AI专题：数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用

今天分享的是AI 专题系列 深度研究报告 ：《AI专题：数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用》

出品方： 清华大学

报告共计： 48页

本文全面探讨了数据为中心的人工智能（AI）技术在电力系统运行控制中的应用，特别是在电力系统调度决策中的核心作用。文章首先介绍了电力系统的背景和AI技术的局限性，然后提出了一种以数据为中心的新颖方法，并通过三个具体的研究案例展示了如何实现这一方法。这三个案例分别是基于生成式AI的暂态稳定评估数据增强技术、考虑输电断面安全裕度的特定场景样本生成以及面向大规模机组组合的AI加速方法。每个案例都详细描述了技术路线、难点解决方法和验证实验，证明了数据为中心AI技术在提升电力系统安全性和效率方面的潜力。

研究背景与挑战：文章首先概述了电力系统调度决策的重要性，指出了新型电力系统建设和海量新能源接入带来的挑战，包括：

• 电网结构和特性的重大变化

• 传统专家经验方法无法满足需求

• 人工智能在电力系统分析控制应用中的局限性和挑战

基于生成式AI的暂态稳定评估数据增强技术：本章节详细介绍了如何利用生成对抗网络（GAN）和模型迁移技术来解决电力系统暂态稳定评估中的数据不均衡问题，具体包括：

• 数据增强技术的必要性

• GAN的基本原理和改进

• 模型迁移在数据增强中的应用

• 实验验证和结果分析

考虑输电断面安全裕度的特定场景样本生成：本章节讨论了如何通过生成对抗网络和模型迁移技术生成面向电力系统AI回归问题的特定场景样本，涉及以下方面：

• 输电断面安全裕度的重要性

• 基于模型迁移的生成模型训练方法

• 多目标场景生成方法

• 算例验证和结果分析

面向大规模机组组合的AI加速方法：本章节介绍了如何利用AI技术加速电力系统机组组合问题的求解，内容包括：

• 机组组合问题的挑战

• AI加速方法的需求

• AI加速方法的具体实现

• 实验验证和结果分析

总的来说，本文通过对电力系统中人工智能应用的关键技术和挑战进行深入分析，并提出了一系列创新的解决方案，展现了数据为中心AI技术在电力系统中的广泛应用前景和巨大潜力。