人工智能在电力系统运行与优化中的应用

全球电力格局正在发生深刻变革，对可持续性、性能和可靠性的重视日益增加。电力结构作为尖端社会的支柱，正处于这场变革的前沿。人工智能 (AI) 在彻底改变能源系统运行和优化方面发挥着关键作用。本文探讨了人工智能技术在能源结构中的结合，强调了它们的优势和潜在挑战。

电力系统挑战

电力结构是复杂的网络，必须持续使用稳定技术和消耗，以确保稳定的电力供应。传统的电力系统依赖人工操作员来控制这种微妙的平衡，根据历史统计数据和基于规则的算法做出实时选择。然而，这些系统面临着诸多挑战

1. 可再生能源整合：风能和太阳能等间歇性可再生能源的日益整合给设备带来了可变性和不确定性，使其更难保持平衡。
2. 电网复杂性：现代电网变得越来越分散，分布式电源 (DER)（包括屋顶太阳能电池板和电动汽车）激增。有效管理这些不同的资源是一项艰巨的任务。
3. 数据过载：电网内传感器和智能仪表生成的数据量对于指导分析来说是压倒性的，因此需要自动化解决方案。
4. 老化基础设施：全球许多电力系统依赖日益老化的基础设施，增加了设备故障和停电的风险。

人工智能如何改变电力系统运行

通过传统方法进行电力系统分析变得更加困难，原因在于：(i) 复杂、多功能和大量的数据，用于计算、分析和学习。(ii) 由于处理广泛而全面的系统数据，计算时间周期和精度增加。当前的电网运行处于极限边缘，原因是电力消耗不断增加，因此目前存在的输电网络和功能也在不断扩展。

这个例子要求更不保守的电网运行和操作功能，这只能通过以比以前必要更详细的方式持续检查系统状态来实现。复杂的计算机工具实际上是解决电力电网规划、运行、诊断和风格领域出现的难题的主要工具。在这些计算机工具中，人工智能近年来取得了显著发展，并已应用于电力系统的各个领域。

1. 预测性维护：人工智能算法分析传感器数据和历史维护统计数据，以预测变压器和断路器等设备何时会发生故障。这使得公用事业公司能够主动安排维护，减少停机时间和成本。
2. 电网管理：人工智能驱动的电网管理系统利用实时数据优化电力分配，确保高效满足需求，同时最大限度地减少损耗。机器学习模型可以预测电力需求模式，帮助公用事业公司规划峰值负荷并避免发电过剩。
3. 可再生能源整合：人工智能可以预测可再生能源发电量，使电网运营商能够有效平衡供需。智能预测还可以将更多可再生能源整合到电网中。
4. 储能优化：人工智能算法优化储能系统的使用，确保在最需要的时间和地点部署储存的能量，从而提高电网的稳定性和性能。
5. 需求响应：人工智能支持需求响应计划，激励消费者在高峰时段减少能源使用。机器学习算法可以预测高峰需求期并相应调整定价，有助于缓解电网压力。
6. 故障检测与响应：基于人工智能的故障检测系统可以识别电网中的异常情况，例如电压波动或线路故障，并实时采取纠正措施，以防止大范围停电。

人工神经网络 (ANN)

人工神经网络是受生物学启发的系统，通过一个神经元网络将一组输入转换为一组输出，其中每个神经元根据输入函数产生一个输出。基本神经元通常被视为一个处理器，它对其输入执行简单的非线性运算，产生单个输出。

它们根据其架构（层数和拓扑结构）进行分类：连接模式、前馈或循环。

• 输入层：节点是输入单元，它们不处理信息和知识，而是将这些数据和知识分发给其他单元。
• 隐藏层：节点是隐藏单元，它们不直接显而易见和可见。它们赋予网络映射或分类非线性问题的能力。
• 输出层：节点是输出单元，它们对要分配给所考虑案例的可能值进行编码。

优点

• 处理速度。
• 人工神经网络快速且健壮。它们拥有大脑并适应数据。
• 它们具有容错性。
• 它们不需要有关设备模型的任何合适信息。
• 它们具有泛化能力。
• 它们需要处理信息和数据不完整、数据损坏的情况的能力。

