人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用
人工智能在电力系统中的电能负荷预测与优化调度
人工智能在电力系统中的电能负荷预测与优化调度随着电力系统规模的不断扩大和负荷需求的增加，电能负荷预测与优化调度成为提高电力系统运行效率和可靠性的重要任务。
近年来，人工智能技术的快速发展为电能负荷预测和优化调度提供了新的解决思路。
本文将重点探讨人工智能在电力系统中的电能负荷预测与优化调度方面的应用与挑战。
电能负荷预测是电力系统运行的关键环节之一。
通过准确地预测未来一段时间内的负荷需求，电力系统可以合理安排发电计划、调节电能分配，并确保电力供应的稳定性和经济性。
人工智能可以利用大数据分析和机器学习等技术，对历史负荷数据、天气数据、节假日数据等进行综合分析，建立负荷预测模型。
通过模型训练和优化，可以得到更准确的负荷预测结果。
一种常用的人工智能算法是基于神经网络的负荷预测模型。
神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，可以通过训练得到负荷预测的参数和权重。
通过输入历史负荷数据和其他相关因素，神经网络可以自动学习负荷预测的规律和模式，从而提高预测准确度。
此外，遗传算法、粒子群算法等进化算法也被广泛应用于负荷预测中，通过优化算法参数，提高负荷预测效果。
在电能负荷预测的基础上，电力系统的优化调度也变得更加高效。
优化调度旨在最大限度地利用可再生能源、降低燃料成本、减少排放量，同时保证电力系统的稳定运行。
人工智能技术可以通过合理建模和优化算法，实现电力系统的智能化运行。
一种常用的人工智能算法是基于遗传算法的电力系统优化调度模型。
遗传算法模仿了自然界生物进化的过程，通过模拟生物种群的选择、交叉和变异等操作，不断优化电力系统的调度方案。
利用遗传算法，可以在考虑发电成本、供求关系、电力网络约束等多维度指标的基础上，得到最优的调度策略，提高电力系统的运行效率。
另外，人工智能在电能负荷预测与优化调度中的应用也面临一些挑战。
首先，数据的质量和可靠性对于预测和调度的准确性至关重要。
在现实情况下，数据的收集和传输可能会受到噪声干扰和不确定性的影响。
综合能源系统的设计与应用
综合能源系统的设计与应用【摘要】综合能源系统是当前能源行业的研究热点之一，本文从引言、正文和结论三个部分探讨了综合能源系统的设计与应用。
在介绍了综合能源系统的设计与应用的背景、意义和研究现状，为后续内容提供了前期的基础知识。
在详细讨论了综合能源系统的设计原则与方法、能源互联技术、工业领域和建筑领域的应用案例，以及经济与环保效益。
在总结了综合能源系统的设计与应用的发展趋势、前景展望和重要性。
通过本文的探讨，可以更好地了解综合能源系统的设计与应用，为相关领域的研究和实践提供重要参考。
【关键词】综合能源系统、设计、应用、能源互联技术、工业领域、建筑领域、经济效益、环保效益、发展趋势、前景展望、重要性。
1. 引言1.1 综合能源系统的设计与应用的背景随着人类社会的不断发展和资源消耗不断加剧，对能源的需求也在不断增加。
传统的能源系统已经难以满足人们日益增长的能源需求，同时也给环境带来了严重的污染和破坏。
人们急需一种更加高效、清洁、可持续的能源系统来应对这一挑战。
综合能源系统的设计与应用不仅可以为人们提供更加稳定可靠的能源供应，还可以为减少环境污染、保护生态环境做出贡献。
综合能源系统的设计与应用已成为当今能源领域的研究热点之一，受到广泛关注和追捧。
通过不断的研究和实践，相信综合能源系统将成为未来能源发展的主流方向，为人类社会的可持续发展做出重要贡献。
1.2 综合能源系统的设计与应用的意义综合能源系统的设计与应用的意义在于提供一种全方位、高效率的能源利用方式，有助于促进能源资源的节约和清洁利用。
综合能源系统的设计与应用可以有效提高能源利用效率，减少能源浪费，降低能源消耗成本，提高能源利用效益。
综合能源系统的设计与应用可以实现不同能源形式之间的互补与协调，提高能源利用的多样性和灵活性，增强供能系统的稳定性和可靠性。
综合能源系统的设计与应用也有利于降低对传统化石能源的依赖，减少化石能源的消耗和排放，有利于环境保护和气候变化应对。
