首页\金森娱乐挂机\首页中国科技期刊数据库 工业A 人工智能技术在能源互联网领域的应用 王健波 安徽英乐能源互联网有限公司，安徽 合肥 230051 摘要：在现代社会持续发展的进程当中，各类能源是推动社会稳步发展的必要条件。而在人类社会开展各类生产 经营活动的过程中，不可避免的就会对自然生态环境造成破坏，同时一部分不可再生能源的储量也会逐步缩减， 这就导致全球正逐步陷入到能源危机以及严重环境污染的境地当中。在该种境遇下，全球针对能源的使用策略要 做出全面改革，采取有效开发的策略，实现各类能源的协调应用，全面倡导生态环境保护工作，成为了全球各国 的广泛共识，并且各国也在积极主动的开展新能源技术的研究工作，不断加大开展可再生能源以及自然能源的利 用效率和开发力度，针对较为传统的能源基础输送模式进行重新构建。随着现代化科学技术水平不断提高，这让 能源互联网概念获得了社会各界的关注和重视。能源互联网是将先进电力电子技术，信息技术以及智能管理技术 有效融合的智能性互联网，在其当中有效融入了分布式能量收集装置，全新的电网节点，分布式储能装置以及各 种类型的负载设备，使其具备了点对点的网络共享能力和双向能量流动效果。由于能源互联网集成了各类全新技 术，所以能源互联网开放性更强，稳定性更佳，运行效果更为理想。在我国未来的社会发展领域当中，能源互联 网将逐步取代传统电网运行模式，为广大消费者提供更加完整以及灵活的能源服务。 关键词：人工智能技术；能源互联网；应用 中图分类号：TM615 文献标识码：A 1 AI 在能源互联网中的现状 策略，在预测分析、时间序列、模型以及因果关系判 定过程当中，该项技术都具备极高的应用程序。详细 在当前的能源互联网行业当中，相关技术人员致 来说，回归分析当中存在多种算法，而其中的线性回 力于将人工智能技术和机器学习技术，有效的融入到 归自变量和因变量存在线性关系，所以当出现异常值 能源互联网的传统业务模式当中，使其逐步实现智能 状况时就极易被发现。 化的转变和升级。例如，对其赋予智能化功能，使其 多项式回归分析策略表达能力更强，定量分析整 具备控制能力更具优势的实时控制性和鲁棒性，在持 体效率更高。针对较为复杂的非线性关系，智能化网 续运行的过程中具备自我学习能力，将其全面的应用 络当中的各项功能能就能发挥出自身的非线性机械学 在电力系统安全稳定控制领域当中，还可采取在线设 习能力，其机械学习算法也将更频繁的应用回归分析 计和离线控制的模式，与此同时基于算法设计，促使 工作当中。 智能电力系统运行更加安全稳定，不断降低智能系统 运行过程当中的故障发生概率。其次，智能电力系统 2.2 分类及聚类 具备的高效学习能力，能够涉及到电网以及电力能源 在开展分类和聚类工作过程当中，相关工作人员 储备装置的负荷预测，电力控制，设备故障诊断，电 需要在模型当中进行一个或者多个数据的输入，以此 力系统稳定性评估，电力设备图像识别等功能当中， 来预测不同值，而分类可用在类别型数据的预测工作 使其各方面功能都能具备深度学习能力，为后续特征 过程当中。技术人员结合分类算法构建了决策树，在 提取以及模型拟合工作的开展奠定良好基础。 实际计算的过程中会经历特征选择、决策树生成、决 策树修剪步骤。 2 机器学习的典型方法 而开展模型构建过程中，决策树算法便要将各类 2.1 回归分析 数据的具体特征值作为分类的主要判断节点，与此同 在统计学的领域当中，回归分析属于一种较为常 时还要借助贪婪算法在特征选择的过程中，生成一种 见的数据分析算法，同时也是一种预测性的建模技术 自上而下的树状分类器，使其各方面数据都能得到全 146 中国科技期刊数据库 工业A 面的设计和准确的计算。而需要对新数据进行分类决 输出，促使函数计算损失能够降到最低。 策过程中，决策树当中会结合输入确定的根节点和叶 3 人工智能在能源互联网中的应用 节点的路径作为具体类别。针对数据集中的离群点， 3.1 预测 决策树算法模式对于异常数据和脏数据的敏感度更高， 3.1.1 负荷预测 能够极为快捷的辨别出来，再加上其分类速度整体较 能源互联网的负荷预测功能，能够确保电力系统 快，算法模式高效简便，现已成为应用最为广泛的状 持续、稳定、经济、可靠的良好运行，该种功能在能 态预测分析技术。 源高效管理工作当中发挥着极为重要的作用。