基于人工智能的智慧微電網(wǎng)能效管理研究

摘要：在現(xiàn)代能源管理領(lǐng)域中，智慧微電網(wǎng)作為提高能源利用效率和可持續(xù)性的關(guān)鍵技術(shù)，正日益受到關(guān)注。智慧微電網(wǎng)是一種集成可再生能源、能量存儲和高效能源管理系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)，它能夠在本地優(yōu)化能源的生產(chǎn)、分配和消耗。近年來，人工智能技術(shù)的發(fā)展為微電網(wǎng)的能效管理提供了新的動(dòng)力和可能性。本文詳細(xì)探討了基于人工智能的智慧微電網(wǎng)能效管理的各個(gè)方面，包括優(yōu)化能源分配策略、實(shí)時(shí)能耗監(jiān)控與調(diào)整、需求響應(yīng)管理以及故障預(yù)測與自愈機(jī)制，并通過一系列技術(shù)應(yīng)用測試來驗(yàn)證所提出方法的有效性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：人工智能；智慧微電網(wǎng)；電網(wǎng)能效管理

引言

智慧微電網(wǎng)作為電力系統(tǒng)的一種先進(jìn)形態(tài)，整合了可再生能源發(fā)電、高效能量存儲、智能負(fù)載管理和先進(jìn)的數(shù)據(jù)通信技術(shù)，以提高能源利用效率和系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境友好性及可靠性。在傳統(tǒng)電網(wǎng)向分布式、智能化電網(wǎng)的轉(zhuǎn)變過程中，智慧微電網(wǎng)扮演著極其關(guān)鍵的角色。這種系統(tǒng)不僅能在本地優(yōu)化能源的生產(chǎn)和消耗，還能實(shí)現(xiàn)與主電網(wǎng)的協(xié)調(diào)操作，進(jìn)而增強(qiáng)電網(wǎng)的靈活性和韌性。隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和新能源技術(shù)的快速發(fā)展，智慧微電網(wǎng)的研究和應(yīng)用成為能源科技領(lǐng)域中的熱點(diǎn)。然而，隨之而來的能效管理問題也日益凸顯，尤其是在如何通過高級算法來實(shí)現(xiàn)能源的最優(yōu)配置和消耗，保證系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境可持續(xù)性方面。

1. 人工智能在能效管理中的應(yīng)用

在智慧微電網(wǎng)的能效管理領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為提升系統(tǒng)性能與優(yōu)化能源消耗的重要工具，人工智能在電網(wǎng)能效管理中的技術(shù)核心如圖1所示。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，智慧微電網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)的負(fù)載預(yù)測、能源分配和自動(dòng)化故障診斷。這些技術(shù)使得微電網(wǎng)不僅能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)集[1]，還能從中提取有用信息，用于實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)和預(yù)測系統(tǒng)行為，從而顯著提高能源的利用效率和系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性，助力終端定位估計(jì)顯著提升。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法在智慧微電網(wǎng)中主要應(yīng)用于預(yù)測和模式識別任務(wù)，如利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的能源需求和可再生能源的供應(yīng)狀況[2]。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已被應(yīng)用于識別復(fù)雜的能耗模式和設(shè)備運(yùn)行異常[3]，這對于早期故障檢測和維護(hù)計(jì)劃的制定至關(guān)重要，有助于降低維修成本并延長設(shè)備壽命[4]。強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過與環(huán)境的持續(xù)交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，在微電網(wǎng)管理中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以用于動(dòng)態(tài)調(diào)整能源存儲系統(tǒng)的充放電策略，根據(jù)實(shí)時(shí)電價(jià)和能源需求來最大化經(jīng)濟(jì)收益或最小化運(yùn)行成本[5]。

2. 基于人工智能的智慧微電網(wǎng)能效管理

2.1 優(yōu)化能源分配策略

在基于人工智能的智慧微電網(wǎng)能效管理中，優(yōu)化能源分配策略是提升整體能效與系統(tǒng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過人工智能算法，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)與優(yōu)化算法，可以實(shí)現(xiàn)對微電網(wǎng)內(nèi)部能源流的高效管理，確保能源供需平衡與成本效益最大化[6]。此類策略不僅涉及對可再生能源如太陽能、風(fēng)能的集成利用，也包括非可再生能源的高效調(diào)度，同時(shí)考慮能源存儲系統(tǒng)的充放電周期和負(fù)載需求的動(dòng)態(tài)變化[7]。

利用人工智能進(jìn)行能源分配需要精確預(yù)測各種能源資源的可用性及負(fù)載需求。這通常通過建立預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)，其中深度學(xué)習(xí)技術(shù)如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）被廣泛應(yīng)用于時(shí)序數(shù)據(jù)分析，以預(yù)測未來的能源產(chǎn)出和消費(fèi)模式[8]。隨后，基于這些預(yù)測數(shù)據(jù)，優(yōu)化算法如線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃或啟發(fā)式算法被用來制定能源分配計(jì)劃。這些計(jì)劃確保了在保持供電穩(wěn)定性的同時(shí)，降低能源成本和減少環(huán)境影響。人工智能在優(yōu)化微電網(wǎng)能源分配中的一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)需求側(cè)管理。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，智能系統(tǒng)可以動(dòng)態(tài)調(diào)整負(fù)載操作和能源存儲行為，響應(yīng)外部電力市場變化和內(nèi)部產(chǎn)能波動(dòng)。此外，人工智能還能通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測維護(hù)輔助微電網(wǎng)在面臨突發(fā)事件時(shí)的快速響應(yīng)[9]。

