人工智能在电力系统中的应用

林世溪

（国网温州供电公司，浙江温州 325000）

电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，而人工智能的快速发展为电力系统的运行和管理带来新的机遇和挑战。人工智能技术在电力系统中的应用可提高系统的运行效率、降低成本、改善可靠性，为未来的电力系统规划和市场设计提供更好的决策支持[1]。

1 电力系统运行中人工智能的具体应用

随着时间的推移，能源结构发生了翻天覆地的变化，新能源汽车产业快速发展，高比例的综合能源服务快速渗透，电动新能源汽车的大规模接入使电网系统无比复杂且非常灵活，具有高度不确定性、强随机过程和相当复杂的拓扑结构连接等主要特征。未来电网系统呈现数字化、智能化的发展趋势，其对电力系统及其自动化电子信息技术的具体要求趋于高效稳定。

1.1 人工智能技术与电力系统机组调度优化

机组调度优化是电力系统中应用人工智能技术的重要领域之一。机组调度优化的目标是在满足电力系统负荷需求的前提下，最大程度地降低发电成本，并确保各个机组的运行处于安全可靠的状态。

（1）人工智能技术可用于负荷需求预测。通过分析历史负荷数据、天气预报、季节性变化等因素，人工智能模型可预测未来负荷需求的趋势和波动。这些预测结果可为机组调度提供依据，帮助决策者制订合理的运行策略。

（2）人工智能技术可应用于机组出力优化。通过分析机组的特性、燃料成本、启停时间等因素，结合实时的市场价格和负荷需求，人工智能模型可确定最佳的机组出力分配策略。例如，在电力市场需求高峰期，人工智能可根据价格信号和机组启动时间等因素，自动调整机组的出力，以实现成本最小化。

（3）人工智能技术可支持机组的故障预测和维护计划优化。通过监测机组传感器数据、运行状态和振动特征等信息，人工智能模型可识别机组的潜在故障风险，并提供相应的维护计划。这有助于提前发现问题，减少机组故障的可能性，并确保机组的可靠性和可用性。

（4）人工智能技术还可应用于机组调度的实时优化。通过实时监测负荷需求、市场价格、机组状态和网络状况等信息，人工智能模型可动态调整机组的出力和启停策略，以适应系统的运行需求。这种实时优化可提高整个电力系统的灵活性和响应速度，使系统能够更好地应对突发情况和市场变化。

1.2 人工智能技术与电力系统规划

1.2.1 电源规划

电源规划是指在电力系统中合理选择和配置发电设备的过程，以满足不断增长的电力需求。人工智能在电源规划中的应用主要包括以下方面。

（1）数据分析和预测。人工智能可利用大数据分析和机器学习算法，对历史用电数据、负荷曲线、气象数据等进行分析和建模，从而预测未来的电力需求。这些预测结果可用于确定未来的发电容量需求，并帮助规划者做出合理的决策。

（2）发电设备选型。人工智能可基于电力需求预测和环境因素，为电源规划提供支持。通过分析不同类型发电设备的特性、成本、可靠性和环境影响等因素，人工智能可评估不同发电技术的适用性，并提供最佳的发电设备选型建议。

（3）发电容量配置。人工智能可通过优化算法和模型，确定不同发电设备的合理容量配置。这包括确定每种发电技术的容量比例、发电设备的部署位置及系统备用容量的规划等。通过考虑负荷曲线、可再生能源可利用性、传输能力等因素，人工智能可获得最佳的发电容量配置方案，以满足经济、可靠性和环境目标。

（4）可再生能源集成。人工智能可支持将可再生能源（如太阳能和风能）集成到电力系统中。通过分析可再生能源资源数据、天气预测、负荷需求等信息，人工智能可优化可再生能源的调度、储能设备的运行策略，以最大程度地利用可再生能源，降低碳排放并提高系统的可靠性。

