AI技(jì )术应用(yòng)于智能(néng)電(diàn)网面临的问题与挑战

分(fēn)布时间：2023-12-05 发布人：admin

目前，AI技(jì )术已经在電(diàn)力系统的许多(duō)环节得到初步应用(yòng)，并展现出良好的应用(yòng)效果。然而，AI在智能(néng)電(diàn)网中(zhōng)的应用(yòng)面临如下问题和挑战。

基础设施建设有(yǒu)待完善。AI技(jì )术的应用(yòng)离不开大量数据样本、高级计算能(néng)力和分(fēn)布式通信协议，因此相关大数据、云计算、分(fēn)布式合作(zuò)平台等基础设施资源的建设是进一步利用(yòng)AI技(jì )术的前提。

AI可(kě)解释性的局限需要被突破。AI技(jì )术的解释能(néng)力较弱，重在结果的近似最优，对于普通人来说因為(wèi)解释不够清楚往往难以理(lǐ)解或将其具(jù)體(tǐ)实现。而具(jù)有(yǒu)可(kě)解释性的模型使系统与使用(yòng)者之间的交互变得可(kě)能(néng)并具(jù)有(yǒu)操作(zuò)性，专家的经验也能(néng)更好地介入到数据驱动的建模和决策中(zhōng)，实现决策的溯源、引导和纠正，完善系统的性能(néng)与表现。因此，可(kě)解释性将是未来人工(gōng)智能(néng)发展的标杆，也是制约AI在智能(néng)電(diàn)网应用(yòng)的重要因素。

加强数据管理(lǐ)和对隐私安(ān)全的保护。大量的样本學(xué)习是AI技(jì )术应用(yòng)的根本，这其中(zhōng)难免包括大量的机密信息，即使经过一定的保密处理(lǐ)后仍存在泄露风险。正因此，人工(gōng)智能(néng)对网络安(ān)全而言是一把双刃剑，它既可(kě)以成為(wèi)阻断网络攻击的盾牌，又(yòu)可(kě)能(néng)成為(wèi)黑客手中(zhōng)助纣為(wèi)虐的武器。所以，AI技(jì )术在应用(yòng)到智能(néng)電(diàn)网上时必须展开深入且全面的安(ān)全保障研究，做出相应的风险评估，保障電(diàn)网运行的稳定与安(ān)全。

确保可(kě)靠性。主流AI技(jì )术一般采用(yòng)“黑匣子”方法，其精(jīng)度高，但有(yǒu)时会犯一些人眼一眼便能(néng)看出的低级错误，而在電(diàn)力系统的很(hěn)多(duō)场景中(zhōng)对可(kě)靠性要求是极高的，这也是AI广泛应用(yòng)于智能(néng)電(diàn)网需要解决的问题。

我國(guó)智能(néng)電(diàn)网经过多(duō)年的建设已经取得了一定的发展，并朝着更高的方向迈进。这离不开AI技(jì )术的助力，但也要看到，在成绩背后，AI技(jì )术在智能(néng)電(diàn)网上的应用(yòng)还处于起步阶段，要形成完整成熟的體(tǐ)系化技(jì )术系统还需要很(hěn)長(cháng)的时间。随着我國(guó)電(diàn)网的迅速建设，相关数据的體(tǐ)量也会大幅增加，管理(lǐ)的复杂性也在提高。

与此同时，為(wèi)了实现双碳目标，光伏、风電(diàn)等新(xīn)能(néng)源发電(diàn)技(jì )术必将逐渐取代火電(diàn)等发電(diàn)方式，電(diàn)动汽車(chē)也将获得大力推广，这些趋势都有(yǒu)助于推动分(fēn)布式能(néng)源的快速布局，并对電(diàn)力网的负荷能(néng)力和运行方式提出了更高的要求。