随着全球采用可再生能源的力度不断加大,可再生能源电力系统运营日趋复杂。传统的数值计算方法难以适应电力系统运营中的不确定性和复杂性。这篇论文全面研究了人工智能技术在可再生能源电力系统预测、调度、控制和电力市场中的应用前景以及对应的解决方案
文章地址： Nature Review Electrical Engineering
来源公众号：新能源电网与AIGC洞察
主要观点
- 基于人工智能的方法可以帮助克服可再生能源发电中的不确定性，稳定可再生能源电力系统的供电
- 深度学习技术能够提供准确的可再生能源发电预测，平衡供求电力。-强化学习方法可以有效处理与优化可再生能源电力系统调度相关的计算复杂性，以确保成本最小化和满足运行约束
- 可再生能源电力系统比传统系统更容易受到不稳定因素的影响，可能导致电压和频率波动。基于人工智能的技术可以提供实时控制信号，促进发电与需求的平衡
- 强化学习方法还可以用于分析市场行为，并优化决策，支持将可再生能源有效整合到电力市场中
- 未来基于人工智能的方法需要解决可再生能源供应实体数量增加、能源储存系统多样化和市场复杂性增加等挑战，这将进一步增加可再生能源电力系统的复杂性
预测
可再生能源发电受天气等不可控因素影响,难以准确预测。文章介绍了卷积神经网络、循环神经网络，以及其他基于Attention的深度学习方法,可以利用历史天气和发电量数据,准确预测风电和光伏发电量,帮助平衡供需
调度
调度是安排发电机组和储能设备发电,最小成本满足负荷。深度学习方法可以直接映射不同输入得到调度结果,高效解决问题。强化学习方法还可以在不完全信息下自适应解决调度问题
控制
控制是稳定电网频率和电压。神经网络可以建立响应模型,深度强化学习可以直接从环境中学习控制策略。这些方法响应更快,可适应不断变化的电网运营条件
电力市场
深度学习可以模拟不同经济主体的出价行为,分析电网不确定性对市场的影响。深度强化学习可以同时解决多个主体的出价决策问题,实现市场运行的优化
总结
总之,人工智能方法能够有效降低电力系统操作中的不确定性,实现可再生能源更好的电网集成。它们在预测、调度、控制和电力市场中的应用前景广阔,将极大促进可再生能源的发展
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