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人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用

摘要：人工智能（ＡＩ）是当前最具颠覆性的科学技术之一，在计算智能、感

知智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系统和综合能源系

统中的应用，将改变能源传统利用模式，促进系统进一步智能化。文中主要从人

工智能概述、电力系统及综合能源系统对人工智能的需求，以及人工智能在能源

领域中的应用几个层面进行综述和分析，最后对人工智能在电力系统及综合能源

系统中应用所面临的挑战进行了分析和展望。

关键词：人工智能；电力系统；综合能源系统

人工智能的概念及其优点1

人工智能的概念1.1

人工智能的英文缩写为AI，最初提出“人工智能”这一理念是在1956年

Dartmouth学会上，之后研究者们开始对人工智能的理论与原理进行深入研究，

使得人工智能的概念逐渐扩展。人工智能作为一门新的技术科学，其主要指针对

人的智能的模拟、延伸与扩展的理论、方法、技术及应用系统而进行研究与开发。

人工智能作为计算机科学的一个分支，其试图对智能有更加深入的了解，并生产

一种智能机器，即一种类似于人类智能做出反映的系统。机器人、语言识别、图

像识别、自然语言处理与专家系统等是该领域的主要研究对象，人工智能日渐成

熟的理论与技术，使其应用领域逐渐扩大，未来人工智能的科技产品将对促进人

类生产生活发挥重要作用。

人工智能的优点1.2

人工智能也可以理解为通过模拟人的意识、思维的信息过程，人工智能能够

像人一样思考，也可以超过人的智能。人工智能是一门综合的学科，其涉及的内

容较广，包括计算机科学、心理学、哲学等；自然科学和社会科学的所有学科都

涵括于人工智能当中，思维科学更加注重理论，而人工智能则更加注重实践；思

维科学技术的表达需依靠人工智能，人工智能技术的发展与思维科学的发展有着

密切联系，两者之间相互依靠、相互促进。根据国务院制定的《“互联网+”行动指

导意见》相关内容可知，需进一步加大智能制造投入力度。为了促进智能制造良

好发展，可通过智能工厂建设的方式，或者智能制造试点的设置，发挥其示范与

引导的作用。在不久的将来，人工智能在人们的生活、工作与教育中将占据重要

地位，其将给人们的生产生活带来更大的便捷，人工智能技术的未来发展十分可

观。

人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用2

人工智能在能源2.1预测中的应用

2.1.1间歇性可再生能源发电功率预测

随着间歇性可再生能源的渗透率提升，发电间歇性和波动性对电网造成的影

响愈加明显，准确的可再生能源长短周期发电功率预测对系统稳定以及经济运行

都尤为重要。提高间歇性可再生能源发电功率预测精度的关键是构建具有强大数

据处理能力和特征提取能力的预测模型，并具有很好的自学习修正能力。传统的

预测方法一般为浅层模型，在处理非线性和非平稳特性的风能或光照数据时预测

性能较差。为此，部分学者引入深度学习的回归能力改进预测模型。

2.1.2能源负荷预测

能源负荷与价格、政策、天气等多种影响因素相关，难以建立精确的数学模

型，阻碍了传统的负荷预测方法获得令人满意的结果。人工智能方法在分析过程

中无须建立对象的精确模型，能较好地拟合负荷与其影响因素之间的非线性关系，

因此被用于能源负荷预测。尽管采用人工智能进行负荷预测得到了较好的性能，

但直接使用深度学习等方法时也存在一些新问题：可用于训练的负荷数据量通常

会远小于模型中的参数量，容易出现过拟合[1]。为解决这些问题，需要从时间维

度和空间维度扩展负荷数据集，通过数据集的多样性消除单一负荷数据的不确定

性，提高预测精度。此外，由于人工智能方法在预测过程中并未建立明确的系统

模型，黑盒形式存在计算莫名失败的风险。

人工智能在2.2电力系统及综合能源系统规划中的应用

可再生能源发电单元、新型电力电子设备装置的接入、以电动汽车为代表的

主动负荷的增多都给电力系统注入了更多的不确定性，使得规划问题更加复杂困

难。1）由于各种新型设备装置的接入，智能配电系统的网络结构和各部分的运

行方式灵活多变，使其规划设计与运行问题间形成了强耦合性[2]。2）需求侧与

电网的互动使得系统不确定性显著增强，给空间负荷预测乃至整个规划设计带来

了新的困难。3）除传统的安全性、可靠性和经济性目标外，智能配电系统还需

同时考虑提升综合能源利用效率、最大化绿色能源利用、最小化环境污染影响、

最大化社会效益等其他规划目标。