缺点

• 大维度。
• 即使输入的记录不合理，也始终会生成结果。
• 它们不可扩展，即一旦人工神经网络经过训练以尝试完成一项特定任务，就很难在不重新训练神经网络的情况下为其他任务进行扩展。

模糊逻辑

模糊逻辑或模糊系统是用于近似推理的标准化和形式化的逻辑系统。它类似于人类的决策过程，能够从某些甚至近似的信息和数据中提供精确和正确的答案。模糊逻辑中的推理与人类推理非常相似。模糊逻辑是人类思维方式，我们可以将这种技术应用于机器，以便它们能够真正像人类一样运行。模糊化提供了更强的表达能力、更好的通用性和以低或中等解决方案成本对复杂问题进行建模的改进能力。

模糊逻辑允许在分析过程中存在特定程度的模糊性。由于这种模糊性可以指定可用信息并最小化问题复杂性，因此模糊逻辑在许多应用程序中都很有用。对于电力系统，模糊逻辑适用于许多可用信息包含不确定性的领域中的应用程序。例如，一个问题可能涉及逻辑推理，但除了符号输入和输出外，还可以进行数值计算。模糊逻辑提供从数值到符号输入的转换，并再次返回到输出。

模糊逻辑的优势

1. 复杂关系的灵活性
2. 多目标决策
3. 处理不确定性的鲁棒性
4. 降低对噪声的敏感度
5. 语言和以人为本的表示
6. 简单的基于规则的系统
7. 对不断变化的条件的适应性

人工智能在电力系统中的应用

人工智能 (AI) 在电力系统中有着广泛的应用，正在彻底改变我们发电、配电和用电的方式。这些应用提高了能源行业的效率、可靠性和可持续性。以下是人工智能在电力系统中的一些关键应用

1. 预测性维护

• 资产管理：人工智能通过识别维护需求、建议更换和优化资产组合，帮助公用事业公司优化资产的寿命和整体性能。
• 设备健康监测：人工智能算法分析传感器数据，预测变压器或发电机等关键系统何时可能发生故障。这使得公用事业公司能够主动安排维护，减少停机时间和维护成本。

2. 网络安全

• 威胁检测：人工智能可以通过分析网络流量和设备行为来检测异常或潜在攻击，从而识别和响应网络安全威胁。

3. 储能优化

• 电池管理：人工智能优化储能系统的使用，确定何时充电或放电以最大化效率、减少峰值需求和储存额外的可再生能源。

4. 故障检测与响应

• 异常检测：人工智能系统可以持续监测电网是否存在异常情况，例如电压波动或设备故障。当检测到异常时，人工智能可以自动隔离并准确识别问题，以防止大范围停电。

5. 电网管理与优化

• 可再生能源整合：人工智能可以预测风能和太阳能等可再生能源的发电量，从而更好地整合到电网中。人工智能有助于管理这些来源的可变性和间歇性。
• 负荷预测：人工智能算法可以预测电力需求模式，帮助电网运营商预测峰值负荷并相应优化发电和配电。这降低了停电和生产过剩的风险。
• 电压控制：人工智能可以优化电网中的电压水平，确保以正确的电压供电，从而减少损耗并提高系统稳定性。
• 需求响应：基于人工智能的需求响应系统鼓励消费者在高峰时段调整电力消耗，从而减轻电网压力。人工智能可以预测高峰需求时间并调整定价以激励节约。

挑战与注意事项

虽然人工智能为电力系统运行和优化带来了诸多好处，但仍需解决一些挑战。

1. 技能差距：人工智能技术的采用需要熟练的员工来开发、实施和维护这些系统。公用事业公司需要投资于培训和教育。
2. 监管和政策框架：制定适当的监管和政策框架来管理电力系统中的人工智能对于确保公平、透明和责任至关重要。
3. 数据质量和隐私：人工智能模型依赖于高质量数据，而这些数据可能并非总是可用。此外，在实施人工智能解决方案时，确保消费者数据的隐私和安全至关重要。
4. 集成复杂性：将人工智能解决方案集成到现有电力系统中可能复杂且成本高昂。公用事业公司必须仔细规划其实施策略。