AI智能在电力行业中的应用

电力系统正经历着革命性的变化，可再生能源越来越高的普及率、数据通信量大的复杂网络以及具有双向能量流动特征的众多电力设备，正在越来越多的被使用。为了推动电力生产和消费革命，建设清洁、低碳、安全、高效的能源系统，开发智能电力能源系统显得越来越迫切。目前，人工智能作为一门新兴的科学技术，为推动电力能源系统的智能化革命提供了有力的支撑。人工智能技术具有深度学习、人机合作、开放式群体智能、自主控制等显著特点，在感知智能、计算智能、认知智能等方面显示出强大的处理能力，特别是人工智能与云计算、大数据、物联网、移动互联的结合，使电力系统具有智能交互、安全可控的特点。因此，电网的安全性、可靠性和灵活性可以大大提高。人工智能在电力行业中的应用光伏超短期功率预测。

借助卷积神经网络等深度学习技术，对云观测图像中的云层，特别是多云系叠加条件的云系进行识别和辨识；采用数据驱动与知识引导相结合的方法，对云层旋转、形变等场景下云层的非线性演化进行预测；结合电站的云层遮挡智能感知技术，实现对云层遮挡条件下光伏功率快速波劢的预测。图像识别技术在电力线路及设备智能巡检中的应用。

对直升机、无人机、线路固定监控、变电站内巡检机器人、站内固定摄像头等采集的图像（视频）进行预处理和特征提取，采用深度学习和传统图像处理技术结合的技术实现巡检图像智能理解，实现线路和变电站设备识别、缺陷检测等，提升本质安全。输变电设备故障智能诊断和状态评估。

针对变压器等设备健康状态评价中的数据缺失、故障样本秲缺等问题，综合应用非均衡数据学习、代价敏感学习与集成学习等算法，给出变压器设备的自动化、差异化、客观量化状态评价结果。知识图谱在电力智能运维中的应用

知识图谱与专家规则库相结合，构建智能运检知识管理与认知推理系统，实现一线运检工作人员各类运维问题的快速解答，实现工单到工作票的智能生成以及工作票与修试记录的消缺比对。人工智能、大数据在配电网健康评估中的应用。

通过将电力领域知识经验引入机器学习形成知识与数据融合的引导学习方法，并实现基于设备健康指数、网络拓扑结构、运行现状与历史数据、外部因素（如天气）等数据的配电网健康指数准确评估。知识图谱在客服智能系统中的应用。

通过自然语言处理、语音\图像识别、文本语义分析等一系列技术，建立电力客服语料基础库和电力营销领域主题词典，构建电力客服领域知识图谱并开发电力客服智能问答系统，精准响应客户需求、提高服务效率，全面提升电力营销客户服务水平。深度强化学习在电网紧急控制中的应用。   

利用随机矩阵理论得到动作策略评价值函数，构建强化学习模型，在仿真环境中通过大量模拟建立能够应对各种突发情况的泛化决策模型，根据不同运行方式和电网运行状态迅速给出实时控制方案，提升紧急控制策略与真实工况的匹配程度。