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AI技術應用于智能電網面臨的問題與挑戰

分布時間：2023-12-05 發布人：admin

目前，AI技術已經在電力系統的許多環節得到初步應用，并展現出良好的應用效果。然而，AI在智能電網中的應用面臨如下問題和挑戰。

基礎設施建設有待完善。AI技術的應用離不開大量數據樣本、高級計算能力和分布式通信協議，因此相關大數據、云計算、分布式合作平臺等基礎設施資源的建設是進一步利用AI技術的前提。

AI可解釋性的局限需要被突破。AI技術的解釋能力較弱，重在結果的近似最優，對于普通人來說因為解釋不夠清楚往往難以理解或將其具體實現。而具有可解釋性的模型使系統與使用者之間的交互變得可能并具有操作性，專家的經驗也能更好地介入到數據驅動的建模和決策中，實現決策的溯源、引導和糾正，完善系統的性能與表現。因此，可解釋性將是未來人工智能發展的標桿，也是制約AI在智能電網應用的重要因素。

加強數據管理和對隱私安全的保護。大量的樣本學習是AI技術應用的根本，這其中難免包括大量的機密信息，即使經過一定的保密處理后仍存在泄露風險。正因此，人工智能對網絡安全而言是一把雙刃劍，它既可以成為阻斷網絡攻擊的盾牌，又可能成為黑客手中助紂為虐的武器。所以，AI技術在應用到智能電網上時必須展開深入且全面的安全保障研究，做出相應的風險評估，保障電網運行的穩定與安全。

確保可靠性。主流AI技術一般采用“黑匣子”方法，其精度高，但有時會犯一些人眼一眼便能看出的低級錯誤，而在電力系統的很多場景中對可靠性要求是極高的，這也是AI廣泛應用于智能電網需要解決的問題。

我國智能電網經過多年的建設已經取得了一定的發展，并朝著更高的方向邁進。這離不開AI技術的助力，但也要看到，在成績背后，AI技術在智能電網上的應用還處于起步階段，要形成完整成熟的體系化技術系統還需要很長的時間。隨著我國電網的迅速建設，相關數據的體量也會大幅增加，管理的復雜性也在提高。

與此同時，為了實現雙碳目標，光伏、風電等新能源發電技術必將逐漸取代火電等發電方式，電動汽車也將獲得大力推廣，這些趨勢都有助于推動分布式能源的快速布局，并對電力網的負荷能力和運行方式提出了更高的要求。