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人工智能在电力系统中的应用综述
An Overview of the Application of Artificial Intelligence in Power Systems
人工智能技术是推动产业发展、技术创新的重要驱动力。由于技术积累不足、技术标准不健全、高维度与高质量数据缺乏、深度神经网络算法缺陷等方面的问题,人工智能应用于电力系统也面临诸多的挑战。文章梳理了人工智能的主要技术以及在电力系统中的应用现状,分析了以基础设备层、数据管理层、算法训练层、应用场景层为基本框架的技术应用体系,针对性地提出了人工智能应用于电力系统应采取的技术措施,最后对新一代人工智能技术与电力系统的深度融合以及助力智慧能源系统的实现进行了展望。
The artificial intelligence(AI) technology is an important driving force for promoting industrial development and technological innovation. However, the application of AI in power systems also faces many challenges because of insufficient accumulation of technology, inadequate technical standards, lack of high-dimensional and high-quality data, defects in deep neural network algorithms and so on. In this paper, the main technologies of AI and its application status in the power system have been sorted out, the technical application system based on the basic framework of basic equipment layer, data management layer, algorithm training layer, and application scenario layer have been analyzed. The technical measures that should be taken for the application of AI in power systems have been proposed. Finally, the prospects for the deep integration of the new generation of AI with power systems and the implementation of smart energy systems are presented.
artificial intelligence / power system / technical architecture / smart energy
| [1] |
潘云鹤. 新一代人工智能发展白皮书(2017)[R]. 北京:中国电子学会,2017.
|
| [2] |
汤涌,姚伟,王宏志,等. 电网仿真分析与决策的人工智能方法[J]. 中国电机工程学报,2022, 42(15): 5384-5406.
|
| [3] |
赵晋泉,夏雪,徐春雷,等. 新一代人工智能技术在电力系统调度运行中的应用评述[J]. 电力系统自动化,2020, 44(24): 1-10.
|
| [4] |
杨博,陈义军,姚伟,等. 基于新一代人工智能技术的电力系统稳定评估与决策综述[J]. 电力系统自动化,2022, 46(22): 200-223.
|
| [5] |
韩富佳,王晓辉,乔骥,等. 基于人工智能技术的新型电力系统负荷预测研究综述[J]. 中国电机工程学报,2023, 43(22): 8569-8592.
|
| [6] |
张晓华,冯长有,王永明,等. 电网调控机器人设计思路[J]. 电力系统自动化,2019, 43(13): 1-8.
|
| [7] |
范士雄,李立新,王松岩,等. 人工智能技术在电网调控中的应用研究[J]. 电网技术,2020, 44(2): 401-411.
|
| [8] |
吴倩红,韩蓓,冯琳,等. “人工智能+”时代下的智能电网预测分析[J]. 上海交通大学学报,2018, 52(10): 1206-1219, 1266.
|
| [9] |
|
| [10] |
陈国平,董昱,梁志峰. 能源转型中的中国特色新能源高质量发展分析与思考[J]. 中国电机工程学报,2020, 40(17): 5493-5506.
|
| [11] |
陈国平,梁志峰,董昱. 基于能源转型的中国特色电力市场建设的分析与思考[J]. 中国电机工程学报,2020, 40(2): 369-379.
|
| [12] |
鞠平,周孝信,陈维江,等. “智能电网+”研究综述[J]. 电力自动化设备,2018, 38(5): 2-11.
|
| [13] |
|
| [14] |
|
| [15] |
姜齐荣,王玉芝. 电力电子设备高占比电力系统电磁振荡分析与抑制综述[J]. 中国电机工程学报,2020, 40(22): 7185-7201.
|
| [16] |
李明节,陶洪铸,许洪强,等. 电网调控领域人工智能技术框架与应用展望[J]. 电网技术,2020, 44(2): 393-400.
|
| [17] |
乔骥,王新迎,闵睿,等. 面向电网调度故障处理的知识图谱框架与关键技术初探[J]. 中国电机工程学报,2020, 40(18): 5837-5849.
|
| [18] |
闪鑫,戴则梅,张哲,等. 智能电网调度控制系统综合智能告警研究及应用[J]. 电力系统自动化,2015, 39(1): 65-72.
