上海交大发布2025新型电力系统人工智能应用与扩展报告

今天，我们很高兴分享由上海交通大学的艾芊教授撰写的《2025年新型电力系统中人工智能应用与扩展报告》。这份报告共计53页，深入探讨了人工智能（AI）在新型电力系统中的有效应用、相关模型的实现以及技术的延伸，展示了AI为电力行业带来的创新机遇。

人工智能技术基础

报告阐述了人工智能技术的基础，强调其新一代技术依托于高性能计算、大数据、机器学习和深度学习等前沿领域的快速发展。其中，机器学习通过自动分析数据中的模式并预测未来趋势，包含了监督式学习、非监督式学习以及半监督式学习等多种方法。诸如支持向量机（SVM）、决策树等算法，均在实际应用中取得显著效果。

深度学习作为机器学习的一个重要分支，其在表达复杂关系方面表现优越。具体而言，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别，而递归神经网络（RNN）则在自然语言处理领域展现了巨大的潜力。强化学习通过智能体与环境的交互，进行动态学习与优化，从而在许多未知环境下取得良好的表现。

在电力系统中的应用

人工智能的应用逐步渗透到电力系统的多个重要领域，尤其在态势感知、故障诊断和智能决策等方面，效果尤为显著。

在态势感知领域，深度学习技术在负荷预测和可再生能源输出预测中展现出了强大的能力。通过多种因素的综合考虑，能够显著提高预测的准确性，帮助管理者做出更科学的决策。在故障诊断方面，深度学习算法能够从复杂的运行数据中提取有效的判据，对于配电网的故障检测、识别和定位都表现出色，尤其是CNN等算法的应用。

在智能决策方面，分布式人工智能在交流主动配电网架构、能量路由器和电动汽车（EV）优化调度等方面得到了广泛应用，成功实现了多能源流调配与优化，极大提高了电力资源的使用效率。

技术延伸

报告还提及了人工智能技术的延伸应用。比如，区块链技术与虚拟电厂的结合，为分布式能源资源（DER）的信息公开透明化及利益合理分配提供了保障，促进了其在电网调度及辅助服务市场的参与。基于主侧链的技术实现了分层互动的可信交易，从而降低了交易成本，提高了效率。

数字孪生作为一种新兴技术综合运用多种信息技术，通过实时监控与故障研判等手段对物理空间进行描述和诊断。在电力系统中，数字孪生在变电站运维、微电网能源管理等多个场景中都有广泛的应用，为电力系统的智能化提供了有力支撑。

发展展望

展望未来，随着人工智能与智能电网数据的不断发展，其在电力系统中的应用将进一步深化，推动电力行业迈向智能化、高效化的新阶段。随着技术的发展，人工智能有望与区块链、数字孪生、元宇宙等新技术进一步融合，为电力系统的智能化建设注入新的动力。未来，我们预计人工智能将在提升电力系统的稳定性和提高资源配置效率方面发挥更大的作用。

这份由上海交通大学发布的报告不仅为电力行业的从业者和研究者提供了重要的理论支撑，也为未来电力系统的智能化发展指明了方向。通过对人工智能及其应用的深入研究，我们能够更好地把握电力行业的转型机遇，推动绿色、可持续能源的发展。

希望本次分享能够帮助您更好地理解人工智能在新型电力系统中的应用和潜力。如果您希望获取报告的详细内容或具体数据，欢迎与我们联系，我们将持续关注这一领域的最新进展。