人工智能技术在电力系统继电保护和故障检测中的应用
人工智能技术在电力系统继电保护和故障检测中的应用摘要：常规的继电保护和故障诊断技术已经不能完全适应不断发展变化的电网运行工况，充分应用具有自学习、高度容错性、鲁棒性、自适应能力强等诸多优点的人工智能技术于电力系统继电保护和故障诊断中开发新一代智能继电保护和故障诊断技术已势在必行。
关键词：人工智能技术；继电保护；自适应前言目前国内电力系统中应用的继电保护绝大部分是微机型，其在保护原理及理论上并没有创新，只是模拟式保护的翻版。
随着电力系统的发展和对安全运行要求的提高，常规的继电保护和故障诊断技术已经不能完全适应不断发展变化的电网运行工况，特别是当分布式能源接入并高渗透到电力系统后，现有的电力系统结构和潮流将发生翻天覆地的变化，常规继电保护和故障诊断技术将更加不能适应未来的电力系统运行模式，开发新一代智能继电保护和故障诊断技术已势在必行，而人工智能技术的出现并日益完善为开发新技术提供了基础[1-3]。
近年来，人工智能技术，在电力系统继电保护中得到了应用。
充分利用人工智能技术，采用适当的通信网络，获取更多的故障信息，继电保护装置有望获得更强的自适应能力，即能够适应电力系统各种运行方式和复杂故障类型，显著提高其动作性能[4-5]。
1、人工智能技术人工智能（artificial intelligence，简称AI）技术早在20世纪就在电力系统中得到应用，当时在继保装置中使用电磁继电器，但由于其磁效应会降低继电保护的可靠性，因此在当时并未取得理想效果。
随着智能电网、智能变电站以及数字化继电保护不断发展，为人工智能技术的发展提供了良好的基础。
近年来，专家系统、模糊控制、多 Agent 系统、神经网络等人工智能领域的重要分支已广泛应用在各专业、学科中。
而专家系统和人工神经网络逐渐得到继电保护研究人员的高度认可，人工智能技术在电力系统继电保护中必将有广阔的应用前景。
1.1专家系统所谓的专家系统实际上就是一种智能计算机程序，该程序包含着某个专业领域内的大量人类专家知识、经验，其最大特点是能模仿人类专家的思维和求解问题的方法，解决复杂系统的专业问题，达到专家水平。
电力人工智能开放平台关键技术研究及应用探讨
电力人工智能开放平台关键技术研究及应用探讨
摘要：人工智能作为现代化技术产物之一，在诸多领域均发挥重要用途。在电力系统之中，人工智能主要体现在维护电力系统的运行、降低电力企业的运营成本等。本文主要对于电力人工智能开放平台关键技术研究以及应用展开相应的探讨，随着当前人工智能技术的快速发展，本文对电力人工智能开放平台关键技术研
究及应用进行探讨，可以建立起多样化的应用服务，从而能够切实地实现一系列无人值守的智能巡检以及相应的综合检测，并且展开较为高级的应用。
关键词：电力；人工智能；开放平台
引言 电力能源作为维系人们日常生活、社会稳定发展的基础，伴随着生活生产、社会运转等对电力能源产生的高需求，人们也逐渐引入新理念、新技术、新工艺等，优化电力系统，夯实电力系统的运行基础，让电力系统能够在不同应用领域发挥最大价值。人工智能作为一项前沿技术，其在电力系统中的应用及实现，能够最大限度保障电力系统运行的稳定性，且人工智能不再局限于特定的人员管控或计算机管控，其将人脑思维与计算机智能驱动模式进行整合，让每一项指令精准作用于电力系统运行中，实现全智能化的运作，提高系统的运行效率。
1人工智能运行的特点 人工智能运行的逻辑思维十分复杂，特点是利用信息技术对人类活动信息进行数据采集，了解人类活动过程中所产生的各项信息，如语言、行为等。对这些数据进行详细的分析，运用人工智能底层逻辑对数据进行运算，了解这些数据蕴含的关键含义，通过数据传送和计算，使人工智能做出类似于人的反应。尤其在家电领域，在电器产品自动化控制过程中，AI技术体现出其他智能技术所没有的优势，能够快速对人类指令做出反应，实现多种类似于人类行为的模拟，在技术性、复杂性、准确性等方面远远超出了市场上其他的智能技术，能与用户有更好的交互体验，最终实现效率高、效果好的电器产品自动化控制。
