
指出,成功的应 用 需要合适的场景 。合适的场景是
指满足以下 5 个条 件 的 场 景 :
① 真实样本充足 易 获
取;
② 具备一定的容错性;③ 目标任务单一;④ 边界
确 定 的 封 闭 环 境 ;
⑤ 任 务 静 态 ,信 息 完 备 且 确 定 。
电力系统 领 域中不同场景 具 有不同特点,不同问题
的解 决 有 不 同 需 求 ,不是所 有 问 题 都 满 足 上 述 5 个
基本条件 。换言之,一些问题自身 的 特点与人工智
能方法的特性并不是完全适配,因此,不加以区别的
应用会带来许多问题。合适的场景是成功应用的基
础,将因地制宜 思 想融入人工智能 在 电力系统中的
应用中可 以 很好地从问题 本 身特点出发,得到适配
问题本身 的 应用方式,从而将人 工 智能技术优势最
大化凸显。
本文从新一代 人 工 智 能 技术的特点出发,梳 理
了人工智 能 在电力系统调 度 运行中的应用场 景 ,给
出了不同 场 景的特点;分析和评 述 了现有研究工作
及其存在的问题;结合人工智能的发展趋势,对未来
其在电力系统中的应用作出了分析和展望。
1 新一代人工智能技术特点
2006 年 Hinton 团队提出了深度信念网络
[8-9]
,使
得神经网 络 以深度学习之 名 再次崛起,引领了新一
轮人工智 能 热。新一代人 工 智能技术以深度 学 习、
强化学习 和 迁移学习等为 代 表,接 下来简要介绍这
DOI:10. 7500/AEPS20200720009
收稿日期:2020-07-20;修回日期:2020-09-21 。
上网日期:2020-11-07。
国家 重点 研发计 划资 助项 目(2017YFB0902600);国家 电网
公司科技项目(SGJS0000DKJS1700840)。
1
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