人工智能在智能电网中的应用

引言

人工智能 (AI) 在智能电网系统中的应用，有助于改造能源的生产、分配和消费。智能电网是一种增强型电网，能够通过数字通信技术感知并响应其特定区域的波动。人工智能提供了最优模型的特性，如提高效率、增强可靠性和可持续性。

什么是智能电网？

智能电网可以定义为一个网络，能源分配通过关于电力和数据流的双向数字通信进行补充。这有助于公用事业公司有效地管理电力生产、输送和交付给用户。同样的信息也让消费者能够从数据所传达的信息中获得有价值的见解，无论是关于能源使用，甚至是通过太阳能电池板或电动汽车电池等方式产生的然后储存的能源。

智能电网是一种先进的电网基础设施，它结合了通信、信息和电力控制系统，以实现能源的高效分配。智能电网被认为是双向的，这与大多数电网不同，因为它允许公用事业公司实时监控和控制能源消耗过程。

智能电网的关键组成部分包括：

• 智能电表： 确保能源使用实时统计数据的设备。
• 高级计量基础设施 (AMI)： 使公用事业公司能够随时使用用户资源的系统。
• 分布式能源资源 (DERs)： 诸如太阳能和风力发电等个人电器。
• 储能系统： 技术可以用来储存额外能源的物体，例如电池。
• 监督控制和数据采集 (SCADA)： 允许电网监视和管理电网活动的系统。

传统电网和智能电网的区别是什么？

智能电网和传统电网之间的主要区别在于数据流的形式，它以双向传输的形式直接穿过电网，从公用事业公司传输到客户，再从客户传输到公用事业公司。一些区分智能电网的主要特点包括：

• 技术： AI、云计算和数字技术支持了电网中的所有设备和资产，从而增强了控制和自我调节能力。
• 分配： 由“产消者”和其他形式的可再生能源（包括太阳能或风能）产生的电力通常是不稳定且波动的。其他技术支持了管理、储存和将此类来源的电力转换为恒定可靠的供应。
• 传感器： 广域网中的IoT传感器可以早期识别风险，在没有人为干预的情况下重新平衡电力，以缓解急需负荷的停电。
• 自我修复和预测性维护： 与诊断密切相关，传感器还可以用于简单的机械问题和相关的故障排除与修复，仅在真正需要时通知技术人员——在任何东西真正发生故障之前。
• 客户选择： 新进入者能够成为电网系统的一部分，更多的供应商、合作社和微型发电设备可以参与其中，并使消费者拥有更多选择，只要他们希望以不同的方式获得能源供应。

人工智能在智能电网中的作用

本质上，智能电网技术意味着将传统电网系统的手动控制转向数字级别。这是通过人工智能对电网物理资产的自动监控和虚拟控制来实现的。人工智能通过自动化流程、预测结果和优化资源利用来改进智能电网功能。创建智能电网的主要概念是人工智能的自动化功能取代了传统的手动操作，并在整个能源、发电、输电、配电和消费的各个环节实现效率-可靠性-成本的优化。

人工智能在电力负荷预测中的应用

人工智能在智能电网应用中的另一个重要目的是优化负荷和发电过程，这对于日常的正常电网运行至关重要。电力负荷预测是尝试预测未来某个时间的电力需求的过程。预测有短期、中期和长期之分，跨度从几分钟到一年以上。 LSTM网络是负荷预测中最广泛使用的模型，被称为长短期模型。提出的LSTM框架非常适合处理和预测时间序列数据中具有相当大间隔和合理时间滞后的重要事件。

可再生能源发电预测

尽管可再生能源发电的出现已变得至关重要，但其发电固有的随机性和波动性以及它们与电网的连接会影响电网的质量。此外，除了电力负荷预测，LSTM还用于预测可再生能源发电，以确保电网得到良好管理。

电力系统设备故障诊断与保护

人工智能支持识别电网中的电涌或其他故障，尽管这是手动完成的，但实际上为时已晚，无法进行更改。只有通过对各种条件下的故障进行即时评估，才能识别出如此多样化的电力管理需求，而这只有在人工智能的支持下才可能实现。故障得以快速识别，确保了设备安全；所有这些都是通过演进式方法完成的。

消费者用电行为分析

这是因为人工智能和机器学习的应用非常方便，可以轻松分析来自用户智能电表的数据，并根据用户类型（住宅、商业或工业）进行分类。这些数据也用于构建合理的定价图表。足够的数据使人工智能能够识别任何异常的电力使用，从而防止电力盗窃以及由于气候变化引起的电力变化，并识别电力输送系统中的故障线路。