2人工智能在电力系统中的作用体现 第一，简化电力系统的运营流程。从系统运营流程来讲，人工智能技术的实现能够保障电力系统驱动的合理性，人工智能可对传统设备进行优化，让智能设施通过与计算机的连接，实时下达操作指令，帮助计算机精准调控设备，保证各项设施运行的流畅性。除此之外，人工智能技术也可有效降低安全事故的发生，因为在大多数人工操作期间，可能存在不符合规范的操作方式，容易增加电力系统运行的风险，通过人工智能技术则可以借助计算机平台，实现对整个电力系统的全域化操控，让系统运行更具逻辑性。第二，对电力系统进行智能化检测。传统电力系统运行期间可能产生故障问题，当出现故障时需要工作人员进行现场检修，对设备线路或者是相关零件进行逐一检测，其将消耗大量的时间与成本。部分电力部件内部成分相对复杂，在检测期间可能被忽略，进而增加故障的检修时间。人工智能的应用，则可在电力系统之中加设检测体系，通过智能设备有效将电力系统运行中的各项数据信息进行整合，经由专家系统检测出数据信息是否处于常态运行模式，如果发现当前运行与正常运行指标存在差异的话，则将其界定为故障，并及时反馈到计算机设备。通过时间与空间方面的定位，帮助人员快速查找到故障所在。
人工智能及其在电网数字化转型中的应用研究
人工智能及其在电网数字化转型中的应用研究摘要：随着新一代信息技术的快速发展，人工智能技术迎来了发展高潮。
随着电网的不断发展，供电可靠性等要求越来越高，加快电网数字化转型，推动电力行业变革，提升电网的智能化水平，研究人工智能在电力行业中的应用势在必行。
文章重点介绍人工智能的发展现状,人工智能在电网数字化转型中应用的必然性、主要应用领域和发展前景。
关键词：人工智能；电网数字化转型1.人工智能的概念及发展现状“人工智能”是1956年美国麦卡锡（J·McCarthy）提出的。
人工智能是一个自我学习和演化的应用过程，是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科［1］。
随着21世纪新技术浪潮的涌起，新一代人工智能在全球范围内蓬勃发展，它作为一种新兴的颠覆性技术，在改变人们生活和工作的同时也在促进时代的进步，越来越多的国家争相制定相关政策，力图掌握更大的竞争主动权。
2015年7月，国务院在《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确将人工智能列为十一项重点行动之一，自此“人工智能”一词在我国重大政策中出现的频次日渐增加。
2016年3月，“人工智能”概念写入“十三五”规划纲要，此后国务院发布《“十三五”国家科技创新规划》，“人工智能”首度被列入政府工作报告。
2016年6月，欧盟委员会发布人工智能立法动议。
2016年5月，美国成立人工智能委员会；2016年10月，发布《国家人工智能研究和发展战略计划》。
2017年，我国发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到了国家战略高度。
2017年5月，新加坡推出名为“AI.SG”的国家人工智能计划。
2017年10月，英国发布《在英国发展人工智能》。
2018年,法国政府发布《有意义的人工智能：走向法国和欧洲的战略》报告。
2018年5月，韩国发布《人工智能研究与发展（R&D）战略》。
2018年10月，重要领导人就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
电力系统中智能化调度技术的应用与研究
电力系统中智能化调度技术的应用与研究在当今社会，电力已经成为了人们生产生活中不可或缺的重要能源。
随着科技的不断进步和电力需求的持续增长，电力系统的规模和复杂性也日益增加。
为了确保电力系统的安全、稳定、高效运行，智能化调度技术应运而生，并在电力系统中得到了广泛的应用和深入的研究。
智能化调度技术是一种将先进的信息技术、控制技术和决策支持技术相结合，实现对电力系统的优化调度和管理的手段。
它通过对电力系统的实时监测、分析和预测，能够快速准确地做出决策，有效地应对各种运行状况和突发事件，提高电力系统的可靠性和经济性。
一、智能化调度技术的主要应用（一）智能监测与数据采集智能化调度技术借助各种传感器和监测设备，对电力系统的运行参数进行实时采集和监测，包括电压、电流、功率、频率等。
