智能電網(wǎng)是人工智能（artificial intelligence,AI）的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一,以高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)理論、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為主要代表的新一代人工智能（new generation artificial intelligence,NGAI）技術(shù)的進(jìn)步和突破,將會(huì)促進(jìn)智能電網(wǎng)的發(fā)展。首先概述AI的主要方法,并對(duì)NGAI的內(nèi)涵、特點(diǎn)與技術(shù)體系進(jìn)行論述。之后,對(duì)NGAI在能源供應(yīng)、電力系統(tǒng)安全與控制、運(yùn)維與故障診斷、電力需求和電力市場(chǎng)等領(lǐng)域中的最新應(yīng)用研究情況進(jìn)行比較系統(tǒng)的綜述。最后,總結(jié)NGAI在智能電網(wǎng)中應(yīng)用的關(guān)鍵問題,提出人工智能在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用可分為三階段實(shí)施的建議。 

【文章來源】：電力建設(shè). 2018,39(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法Fig．1Mainalgorithmsofmachinelearning1.1.1深度學(xué)習(xí)

第39卷第10期戴彥，等:新一代人工智能在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用研究綜述電力系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)代人工智能在http://www．cepc．com．cn3且效果也不一定好。(2)深度反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)時(shí)間序列敏感的問題，通常采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrentneuralnetwork，ＲNN)。LSTM是ＲNN模型的變種，繼承了ＲNN的大部分特性，同時(shí)解決了梯度反傳過程中由于逐步縮減而產(chǎn)生的梯度消失問題。LSTM非常適于處理與時(shí)間序列高度相關(guān)的問題，例如機(jī)器翻譯、對(duì)話生成、編碼\\解碼等。圖2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的聯(lián)系Fig．2Therelationshipsbetweenartificialneuralnetworksanddeeplearning1.1.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)又稱再勵(lì)學(xué)習(xí)、評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)，是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它的本質(zhì)是解決決策上的問題，即學(xué)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行決策。強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要包含個(gè)體、環(huán)境狀態(tài)、行動(dòng)和獎(jiǎng)勵(lì)這4個(gè)元素，學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)個(gè)體根據(jù)環(huán)境狀態(tài)，搜索策略做出最優(yōu)動(dòng)作，繼而引起狀態(tài)改變，因而得到環(huán)境反饋的獎(jiǎng)懲值;個(gè)體再根據(jù)獎(jiǎng)懲值對(duì)當(dāng)前策略做出調(diào)整并進(jìn)入新一輪的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，重復(fù)循環(huán)直到環(huán)境對(duì)學(xué)習(xí)個(gè)體在某種意義下的評(píng)價(jià)最佳。典型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法包括Q學(xué)習(xí)［13］、深度Q網(wǎng)絡(luò)［14］、Sarsa方法［15］等。1.1.3遷移學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)的目的是利用學(xué)習(xí)目標(biāo)和已有知識(shí)的相關(guān)性，將現(xiàn)有的知識(shí)運(yùn)用到相關(guān)但不相同的領(lǐng)域中解決相應(yīng)的問題。很多情況下，某些應(yīng)用場(chǎng)景中僅有少量的標(biāo)簽樣本甚至難以獲取樣本，無法支持可靠模型的構(gòu)建，利用遷移學(xué)習(xí)能將相關(guān)場(chǎng)景中已存在的模型參數(shù)遷移到該場(chǎng)景中指導(dǎo)新模型的構(gòu)建，從而提高新模型的泛化能力。典型的遷移學(xué)習(xí)算法

電力系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)代人工智能在電力建設(shè)2018年10月4http://www．cepc．com．cn系，通過匯總和梳理，本文從支撐學(xué)科技術(shù)、典型共性技術(shù)、基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)以及典型行業(yè)應(yīng)用4個(gè)層次描繪NGAI的技術(shù)體系，如圖3所示�？梢钥闯觯琋GAI的研究需要以數(shù)學(xué)等多學(xué)科為基礎(chǔ)，以算法及理論為核心，以提升關(guān)鍵領(lǐng)域問題的解決能力為重點(diǎn)，以發(fā)展穩(wěn)定成熟的典型行業(yè)應(yīng)用為最終目的。圖3新一代人工智能技術(shù)體系Fig．3Technicalsystemofnewgenerationartificialintelligence2新一代人工智能在智能電網(wǎng)中的重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域人工智能技術(shù)從發(fā)展之初就一直受到電力領(lǐng)域?qū)W者的高度關(guān)注，專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論以及啟發(fā)式搜索等傳統(tǒng)人工智能方法在電力系統(tǒng)中早已廣泛應(yīng)用。隨著分布式電源、電動(dòng)汽車、分布式儲(chǔ)能元件等具有能源生產(chǎn)、存儲(chǔ)、消費(fèi)多種特性的新型能源終端高比例接入電網(wǎng)，現(xiàn)代電力系統(tǒng)呈現(xiàn)出復(fù)雜非線性、不確定性、時(shí)空差異性等特點(diǎn)，使傳統(tǒng)人工智能方法在電力系統(tǒng)預(yù)測(cè)、調(diào)度、交易方式等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。以高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)理論、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為主要代表的NGAI技術(shù)，具有應(yīng)對(duì)高維、時(shí)變、非線性問題的強(qiáng)優(yōu)化處理能力和強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，將為突破上述技術(shù)瓶頸提供有效解決途徑。NGAI與智能電網(wǎng)的深度融合，將逐步實(shí)現(xiàn)智能傳感與物理狀態(tài)相結(jié)合、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與仿真模型相結(jié)合、輔助決策與運(yùn)行控制相結(jié)合，從而有效提升駕馭復(fù)雜系統(tǒng)的能力，提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。圖4給出了NGAI在智能電網(wǎng)重點(diǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用框架。圖4新一代人工智能在智能電網(wǎng)重點(diǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用框架Fig．4Theapp

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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