选用传 有效开展聚类分析工作，能够将各类样本数据详 统的工程方法和统计方法开展负荷预测工作会暴露出 细的划分为多个不相交的子集，每个集可称为一簇， 诸多的不足之处，该种方法复杂性较大，无法做出实 包含在无监督学习准备当中。聚类过程能够将数据有 际性应用，并且数据信息输入并不完全。 效划分各类样本，数据会围绕簇中心形成类，该种数 相应的统计方法包含时间序列，相似日法以及回 据模式不但能够全面描述数据内部的结构，还能作为 归方法。通常情况下，不同的统计方法都会采取线性 数据处理算法的前期过程，对异常的离群点进行准确 模型，而复合模型则是外生变量的非线性函数，这就 监测。 导致在负荷预测灵活性和准确性方面统计方法仍旧存 2.3 关联规则 在一定劣势，要想取得更为理想的预测成效，在负荷 事实上，各类数据之间存在一定的规则和联系， 预测过程当中相关工作人员要尽可能选用人工智能技 而关联规则就是要发现数据之间存在的规则和联系， 术。在科学技术持续发展的推动下，具备深度学习能 呈现出较为经典的机械学习算法，其评估标准包括支 力的人工智能技术，在负荷预测工作当中应用效果愈 持度和置信度。在这当中的支持度包含各个关联数据， 发理想。 在数据集当中出现的次数，以及占据总数据集的比例。 3.1.2 太阳辐照度预测 而置信度则表示同一个数据在出现之后，另外数据出 在并网光伏电站当中，太阳辐射照度的预测能够 现的频率。 有效提高并网光伏电站的运行成效，还能对其运行功 关联规则能够将事物集合当中所有满足支持度和 率进行合理预测。太阳辐射照度会受到多种气象条件 置信度最低阈值要求的所有规则全面挖掘出来，促使 的影响，其结构愈发复杂，这就让其预测效率和精准 挖掘完毕的数据关联性水平符合规范要求。 度持续下降。通过人工智能技术的应用，对于复杂性 2.4 人工神经网络 问题解决成效更为理想，还能更为准确的预测太阳辐 相关技术人员基于生物神经网络构建了人工神经 射照度。相关技术人员可集合各类条件的相互信息以 网格，并且将各类数学计算方法融入其中，在计算机 及高斯过程回归的短时辐射预测特征选择相应的方法， 设备当中构建了分布式的信息数据处理模型。结合其 以此来降低最优特征集的维度，使其预测精准度不断 内部各类节点之间的连接关系，对其信息处理能力进 提升。 行了全面优化。 3.1.3 输出功率预测 通过对神经元互联组成网络的构建，让神经元输 相关技术人员要想获知光伏电站的具体功率，就 出和输入之间具备函数关系，技术人员将该种函数关 要对太阳辐射和具体温度进行探查，这两项因素直接 系称为激励函数。在神经元信息输入超出相应标准之 决定了光伏电站的功率水平。当前，越来越多的专业 后，激励函数便会产生较大输出，而多层感知机制属 技术人员投入到了光伏电站的输出功率预测工作当中， 于较为简单的神经网络，其中包括了输入层，隐含层， 而人工智能技术在光伏电站输出功率预测工作当中整 输出层，其中每一层都是由不同神经元全面构成，各 体应用效果较为理想。 神经元之间做出了有效连接。 相比于单个模型预测的稳定性能，技术人员还可 结合大量样本数据，完成了神经网络模型的训练 借助模型组合技术，集成多类先进技术手段，逐步打 工作，促使网络在较为真实的环境下对数据进行依次 造一套更为稳定精确的风力涡轮发电量日前预测模型， 147 中国科技期刊数据库 工业A 这样一来预测水平就大大超出了单个模型的性能，也 推移，其成效还会进一步优化。 能为空间气候变量对模型性能具体影响的研究工作奠 除此之外，组建全新的深度学习框架，能够具备 定良好基础。 检测以及孤岛电网扰动状况分类作用，有效避免分布 3.2 优化 式电源错误退出电网的状况出现，但该种方法仍旧未 在开展光伏系统规模优化工作的过程中，较为传 经过更为复杂条件的考验，例如干扰模式错综复杂故 统的方法包括直观法和数值法，直观法应用过程较为 障类型种类繁多，该种检测技术就会暴露出水平不足 简便，而数值法优化过程中需要集成大量的太阳辐射 的状况，针对较为细致的微电网检测工作，该项技术 数据集。借助人工智能技术对光伏系统的规模进行优 也未能得到合理的实践。 化，比传统优化模式更加精准高效。结合以往优化案 3.4 需求侧管理 例的经验进行分析和创新，逐步提出了一种全新的布 开展智能电网的组建工作，需求侧管理功能提取 局以及规模优化方式。 