这些数据被快速传输到调度中心，为后续的分析和决策提供了基础。
例如，通过安装在变电站和输电线路上的智能传感器，可以实时监测设备的运行状态，及时发现潜在的故障隐患，提前采取维护措施，避免故障的发生。
（二）负荷预测准确的负荷预测是电力系统调度的重要依据。
智能化调度技术利用大数据分析和机器学习算法，对历史负荷数据、气象数据、社会经济数据等进行综合分析，建立负荷预测模型，提高负荷预测的精度。
通过精准的负荷预测，调度人员可以合理安排发电计划，优化电力资源的配置，提高电力系统的运行效率。
（三）优化调度智能化调度技术能够实现电力系统的优化调度，包括发电调度、输电调度和配电调度等。
在发电调度方面，通过建立优化模型，考虑机组的运行成本、能耗、环保等因素，实现机组的最优组合和出力分配。
在输电调度方面，根据电网的拓扑结构和运行状态，优化输电线路的功率分配，降低网损，提高输电效率。
在配电调度方面，通过智能电表和需求响应技术，实现对用户负荷的精细化管理，提高配电系统的可靠性和经济性。
（四）故障诊断与应急处理当电力系统发生故障时，智能化调度技术能够快速准确地进行故障诊断，并制定相应的应急处理方案。
智慧电力能源系统开发方案(一)
智慧电力能源系统开发方案（一）智慧电力能源系统是一个基于先进科技和信息技术的电力管理解决方案，旨在提高能源利用效率、降低能源消耗、优化电力系统运行。
本文将介绍智慧电力能源系统的概念、关键技术和应用场景等内容。
一、概述智慧电力能源系统是利用先进的传感、监控、分析和控制技术对电力系统进行管理和优化的系统。
它综合应用了物联网、大数据、人工智能等技术，通过实时监测、数据分析、智能调控等手段，实现对能源的全面管理和智能化控制。
智慧电力能源系统以提高能源利用效率、降低能源消耗和优化电力系统运行为目标，既能满足用户需求，又能保障电力系统的稳定运行。
二、关键技术1. 物联网技术物联网技术是实现智慧电力能源系统的基础。
通过将传感器、设备和终端连接到互联网，实现对电力系统各个环节的实时监测和数据采集，为后续的数据分析和决策提供支持。
2. 大数据技术大数据技术针对智慧电力能源系统中海量的数据进行存储、管理、分析和挖掘，帮助系统从复杂的数据中提取有用信息，为决策提供科学依据。
利用大数据技术，系统能够分析用户的用电习惯、预测负荷需求，并提供相应的调度方案。
3. 人工智能技术人工智能技术在智慧电力能源系统中主要应用于决策与控制。
通过建立智能模型和算法，系统能够自动识别异常情况、预测负荷需求、优化调度方案等。
人工智能技术的应用，提高了电力系统的智能化水平，减少了人为干预，提高了系统的稳定性和可靠性。
三、应用场景智慧电力能源系统可以广泛应用于工业、商业和居民领域，提供全面的能源管理和优化解决方案。
1. 工业领域智慧电力能源系统可以实时监测工业设备的能耗和运行状态，预测设备寿命和维护周期，优化设备的能源利用效率和运行效率。
通过合理调度和控制，降低用电成本，提高生产效率。
2. 商业领域智慧电力能源系统可以监控商业建筑的能耗，并根据不同时间段和需求进行精细化的能源调度。
同时，通过数据分析和优化算法，提供节能措施和能耗改进建议，帮助商业建筑实现能源的合理利用和管理。
人工智能技术在智能电网中的发展现状与未来趋势
人工智能技术在智能电网中的发展现状与未来趋势随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术正逐渐渗透到我们生活的各个领域。
其中，智能电网（Smart Grid）作为能源领域的重要一环，也开始受到人工智能技术的启发和应用。
本文将探讨人工智能技术在智能电网中的发展现状与未来趋势。
一、智能电网与人工智能的结合智能电网是利用现代信息技术构建的，可以实现对电力系统的监控、测量、控制、保护和调度的综合性电网。
而人工智能技术则是通过模仿人的智能行为，使机器能够像人一样进行分析、判断和决策的一种技术。
因此，将人工智能技术应用于智能电网中，可以使电网具备更高的智能化水平。
二、人工智能在智能电网中的应用现状目前，人工智能技术已经在智能电网中得到了广泛应用。
首先，人工智能可以用于智能电网的负荷预测。