电力网络安全

智能电网是一个复杂的系统，具有时间角洞察、信息服务和动态控制。由于经过验证的深入信息流和交互，这将使电力管理系统容易受到外部力量的威胁。DIY意味着深度学习AI可以识别网络攻击、恶意软件和入侵，并可以保护电力系统的网络。从这个角度看，与AI集成相比，电力系统受到攻击的可能性要小得多。

需求预测

通过使用神经网络和机器学习模型等预测模型来预测能源需求，并利用历史数据、环境因素和客户趋势进行消费分析。它有助于公用事业公司规划所需资源，并尽量减少浪费。

能源优化

人工智能是通过采用强化学习和优化算法等技术来实现能源生产、分配和需求准确性的途径。例如，它可以识别负荷调度，以减少输电损耗。

可再生能源整合

人工智能有助于控制和预测其输出，并处理其可变性。例如，机器学习中的模型可以真正地通过理解天气数据来预测太阳能和风能等创新所产生的电力。

电网安全

人工智能有助于提高系统和网络的安全性，因为可以识别和解决威胁。异常检测和入侵检测系统是一些锁定电网免受网络攻击的方法。

人工智能在智能电网中的优势

更高的效率

通过应用人工智能，电网系统在能源生产和分配中产生的损耗已降至最低。自动化系统的复杂算法保证了资源的有效管理。

增强可靠性

通过故障预测和预防，人工智能确保不间断的电力供应。加强监控可以快速发现问题；因此，解决问题并不困难。

降低成本

如前所述，通过在实施过程中使用人工智能进行过程自动化以及有效利用所需的预测性维护，相关的运营和维护成本得到了显著降低。

环境可持续性

人工智能提高了可再生能源的利用率，从而降低了碳排放量。它还有助于尽量减少在此过程中能源的使用，从而促进环境保护。

赋能消费者

由于人工智能驱动的应用程序在该领域为消费者提供有关其能源使用情况的信息，因此决策能力得到增强。接收关于在家和工作节能的建议。

在智能电网中实施人工智能的挑战

数据隐私与安全

大量的数据带来了收集和分析的困难，并且存在隐私和安全问题。消费者信任很重要，只有在保证数据保护的情况下才能获得。

高昂的初始成本

以人工智能为中心的计划涉及在部署所需的软件和技术方面进行大量投资。这可能对资金有限的公用事业公司构成挑战。

与遗留系统的集成

目前许多现有的电网都基于过时技术，因此，将其与人工智能系统集成很复杂。然而，基础设施的改进对于提供更高质量的服务仍然至关重要，但实施成本高昂。

技能差距

智能电网中许多人工智能应用可能涉及将人工智能技术集成和应用于电力系统，这需要同时了解人工智能和电力系统。合格人员的短缺可能构成重大威胁。

监管和政策问题

然而，人工智能在智能电网中的使用受到监管，并且必须符合其所在国家/地区的政策。为了促进更高程度的 HSS 使用，作者呼吁制定一套适当的制度规定。

未来趋势与机遇

人工智能在智能电网领域将拥有光明的前景，该领域的发展为新思想和新技术提供了机遇。一些新兴趋势包括：

边缘计算

边缘计算是一种在源头而不是集中式服务器进行计算的技术。这降低了延迟，并实现了实时决策。

人工智能驱动的微电网

微电网是小型电力系统，可以自主运行或与中央电网互联。另一方面，通过利用人工智能管理微电网，可以提高性能，实现高弹性和可持续性。

物联网 (IoT)

