陳羽飛,趙 琦,何永君,田曉鵬,李武峰

(1.中國電機(jī)工程學(xué)會,北京市 西城區(qū) 100761;2.中國電力科學(xué)研究院有限公司,北京市 海淀區(qū) 100192)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、傳感器的泛在、大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、電子商務(wù)的發(fā)展、信息社區(qū)的興起,數(shù)據(jù)和知識在人類社會、物理空間和信息空間之間交叉融合、相互作用,人工智能發(fā)展所處信息環(huán)境和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)發(fā)生了巨大而深刻的變化,這些變化構(gòu)成了驅(qū)動人工智能走向新階段的外在動力[1]。與此同時,人工智能的科學(xué)基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)載體取得了新的突破,人工智能技術(shù)已進(jìn)入全新的發(fā)展階段。如深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)在電網(wǎng)仿真分析與決策和電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行方面都有應(yīng)用[2-3],解決了很多復(fù)雜的模式識別難題,其取得的效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前的相關(guān)技術(shù)[4-5]。當(dāng)前,人工智能已成為促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、解決復(fù)雜工業(yè)問題的主要杠桿和工具。

在我國能源轉(zhuǎn)型和“2030 碳達(dá)峰、2060 碳中和”的大背景下,以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)不斷構(gòu)建,風(fēng)電、光伏等波動式、間歇式可再生能源大規(guī)模接入,再加上電力市場化改革愈加深入,使得電力系統(tǒng)的不確定性、非線性進(jìn)一步加劇,嚴(yán)重威脅電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行[6-7]。傳統(tǒng)的技術(shù)在解決大電網(wǎng)的復(fù)雜問題時顯得捉襟見肘。例如,基于模型驅(qū)動的分析方法在解決電力系統(tǒng)調(diào)度、規(guī)劃、交易方式等問題時就面臨諸多的挑戰(zhàn)。

得益于數(shù)據(jù)量的快速增長、計算能力的大幅提升以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的持續(xù)優(yōu)化,新一代人工智能在某些給定任務(wù)中已經(jīng)展現(xiàn)出達(dá)到或超越人類的工作能力,并逐漸從專用型智能向通用型智能過渡[1],目前人工智能已經(jīng)開啟大模型時代,人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用也愈加受到關(guān)注。人工智能技術(shù)充分發(fā)揮其解決不確定性復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)勢[5],以電力生產(chǎn)、傳輸、運(yùn)行、控制等全過程海量數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),融合外部系統(tǒng)相關(guān)信息,在電力系統(tǒng)重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域展現(xiàn)出非凡的優(yōu)勢和廣闊的應(yīng)用前景。

本文首先梳理了人工智能關(guān)鍵技術(shù),闡明了人工智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)的內(nèi)、外因素,以及人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀,分析得出了目前電力系統(tǒng)應(yīng)用人工智能技術(shù)時面臨的問題與挑戰(zhàn),并通過調(diào)研分析相關(guān)行業(yè)人工智能的應(yīng)用案例,提出適用于電力系統(tǒng)的應(yīng)對措施和解決辦法。

1 人工智能關(guān)鍵技術(shù)

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門全新技術(shù)科學(xué)[1]。人工智能理論誕生于20世紀(jì)50年代,發(fā)展至今大致經(jīng)歷了3個階段,第1階段是機(jī)器學(xué)習(xí)概念的提出,第2階段是專家系統(tǒng)與多層感知器的出現(xiàn),第3階段則是大數(shù)據(jù)、計算機(jī)軟硬件發(fā)展、計算能力提升以及理論算法革新的技術(shù)融合,以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)[8],引發(fā)了各行各業(yè)重點(diǎn)關(guān)注。

人工智能的實(shí)現(xiàn)方法非常豐富,包括專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈論以及以遺傳算法為代表的各種智能優(yōu)化算法等。其常用的方法如圖1所示。

