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新能源使用上,新能源出力具有波动性和随机性,如何有效应对和消纳

2019-05-20

电力从发电到输送到每个写字楼、每栋居民楼再到千家万户,整个过程中存在大量的难题急需解决,在此我们将问题细分为以下五大难题:

  1. 电网安全与控制方面,交直流混联复杂大电网如何进行有效的控制?狂风、海啸以及雨雪天气对电网线路的影响如何做到预警及解决?
  2. 输变电上,海量电力设备监控状态如何有效评价和差异化运维? 110(66)千伏及以上输电线路长度达98.7万公里,如何进行有效和经济的巡检?
  3. 配用电管理上,由于户变关系和档案相位混乱,导致线损计算不准确,4.5亿只智能电表采集的海量数据如何进行处理和分析?
  4. 新能源使用上,新能源出力具有波动性和随机性,如何有效应对和消纳?
  5. 电力企业经营管理上,科研、管理、运营等生产大量文本数据,如何挖掘知识,支撑管理和辅助决策?

引入AI思维及技术,五大难题可以得到有效的解决:

  1. 基于深度强化学习的电网紧急控制策略,可以大幅度的提升与控制电网安全。电网紧急控制策略中加入了天气、风向以及自然灾害等实时变量的数据,可以提前对电网电路进行实时预警,提前规划及部署新的线路,保证电路的畅通性。
  2. 基于集成学习的电力设备状态评价和架构输电线路的智能巡检,可以海量电力设备进行监控和差异化运维。引入无人机、机器人等AI设备,利用计算机视觉、图像识别等技术进行大规模有效的经济巡检。
  3. 基于聚类算法的用户用电行为分析和低压配电台区拓扑智能识别,可以对配用电进行有效的管理。
  4. 基于波动规律挖掘的新能源短期功率预测,加上基于图像识别的光伏功率分钟级预测,可以应对新能源使用中出现的波动性和随机性情况,并且进行消纳。
  5. 建立电力领域知识图谱,能够帮助电力企业挖掘知识,支持和辅助决策,形成专家系统。

四、电力行业AI的能力应用

1. 电网安全与控制领域,AI技术可以应用于电力系统的仿真分析,对交直流混联电网故障特征识别及智能控制,建立基于人工智能的调控辅助决策系统。

2. 输变电领域,图像识别技术应用于输变电设备巡检和输电通道风险评估。输变电设备故障智能诊断和状态评估;电网主要灾害预警预报;无人机和机器人自然巡检。

3. 配用电领域,AI可以帮助配用电设备监控状态智能检测与管理;将营业机器人引入配用电管理过程中;利用人工智能为用电现场高效作业与安全风险进行智能预警。AI还可以帮助大规模需求侧错峰资源管理与预测,利用人工智能对电进行多能流管理,电网规划和负荷预测等。

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