（5）灵活性市场参与。人工智能可帮助发电商参与灵活性市场，如需求响应市场和能量储存市场。通过实时监测市场价格、负荷需求和发电设备状态等信息，人工智能可优化发电设备的出力和参与市场交易，从而提高经济效益和系统灵活性。

1.2.2 电网规划

电网规划是指根据电力系统的需求和发展目标，制订合理的电网结构和布局方案的过程。以下是人工智能在电网规划中的具体应用。

（1）负荷预测。人工智能可通过分析历史负荷数据、天气数据、经济活动等因素，准确预测未来电力负荷的增长趋势和分布。这为电网规划者提供了重要的参考数据，其可根据预测结果调整电网的容量和布局，合理分配电力资源，满足电力供需的平衡。

（2）可再生能源集成规划。人工智能可通过分析可再生能源的出力、电网负荷情况、电力市场价格等因素，确定最佳的可再生能源集成方案。人工智能模型可考虑电力系统的稳定性、可靠性和经济性等要素，提供优化的可再生能源规模、位置和接入策略，以最大化可再生能源的利用，并减少对传统能源的依赖。

（3）电网结构优化。人工智能可通过分析电力网络的拓扑结构、负荷分布、电力设备运行状态等信息，进行电网结构的优化设计。人工智能模型可采用优化算法和模拟方法，考虑供电可靠性、输电损耗、成本效益等因素，提供最佳的电网结构和布局方案，以确保电力系统的稳定运行和高效利用。

（4）可靠性评估。人工智能可通过建立模型和仿真方法，分析电力系统中潜在的故障和风险因素，评估电网的可靠性和脆弱性。基于人工智能技术的模型可模拟各种故障和异常情况，并提供相应的应对策略和备用方案，以提高电网的抗灾能力和可靠性。

（5）灵活性规划。人工智能可根据不同时间段的电力需求和市场信号，制订合理的灵活性资源配置策略。通过分析市场价格、可调度资源的供需状况和用户需求，人工智能模型可提供灵活性资源（如储能系统、可调度负荷等）的最优配置方案，以实现电力系统的灵活性运行和经济效益。

1.3 人工智能技术与电力市场

电力市场以电价交易为基础，应用计算机、测量、通信等现代化设备，利用协商、竞价等方式对电力资源进行优化配置，从而实现供需平衡。但电力交易变革带来了更复杂的系统优化决策问题，人工智能技术在其中发挥了重要作用。在电力市场中，人工智能技术主要运用于发电侧、配电侧等方面。

1.3.1 发电侧电力市场

发电侧电力市场是电力系统中的一个重要组成部分，其通过市场机制和交易规则，促进发电企业间的竞争和合作，实现电力资源的优化配置和经济运行。以下是人工智能在发电侧电力市场中的具体应用。

（1）发电计划优化。通过人工智能技术，发电企业可对发电设备的运行状态、市场需求和成本等因素进行综合分析与建模，从而实现发电计划的优化。人工智能模型可考虑不同的市场条件和约束条件，通过优化算法确定最佳的发电计划，以最大化收益或降低成本。

（2）灵活性资源的运营。灵活性资源包括可调度的发电设备、储能设备和需求响应等。人工智能可帮助发电企业有效运营这些灵活性资源。通过实时监测市场价格、负荷需求和可再生能源出力等信息，人工智能模型可自动调整灵活性资源的出力和响应策略，以最大化其价值和参与市场交易。

（3）市场参与决策支持。通过分析市场价格、竞争对手的行为、负荷需求预测等信息，人工智能模型可预测市场趋势，评估不同决策方案的风险和收益，并提供决策建议。这有助于发电企业制订战略性的市场参与计划，提高其竞争力和盈利能力。

（4）可再生能源的预测和调度。通过分析天气数据、历史发电数据和负荷需求等因素，人工智能模型可预测可再生能源的产生量，并根据市场需求和网络状况，制订最佳的可再生能源出力计划。