圖1 人工智能主要技術(shù)Fig.1 Main technologies of artificial intelligence

2 人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

2.1 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)的內(nèi)外部因素

2.1.1 電力系統(tǒng)的內(nèi)在需求

電力系統(tǒng)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的內(nèi)在需求主要包括高比例可再生能源、高比例電力電子設(shè)備、負(fù)荷多元化接入對電力系統(tǒng)的影響。高比例可再生能源的接入給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來挑戰(zhàn)[9-10],新能源發(fā)電設(shè)備的低抗擾性和弱支撐性導(dǎo)致消納形勢不容樂觀[11],電力供應(yīng)保障難度加大[12],同時引發(fā)了電力交易和市場機(jī)制的變革[13-14];高比例電力電子設(shè)備使電力系統(tǒng)運(yùn)行方式和動態(tài)特性發(fā)生變化,電磁振蕩現(xiàn)象和暫態(tài)問題研究更加復(fù)雜化[15];需求側(cè)響應(yīng)向著多元化、常態(tài)化發(fā)展,對電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行、無功優(yōu)化調(diào)控、電力負(fù)荷調(diào)度、需求響應(yīng)優(yōu)化決策、用戶識別與負(fù)荷預(yù)測等帶來一系列的挑戰(zhàn)[16]。

2.1.2 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)的外在驅(qū)動

人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用受到多方面外在驅(qū)動力的推動。首先是“碳達(dá)峰、碳中和”背景下的能源轉(zhuǎn)型要求構(gòu)建新型電力系統(tǒng);其次,人工智能受到國家產(chǎn)業(yè)政策的重點(diǎn)支持和各級政府的高度重視,陸續(xù)出臺了多項(xiàng)政策鼓勵人工智能的發(fā)展與創(chuàng)新;再次,人工智能在其他領(lǐng)域的成功應(yīng)用為其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了經(jīng)驗(yàn);最后,5G 和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用帶來了新的機(jī)遇。這些因素共同推動了人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的快速發(fā)展和應(yīng)用。

2.2 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)取得的學(xué)術(shù)成果

人工智能技術(shù)在電網(wǎng)安全與控制領(lǐng)域、輸變電領(lǐng)域、配用電領(lǐng)域、新能源領(lǐng)域以及其他領(lǐng)域都有應(yīng)用,并取得了諸多學(xué)術(shù)成果,其具體業(yè)務(wù)場景、采用的人工智能方法及取得的成效如表1所示。

表1 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)已有的學(xué)術(shù)成果Table 1 The existing academic achievements of artificial intelligence applied to power system

2.3 人工智能在電力系統(tǒng)的示范應(yīng)用現(xiàn)狀

人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中應(yīng)用非常廣泛,以國家電網(wǎng)有限公司(以下簡稱“國網(wǎng)”)為例,國網(wǎng)選取了冀北、山東、江蘇、福建4家省公司來打造各具特色的電力人工智能綜合樣板間,集中展示了輸、變、配、調(diào)度、營銷等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的典型成果。冀北公司的電網(wǎng)一張圖等10項(xiàng)精品,在北戴河暑期保供電中心綜合展示應(yīng)用;山東公司在全省17家地市公司實(shí)現(xiàn)了供電服務(wù)流程的線上線下、前端后臺無縫銜接;福建公司、江蘇公司等多家單位開展基于變電站自主巡檢機(jī)器人等智慧運(yùn)維應(yīng)用;江蘇公司等分別在省內(nèi)多個地市試點(diǎn)違章智能告警應(yīng)用,全面覆蓋運(yùn)檢、基建與其他高風(fēng)險或復(fù)雜工序現(xiàn)場。

2.4 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)

人工智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)主要包括基礎(chǔ)設(shè)備、數(shù)據(jù)管理、算法訓(xùn)練、應(yīng)用場景4個層次。以人工智能在電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用為例,其基本技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 人工智能應(yīng)用于電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域的技術(shù)架構(gòu)Fig.2 Technical architecture of artificial intelligence applied to power grid dispatching

基礎(chǔ)設(shè)備層主要由高性能計算架構(gòu),包括計算設(shè)備、存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等組成,為機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)提供強(qiáng)大的計算能力,以解決海量數(shù)據(jù)、多層級網(wǎng)絡(luò)參數(shù)下訓(xùn)練學(xué)習(xí)時間過長的問題,同時為電網(wǎng)海量運(yùn)行數(shù)據(jù)提供存儲支撐[19]。

