人工智能算法在电能质量领域的应用

系统地解决电能质量问题、实现对用户的优质供电,是电力系统高质量发展过程中的重要问题之一。针对电能质量问题的研究,涉及检测、识别、分析和治理控制等多个方面,人工智能算法作为当前最具应用潜力的技术之一,在数据分析处理、信息挖掘等方面具有较强分析能力,在解决电能质量相关问题上得到了大量的应用。对电能质量相关研究内容和人工智能方法进行了简要介绍,着重对近十年来人工智能算法在电能质量领域中的相关应用进行了综述和分析,为专家学者深入研究应用人工智能算法解决电能质量问题提供了参考。     

模糊控制理论及其在有源电力滤波器中应用的研究综述

电能质量和人工智能技术都是目前国际电工领域研究的热点,如何将人工智能技术应用于电能质量问题的解决更是电能质量研究中的重点问题。由于电力系统的非线性和不确定性,使得智能控制理论中鲁棒性强的模糊控制理论得以广泛应用,对目前模糊控制理论在有源电力滤波器中的应用做了总结研究,分析了各个控制器的利弊和实用性,指出了目前此方面研究的进步与不足,希望能给广大研究学者提供一个有用的参考。     

人工智能和数学变换用于电能质量的研究综述

由于故障、动态运行和非线性负荷的加入,使动态电能质量问题越来越复杂,因此电能质量的问题重新受到关注.特别是随着小波理论自身的发展和世界范围内小波分析算法研究热潮的兴起,以及各种人工智能技术在电力系统的成功应用,对动态电能质量扰动的起因和来源有了很好的理解,对动态电能质量的识别、检测、分类和统计有了很好的解决办法.为了在现有研究成果的基础上,进一步对动态电能质量进行研究,明确尚需进行的工作,在大量查阅各种国际会议、学术刊物上发表的电能质量论文后,综述了近年来人工智能和傅立叶变换、短窗傅立叶变换和小波变换在电力系统电能质量评估应用中的主要成果与方法,并提出若干需要解决的问题.     

人工智能和数学变换用于电能质量的研究综述

由于故障、动态运行和非线性负荷的加入,使动态电能质量问题越来越复杂,因此电能质量的问题重新受到关注。特别是随着小波理论自身的发展和世界范围内小波分析算法研究热潮的兴起,以及各种人工智能技术在电力系统的成功应用,对动态电能质量扰动的起因和来源有了很好的理解,对动态电能质量的识别、检测、分类和统计有了很好的解决办法。为了在现有研究成果的基础上,进一步对动态电能质量进行研究,明确尚需进行的工作,在大量查阅各种国际会议、学术刊物上发表的电能质量论文后,综述了近年来人工智能和傅立叶变换、短窗傅立叶变换和小波变换在电     

人工智能在电能质量中的应用

正随着电力系统由高速发展转向高质量发展,清洁低碳的目标使得电力系统的电力电子化特征愈发明显,基于微处理器的数字型和电力电子型负荷所占比重逐渐增加,这都对系统的电能质量水平提出了更高的要求,因此,系统解决电能质量问题已成为电力系统"高质量"发展的重要内容之一。人工智能是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学。近十年来,以机器学习为代表的人工智能算法得到了快速的发展,并展现出了巨大的应用潜力,已上升为我国的国家战略技术。人工智能技术的不断发展和完善,为解决电能质量问题、实现高品质的供电提供     

S变换在电能质量扰动分析中的应用综述

结合国内外采用S变换应用于电能质量扰动分析的现状,对基于S变换的电能质量扰动检测、识别以及其他方面的应用进行了分类和总结。分析了S变换结合各种人工智能与数学工具在进行电能质量扰动分析时的优势和不足,介绍了近年来利用广义S变换、改进S变换和双曲S变换等其他形式S变换在电能质量扰动分析中的应用情况。最后对S变换应用于电能质量扰动分析的发展趋势以及值得进一步研究的问题进行了展望。     

S变换在电能质量扰动分析中的应用综述

结合国内外采用S变换应用于电能质量扰动分析的现状,对基于S变换的电能质量扰动检测、识别以及其他方面的应用进行了分类和总结.分析了S变换结合各种人工智能与数学工具在进行电能质量扰动分析时的优势和不足,介绍了近年来利用广义S变换、改进S变换和双曲S变换等其他形式S变换在电能质量扰动分析中的应用情况.最后对S变换应用于电能质量扰动分析的发展趋势以及值得进一步研究的问题进行了展望.     

