人工智能技术在电力系统自动化调度中的应用研究

摘要

针对传统电力系统调度在负荷预测、发电计划优化、故障诊断和恢复、安全稳定性分析过程中存在的非线性拟合弱、多目标优化低效、故障处置滞后等问题，本文主要围绕人工智能(AI)技术在电力系统自动调度领域的应用展开研究。对深度学习、智能优化算法、模式识别和知识推理三大技术原理进行整理，参考国内外的电网工程实例，探究人工智能技术在调度各模块时所采取的方法与实现路径。实验数据表明：本方法使用长短期记忆(LSTM)网络、遗传算法、卷积神经网络(CNN)等人工智能技术，可大幅提升负荷预测的准确性、改善多目标发电计划、加快故障处理速度、增强调度操作的安全性，整体性能显著优于传统调度方式。本方法旨在推动电力调度向智能驱动转型，为新型电力系统的安全高效运行提供关键支撑。

关键词

人工智能 / 电力系统 / 自动化调度 / 负荷预测 / 故障诊断