數(shù)據(jù)管理層主要實(shí)現(xiàn)對各類結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的匯集,形成調(diào)度大數(shù)據(jù)平臺,為上層的分析提供全維度的數(shù)據(jù)支撐。針對不同結(jié)構(gòu)、采樣頻率,采用不同的數(shù)據(jù)存儲方式,包括以存儲靜態(tài)模型參數(shù)為主的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、以實(shí)時數(shù)據(jù)處理為主的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、以歷史數(shù)據(jù)存儲為主的列式數(shù)據(jù)庫等,最終為上層提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問服務(wù)[19]。

算法訓(xùn)練層通過對各類算法的封裝,為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的算法引擎支撐,包括隨機(jī)森林、聚類分析、知識圖譜以及自然語言處理等。知識庫是在現(xiàn)有調(diào)度規(guī)程、操作規(guī)范以及運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,通過自然語言處理技術(shù)對文本、日志進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解之后,形成知識化表達(dá)的規(guī)則庫。

業(yè)務(wù)場景層是在數(shù)據(jù)匯集、算法引擎和知識庫的基礎(chǔ)上,針對電力調(diào)度業(yè)務(wù)場景進(jìn)行設(shè)計的,包括態(tài)勢感知、智能決策和智能助手3個方面。其中,態(tài)勢感知采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動+物理建?！毕嘟Y(jié)合的方式進(jìn)行訓(xùn)練分析,主要包括負(fù)荷預(yù)測、用電行為分析、設(shè)備突發(fā)故障預(yù)測等方面。智能決策是“規(guī)則知識+物理模型”相結(jié)合的方式,主要包括設(shè)備過載處置輔助決策、故障處置輔助決策等方面。調(diào)度助手包括語音交互、智能檢索、自動成圖和觸屏交互等功能,為調(diào)度日常操作、信息查詢和人機(jī)交互提供更為便捷的手段[19]。

3 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)

3.1 人工智能技術(shù)面臨的主要問題

盡管我國在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展已取得了長足進(jìn)步,但還是面臨諸多問題。

基礎(chǔ)技術(shù)積累不足,缺乏重大原創(chuàng)科技成果。我國人工智能基礎(chǔ)理論、核心關(guān)鍵技術(shù)積累薄弱,核心算法、芯片及基礎(chǔ)元器件的掌握與國外差距較大,核心環(huán)節(jié)受制于人,隨時可能被卡脖子。

技術(shù)創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用模式不明朗。應(yīng)用型創(chuàng)新成果重復(fù)化、碎片化問題嚴(yán)重。支持應(yīng)用落地的人工智能商業(yè)模式尚需探索。英特爾調(diào)查顯示,全球有46%的公司制定了與人工智能相關(guān)的發(fā)展計劃,但真正得以落地的只有4%。

資本布局多樣性不足,基礎(chǔ)層領(lǐng)域缺乏投資。近年來,國內(nèi)資本投資多集中在應(yīng)用層,在回報周期較長的人工智能基礎(chǔ)層領(lǐng)域缺乏布局。美國人工智能領(lǐng)域投融資31%流向處理器芯片領(lǐng)域,在各細(xì)分領(lǐng)域中占比最高。我國人工智能領(lǐng)域的投融資結(jié)構(gòu)急需改觀。

政策、標(biāo)準(zhǔn)體系尚不健全,缺乏針對人工智能特征的法律法規(guī)和保障措施。我國針對人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的法律法規(guī)研究剛剛啟動,尚未在人工智能法治保障、信息安全以及倫理道德研究、風(fēng)險審查機(jī)制等保障人工智能產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展的政策法規(guī)、安全規(guī)范和倫理道德框架方面展開試點(diǎn)。

3.2 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)

未來,新型電力系統(tǒng)將是一個巨維復(fù)雜動態(tài)大系統(tǒng),對其控制和決策變得比之前任何時候都困難,對人工智能的需求更迫切,也更具挑戰(zhàn)性。人工智能與電力系統(tǒng)的深度融合應(yīng)該是新型電力系統(tǒng)的主要特征之一。人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)和問題主要有:高維度與高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏、分布式系統(tǒng)協(xié)同自治困難、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法缺陷、安全性問題以及人工智能(artificial intelligence,AI)資源共享和支撐力不足5大方面,具體如圖3所示。

