基于人工智能的电网调控技术研究与分析.pdf

《基于人工智能的电网调控技术研究与分析》 随着社会经济的快速发展，电力需求持续增长，电网规模日益扩大，传统的电网调度系统已经无法满足现代智能电网的复杂调控需求。在这种背景下，利用人工智能技术来提升调度系统的性能显得至关重要。本文将探讨人工智能在电网调控中的应用现状、设计思路以及总体框架。 首先，人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，已经成为电网调控领域的研究热点。传统的物理建模方法对于新能源和分布式电源等复杂电网形态的分析存在局限性，而机器学习可以通过海量历史数据进行聚类分析，提高负荷预测准确性，助力电网的实时平衡。此外，人工智能还能学习和模拟调度知识经验，比如设备检修和故障处理，通过知识图谱等技术，将规程和经验融入调度控制分析中，提升自动化和智能化水平。 设计思路方面，人工智能在电网调控中的应用依赖于大数据技术和高性能计算硬件。首先，需要收集并存储大量实时和历史数据，包括设备数据、环境数据、故障信息等，作为训练样本。其次，非结构化的文本数据，如调度规程和人工经验，也是学习和模拟的重要来源。高性能计算架构，如CPU、GPU和TPU集群，可以加速算法对样本数据的训练。再者，建立人工智能算法引擎，统一支持各类业务场景的智能分析和决策。最后，将智能学习系统和实时运行系统分开部署，前者在非生产控制大区进行数据学习，后者在生产控制大区执行实时调控，既保证安全又优化数据处理。 总体框架分为四层：高性能计算架构提供计算能力，数据汇集层整合各类数据，数据管理层负责数据存储和处理，算法引擎和知识库则包含各种人工智能算法和调度知识，业务场景层则应用这些技术进行智能决策和分析。 总结来说，人工智能在电网调控中的应用旨在通过数据分析和学习，增强对电网特性和行为的理解，模拟调度员的决策过程，并且提高调度效率和安全性。随着技术的不断发展，人工智能将在未来的电网调控中发挥更加关键的作用，推动电力行业的智能化转型。