|
| [19] |
闪鑫,陆晓,翟明玉,等. 人工智能应用于电网调控的关键技术分析[J]. 电力系统自动化,2019, 43(1): 49-57.
|
| [20] |
|
| [21] |
陈郑平,米为民,林静怀,等. 电网调控操作智能助手方案探讨[J]. 电力系统自动化,2019, 43(22): 173-179, 186.
|
| [22] |
|
| [23] |
孙宏斌,黄天恩,郭庆来,等. 面向调度决策的智能机器调度员研制与应用[J]. 电网技术,2020, 44(1): 1-8.
|
| [24] |
李新鹏,徐建航,郭子明,等. 调度自动化系统知识图谱的构建与应用[J]. 中国电力,2019, 52(2): 70-77, 157.
|
| [25] |
杜明秋,李妍,王标,等. 电动汽车充电控制的深度增强学习优化方法[J]. 中国电机工程学报,2019, 39(14): 4042-4048.
|
| [26] |
马钊,周莉梅,袁海文,等. 现代配电网健康指数理论及其应用研究[J]. 中国电机工程学报,2019, 39(1): 130-140.
|
| [27] |
张宇帆,艾芊,林琳,等. 基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法[J]. 电网技术,2019, 43(6): 1884-1892.
|
| [28] |
|
| [29] |
|
| [30] |
|
| [31] |
许洪强,姚建国,南贵林,等. 未来电网调度控制系统应用功能的新特征[J]. 电力系统自动化,2018, 42(1): 1-7.
|
| [32] |
李储欣. 基于航拍图像的输电线路绝缘子缺陷检测方法研究[D]. 沈阳:沈阳理工大学,2017.
|
| [33] |
刘志颖,缪希仁,陈静,等. 电力架空线路巡检可见光图像智能处理研究综述[J]. 电网技术,2020, 44(3): 1057-1069.
|
| [34] |
邹栋. 输电线路中关键部件图像识别及异常检测方法研究[D]. 北京:华北电力大学,2017.
|
| [35] |
刘一涵,纪坤华,傅晓飞,等. 配网带电作业机器人技术发展现状述评[J]. 电力与能源,2019, 40(4): 446-451, 470.
|
| [36] |
姜诗高. 基于深度学习的输电线路绝缘子故障检测研究[D]. 上海:东华大学,2022.
|
| [37] |
李宏仲,付国,孙伟卿. 基于深度递归信念网络的风电功率短期预测方法[J]. 电力系统自动化,2021, 45(15): 85-92.
|
| [38] |
陆继翔,张琪培,杨志宏,等. 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法[J]. 电力系统自动化,2019, 43(8): 131-137.
|
| [39] |
沈兆轩,袁三男. 利用卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类集成预测[J]. 电网技术,2020, 44(6): 2237-2244.
|
| [40] |
吕海灿,王伟峰,赵兵,等. 基于Wide & Deep-LSTM模型的短期台区负荷预测[J]. 电网技术,2020, 44(2): 428-436.
|
| [41] |
|
| [42] |
|
| [43] |
赵滨滨,王莹,王彬,等. 基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测方法研究[J]. 可再生能源,2019, 37(6): 820-823.
|
| [44] |
阚博文,刘广一,
|
| [45] |
马红明,刘林青,谢海鹏,等. 计及综合需求响应的电-热综合能源系统分布式光伏最大接入容量评估[J]. 智慧电力,2021, 49(8): 23-30.
|
| [46] |
骆钊,吴谕侯,朱家祥,等. 基于多尺度时间序列块自编码Transformer神经网络模型的风电超短期功率预测[J]. 电网技术,2023, 47(9): 3527-3537.
|
| [47] |
黄玲玲,李锁,符杨,等. 基于风电机组状态的超短期海上风电功率预测[J]. 太阳能学报,2022, 43(8): 391-398.
|
| [48] |
李铮,郭小江,申旭辉,等. 我国海上风电发展关键技术综述[J]. 发电技术,2022, 43(2): 186-197.
|
| [49] |
李博,方彤. 北斗卫星导航系统(BDS)在智能电网的应用与展望[J]. 中国电力,2020, 53(8): 107-116.
|
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| 〈 |
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