能源电子与人工智能如何赋能乡村新型电力系统

当前乡村新型电力系统已呈现诸多新特征新问题，传统分析决策方法存在一定局限性，而人工智能的快速进步，将为解决相关问题提供新的潜在路径。

   人工智能在电力系统中的应用

   系统仿真分析。针对海量新能源机组的参数复杂、控制逻辑黑箱、机电电磁耦合等问题，可通过机理模型与数据驱动相结合的方式，提高仿真模型的准确性和泛化能力，解决大规模仿真建模与计算加速需求。

   电力系统规划。针对强随机不确定场景的时序生产模拟问题，可通过学习规划对象的时序、空间相关性，提出精确度高、速度快的时序生产模拟方法。针对长周期新型电力系统演化问题，引入监督学习、强化学习、大模型等技术，面向远景规划目标分析演化规律与路径。针对海量分布式资源的配电网规划问题，可综合考虑灵活性、承载力、可靠性、经济性等因素，通过物理模型融入的机器学习方法，开发智能化的节点、线路拓扑布局技术等。

   电力系统调度。源荷储规模、复杂性持续增加，传统求解器已难以满足日前优化调度需求，可通过人工智能方法学习求解记录，识别相似数学结构，生成热启动初始解，开发电力专用高效求解技术。同时，AGC（自动发电控制）控制对象的异质性和数量级增加，导致短周期运行方式爆发增长，可通过人工智能技术在秒级内实现智能推演和态势感知。

   电力系统稳定控制。电网强度量化涉及多步骤数值计算，依托人工智能技术实现知识迁移与因果关系识别，可提出提升系统强度的源网协同控制方法。传统稳控技术依赖离线计算与在线匹配相结合，导致匹配复杂且效率低，亟须引入人工智能技术推动响应驱动的实时稳定控制。

   电力市场交易。针对电力市场交易行为刻画和均衡分析，可基于人工智能技术，从历史数据中反推个体行为决策偏好，提出反映个性化行为特性的建模和分析方法。针对电力市场操纵行为监管，可融合基本经济原理和无监督学习，从海量数据中自适应学习市场操纵特征，实现复杂市场操纵行为的自动化监管。

   电力智能化装备。针对智能化装备数字建模，可融合多物理场耦合机理和智能监测数据，引入多模态融合学习，开发实时反映装备真实状态的数字孪生技术。针对电力装备状态监测与评估，可综合引入深度学习、注意力机制等人工智能技术，提出电力装备状态智能化动态评估与故障推理技术。