摘要：在环境污染日趋严重，化石能源逐渐枯竭的背景下，能源系统的发展趋向于清洁化、智能化，我国已将智慧能源的发展提升为国家战略。电力系统作为能源系统的核心环节，应用广泛，具有较强的调节能力且控制复杂，其智能化程度将决定能源系统的智能化水平。伴随着分布式电源、电动汽车、分布式储能元件等具有能源生产、存储、消费多种特性的新型能源终端高比例接入电网，现代电力系统呈现出复杂非线性、强不确定性、强耦合性等特点，传统建模、优化、控制技术存在诸多局限性，人工智能技术将是解决复杂系统控制与决策问题的有效措施。鉴于此，首先梳理人工智能在电力系统应用的发展脉络;然后根据人工智能在电力系统的应用热点领域，阐述人工智能技术在电力系统调度、规划以及电力市场等方面的应用，并对各重点研究内容的未来方向进行展望。
关键词：人工智能;电力系统;智慧能源;能源互联网;可再生能源;优化控制
0引言
随着社会的发展和技术的进步，能源结构从单一传统能源向多源清洁能源转变，而未来分布式电源大规模接入的不确定性、不同类型的能源终端相互耦合以及多种能源的时空不同步特征使电网的结构趋向复杂和灵活。同时伴随我国市场经济的深入及智能电网的兴起，电力市场交易方式的变革是其发展的必然产物。在此情况下，电力系统呈现出复杂非线性、不确定性、时空差异性等特点，使传统分析方法在电力系统调度、规划、交易方式等方面将面临诸多挑战[1]。以先进的传感器技术和计算机技术作为支撑的人工智能技术可能会改变传统的分析方法，形成一种更为灵活和自主的新模式，有助于促进现代电力系统的安全、经济和可靠性的发展。人工智能将是解决这一类控制与决策问题的有效措施之一。
1人工智能技术概述
人工智能技术的基础包括知识表示、推理、搜索、规划[2]，其是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学和语言学等多学科相互交叉融合进而发展起来的一门综合性前沿学科。
1.1 人工智能技术应用框架
依据不同的人工智能技术应用环节和能源环节，将人工智能技术在电力系统中的应用分别与两类环节的映射图归纳。根据人工智能技术应用环节的不同，将其分为感知、决策、执行3个环节。感知环节主要是信息的獲取过程，体现为信息获取、辨识、预处理、分类、预测等功能的实现。决策环节主要是根据数据、模型等信息进行综合分析，体现为优化、博弈、推理、知识获取等过程。执行过程是实现系统的自主闭环控制、保护、自愈等功能，体现为控制、调度、保护、恢复等过程。以此为基础衍生出了人工智能技术的3个应用环节与电力系统应用领域的映射关系。
为了实现智慧能源的核心环节，即能源的生产、传输、存储、消费4个环节的互联互通，人工智能技术与能源网络各环节技术融合的问题亦为研究热点。因此，从能源的生产、传输、存储、消费的角度总结了各类人工智能技术的应用，包括专家系统、深度学习、对抗学习、强化学习、图像处理、多智能体技术在内的各类人工智能方法被应用于能源系统。随着分布式能源的高比例渗透，分布式储能形式的介入，利用人工智能技术实现新能源功率预测、线路运行状态评估、需求响应等问题有利于提高新能源的消纳水平及实现源、网、荷、储各环节的协同控制。能源网络的结构复杂度促使网络的安全稳定问题更为突出，利用人工智能技术所进行的复杂系统建模分析、设备及线路风险评估、故障诊断将提升系统的整体安全性能。而针对能源系统模型的不确定性和随机性，结合人工智能技术实现离线分析、在线匹配的控制策略将有效解决传统方法所存在的准确性、时效性方面的不足。同时，结合人工智能技术所进行的微网、电动汽车等系统的综合规划可满足能源网络的智能化需求。
2 人工智能技术在电力系统中的应用
随着能源结构变革，新能源产业得到快速发展，分布式能源的高比例渗透以及电动汽车大规模接入使电网结构更为复杂和灵活，存在不确定性大、非线性强、耦合关系复杂等特点。电网呈现智能化发展趋势，其对电力系统应用技术的要求趋向于高效、简单、可靠。而传统技术存在可靠性不高、缺少长久验证、机理不清等问题。因此，人工智能技术凭借其优势和特点，已成为解决复杂电力系统问题的有力措施，是提升新一代电力系统安全、可靠、经济性的有效工具。在研究进程中，人工智能技术首先在电力系统调度、规划、交易等领域得到广泛的应用。
2.1人工智能技术与电力系统调度