数据驱动电能质量分析现状及其支撑技术与展望

随着多能源互补协调、电力市场建设、数据资源获取的便捷与廉价,大能源系统给传统电能质量领域带来了挑战。针对该问题,围绕利用电能质量数据辅助电能质量以外领域进行决策支持的研究现状进行了概述;针对多样化数据处理、海量电能质量扰动数据评估、计及电能质量的电力交易等要求,指出数据融合技术、大规模分布式计算技术、信息物理融合系统、区块链技术等支撑技术,并从中央处理器-图像处理器联合计算平台、融合“信息-物理-社会”系统多源数据电动汽车充电负荷建模、人工智能技术以及基于客户画像的电能质量监测信息平台4个方面对数据驱动电能质量分析进行了展望。     

状态估计在电能质量中的应用

电能质量问题随着电力电子设备的大量应用而显得十分突出,而正在发展的电能质量状态估计技术为电能质量分析提供了新的契机.但由于测量冗余度、数据同步性和网络复杂性使得电能质量状态估计不同于传统的状态估计,在估计技术的理论、算法以及一些相关的研究都有很多变化.为此,简要介绍了电能质量状态估计技术的技术特点和估计流程,并通过谐波状态估计和电压暂降状态估计两个较为成熟的研究方向进一步阐述状态估计在电能质量中的应用,最后指出了电能质量状态估计今后的研究方向及工作重点.     

分布式新能源接入电网的电能质量问题

分布式电源的接入给电网的系统规划、电能质量、继电保护等方面带来诸多问题。从电能质量的角度,分析了风电、太阳能光伏发电和微型燃气轮机三种常见的分布式电源并网产生的电能质量问题及目前常用的改善方法,阐述了微电网技术在多种分布式电源混合接入电网中的作用。探讨了在智能电网框架下,分布式电源微电网的电能质量的研究方向。     

新一代人工智能在智能电网中的应用研究综述

智能电网是人工智能 （artificial intelligence, AI） 的重要应用领域之一, 以高级机器学习理论、大数据、云计算为主要代表的新一代人工智能 （new generation artificial intelligence, NGAI） 技术的进步和突破, 将会促进智能电网的发展。首先概述AI的主要方法, 并对NGAI的内涵、特点与技术体系进行论述。之后, 对NGAI在能源供应、电力系统安全与控制、运维与故障诊断、电力需求和电力市场等领域中的最新应用研究情况进行比较系统的综述。最后, 总结NGAI在智能电网中应用的关键问题, 提出人工智能在智能电网中的应用可分为三阶段实施的建议。     

人工智能在变压器故障诊断中的应用

人工智能（AI）在变压器故障诊断领域的开发和应用,以专家系统和人工神经网络的研究最引入注目。已开发的软件TFDES由变压器故障诊断知识库、数据库、推理机、解释机制和人机接口组成,知识库建成模块化结构。人工神经网络TFDANN为模块化结构,采用反向传播的BP网络,引入了模糊逻辑理论。系统对运行中变压器的内部潜伏性故障,可作出早期诊断,对现场运行人员可提供“咨询”意见。     

人工智能技术在电力系统无功电压控制中的应用

作为电力系统自动化的一个重要组成部分，电力系统无功电压控制具有电力系统控制所固有的复杂性、非线性、不精确性及实时性强等特性，其中有些方面难以用传统的数字模型和常规的控制方法来描述和实现。人工智能技术由于具有传统方法所不具备的智能特性，因而在无功电压控制中得到了广泛的关注。并取得了大量的研究成果。本文综述了近年来专家系统（ES）、人工神经网络（ANN）、模糊理论（FT）、遗传算法（GA）以及多Agent系统（MAS等人工智能技术在电力系统无功电压控制中应用的主要成果和方法，分析比较了它们各自的应用特点，并提出了一些需要解决的问题和值得进一步研究的方向。     