通过收集和分析历史数据，结合天气、季节等因素，人工智能可以准确预测出未来一段时间内的负荷情况，以便电力公司做出相应的调度和计划安排。
其次，人工智能还可以用于智能电网的电价优化。
通过对电力市场的数据分析和建模，人工智能可以实现最优的电价预测与调整，降低用户的用电成本。
此外，人工智能还可以用于智能电网的故障检测与诊断、电力网络的异常行为监测等方面。
三、人工智能在智能电网中的未来趋势虽然人工智能技术在智能电网中的应用已经取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，数据的质量和可靠性是人工智能在智能电网中应用的基础。
由于电力系统涉及到大量的传感器数据和历史数据，如何确保数据的质量和可靠性成为了一个重要的问题。
其次，人工智能技术在智能电网中的应用需要依赖于高性能的计算平台和大规模的数据存储与处理能力。
因此，如何构建高效的计算平台和大规模的数据中心是一个亟待解决的问题。
针对以上问题，未来人工智能技术在智能电网中的发展将朝着以下几个方向发展。
首先，人工智能将更加注重数据的质量和可靠性。
通过引入更加精确的数据采集和处理技术，提高数据的质量和可靠性，从而提升人工智能在智能电网中的应用能力。
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人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用
摘要：人工智能（ＡＩ）是当前最具颠覆性的科学技术之一，在计算智能、感
知智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系统和综合能源系
统中的应用，将改变能源传统利用模式，促进系统进一步智能化。文中主要从人
工智能概述、电力系统及综合能源系统对人工智能的需求，以及人工智能在能源
领域中的应用几个层面进行综述和分析，最后对人工智能在电力系统及综合能源
系统中应用所面临的挑战进行了分析和展望。
关键词：人工智能；电力系统；综合能源系统
1人工智能的概念及其优点
1.1人工智能的概念
人工智能的英文缩写为AI，最初提出“人工智能”这一理念是在1956年
Dartmouth学会上，之后研究者们开始对人工智能的理论与原理进行深入研究，
使得人工智能的概念逐渐扩展。人工智能作为一门新的技术科学，其主要指针对
人的智能的模拟、延伸与扩展的理论、方法、技术及应用系统而进行研究与开发。
人工智能作为计算机科学的一个分支，其试图对智能有更加深入的了解，并生产
一种智能机器，即一种类似于人类智能做出反映的系统。机器人、语言识别、图
像识别、自然语言处理与专家系统等是该领域的主要研究对象，人工智能日渐成
熟的理论与技术，使其应用领域逐渐扩大，未来人工智能的科技产品将对促进人
类生产生活发挥重要作用。
1.2人工智能的优点
人工智能也可以理解为通过模拟人的意识、思维的信息过程，人工智能能够
像人一样思考，也可以超过人的智能。人工智能是一门综合的学科，其涉及的内
容较广，包括计算机科学、心理学、哲学等；自然科学和社会科学的所有学科都
涵括于人工智能当中，思维科学更加注重理论，而人工智能则更加注重实践；思
维科学技术的表达需依靠人工智能，人工智能技术的发展与思维科学的发展有着
密切联系，两者之间相互依靠、相互促进。根据国务院制定的《“互联网+”行动指
导意见》相关内容可知，需进一步加大智能制造投入力度。为了促进智能制造良
好发展，可通过智能工厂建设的方式，或者智能制造试点的设置，发挥其示范与
引导的作用。在不久的将来，人工智能在人们的生活、工作与教育中将占据重要
地位，其将给人们的生产生活带来更大的便捷，人工智能技术的未来发展十分可
观。
2人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用
2.1人工智能在能源预测中的应用
2.1.1间歇性可再生能源发电功率预测
随着间歇性可再生能源的渗透率提升，发电间歇性和波动性对电网造成的影
响愈加明显，准确的可再生能源长短周期发电功率预测对系统稳定以及经济运行
都尤为重要。提高间歇性可再生能源发电功率预测精度的关键是构建具有强大数
