【清华大学】数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用

【清华大学】近日发布了一份名为《数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用》的报告。该报告深入探讨了在新型电力系统建设中，如何利用数据为中心的人工智能技术来提升电力系统的分析决策能力，并对人工智能在电力系统中的应用提出了创新性的解决方案。报告中不仅分析了当前电力系统面临的挑战，还详细介绍了人工智能技术在电力系统中的应用进展，包括暂态稳定评估、输电断面安全裕度预测、大规模机组组合优化以及多主体互动下的隐私保护协同计算等关键技术。这份报告对于电力系统领域的研究者和从业者来说，无疑提供了丰富的知识和启发。

近日，清华大学发布了一份名为《数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用》的研究报告。该报告深入分析了在新型电力系统建设中，人工智能技术如何辅助电力系统的分析决策，并提出了一系列创新性的解决方案。报告中不仅探讨了人工智能在电力系统中的应用进展，还详细介绍了数据增强技术、模型迁移、隐私保护等关键技术。这份报告对于理解人工智能在电力系统中的应用具有重要的参考价值，为电力系统的智能化发展提供了宝贵的思路和方法。

数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用，是当前电力行业发展的关键趋势之一。随着新型电力系统的建设，特别是风电和光伏等新能源的广泛接入，电力系统分析决策面临着前所未有的挑战。在这种情况下，人工智能技术，尤其是以数据为中心的AI技术，成为了解决这些问题的重要手段。

首先，电力系统调度决策是保障电网安全经济运行的核心环节。然而，随着系统规模的扩大和新能源的接入，决策变量的维度急剧增加，传统的专家经验方法已经难以为继。2012年，AlexNet的出现掀起了深度学习浪潮，而2015年的ResNet解决了深度网络退化问题。到了2019年，GPT-2的出现标志着大模型时代的到来。这些技术进步为电力系统分析控制提供了新的工具。

研究表明，在相同的AI模型参数条件下，使用更大规模、更高质量的数据，训练得到的模型性能越高。这意味着，关注数据本身是提升AI性能的关键。例如，GPT-1到GPT-3的进化，以及ChatGPT的出现，都展示了数据规模和质量对于AI模型性能的决定性作用。

然而，AI技术在电力系统分析控制应用中仍面临诸多挑战。例如，场景数量呈组合爆炸，特定样本生成难、效率低。此外，运行不确定性强，机理复杂，传统人工智能适应性不足。隐私泄露风险，调控难度大，也是需要解决的问题。

为了解决这些问题，研究者们提出了基于生成式AI的暂态稳定评估数据增强技术。这一技术面向电力系统A/分类问题，通过训练大量数据来学习数据的内在规律和特征，从而生成新的样本，增强数据集的平衡性。同时，研究者们还提出了考虑电力系统约束的改进生成对抗网络训练方法，以及面向少数类别和分类边界样本的暂态稳定评估数据增强方法。

除了暂态稳定评估，输电断面安全裕度的预测也是电力系统运行控制中的重要问题。研究者们提出了基于模型迁移的生成对抗网络训练方法，以及面向特定运行场景的样本生成基本方法。这些方法可以针对性地生成不同断面裕度的运行场景，从而提高预测的准确性。

在电力系统优化问题中，机组组合问题的高效求解是保障电网安全经济运行的关键。研究者们提出了以数据为中心的大规模机组组合AI加速方法。通过求解机组组合模型为AI提供数据集，利用监督学习训练AI预测机组启停，从而固定优化中的启停变量，加速机组组合求解。

最后，多主体互动下考虑隐私保护的多方协同计算，是新型电力系统运行面临的新挑战。研究者们提出了基于联邦学习的电力-交通网安全协同调控技术，以及基于安全联邦的风电场协同预测技术。这些技术在保护数据隐私的同时，实现了多方数据的安全聚合和协同优化。

总的来说，以数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用，展示了巨大的潜力和价值。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，这些技术将为电力系统的安全、经济、可靠运行提供更加有力的支持。

这篇文章的灵感来自于《数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版（无广告）。

【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。