关于人工智能:人工智能在新能源电网运行中的垂直应用与解决方案

随着寰球采纳可再生能源的力度一直加大, 可再生能源电力系统经营日趋简单。传统的数值计算方法难以适应电力系统经营中的不确定性和复杂性。这篇论文全面钻研了人工智能技术在可再生能源电力系统 预测、调度、管制和电力市场 中的利用前景以及对应的解决方案

文章地址：Nature Review Electrical Engineering

起源公众号：新能源电网与 AIGC 洞察

次要观点

• 基于人工智能的办法能够帮忙克服可再生能源发电中的不确定性，稳固可再生能源电力系统的供电
• 深度学习技术可能提供精确的可再生能源发电预测，均衡供求电力。- 强化学习办法能够无效解决与优化可再生能源电力系统调度相干的计算复杂性，以确保老本最小化和满足运行束缚
• 可再生能源电力系统比传统零碎更容易受到不稳固因素的影响，可能导致电压和频率稳定。基于人工智能的技术能够提供实时控制信号，促成发电与需要的均衡
• 强化学习办法还能够用于剖析市场行为，并优化决策，反对将可再生能源无效整合到电力市场中
• 将来基于人工智能的办法须要解决可再生能源供给实体数量减少、能源贮存零碎多样化和市场复杂性减少等挑战，这将进一步减少可再生能源电力系统的复杂性

预测

可再生能源发电受天气等不可控因素影响, 难以精确预测。文章介绍了卷积神经网络、循环神经网络，以及其余基于 Attention 的深度学习办法, 能够利用历史天气和发电量数据, 精确预测风电和光伏发电量, 帮忙均衡供需

调度

调度是安顿发电机组和储能设施发电, 最小老本满足负荷。深度学习办法能够间接映射不同输出失去调度后果, 高效解决问题。强化学习办法还能够在不齐全信息下自适应解决调度问题

管制

管制是稳固电网频率和电压。神经网络能够建设响应模型, 深度强化学习能够间接从环境中学习控制策略。这些办法响应更快, 可适应一直变动的电网经营条件

电力市场

深度学习能够模仿不同经济主体的出价行为, 剖析电网不确定性对市场的影响。深度强化学习能够同时解决多个主体的出价决策问题, 实现市场运行的优化

总结

总之, 人工智能办法可能无效升高电力系统操作中的不确定性, 实现可再生能源更好的电网集成。它们在 预测、调度、管制和电力市场 中的利用前景广大, 将极大促成可再生能源的倒退

本文由 mdnice 多平台公布