针对规模庞大、结构复杂的现代电力系统，调度的主要目的是保障系统的安全运行，保证用户的供电可靠性，同时提高系统的经济性[3]。其根本问题是解决复杂网络的有约束优化问题，在数学模型上根据调度目标设定目标函数及满足网络物理运行的约束条件，并运用优化方法制定最优运行方案。基于人工智能技术的调度方法，对应于电力系统的调度功能，电力系统调度问题可分为机组组合优化、机组调度优化等。
2.2人工智能技术与电力系统规划
电力系统规划的主要目在于，在对未来电力波动、负荷曲线和电力分布情况实施预测的前提下，研究未来一段时间内电源和输电线路的投产情况。结合各人工智能技术特点[4]，在电力系统规划中的应用主要体现在电源规划、电网规划、源网协调规划等方面。
2.3人工智能技术与电力市场
电力市场是应用计算机、现代化测量和通信设备，以电价交易为基础，电力生产者和消费者采用协商、竞价等方式对电力资源进行优化配置，实现供需平衡的机制。随着电力交易变革，所带来的电力系统优化决策问题更为复杂，人工智能技术在解决此类问题中发挥了重要作用。人工智能技术在电力市场中的应用主要体现在发电侧、配电侧、用户侧的电力交易决策等方面.
基于人工智能技术的电力市场研究已经得到了高度的关注，为该方向的发展奠定了一定基础，未来研究工作可以从以下几方面进一步深化：1） 电力交易机制将依据市场形势发生变化。目前用户与供电公司的电力交易多为点对面的形式，点对点的交易方式也将是未来的发展趋势，同时智能用户的参与也使得交易更加复杂多变。在此情况下，对市场激励下产生的电价进行预测，提高对用户供电的灵活性和可靠性服务，开发先进的市场清算软件等问题应进一步探究。因此，考虑如何应用人工智能技术解决综合考虑上述要素及其作用的较为完备的电力交易模型和方法体系是未来需深入研究的方向.2） 配电侧分布式电源的大规模接入使电力交易主体数量增多，随机性更强，由此造成对电力交易的管理难度加大。同时，伴随电力体制的改革将是未来更多大用户直购电现象的出现，电力的生产和消费也趋向于分布式结构。分布式人工智能技术的应用究更为深入，尤其以区块链技术为主导，其作为新兴的分布式数据库技术，与传统技术相比具有成本低、安全性高的特点，可实现电力交易的去中心化管理，在未来的电力系统中也会有较大的应用空间。
3 总结
在智慧能源的大力倡导下，未来能源系统发展的关键点是产能、储能、用能一体化发展，更多能源生产、转化、传输、储存、消费环节将通过信息技术进行深入融合，推动能源系统高效运行。当前，人工智能技术对于解决现代电力系统所含有的非线性、不确定性强、耦合性强、多變量等特点的问题具有较好的适应性和灵活性，对于提高电力系统的运行效率，提高其安全可靠性以及智能化水平将起到重要作用。在此基础上，人工智能技术也将更多地渗透入能源系统，以真正实现智慧能源的智能化.智能电网和能源互联网作为新一代能源变革的重要载体，在智慧能源的发展中占据着核心和引领地位。能源互联网的主要功能将是以智能电网、人工智能技术、云计算、物联网、大数据和移动互联网为支撑，基于信息、物理、社会三者深度融合结构，实现能源的优化决策和广域协调，框架如图4所示。为此，人工智能技术与能源互联网技术的融合，将赋予传统能源网络智能化的功能。
本文总结了人工智能技术在电力系统中的典型应用，并对未来可能的研究方向进行了展望，旨在推动人工智能技术在电力系统理论研究和实际应用中的发展。
参考文献
[1] 蔡自兴.人工智能及其应用[M]。北京： 清华大学出版社， 2004： 8-20.
[2] 周志华.机器学习[M]。北京： 清华大学出版社， 2016：12-35.
[3] 孙秋野， 滕菲， 张化光。能源互联网及其关键控制问题[J]。自动化学报， 2017， 43（2）： 176-194.
[4] Takeuchi A， Hayashi T， Nozaki Y， et al。Optimalscheduling using metaheuristics for energy networks[J].IEEE Trans on Smart Grid， 2012， 3（2）： 968-974.
作者简介：张轲（199.12-），男，汉族，河南沈丘，硕士，（助理工程师），主要研究方向：智能电网、新能源发电。