文献类型：期刊文章

作　　者：鞠平[1,2] 周孝信[3] 陈维江[4] 余一平[1,2] 秦川[1,2] 李若梅[5] 王成山[6] 董旭柱[7] 刘健[8] 文劲宇[9] 刘玉田[10] 李扬[11] 陈庆[12] 陆晓[12] 孙大雁[1,12] 徐春雷[12] 陈星莺[1,2] 吴峰[1,2] 马宏忠[1,2]

JU Ping;ZHOU Xiaoxin;CHEN Weijiang;YU Yiping;QIN Chuan;LI Ruomei;WANG Chengshan;DONG Xuzhu;LIU Jians;WEN Jinyu;LIU Yutian;LI Yang;CHEN Qing;LU Xiao;SUN Dayan;XU Chunlei;CHEN Xingying;WU Feng;MA Hongzhong(College of Energy and Electrical Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China;Research Center for Renewable Energy Generation Engineering of Ministry of Education, Hohai University, Nanjing 211100, China;China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China;State Grid Corporation of China, Beijing 100031, China;Chinese Society for Electrical Engineering, Beijing 100761, China;Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University,Tianjin 300072, China;Electric Power Research Institute of China Southern Power Grid, Guangzhou 510080, China;Shaanxi Electric Power Research Institute, Xi＇an 710054, China;State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology（AEET） ,School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China;Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education of China, Shandong University, Ji＇nan 250061, China;School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China;State Grid Jiangsu Electric Power Company, Nanjing 210024, China)

机构地区：[1]河海大学能源与电气学院,江苏南京211100 [2]河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心,江苏南京211100 [3]中国电力科学研究院,北京100192 [4]国家电网公司,北京100031 [5]中国电机工程学会,北京100761 [6]天津大学教育部智能电网重点实验室,天津300072 [7]南方电网科学研究院有限责任公司,广东广州510080 [8]陕西电力科学研究院,陕西西安710054 [9]华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室,湖北武汉430074 [10]山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室,山东济南250061 [11]东南大学电气工程学院,江苏南京210096 [12]国网江苏省电力公司,江苏南京210024

出　　处：《电力自动化设备》

基　　金：111引智计划"新能源发电与智能电网学科创新引智基地"资助项目(B14022);国家自然科学基金资助项目(51407060;51422701)~~

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：5

起止页码：2-11

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：智能电网SG(Smart Grid)是电力系统发展的必然趋势,其核心要义便是"智能",但目前智能水平还很低。而人工智能AI(Artificial Intelligence)技术取得了突破性进展,为SG的发展提供了重大机遇和强大支撑。为此,提出"智能电网+(Smart Grid Plus,SG+)"的概念,涵义是借助AI技术实现SG的升级版,使电网具有更高级、更深层的人工智能,从而进一步提升电网运行的安全性、经济性、可持续性。首先综述AI的研究进展,指出AI并非万能、也非无能;然后综述SG的研究进展,指出SG发展中"三高"(高比例新能源并网、高比例电力电子装置、高比例新负荷接入)和"三多"(多种能源相结合、多种网络相结合、多种主体相结合)的趋势。在回顾AI在电力行业应用的基础上,结合以深度学习为代表的第三代AI技术的发展,对深度学习等AI技术在SG适用的相关领域进行分析和展望。

关 键 词：智能电网 人工智能 深度学习  智能电网+  

分 类 号：TM74]