2.2 實(shí)時(shí)能耗監(jiān)控與調(diào)整

實(shí)時(shí)能耗監(jiān)控與調(diào)整是智慧微電網(wǎng)能效管理中的一項(xiàng)關(guān)鍵功能，通過人工智能技術(shù)，尤其是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)能源消耗的動(dòng)態(tài)監(jiān)控和響應(yīng)。這一過程中，廣泛采用的是時(shí)間序列預(yù)測模型，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），它能夠有效地處理和預(yù)測時(shí)間依賴的數(shù)據(jù)。LSTM特別適用于具有長期依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)序列，因此被廣泛應(yīng)用于負(fù)載預(yù)測和能耗分析[4]。

對于實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)序列E（t），采用LSTM模型進(jìn)行未來能耗的預(yù)測。LSTM的核心是通過門控機(jī)制來控制信息的長期依賴，相關(guān)公式為

（1）

（2）

（3）

（4）

（5）

ht = ot * tanh （Ct）（6）

其中，ft ， it ， ot分別是遺忘門、輸入門和輸出門，它們控制著信息的保存和遺忘。σ是sigmoid函數(shù)，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)壓縮到0和1之間，而tanh提供了數(shù)據(jù)的正規(guī)化形式。這些門控制機(jī)制使得LSTM能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到長期依賴關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測微電網(wǎng)中的能耗變化。

使用LSTM預(yù)測未來能耗后，微電網(wǎng)管理系統(tǒng)可以基于預(yù)測結(jié)果進(jìn)行能源分配和調(diào)度決策。通過實(shí)時(shí)調(diào)整發(fā)電和負(fù)載，系統(tǒng)能夠優(yōu)化能源使用，減少浪費(fèi)，并在必要時(shí)進(jìn)行能源購買或銷售，以保證經(jīng)濟(jì)效益的最大化。例如，若預(yù)測到短期內(nèi)能耗將顯著增加，系統(tǒng)可提前調(diào)度更多的可再生能源發(fā)電或激活需求響應(yīng)措施，以滿足增加的能需而不至于過度依賴昂貴的市場電力[10]。

2.3 故障預(yù)測與自愈機(jī)制

在智慧微電網(wǎng)能效管理研究中，故障預(yù)測與自愈機(jī)制的開發(fā)是至關(guān)重要的，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。利用人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以有效實(shí)現(xiàn)早期故障檢測和即時(shí)響應(yīng)，從而最小化故障對系統(tǒng)運(yùn)行的影響。本研究采用基于支持向量機(jī)（SVM）的方法，通過監(jiān)測和分析微電網(wǎng)中的關(guān)鍵性能參數(shù)來實(shí)現(xiàn)故障的預(yù)測和自動(dòng)化修復(fù)，這種方法在處理非線性問題和高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)尤為出色，適用于復(fù)雜的微電網(wǎng)系統(tǒng)[11]。

支持向量機(jī)（SVM）是一種廣泛應(yīng)用于分類和回歸問題的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，其基本原理是找到特征空間中將數(shù)據(jù)點(diǎn)最好地分開的超平面。在故障預(yù)測的應(yīng)用中，SVM使用以下公式來定義決策邊界，即

（7）

其中，y（x）是預(yù)測輸出，sgn是符號函數(shù)，ai是拉格朗日乘子，yi是每個(gè)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽，K是核函數(shù)，xi是支持向量，x是新的輸入數(shù)據(jù)，b是偏差項(xiàng)。

核函數(shù)K在SVM中扮演核心角色，允許算法在高維空間中尋找最優(yōu)超平面，而無需顯式地映射數(shù)據(jù)點(diǎn)到高維空間。常用的核函數(shù)包括線性核、多項(xiàng)式核和徑向基函數(shù)（RBF）核。在本研究中，選擇RBF核由于其在處理不同類型數(shù)據(jù)上的靈活性和效果，即

（8）

其中，γ是核函數(shù)的參數(shù)，控制著函數(shù)的寬度，對應(yīng)于特征空間中的“曲率”。xi ， xj對應(yīng)表示為支持向量以及矩陣變量中的現(xiàn)實(shí)元素。

利用SVM模型進(jìn)行故障預(yù)測，可以在故障發(fā)生前預(yù)測潛在的設(shè)備或系統(tǒng)問題[12]。一旦模型檢測到潛在故障，自愈機(jī)制將被觸發(fā)，系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整操作參數(shù)或切換到備用配置，以維持微電網(wǎng)的正常運(yùn)行[13]，減少停電時(shí)間并優(yōu)化系統(tǒng)響應(yīng)。例如，如果預(yù)測到發(fā)電設(shè)備可能出現(xiàn)故障，微電網(wǎng)可以提前調(diào)整能源存儲的放電策略，或者增加從其他可再生資源的輸入，確保能源供應(yīng)的連續(xù)性[4]。