应用优势，该套功能能够让相关人员对各类能源消耗 相关技术人员结合配电网的损耗最低值、成本最 进行优化的控制，辅助能源供应单位降低高峰负荷的 小值和电压改善目标，划分出不同的功率损耗指标法 巨大需求，有效保障智能电网运营的持续稳定性，减 以及自适应粒子群算法，以此来解决电网布局配电网 少运营成本支出以及碳排放水平。在传统的能源管理 规模优化过程当中的相应问题。结合实验数据能够发 系统当中，需求侧管理方式通常会运用特定的技术和 现，相比于普通的算法是用粒子群的算法性能更为优 算法模式，而现有的策略只能处理较为有限的可控负 越，还能展现出极快的收敛速度。 载状况。 在光伏系统最大功率的人工智能技术跟踪研究过 可结合标准编制遗传算法，构建出一套综合能源 程当中发现，该项技术的预测精准度极高，同时将遗 管理系统，该套系统的管理成效极为优良，还可借助 传算法和 ANN 相互结合开展评估改造工作，能够规划 人工免疫算法求解需求实现侧管理的多重目标，让运 出一套更为完整的解决方案策略。房屋工程项目建设 营成本以及峰值功率均比大大下降。 的改造优化工作，建设企业可逐步构建一套用户互动 基于人工免疫网络算法，分布式需求构件的侧管 界面，而由于各类资源变动较为频繁，工作人员可选 理系统，其系统内部消耗能够时刻控制在负载限制的 用MG 当中最优能量管理策略，有效验证不同案例研究 1%以内。而为了有效支持智能电网多级控制的合理应 过程当中的有效性。 用，相关研究人员要不断开发分层以及复合性的人工 除此之外，通过对粒子群优化求解器和序贯线性 免疫系统。 规划求解器的对比，逐步提出了一套非线 调度 能量分布模型，大大降低了能源费用的支出。如果能 针对智能电网进行升级使其具备能量调度功能， 够将粒子群优化和序贯线性规划融合设计，还能构建 消费者就能实时掌握能源应用数据信息，使其更加科 出一套应用前景极为优良的求解策略。 学合理的进行电力能源分配。结合当前建筑能源管理 3.3 检测与诊断 系统的调度模式进行优化，相关工程人员可采取和声 针对电力系统故障诊断工作，人工智能技术整体 鸽群优化算法，对智能家居的各类智能家电运行模式 应用成效极为优良，其中涵盖了多种较为先进的模型 进行科学管控，该种管控模式优化算法应用成效更为 技术以及神经网络技术。相关技术人员，通过应用先 理想，用户舒适度也能大大提高，但其成本支出会出 进计算技术和通信智能技术，让智能电网的监管质量 现一定的增多，需要相关用户的综合性考量。 水平大大提高，但过于依赖信息技术也让互联网恶意 3.6 用户分类 攻击危害度大大加深。 要想实现智能电网的高效精准运行，不同用户要 采用人工智能技术能够对恶意攻击进行检测，而 做出科学合理的分类，该项工作属于是网控工作当中 当前用于攻击检测的人工智能技术还停留在深度学习 的重点内容。不同类型用户在不同条件下处理模式区 技术层面当中，深度学习的攻击检测能力随着时间的 别较大，电力供应单位需要结合消费者的具体类别信 148 中国科技期刊数据库 工业A 息，从而对其行为进行合理预测，也能让负载进行有 通过对新型电力系统以及体系架构的不断完善， 效平衡。 同时我国电力企业大力开展基础设施的建设工作，这 借助不同类型的 ANN 能够解决电力用户分类工作 让人工智能技术以及深度学习技术能力有效提高，在 的问题，但该种结构也存在诸多的缺点，其性能会受 未来的全生命周期调控过程中应用效果更为理想。 到网络连接相应状况的影响，而深度学习技术在用户 分类工作当中应用成效较为理想，借助多核极端的学 参考文献 习设备，其问题分类结果也能更加准确。 [1]田世明,栾文鹏,张东霞,等.能源互联网技术形态 与关键技术[J].中国电机工程学报,2015,35(14): 4 总结 3482-3494. 伴随着我国现在社会的不断发展和进步，各类新 [2]国家电网有限公司.国家电网有限公司构建以新能 型自然能源，可再生能源以及新型的储能设备得到了 源为主体的新型电力系统行动方案(2021-2030 年)[J]. 全面的重视和广泛的应用，在新能源并网工作当中也 方案,2021(1):25. 得到了良好推进，传统式的集中电网结构和生产模式 [3]高峰,曾嵘,屈鲁,等.能源互联网概念与特征辨识 已经无法满足当前社会的发展需求，在未来新能源以 研究[J].中国电力,2018,51(8):8-16. 及数字技术将成为电网事业变革的主导内容。 149

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