（5）交易数据分析和风险管理。人工智能可帮助发电企业对市场交易数据进行分析和建模，以识别市场风险和机会。通过对大量交易数据的学习和分析，人工智能模型可发现潜在的交易模式、异常行为和价格波动趋势，从而帮助发电企业制订风险管理策略和决策。

1.3.2 配电侧电力市场

配电侧电力市场是电力系统中的一个重要组成部分，其涉及分布式发电、电能质量服务、电能储存和灵活需求响应等资源的交易和管理。以下是人工智能在配电侧电力市场中的具体应用。

（1）分布式发电管理。分布式发电包括太阳能光伏、风力发电、小水电等在用户侧进行的能源产生。人工智能可应用于分布式发电管理中，通过分析天气数据、负荷需求等因素，预测分布式发电的潜力和出力，并协调分布式发电设备的运行，以实现电力供需的平衡。

（2）电能质量服务。人工智能可监测和控制电能质量问题，如电压波动、谐波等。通过实时监测传感器数据和电力系统状态，人工智能模型可识别电能质量问题的发生和变化，并采取相应的措施进行调整和修复，提高用户的用电质量和满意度。

（3）电能储存优化。电能储存技术（如电池储能系统）在配电侧电力市场中发挥着重要作用。人工智能可应用于电能储存的优化，通过分析市场价格、负荷需求和储能系统状态等因素，优化电能储存设备的充放电策略，以实现最大化的经济效益和系统灵活性。

（4）灵活需求响应。灵活需求响应是指根据市场信号和价格，调整用户负荷需求的行为。人工智能可帮助用户实时监测市场价格、能源供应情况和自身需求特征，通过智能化的决策支持系统，提供优化的负荷调整策略，以实现用户的经济效益和能源消费的灵活性。

（5）市场交易决策支持。人工智能可分析市场数据、负荷需求和供应能力等信息，为市场参与者提供决策支持。通过建立模型和优化算法，人工智能可帮助参与者制订最佳的市场交易策略，包括电能购买、销售和交易的时间和容量安排等。

1.3.3 用电侧电力市场

用电侧电力市场是指以终端用户为主体的电力市场，其通过市场机制和交易规则，促进用电侧参与电力市场的决策和交易，实现能源的高效利用和灵活管理。以下是人工智能在用电侧电力市场中的具体应用。

（1）智能能源管理系统。人工智能可应用于智能能源管理系统中，监测和分析用户的能源消费数据，帮助用户制订有效的能源管理策略。通过学习用户的用电模式、行为习惯和需求，人工智能模型可为用户提供个性化的能源消费建议，帮助其高效利用能源并降低能源成本。

（2）负荷预测和优化调度。通过分析历史用电数据、天气数据、特殊活动等因素，人工智能模型可准确预测用户的负荷需求，并制订最佳的负荷调度策略，以平衡供需关系、降低用电峰值和优化能源消耗。

（3）灵活需求响应。人工智能可协助用户进行灵活需求响应，即根据能源市场价格或网络负荷情况，调整用电行为以适应市场需求和电力系统的运行。通过实时监测市场价格、负荷需求和用户偏好等信息，人工智能模型可自动调整用户的用电行为，实现灵活的能源消费方式。

（4）可再生能源集成。通过预测可再生能源的出力、监测电力系统的运行状态，人工智能模型可协调用户的用电需求和可再生能源的供给，实现可再生能源的最大化利用和平滑集成。

（5）能源交易和共享经济。通过区块链技术和智能合约，人工智能模型可实现用户间的直接能源交易，促进能源的分布式共享和合作。这有助于提高能源市场的透明度、降低能源交易成本，并推动能源产业的创新和可持续发展。

2 结束语

文章研究了人工智能技术在电力系统中的具体应用，并取得了一定的研究成果。此外，人工智能技术在电力市场中的应用可优化资源配置和价格形成机制，促进电力市场的公平、高效运行。尽管人工智能技术在电力系统中的应用已取得了一些成果，但仍面临一些挑战。未来的研究可进一步优化算法和模型，提高决策的准确性和实时性。