2.4 需求響應(yīng)管理

需求響應(yīng)管理作為智慧微電網(wǎng)能效管理中的一項(xiàng)核心策略，依托于先進(jìn)的人工智能技術(shù)，致力于調(diào)節(jié)電網(wǎng)負(fù)載響應(yīng)，優(yōu)化電力資源配置，實(shí)現(xiàn)能效最大化。通過綜合應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)，需求響應(yīng)管理能夠精確預(yù)測電網(wǎng)負(fù)載變化，并動(dòng)態(tài)調(diào)整電網(wǎng)運(yùn)行策略，以適應(yīng)不斷變化的能源供需狀況。這一過程中，人工智能算法扮演了數(shù)據(jù)處理和決策支持的雙重角色，使微電網(wǎng)運(yùn)營更加高效和自動(dòng)化。

在實(shí)施需求響應(yīng)管理時(shí)，利用深度學(xué)習(xí)模型對歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以建立準(zhǔn)確的負(fù)載預(yù)測模型。這些模型能夠預(yù)測特定時(shí)段內(nèi)的能源需求峰值，為微電網(wǎng)的能源分配提供科學(xué)依據(jù)。隨后，基于預(yù)測結(jié)果，需求響應(yīng)系統(tǒng)通過自動(dòng)調(diào)節(jié)儲能設(shè)備的充放電行為、控制可調(diào)負(fù)載以及優(yōu)化可再生能源的利用等手段，動(dòng)態(tài)平衡供需關(guān)系。

3. 技術(shù)應(yīng)用測試

在設(shè)計(jì)智慧微電網(wǎng)能效管理的系統(tǒng)功能測試中，采用了實(shí)測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)直接來源于特別構(gòu)建的智慧微電網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境。這種環(huán)境包括多種可再生能源發(fā)電單元、能量存儲系統(tǒng)以及模擬負(fù)載，所有設(shè)備都裝配了高精度傳感器以監(jiān)控和記錄電壓、電流、功率等關(guān)鍵參數(shù)。實(shí)驗(yàn)中所有收集到的數(shù)據(jù)均用于系統(tǒng)功能測試，因?yàn)檠芯磕康脑谟谠u估現(xiàn)有智慧微電網(wǎng)管理系統(tǒng)在實(shí)際操作中的表現(xiàn)。整個(gè)測試連續(xù)進(jìn)行了五天，每天都對系統(tǒng)進(jìn)行了全面的功能檢測，以監(jiān)控和評估系統(tǒng)在實(shí)時(shí)操作中的表現(xiàn)。

測試的主要指標(biāo)包括以下幾個(gè)方面：（1）系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間是指從檢測到系統(tǒng)異?；蚬收掀鸬较到y(tǒng)響應(yīng)該事件所需的時(shí)間，這反映了系統(tǒng)的敏捷性和實(shí)時(shí)性。（2）能效提升率衡量的是通過智慧管理系統(tǒng)實(shí)施前后，系統(tǒng)能效的改善百分比，直接反映了系統(tǒng)優(yōu)化措施的有效性。（3）故障檢測準(zhǔn)確率表示系統(tǒng)預(yù)測和識別故障的準(zhǔn)確性，是系統(tǒng)可靠性的關(guān)鍵指標(biāo)。（4）系統(tǒng)穩(wěn)定性則評估了系統(tǒng)在連續(xù)運(yùn)行過程中的穩(wěn)定性和可靠性，是重要指標(biāo)之一。測試數(shù)據(jù)如表1所示。

結(jié)果顯示，智慧微電網(wǎng)管理系統(tǒng)表現(xiàn)出高度的穩(wěn)定性和可靠性，其系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間一直保持在1秒以下，顯示系統(tǒng)能迅速應(yīng)對各種操作條件和潛在的系統(tǒng)故障。能效提升率持續(xù)保持在15%左右，說明智慧管理措施顯著提高了能源使用效率。故障檢測準(zhǔn)確率接近或超過98%，證明系統(tǒng)在預(yù)測和處理潛在故障方面極為可靠。

結(jié)語

智慧微電網(wǎng)通過集成和應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以有效地解決能源管理中的復(fù)雜問題，如負(fù)載預(yù)測、需求響應(yīng)、故障檢測和系統(tǒng)優(yōu)化等，這些都是提升能源效率和確保電網(wǎng)安全的關(guān)鍵技術(shù)。因此，深入研究基于人工智能的智慧微電網(wǎng)能效管理，不僅對學(xué)術(shù)界具有重要的理論價(jià)值，對于推動(dòng)能源科技的實(shí)際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展同樣具有重大意義。

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作者簡介：林存騰，本科，工程師，wengcaixiawz@163.com，研究方向：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化。