AI技术应用于智能电网面临的问题与挑战

分布时间：2023-12-05 发布人：admin

目前，AI技术已经在电力系统的许多环节得到初步应用，并展现出良好的应用效果。然而，AI在智能电网中的应用面临如下问题和挑战。

基础设施建设有待完善。AI技术的应用离不开大量数据样本、高级计算能力和分布式通信协议，因此相关大数据、云计算、分布式合作平台等基础设施资源的建设是进一步利用AI技术的前提。

AI可解释性的局限需要被突破。AI技术的解释能力较弱，重在结果的近似最优，对于普通人来说因为解释不够清楚往往难以理解或将其具体实现。而具有可解释性的模型使系统与使用者之间的交互变得可能并具有操作性，专家的经验也能更好地介入到数据驱动的建模和决策中，实现决策的溯源、引导和纠正，完善系统的性能与表现。因此，可解释性将是未来人工智能发展的标杆，也是制约AI在智能电网应用的重要因素。

加强数据管理和对隐私安全的保护。大量的样本学习是AI技术应用的根本，这其中难免包括大量的机密信息，即使经过一定的保密处理后仍存在泄露风险。正因此，人工智能对网络安全而言是一把双刃剑，它既可以成为阻断网络攻击的盾牌，又可能成为黑客手中助纣为虐的武器。所以，AI技术在应用到智能电网上时必须展开深入且全面的安全保障研究，做出相应的风险评估，保障电网运行的稳定与安全。

确保可靠性。主流AI技术一般采用“黑匣子”方法，其精度高，但有时会犯一些人眼一眼便能看出的低级错误，而在电力系统的很多场景中对可靠性要求是极高的，这也是AI广泛应用于智能电网需要解决的问题。

我国智能电网经过多年的建设已经取得了一定的发展，并朝着更高的方向迈进。这离不开AI技术的助力，但也要看到，在成绩背后，AI技术在智能电网上的应用还处于起步阶段，要形成完整成熟的体系化技术系统还需要很长的时间。随着我国电网的迅速建设，相关数据的体量也会大幅增加，管理的复杂性也在提高。

与此同时，为了实现双碳目标，光伏、风电等新能源发电技术必将逐渐取代火电等发电方式，电动汽车也将获得大力推广，这些趋势都有助于推动分布式能源的快速布局，并对电力网的负荷能力和运行方式提出了更高的要求。