人工智能如何优化电力调度？

发布时间：2025-04-11 13:56:56 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：21 次

人工智能在电力调度中的优化应用主要体现在以下几个方面：

负荷预测

• 提升预测精度：利用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等模型，能够很好地捕捉电力负荷时间序列数据中的长期依赖关系和特征，从而提高短期负荷预测的准确性。例如，国网山东电力的“电网调度智慧大脑”综合运用“气象大模型+专业小模型技术”，接入阿里达摩院“八观气象大模型”，将未来48小时气象预报的更新频率提升至1小时一次，为负荷预测提供了更加及时、准确的气象数据支持。

• 适应复杂场景：通过机器学习等技术从大量历史数据中学习模式和关联性，能够对极端天气、节假日等小样本事件下的负荷变化进行更准确的预测。

调度决策优化

• 智能调度策略设计：基于AI的调度策略设计主要包括应用机器学习、深度学习和强化学习等方法来优化调度决策。机器学习可以通过历史数据训练模型，实现对未来负荷和发电量的准确预测；深度学习可以处理大量的非线性数据，用于分析和理解复杂的电网状态；强化学习通过与环境的交互获得最优策略，能够适应不断变化的电网条件并做出实时响应。

• 多目标优化：电力调度通常需要同时考虑多个目标，如成本最小化、排放最小化、能源利用率最大化和系统稳定性最大化等。人工智能技术可以通过建立多目标优化模型来处理这种复杂情况，如遗传算法、粒子群优化和博弈论等方法可以用来寻找Pareto最优解集，从而在多个目标之间找到合适的权衡点。

实时调度与动态优化

• 快速处理实时数据：AI技术能够对实时数据进行快速处理和分析，根据电网运行过程中的实时数据进行调整和优化，如使用在线学习算法来跟踪负荷的实时变化，并通过自适应控制技术来调整发电量和网络流。

• 异常检测与自愈：异常检测和自愈能力也是实时调度与动态优化中的关键要素，它们能够帮助系统在出现故障时迅速恢复正常运行状态。

提升新能源利用率

• 优化新能源调度运行：通过构建数学模型来模拟新能源电力系统的运行环境，利用马尔可夫决策过程建立模型，从而构建智能体的神经网络模型，通过训练生成的智能体来计算新能源电力系统的利用率，实现对新能源利用率的有效评估和优化。

• 协调传统电源与新能源：随着新能源的大规模接入，负荷预测和调度对于协调传统电源和新能源的融合、确保系统稳定运行具有重要意义。

提高调度效率与安全性

• 智能操作票防误：AI技术可以协助调度员进行操作票的生成和审核，通过智能算法自动检查操作票的逻辑正确性，避免人为失误，提高调度操作的安全性。

• 故障处置辅助决策：基于AI的数据分析和模型预测能力，能够快速定位故障点，并为调度员提供故障处置的辅助决策建议，缩短故障处理时间，提高电网的可靠性。