电力大数据挖掘与人工智能应用

Electric Power Big Data Mining and Artificial Intelligence Applications

1. 引言

电力系统作为现代社会不可或缺的关键基础设施，其稳定运行对于国民经济和人民生活具有重大意义[4,14]。然而，随着电力系统规模日益扩大、运行复杂性不断提升以及新能源的大规模接入，传统电力系统正面临诸多挑战，例如系统复杂性增加、新能源并网带来的不确定性以及传统方法在应对这些问题时存在的不足[12,31,38]。具体而言，传统电网在管理复杂性、稳定性和效率等方面面临多重考验[11]；传统方法依赖人工巡检和经验判断，既效率低下又易受人为因素影响，导致分析结果准确性不高[37]；电网异常检测方法主要依赖固定规则或基于物理传感器的数据监控，难以及时适应电网复杂多变的运行环境，其检测手段通常仅限于局部故障处理，因而对复杂的多点故障或连锁反应故障的检测准确性和响应速度受限[7]。此外，传统数据分析方法存在计算瓶颈和精度不足问题，依赖专家经验及传统模型构建的故障诊断方法难以应对电力设备运行环境的多变性[2]。面对海量数据、复杂的负荷特征以及众多外部变量，传统负荷预测方法效果欠佳[26]，因此对负荷预测模型的准确性与适应性提出了更高要求[27]。
为应对上述挑战，大数据和人工智能技术被视为关键驱动力，在推动电力系统向智能化、高效化转型中扮演着重要角色[11,14,18,22]。智能电网通过引入数据通信、传感与控制技术，实现了对电力流动的实时监控、管理与优化[11]。人工智能技术为提升能源网络效率提供了广阔的应用前景，特别是在设备监控、智能电网调度以及故障预测与诊断等多个领域[18,32]。深度学习模型能够高效处理海量且复杂的电网数据，为智能电网提供强大的分析和决策支持[11]。在电力设备状态分析领域，数据驱动的人工智能技术展现出广泛的应用前景，尤其体现在状态监测、故障诊断和预测性维护方面[37]。此外，人工智能大模型无需从头训练，仅凭少量样本便可实现优异表现，为故障预测、诊断和寿命预测提供了新技术支撑[1]。
本综述旨在探讨大数据和人工智能技术在电力系统中的应用，重点关注如何利用这些技术解决电力系统所面临的挑战，从而提升系统的效率、可靠性和安全性。文章将对大数据和人工智能技术在电力系统各个环节中的应用进行详细分析与讨论，涵盖电力负荷预测、智能调度、故障检测与诊断、设备状态监测以及需求侧管理等方面。同时，本研究还将分析现有工作的局限性，并展望未来的发展方向，为电力系统智能化转型提供参考。