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AI技術應用于智能電網(wǎng)面臨的問題與挑戰(zhàn)

分布時間：2023-12-05 發(fā)布人：admin

目前，AI技術已經(jīng)在電力系統(tǒng)的許多環(huán)節(jié)得到初步應用，并展現(xiàn)出良好的應用效果。然而，AI在智能電網(wǎng)中的應用面臨如下問題和挑戰(zhàn)。

基礎設施建設有待完善。AI技術的應用離不開大量數(shù)據(jù)樣本、高級計算能力和分布式通信協(xié)議，因此相關大數(shù)據(jù)、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(yōu)，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(xiàn)。而具有可解釋性的模型使系統(tǒng)與使用者之間的交互變得可能并具有操作性，專家的經(jīng)驗也能更好地介入到數(shù)據(jù)驅動的建模和決策中，實現(xiàn)決策的溯源、引導和糾正，完善系統(tǒng)的性能與表現(xiàn)。因此，可解釋性將是未來人工智能發(fā)展的標桿，也是制約AI在智能電網(wǎng)應用的重要因素。

加強數(shù)據(jù)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(jīng)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(wǎng)絡安全而言是一把雙刃劍，它既可以成為阻斷網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)運行的穩(wěn)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(tǒng)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(wǎng)需要解決的問題。

我國智能電網(wǎng)經(jīng)過多年的建設已經(jīng)取得了一定的發(fā)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(wǎng)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(tǒng)還需要很長的時間。隨著我國電網(wǎng)的迅速建設，相關數(shù)據(jù)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(xiàn)雙碳目標，光伏、風電等新能源發(fā)電技術必將逐漸取代火電等發(fā)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(wǎng)的負荷能力和運行方式提出了更高的要求。