物联网与人工智能技术的结合，形成了一个互联的智能设备网络，用于能源控制。智能传感器和设备安装在智能节点中，收集和传播生成的信息，并本质上做出明智的决策。

区块链集成

因此，通过区块链技术，能源交易是安全和透明的。与人工智能结合，它能够促进和增强能源的去中心化交易和管理。

机器学习算法与模型

复杂学习模型的进步提高了预测和优化水平。其中，深度学习和联邦学习将是需求量最大的。

为什么我们需要算法来控制智能电网？

在智能电网中，人工智能系统的作用是分析来自分布式发电机、输电介质以及电力系统需求侧的大量信息。理想情况下，能够以尽可能高的精度和安全级别提供具体的控制操作。

对智能电网中的先进技术进行分析将从不同的电网组件的角度进行。

• 供应侧
• 输电介质
• 需求侧
• 能源市场
• 安全方面

供应侧

智能电网技术涉及从太阳能光伏系统、风力系统、生物质能系统和燃料热系统等分布式资源发电。

例如太阳能和风能等能源的发电需要特殊的控制，因为所需的资源是周期性可用的。因此，发电机位置的功率输出需要实时数据以及其历史数据。

所有这些都可以用于短期、中期和长期的发电预测。这些预测数据可用于规划发电以满足当前消费，并为未来的电网扩展进行规划。

人工智能在智能电网运行监控中的应用

然后，可以利用从智能电网不同来源获得的信息来控制网络的整体性能，与前几个时期进行总体比较，并最终随时间推移找出网络功能任何方面的存在问题区域。

例如，当将一个太阳能系统的性能与附近另一个系统进行比较时，可以在其中一个太阳能系统上注意到一个缺陷。

人工智能相关算法还可以评估或对太阳能系统性能下降的原因进行分类，例如，面板清洁度或存在影响其他面板的坏面板。

通过暴露人工智能算法的故障诊断使用来实现这一点。算法能够通过考虑故障的整体情况来识别各种故障，然后确定新故障的原因。

电网稳定性评估

人工智能还参与稳定性评估，并减少可能发生的停电事件。它包括瞬态、频率、小信号和电压不稳定的干扰。

故障检测

使用智能电网的另一种方式是，机器学习算法还可以分析数据并检测从电表中收到的流量是否存在问题。

该特定算法允许区分归因于网络问题的变化和归因于可再生能源发电变化的差异。

能源传输

实际上，智能电网环境中的能源传输过程与传统的电网系统不同。智能电网利用了分布式发电（DG），并且需求发生在发电地点。氢载体和储能系统是智能电网应用的一些组成部分。

对于这些分布式资源，需要人工智能算法来确定将能源传输到电网以供该消费者使用的最佳方式，其中损耗最小，效率最高。

需求侧

负荷预测

负荷预测对于处理电网生产的短期规划中的能源使用以及决定发电厂添加的长期规划至关重要。

负荷转移

需求侧管理是利用物联网来控制用户电器以进行负荷转移，而不会干扰用户的舒适度。这种负荷转移基于能源资源的数据，以及需求侧变化的历史数据。

只有部分电器可以改变，不是所有电器，例如冰箱和空调，但会有细微的差别，不会损害电器的性能。

人工智能移动应用程序在推广消费者行为方面很有效，可以让他们在非高峰时段使用电力，这比高峰时段的电价便宜。

在这样的低价时段，消费者可以使用洗衣机洗衣服，或为他们的电动汽车充电。这需要动态能源定价来控制智能电网。

引入和整合人工智能来吸引消费者，将带来高效的负荷均衡和更好的能源节约，并带来提供商和消费者之间的成本节省。

能源市场

用于能源费率的人工智能

智能公用电网中的能源价格取决于挑战，例如太阳能和风能的可用性、燃料成本、需求水平等。这些矛盾使得使用传统算法计算能源价格的可见方法变得不可能。

人工智能，尤其是需求和供应预测形式的机器学习，以及其他过去和当前的数据，有助于推导出可变价格，以优化能源的供需。

管理新的电力交易市场

由于能源生产和使用的变化，产生了点对点能源交易的概念，以便本地供应商和买家可以交换电力。

为了监管这种地理和机械上分散的市场，人工智能能够管理能源交易双方之间的能源和信息交换。

人工智能用于智能电网安全

数据安全

所有层级都有大量的信息流和能源的重要性，因此，这些都需要强大的安全框架。人工智能可以提高智能电网的安全性，并具备即时威胁检测能力。

智能电网处理客户设备和计费系统的控制，这些数据和控制非常容易受到黑客攻击和未经授权的访问。

对于所有这些方面，智能电网系统都需要非常高级别的安全来处理电网中的数据和控制信号。

区块链和人工智能用于能源来源安全

新的能源市场使消费者能够从特定的电力供应商处购买绿色能源。利用区块链的安全特性，并结合人工智能算法，可以使消费者确信可靠的能源供应商正在提供这种特定的能源。

区块链和人工智能也可用于验证氢的来源，并确保氢是绿色氢。

应用区块链具有保护去中心化能源市场、提供可信赖和完整的能源交易和来源记录的优势。

结论

人工智能对智能电网系统具有积极影响，并能通过提高效率、可靠性和可持续性来对其进行改造。所有这一切并不是说没有挑战；然而，随着技术的不断使用和适当政策的到位，人们可以克服这些障碍。智能电网和人工智能的使用和应用不仅有利于公用事业和消费者变量，也有利于应对环境可持续性挑战。随着技术进步，人工智能在智能电网中的重要性正在逐步提高，这将进一步推动智能能源解决方案的进步。