基于人工智能的电网能源调度与优化

2024-01-18廖霄，刘亮

今日自动化 2023年10期

关键词：能源管理调度电网

廖霄，刘亮

（中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司，广东广州 510000）

1 概述

电网是支撑经济和社会发展的核心基础设施之一。随着全球能源转型的推进，电网的运行和管理变得日益复杂，使得电网能源的调度与优化成为一项至关重要的任务。

基于人工智能的电网能源调度与优化，旨在应用先进的算法和模型，实现电网运行的高效、可靠与绿色。

文章着重探讨人工智能在电网能源调度与优化中的应用和实践，旨在提高电网的运行效率和能源利用率，降低运行成本，并推动绿色能源的发展。

图1直观展示了基于人工智能的电网能源调度与优化的主要构成要素和流程。

图1 基于人工智能的电网能源调度与优化框架

从发电、输电、变电、配电到用电，以及分布式三联供电系统，各个环节都采用了人工智能技术，如机器学习和深度学习，实现了电网运行状态的实时监测、分析与优化，提升了电网的运行效率和能源利用率，推动了电网的智能与绿色发展。

2 电网能源管理的重要性

电网能源管理在当今社会发展中起着至关重要的作用，是实现能源可持续利用的关键环节，对于国家的经济发展和社会进步有着深远的影响。电网能源管理的核心目标是确保能源的稳定供应，提高能源使用效率及降低运行成本，而实现这些目标，就必须对电网的发电、输电、变电、配电及用电等各个环节进行精确的调度与优化。电网能源管理对于维护国家能源安全具有重大意义。

电网能源调度与优化是电力系统运行管理中的重要环节，其主要目标在于确保电力系统的稳定、安全运行，同时追求经济效益的最大化。在传统的电网能源调度与优化中，人工经验和静态算法常作为决策的依据，然而这种方法存在着局限性，难以适应电网运行的复杂性和动态性。随着电力系统的不断发展和可再生能源的大规模接入，电网结构变得愈加复杂，运行状态也变得更加不确定。因此，对电网能源的调度与优化提出了更高的要求，需要更高水平的智能化。

3 电网管理中应用人工智能的必要性

随着科学技术的快速发展，尤其是人工智能的蓬勃发展，为电网能源管理带来了革命性的变革。人工智能能够通过大数据分析、机器学习等手段，对电网进行智能化管理，实现对电网状态的实时监测和预测，及时发现和处理系统中的异常，避免电网故障的发生，同时优化电网运行策略，提高能源利用率，降低能源损耗，实现经济和环境的双重效益。人工智能在电网管理中的应用正日益成为电网技术发展的前沿和热点。这一技术通过算法模型对大量数据进行深度学习与分析，能够显著提高电网的管理水平和服务质量，进而实现电网资源的最优配置和运行状态的智能优化。如图2所示，人工智能能够对电网的运行状态、负荷需求、能源消耗等进行实时监测和精确预测，实现电网的自动化和智能化管理。其中，深度学习和大数据分析技术为电网调度提供了科学的预测依据，有助于优化电网运行策略、降低电网损耗、提升能源利用效率。

图2 人工智能在电网管理中的应用框架

此外，人工智能还可以实现对电网故障的快速诊断和定位，及时处理电网问题，确保电网的稳定运行。通过机器学习算法，电网的异常状态可以得到实时监控和分析，从而实时发现并处理电网中的隐患和故障，减少停电事故，提升电网的运行可靠性和安全性。

