人工智能Agent在负荷态势感知与调控中的应用

"基于人工智能Agent的负荷态势感知及调控方法" 本文主要探讨了在电力系统需求侧资源管理中，如何利用人工智能Agent技术进行负荷态势感知和调控。负荷态势感知是当前需求侧精细化管理的关键技术，其目标是精确评估和预测用户负荷的运行状态，以便进行有效的资源管理和调度。 文章首先提出了基于人工智能Agent的负荷态势感知方法。这种方法通过学习和理解用户侧的负荷模型，建立了一个负荷空间集，用于捕捉和表示不同用户的负荷特征。为了更准确地评估负荷运行状态，作者们引入了时域特征拓展的随机森林算法。随机森林是一种机器学习算法，能够处理大量特征并做出高精度的预测。时域特征拓展则增强了算法对负荷动态变化的敏感性，使得负荷态势评估更为精确，为后续的负荷调控提供决策支持。 接着，文章阐述了人工智能Agent与云端平台协作的实现架构。在云端平台上，根据评估结果和电力系统的调控需求，执行差量计算，这一步骤旨在找到负荷控制的最优策略。然后，基于态势指标计算结果，算法会筛选并组合出最佳的负荷调控方案，以实现负荷的精准控制。这种方式不仅能提高负荷管理的效率，还有助于优化整个电力系统的运行状态。 仿真结果显示，所提出的负荷态势感知和调控方法能够有效地预测负荷行为，并显著改善负荷整形效果。这意味着该方法能帮助电力系统更好地应对负荷峰谷波动，提高供电稳定性和经济性，同时也有利于新能源的接入和消纳。 文章通过结合人工智能Agent和大数据分析技术，为负荷态势感知提供了一种创新的解决方案，有助于提升电力系统的需求侧管理能力。这一研究对于能源互联网背景下的电力系统优化和用户负荷管理具有重要的理论与实践意义。未来的研究可以进一步探讨如何将这种方法扩展到更大规模的电力系统，以及如何适应更复杂的负荷行为和电力市场环境。