文献类型：期刊文章

作　　者：闪鑫[1,2,3] 陆晓[4] 翟明玉[1,2,3] 高宗和[1,2,3] 徐春雷[4] 滕贤亮[1,2,3] 王波[1,2]

SHAN Xin;LU Xiao;ZHAI Mingyu;GAO Zonghe;XU Chunlei;TENG Xianliang;WANG Bo(NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute),Nanjing 211106,China;NARI Technology Co.Ltd.,Nanjing 211106,China;State Key Laboratory of Smart Grid Protection and Control,Nanjing 211106,China;State Grid Jiangsu Electric Power Co.Ltd.,Nanjing 210024,China)

机构地区：[1]南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,江苏省南京市211106 [2]国电南瑞科技股份有限公司,江苏省南京市211106 [3]智能电网保护和运行控制国家重点实验室,江苏省南京市211106 [4]国网江苏省电力有限公司,江苏省南京市210024

出　　处：《电力系统自动化》

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902600)~~

年　　份：2019

卷　　号：43

期　　号：1

起止页码：49-57

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：当前以深度学习为代表的新一代人工智能技术快速发展,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已上升为国家战略,备受各行各业关注。电网调控运行作为电力系统运行的"决策大脑",是集大量数据、机理分析、运行规程和专业经验相结合的综合性决策控制,与以数据驱动、知识引导为特征的新一代人工智能发展思路和演进方向十分相近。在分析新一代人工智能技术特点、电网调控运行业务场景及需求的基础上,提出了未来基于人工智能的调度控制系统设计思路、总体架构和主要功能,并从高性能计算、调控大数据、基于深度学习的电网预测及辨识、基于知识图谱的智能辅助决策以及基于语音交互的调度助手等方面,对其关键技术和潜在应用场景进行了分析。最后对未来人工智能在电网调控中的发展进行了小结和展望。

关 键 词：机器学习  深度学习  知识图谱 调度助手  调控大数据  故障处置  态势感知

分 类 号：TM73] TP18]