人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述.pdf

人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用正逐渐成为推动能源革命的关键技术。随着全球对清洁能源和高效能源体系的需求日益增长，新一代电力系统及综合能源系统的发展离不开人工智能的助力。人工智能，尤其是其在计算智能、感知智能和认知智能方面的强大能力，为解决传统能源利用模式中存在的问题提供了新的解决方案。 在电力系统故障诊断中，人工智能的应用显著提升了故障识别的效率和准确性。传统的故障诊断方法往往依赖于人工选取特征，而人工智能的深度学习技术能够自动识别大数据中的复杂耦合特征，避免了人为因素的影响，降低了特征提取的复杂性。例如，利用堆叠降噪自编码器可以有效地提取异步电机的故障特征，结合softmax分类器实现高效的电机故障诊断。此外，深度自编码网络模型和逐层编码网络模型在新能源风电机组故障检测中也展现出优越性能，克服了传统方法的局限性。对于电力变压器故障诊断，基于分类深度自编码网络的新方法能更精准地分析在线监测数据。利用长短期记忆网络（LSTM）预测线路跳闸故障则充分利用了时间序列数据的特性，提高了预测的准确性。 在电网故障诊断领域，人工智能的应用主要体现在专家系统方法、粗糙集方法和人工神经网络方法上。专家系统方法依赖于规则表示的故障知识库，虽然具有良好的解释能力，但对不完整数据的适应性和自我学习能力较弱。粗糙集方法能处理不完备的告警信息，具有一定的容错能力，但在复杂情况下的诊断效果有限。人工神经网络则擅长处理非线性问题，但单一方法的效果仍有待提高。因此，研究者们开始探索这些方法的融合，如结合专家系统和神经网络，或者结合粗糙集、模糊Petri网等，以构建更智能、自学习和自维护的大型电网故障诊断系统。 在用能/用电行为分析方面，人工智能技术有助于理解和优化用户的用电行为。通过对智能电表数据的聚类和数据挖掘，可以识别用户的用电习惯，实现客户细分，为个性化服务提供依据。聚类方法如K-means、层次聚类、DBSCAN和SOM等已被广泛应用。同时，异常用电行为的检测也是人工智能在电力系统中的重要应用，这涉及到电力市场的公平性、系统的稳定性以及政策制定。异常检测算法，如流式密度聚类，能够在大规模数据流中快速发现异常，但需注意非恶意因素可能影响检测结果，因此需要更精确的识别和排除机制。 人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用涵盖了故障诊断、行为分析、异常检测等多个方面，极大地提高了能源管理的智能化水平，为构建清洁、高效、安全的能源体系提供了强大的技术支持。未来的研究将继续深化这些领域的融合，以应对不断变化的能源需求和挑战。