面向时间过程的配电网能耗优化：特征状态与动态控制策略

本文主要探讨了人工智能领域中的机器学习技术在配网能耗计算与优化中的应用，特别是通过过程状态特征化方法。这种方法基于面向时间过程的思想，旨在解决传统方法在处理动态系统时面临的效率和准确性问题。 在电力系统中，尤其是在配网分析与控制中，动态系统的观测通常依赖于数据时间切片。然而，传统的能量损耗计算方法是通过时间切片积分，这需要大量的数据信息和计算，效率较低。此外，由于电力系统是快速动态的，传统的基于时间断面信息的控制策略难以实时响应经济性和安全性约束。因此，作者提出了时间过程特征状态的概念，它将动态问题转化为静态问题，通过特征断面优化控制策略来简化计算，利用时序融合算法生成动态控制策略。 首先，文章引入了时序融合思想，为制定面向时间区间的优化方案提供了一种规则。通过负荷波动对网络能量损耗的灵敏度分析，建立了配网有功能量损耗的评估模型，能够直接评估给定时段内的损耗，兼顾快速性和准确性。该模型将损耗分为基本项和两个修正项，增强了算法的适应性。 接着，为了实现经济性与安全性的平衡，文章提出了一种面向时间过程的电容器规划与控制策略。电容器的规划和控制问题通常受到多种因素限制，如安装数量、位置、类型和容量。因此，通过特征状态的方法，可以避免控制变量过度调节，同时确保系统的稳定性和经济效率。 总结来说，这篇文献深入研究了如何运用人工智能和机器学习技术改进配网能耗的计算和优化，特别是通过创新的时间过程特征化方法，提高了计算效率和策略的实时性。这种方法对于电力系统的动态控制和资源规划具有重要的理论和实践价值。