据处理能力和特征提取能力的预测模型，并具有很好的自学习修正能力。传统的
预测方法一般为浅层模型，在处理非线性和非平稳特性的风能或光照数据时预测
性能较差。为此，部分学者引入深度学习的回归能力改进预测模型。
2.1.2能源负荷预测
能源负荷与价格、政策、天气等多种影响因素相关，难以建立精确的数学模
型，阻碍了传统的负荷预测方法获得令人满意的结果。人工智能方法在分析过程
中无须建立对象的精确模型，能较好地拟合负荷与其影响因素之间的非线性关系，
因此被用于能源负荷预测。尽管采用人工智能进行负荷预测得到了较好的性能，
但直接使用深度学习等方法时也存在一些新问题：可用于训练的负荷数据量通常
会远小于模型中的参数量，容易出现过拟合[1]。为解决这些问题，需要从时间维
度和空间维度扩展负荷数据集，通过数据集的多样性消除单一负荷数据的不确定
性，提高预测精度。此外，由于人工智能方法在预测过程中并未建立明确的系统
模型，黑盒形式存在计算莫名失败的风险。
2.2人工智能在电力系统及综合能源系统规划中的应用
可再生能源发电单元、新型电力电子设备装置的接入、以电动汽车为代表的
主动负荷的增多都给电力系统注入了更多的不确定性，使得规划问题更加复杂困
难。1）由于各种新型设备装置的接入，智能配电系统的网络结构和各部分的运
行方式灵活多变，使其规划设计与运行问题间形成了强耦合性[2]。2）需求侧与
电网的互动使得系统不确定性显著增强，给空间负荷预测乃至整个规划设计带来
了新的困难。3）除传统的安全性、可靠性和经济性目标外，智能配电系统还需
同时考虑提升综合能源利用效率、最大化绿色能源利用、最小化环境污染影响、
最大化社会效益等其他规划目标。
2.3人工智能在系统运行优化与稳定控制中的应用
2.3.1综合能源系统运行优化
综合能源系统并非多个独立供能系统的简单叠加，而是通过对多种供能单元
的协同调控以及对供需双侧的协同优化，在满足系统能量需求的同时获得比各能
量系统独立运行更高的效益。针对由蓄电池、蓄热槽、微型燃气轮机、余热锅炉
以及热电负荷组成的热电联供系统的运行优化问题进行研究，建立了多目标机会
模型。文献将能量枢纽优化设计问题分解为设备容量配置和系统运行能量分配问
题，采用遗传算法和粒子群算法分别寻优[3]。但传统人工智能算法对大规模综合
能源系统高维优化问题的求解速度普遍较慢。针对该问题，部分学者尝试通过对
历史信息的迁移学习，提升算法收敛速度。
2.3.2电力系统稳定控制及评估
电力系统的稳定控制主要考虑系统在受到扰动后能否正常运行。输配电网的
开发以及电力市场的参与程度提升都增加了电力系统稳定控制的不确定因素和难
度。对于电网结构的变化和新型电力设备装置的适应性不强，难以满足电网发展
需求。可以尝试采用数据驱动方法替换过程仿真，借助强化学习的自主决策能力，
充分挖掘系统环境信息，直接得到稳定控制策略[4]。同时注意到强化学习在信息
感知和获取方面的能力较弱，可在前期分析电网环境信息时，先借助深度学习在
特征提取方面的优势，提取电网运行特征，进而提供高价值密度信息作为强化学
习的输入数据，以提高决策的正确性和控制效率。
2.4人工智能在电力系统故障诊断中的应用
1）专家系统方法：将保护、断路器与设备的映射关系和专家经验知识相融合
并规则表示，形成故障诊断专家知识库。当电网故障时，通过输入告警信息与知
识库进行逻辑匹配来诊断出故障元件。此类方法具有较强的知识表现能力和较强
的故障解释能力，但对不完整数据的容忍能力较差，自学习能力也较差，且系统
的维护难度非常大。2）粗糙集方法：利用告警信息的冗余性对数据间的关系进
行挖掘，从故障样本集中发现隐含知识，推导出相应的诊断规则。该方法可在告
警信息不完备、不确定情况下进行诊断推理，具有较强的容错能力，但对于多重
关键信息缺失、含错等不可观事件叠加情况，故障诊断效果不够理想。
结束语
随着人工智能上升到国家战略高度，人工智能和电力系统及综合能源系统的
融合将愈加紧密。但纵观目前发表的研究成果还只是处于“可以用”的阶段，距离
“很好用”还有较长的路要走。在本文结束部分梳理当前亟须深入研究的问题，为
后续研究提供参考。
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