圖3 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)Fig.3 Challenges of artificial intelligence application on power system

4 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)應(yīng)采取的措施

針對以上5個方面的挑戰(zhàn),一些針對性的應(yīng)對措施如圖4所示。

圖4 人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)應(yīng)采取的措施Fig.4 Measures of artificial intelligence application in power system

采用圖5的流式計算系統(tǒng)處理海量數(shù)據(jù)以達(dá)到高效、快速的目的。高精度智能傳感器、衛(wèi)星定位技術(shù)等主要是用來提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。遷移學(xué)習(xí)、增強(qiáng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模型改進(jìn)等小樣本處理方法用來解決電力數(shù)據(jù)樣本失衡問題。

圖5 智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)實(shí)時處理系統(tǒng)Fig.5 Big data processing system for smart grid

分布式協(xié)同控制主要用于虛擬發(fā)電廠控制、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、微電網(wǎng)頻率控制、主動配電網(wǎng)無功優(yōu)化等領(lǐng)域以克服集中式控制的局限;分布式計算用以提高故障診斷的可靠性和魯棒性。

引入注意力機(jī)制處理歷史數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)高層次特征學(xué)習(xí),求解深層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)可以解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)多、收斂慢等問題。引入知識圖譜與知識推理技術(shù),融入知識規(guī)則,提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知推理能力,可提高其解釋性和魯棒性。

人工智能在電力系統(tǒng)應(yīng)用的安全問題可通過自主防御技術(shù)規(guī)避?，F(xiàn)有的防御技術(shù)包括投毒攻擊防御、后門攻擊防御、對抗攻擊與防御、模型竊聽與防御等。

通過構(gòu)建高級量測體系,搭建智能化平臺,重點(diǎn)技術(shù)扶持,推動產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)等解決人工智能支撐力不足,為人工智能在電力系統(tǒng)中的融合應(yīng)用創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境。

5 總結(jié)與展望

綜上所述,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、圖像識別、機(jī)器人等為代表的人工智能技術(shù)作為一門新興的技術(shù)學(xué)科發(fā)展非常迅速,其作為促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要技術(shù)手段,已經(jīng)滲透到各行各業(yè)。人工智能應(yīng)用于電力系統(tǒng)也取得了諸多技術(shù)成果,基本構(gòu)建了以基礎(chǔ)設(shè)備層、數(shù)據(jù)管理層、算法訓(xùn)練層、應(yīng)用場景層為主要架構(gòu)的技術(shù)應(yīng)用體系。但是,人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用整體上還處于起步階段,遠(yuǎn)未達(dá)到協(xié)同融合的地步,甚至有的專業(yè)領(lǐng)域智能化水平還不高,這與電力系統(tǒng)的復(fù)雜性以及人工智能技術(shù)自身發(fā)展的瓶頸問題都有關(guān)系。本文分析了人工智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn),針對性地提出了技術(shù)應(yīng)對措施,以促進(jìn)人工智能技術(shù)與電力系統(tǒng)的深度融合和協(xié)同發(fā)展。

隨著大模型、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,新一代人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用也再次成為研究的熱點(diǎn)。未來,人工智能技術(shù)不僅將進(jìn)一步發(fā)揮其解決大電網(wǎng)復(fù)雜問題的優(yōu)勢,還將助力建成具有自主認(rèn)知能力、自主交互能力、自主協(xié)調(diào)控制能力的智慧能源系統(tǒng),例如加強(qiáng)數(shù)據(jù)與知識的有效銜接、聯(lián)合驅(qū)動,充分發(fā)揮人工智能的分析和決策能力;實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)調(diào)度員行為特征畫像與個性化互動;實(shí)現(xiàn)電力用戶行為畫像以及復(fù)雜電網(wǎng)運(yùn)行精細(xì)化規(guī)則獲取等等?？傊?隨著我國能源轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn),人工智能與電力系統(tǒng)的深度融合將是新型電力系統(tǒng)的主要特征之一。