面向事件的智能化电网调度运行日志管理系统

从系统设计、人工智能技术应用、系统主要功能等方面阐述了一个已经投入运行的调度日志管理系统.该系统以事件为主线管理调度运行日志内容,实现了设备状态自动关联、当前工作查询和设备可靠性统计功能.实际运行情况表明,该系统可以提高日志数据的利用率和调度员的工作效率.     

Fuzzy logic and neural networks in power electronics and drives

Artificial intelligence (AI) techniques are finding increased applications in science and engineering. The application of AI techniques to household appliances, power systems, industrial and transport systems, medical equipment, etc., is increasing daily. AI techniques have made inroads to power electronics and drives to give more user-friendly, efficient, and improved dynamic performance, and robust and intelligent products. AI is basically embedding human intelligence into a machine so that it can think like a human being. AI is superior to human intelligence in some aspects. The computer with embedded AI techniques can process problems extremely fast compared to human beings; it can work continuously without tiring, and its problem-solving capability is not-affected by emotions and other human shortcomings. Advanced control based on artificial intelligence techniques is called intelligent control. Unlike classical control, intelligent control strategy may not need the mathematical model of the plant. Intelligent control can be visualized as a type of adaptive control. In this article, the application of fuzzy logic and neural network techniques to power electronics and electrical drives has been briefly described     

电网调度员培训智能仿真系统的研究探讨

分析了已有的电力系统仿真存在的问题，将系统仿真的新技术之一——人工智能技术，引入电网调度员培训仿真系统(DTS)，给出了智能DTS的体系结构，并研究了智能教员控制子系统的实现技术和方法，最后探讨了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和数据挖掘等人工智能技术在DTS中的应用点和智能DTS下一步的研究目标。     

人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述

推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳安全高效的能源体系,需要发展更加智能的新一代电力系统及综合能源系统。人工智能(AI)是当前最具颠覆性的科学技术之一,在计算智能、感知智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系统和综合能源系统中的应用,将改变能源传统利用模式,促进系统进一步智能化。文中主要从人工智能概述、电力系统及综合能源系统对人工智能的需求,以及人工智能在能源领域中的应用几个层面进行综述和分析,最后对人工智能在电力系统及综合能源系统中应用所面临的挑战进行了分析和展望。     

机器学习在能源与电力系统领域的应用和展望

新一代人工智能(AI)近年来成为国内外研究的热点,其中的典型代表机器学习(ML)作为一个算法范畴,通过分析和学习大量已有或生成数据形成预测和判断以做出最佳决策。中国的新一代AI正处于快速发展的关键期,目前已在能源与电力系统中得到初步应用。基于此,文中以新一代AI中的ML为代表,重点综述了强化学习、深度学习、迁移学习、平行学习、混合学习、对抗学习和集成学习等7种代表性ML在能源与电力系统调度优化和控制决策等方面的应用。最后,对未来ML的发展进行了思考与展望。     

新一代人工智能技术在电力系统调度运行中的应用评述

以深度学习、强化学习为代表的新一代人工智能技术及其应用是当前电力系统领域的研究热点。人工智能技术具有不依赖物理机理,计算速度快,辨别效率高等优点。但人工智能固有的可解释性差、稳定性弱等缺点也制约了其在电力系统一些场景的应用。文中梳理了新一代人工智能技术在电力系统负荷和新能源预测、故障诊断、在线稳定性评估、频率及电压优化控制和电网运行方式制定等调度运行场景中的应用,并进行了分析和评述。总结了现有研究中存在的问题,指出人工智能技术的应用应当以问题为导向,以场景为基础,以应用为目的。最后,对未来人工智能技术在电力系统调度运行中的应用作出了展望。