表1梳理了电网管理中常见的人工智能技术，如深度学习、机器学习等，并列举了各项技术在电网管理中的主要应用场景和优势。

表1 电网管理中常应用的人工智能技术及其优势

结合图2和表1可知，人工智能在电网管理中所起到的积极作用，不仅提升了电网的运行效率，还为电网的稳定和安全提供了有力保障。这为电网行业的未来发展打下了坚实的基础。

4 核心技术

4.1 人工智能技术

在基于人工智能的电网能源调度与优化领域中，人工智能技术是其中的核心，其通过模拟、延伸和扩展人的智能实现电网运行的最优化。人工智能技术在电网中的应用主要是实现对电网状态的实时监测、精确预测以及智能调度，从而优化电网的运行状态，提高电网的安全性、稳定性和经济性。人工智能技术主要包括深度学习、机器学习、大数据分析和自然语言处理等。这些技术可以深入挖掘电网运行数据中的内在规律，实现对电网的智能监控和管理。深度学习能够通过对大量数据的学习，形成对电网状态的准确预测模型，从而实现对电网故障的及时发现和处理。机器学习通过对电网数据的实时分析，可以快速检测电网中的异常状态，实现对电网故障的快速定位和处理。

4.2 电网能源调度与优化

电网能源调度与优化是电力系统运行管理的关键环节，其主要目的是确保电力系统的稳定、安全运行，同时追求经济效益的最大化。

在这一过程中，必须平衡供需关系，调节不同能源资源的输入，优化电力系统的运行模式，以达到能源消耗的最小化和运行成本的最低。在传统的电网能源调度与优化中，人工经验和静态的算法常常成为决策依据，这种方法存在局限性，不能适应电网运行的复杂性和动态性。

随着电力系统的发展和可再生能源的大量接入，电网结构越来越复杂，运行状态越来越不确定，因此，对电网能源的调度与优化提出了更高的要求。这种复杂性和不确定性要求电网能源调度与优化具有更高的智能化水平。利用人工智能技术，电网能源调度可以实现更为精确和快速的决策，优化算法能够实时调整，更好地适应电网运行的实际需求。

5 应用前景与挑战

5.1 应用前景

基于人工智能的电网能源调度与优化具有广泛的应用前景。随着科技的持续发展和社会对绿色、可持续能源需求的不断增长，人工智能将在电网能源管理领域发挥越来越重要的作用，帮助实现更为高效、智能及可持续的电网运行。

人工智能将推动电力系统的优化升级。通过人工智能，能够对电网的运行状态进行实时监测和精确预测，实现电网故障的快速定位和处理，提高电力系统的稳定性和安全性。人工智能还能优化电网运行模式，提高电网的运行效率和经济性，为实现能源的可持续发展提供支持。

人工智能将助力可再生能源的大规模接入。对于风能、太阳能等可再生能源，由于其产出具有极高的不确定性和不稳定性，这给电网运行带来了巨大的挑战。通过人工智能，可以更加准确地预测可再生能源的输出，实现对其更为灵活和精确的调度，促进可再生能源与传统能源的协同运行，推动能源结构的优化。人工智能还将推动电网向智能电网的转变，实现电力的高效、安全及可靠供应，满足未来复杂、多元化的用电需求。

5.2 挑战与对策

基于人工智能的电网能源调度与优化虽然展现出广阔的应用前景，但在实际的推广应用中仍面临诸多挑战，主要表现在以下几个方面。

（1）数据质量和数据安全问题。电网能源调度与优化的准确性和实时性在很大程度上依赖于海量、高质量的数据。而在实际运行中，由于各种原因，获取到的数据可能存在缺失、噪声及不一致等问题，这将严重影响人工智能模型的性能。同时，数据的收集、存储及传输过程中还可能面临数据安全和隐私泄露的风险，这需要电力企业采取有效的数据保护措施。

（2）模型的通用性和适应性问题。由于电力系统的复杂性和多样性，开发出来的人工智能模型可能在一个特定的场景下表现优异，但在其他场景下则难以适应。因此，如何开发出具有良好通用性和适应性的模型，以适应电力系统的多样性和动态性，是当前面临的重要技术挑战。

（3）技术更新换代的问题。人工智能是一个快速发展的领域，新的理论、方法及技术层出不穷。而电力系统作为国家和社会的基础设施，其更新换代的周期通常较长。如何在保证系统稳定性和安全性的前提下，实现技术的快速更新换代，是需要重点考虑和解决的问题。