AI技術應用于智能電網面臨的問題與挑戰

分(fēn)布時間：2023-12-05 發布人：admin

目前，AI技術已經在電力系統的許多環節得到初步應用，并展現出良好的應用效果。然而，AI在智能電網中(zhōng)的應用面臨如下(xià)問題和挑戰。

基礎設施建設有待完善。AI技術的應用離(lí)不開(kāi)大(dà)量數據樣本、高級計算能力和分(fēn)布式通信協議，因此相關大(dà)數據、雲計算、分(fēn)布式合作平台等基礎設施資(zī)源的建設是進一(yī)步利用AI技術的前提。

AI可解釋性的局限需要被突破。AI技術的解釋能力較弱，重在結果的近似最優，對于普通人來說因爲解釋不夠清楚往往難以理解或将其具體(tǐ)實現。而具有可解釋性的模型使系統與使用者之間的交互變得可能并具有操作性，專家的經驗也能更好地介入到數據驅動的建模和決策中(zhōng)，實現決策的溯源、引導和糾正，完善系統的性能與表現。因此，可解釋性将是未來人工(gōng)智能發展的标杆，也是制約AI在智能電網應用的重要因素。

加強數據管理和對隐私安全的保護。大(dà)量的樣本學習是AI技術應用的根本，這其中(zhōng)難免包括大(dà)量的機密信息，即使經過一(yī)定的保密處理後仍存在洩露風險。正因此，人工(gōng)智能對網絡安全而言是一(yī)把雙刃劍，它既可以成爲阻斷網絡攻擊的盾牌，又(yòu)可能成爲黑客手中(zhōng)助纣爲虐的武器。所以，AI技術在應用到智能電網上時必須展開(kāi)深入且全面的安全保障研究，做出相應的風險評估，保障電網運行的穩定與安全。

确保可靠性。主流AI技術一(yī)般采用“黑匣子”方法，其精度高，但有時會犯一(yī)些人眼一(yī)眼便能看出的低級錯誤，而在電力系統的很多場景中(zhōng)對可靠性要求是極高的，這也是AI廣泛應用于智能電網需要解決的問題。

我(wǒ)(wǒ)國智能電網經過多年的建設已經取得了一(yī)定的發展，并朝着更高的方向邁進。這離(lí)不開(kāi)AI技術的助力，但也要看到，在成績背後，AI技術在智能電網上的應用還處于起步階段，要形成完整成熟的體(tǐ)系化技術系統還需要很長的時間。随着我(wǒ)(wǒ)國電網的迅速建設，相關數據的體(tǐ)量也會大(dà)幅增加，管理的複雜(zá)性也在提高。

與此同時，爲了實現雙碳目标，光伏、風電等新能源發電技術必将逐漸取代火(huǒ)電等發電方式，電動汽車(chē)也将獲得大(dà)力推廣，這些趨勢都有助于推動分(fēn)布式能源的快速布局，并對電力網的負荷能力和運行方式提出了更高的要求。