蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
【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”的研究报告。该报告由郭庆来教授领衔，深入探讨了人工智能技术，特别是数据为中心的AI，在新型电力系统运行控制中的创新应用和实践挑战。报告涵盖了从数据增强技术、AI模型训练，到多方协同计算和隐私保护等多个方面，为电力系统智能化升级提供了理论依据和技术支持。报告中不仅提出了针对电力系统暂态稳定评估、机组组合优化等关键问题的新方法，还展示了在多主体互动场景下，如何利用联邦学习等技术实现数据的安全共享与协同优化。这份报告是电力与AI领域研究者不可多得的参考资料，对于推动智能电网技术发展具有重要的指导意义。
这份报告主要介绍了数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用，包括数据增强、AI模型训练、多方协同计算和隐私保护等关键技术。报告指出，通过这些技术的应用，可以有效提升电力系统的运行效率和安全性，同时解决数据共享中的隐私保护问题。报告内容丰富，对电力系统智能化升级具有重要的指导价值。
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术在各行各业中的应用越来越广泛，其中，电力系统作为现代社会的基础设施，其安全、经济、高效的运行至关重要。而AI技术在电力系统中的应用，无疑为这一领域带来了革命性的变化。本文将深入探讨AI技术在电力系统运行控制中的应用，以及其背后的技术进展和挑战。
首先，我们来看AI技术在电力系统中的应用背景。随着新型电力系统的建设，大量的新能源接入，使得电力系统的结构和特性发生了重大变化。这些变化给电力系统的分析和决策带来了严峻的挑战。例如，风电和光伏等新能源的不确定性显著，给电力系统的调度决策带来了很大的困难。此外，电力系统的规模巨大，决策变量高维，传统的专家经验方法已经难以为继。
在这样的背景下，AI技术的应用显得尤为重要。AI技术可以帮助电力系统实现更加精准的预测和决策，提高电力系统的运行效率和安全性。然而，AI技术在电力系统中的应用也面临着一些挑战。例如，电力系统的数据量巨大，样本模式众多，运行不确定性强，这些都给AI模型的训练和应用带来了困难。
为了解决这些挑战，研究者们提出了一系列基于数据为中心的AI技术。这些技术的核心思想是，通过优化数据的质量和数量，来提高AI模型的性能。例如，通过使用更大规模、更高质量的数据来训练模型，可以显著提高模型的准确性。此外，研究者们还提出了一些数据增强技术，如基于生成式AI的暂态稳定评估数据增强技术，以及基于信息滴的样本高效标注方法等。
这些技术的应用，不仅可以提高AI模型的性能，还可以降低模型训练的成本和时间。例如，通过数据增强技术，可以生成更多的训练样本，从而减少对真实数据的依赖，降低数据采集的成本。同时，通过优化数据的质量，可以提高模型的训练效率，缩短模型的训练时间。
然而，AI技术在电力系统中的应用也面临着一些安全性和隐私保护的问题。例如，在多主体交互的场景下，如何保证数据的隐私和安全，是一个重要的挑战。为了解决这个问题，研究者们提出了一些基于联邦学习的多方协同计算技术。这些技术可以在不泄露原始数据的前提下，实现数据的分析和计算，保证数据的“可用不可见”。
总的来说，AI技术在电力系统运行控制中的应用，为电力系统的安全、经济、高效运行提供了有力的支持。然而，随着电力系统规模的不断扩大和新能源的广泛接入，AI技术在电力系统中的应用还面临着一些挑战。未来，我们需要进一步优化AI技术，提高其在电力系统中的应用效果，同时也要注重数据的安全性和隐私保护。
值得注意的是，本文只是对AI技术在电力系统运行控制中的应用做了一个总体的介绍。除了本文讨论的内容，还有许多其他同类型的报告，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。通过深入阅读这些报告，我们可以更全面地了解AI技术在电力系统中的应用，以及其背后的技术进展和挑战。
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