网讯：能源系统的感知、认知、决策与推理为实现系统智能化至关重要。人工智能算法如深度学习、强化学习和大语言模型能优化能源预测和电网运行，但面临效率、迁移性和鲁棒性等挑战。未来研究可关注小样本模型、机理结合、合作式GPT代理以及多种基础大模型构建等方向。
01
智慧能源系统的发展与关键需求
A
能源行业的发展
能源行业正朝着更高智能化和复杂化方向转型。这一转型通过先进技术的整合，提高了系统运行效率并增强了对多样化能源资源的管理能力。随着能源系统的日益复杂化，系统对感知、认知、决策和推理能力的需求大幅增加，以便能主动管理能量流动，应对市场需求变化并整合可再生能源。
B
智慧能源系统中的感知与认知
感知和认知在现代能源系统的监控和管理中至关重要。感知体现在识别故障特征和系统特性上，从而提升态势感知能力。例如，2003年的大规模停电事件就反映了感知不足导致连锁故障。此后，行业从传统的仿真评估转向先进的数据挖掘技术，以更好地预测和管理故障。认知则体现在故障诊断、系统安全评估及可再生能源和负荷预测中，依赖于先进的分析和机器学习技术，提升了预测准确性与决策效率。
C
智慧能源系统中的决策与推理
决策和推理对于能源系统的运行韧性与效率至关重要。决策主要体现在电力调度等领域，需要精确协调以满足动态供需要求。稳定性控制则保证了电网的持续可靠性与安全。此外，储能系统在市场交易中的自动竞标体现了决策的复杂性，能够利用实时市场数据和预测分析自动执行交易。推理方面，开发具有可扩展性和可迁移性的模型是关键，可扩展性使模型能够高效应对负荷增长和系统复杂性变化，而可迁移性确保模型可以在不同地理和环境条件下无缝应用，确保其一致的性能和策略性部署。
02
人工智能技术的持续发展
人工智能技术快速发展，几项关键技术引领了这一变革。
A
深度学习
通过多层神经网络分析大量数据，深度学习能够预测设备故障和未来能源需求，显著提升预测性维护和需求管理的准确性，从而优化能源生产和分配。
B
强化学习
强化学习通过尝试不同策略，并从环境反馈中学习，以优化电网运行和能源交易，帮助构建自主决策系统，实现能源分配的实时响应，减少资源浪费。
C
计算机视觉与自然语言处理
计算机视觉可用于无人机检测电力线路、风力涡轮机等设备，通过热成像检测设备过热；自然语言处理用于文档自动化、客户支持和故障诊断。
D
大语言模型
基于GPT的大语言模型可用于能源系统的感知、认知、决策与推理各个方面，整合并分析生产、分配和消费数据，优化能源系统运行，提升可再生能源输出波动的预测准确性，平衡能源的供给和需求。
03
智慧能源系统的感知、认知、决策与推理中人工智能应用的挑战
人工智能算法在非线性拟合与在线交互等方面展现出显著优势，克服了传统算法的诸多局限。在智能电网中的应用已取得良好效果并具有明显的性能优势。然而，这些算法在应用中仍面临效率、可解释性、可迁移性、稳定性、经济性与鲁棒性等挑战。本文将从这些挑战的产生原因、对人工智能性能的影响及当前研究方向进行了讨论。
A
效率
深度神经网络的训练需要大量数据，但数据的获取尤其在配电网领域较为困难。此外，深度神经网络模型参数众多，训练时间较长，虽然硬件配置提升可改善训练效率，但也增加了硬件成本。
B
可解释性
当今人工智能算法以深度神经网络为主，虽然其辨别能力较强，但由于其黑箱性质，参数不具备能源系统中的领域知识，控制原理难以明确解释。
C
可迁移性
现有研究大多针对特定能源系统的数据进行训练，然而当电网结构发生变化时，原有模型的有效性下降，往往需要重新训练。此外，现有迁移学习的有效性、迁移能力还有待商榷和探索。
D
稳定性
可再生能源的不确定性增加了系统运行的复杂程度，人工智能算法的稳定性依赖于训练环境，实际部署条件与训练阶段存在显著差异时，模型稳定性受到影响。
E
经济性
人工智能算法处理大规模数据需要高性能硬件，尤其在大系统中，单一CPU/GPU往往不足，需多个CPU/GPU集成的服务器，增加了经济负担。
F
鲁棒性
通信质量对学习与控制过程影响显著，通信中的噪声、数据丢失与延迟可能导致控制系统失败。此外，网络攻击可能通过数据篡改影响模型训练，威胁系统的鲁棒性。
图1 人工智能应用于能源系统中感知、认知、决策与推理的挑战和未来方向
04
未来研究方向
为应对上述挑战，本文提出以下具有潜在研究价值的方向，包括合理样本生成、小样本模型、增强迁移能力、结合物理模型、合作式GPT代理、多种基础大模型及提升系统鲁棒性(如图1所示)。
A
合理样本生成
生成样本时需保证其合理性，首先，生成的样本应可控，满足预定的目标约束，且参数波动应保持在指定范围内；其次，样本集的分布特性应合理，确保在各参数区间内样本分布均匀，从而提高模型的稳健性。当前，能源系统中的人工智能应用缺乏标准数据集，开发典型的开源数据集用于基准测试将具有极大的价值。
B
小样本模型
在能源系统中，大规模数据并不总是可得，需开发高效的人工智能方法以应对小数据集。小样本学习为一种具有潜力的方法，可通过有限数据进行模型训练，适用于预测电网中设备故障等稀有事件。
C
增强迁移能力
通过联邦学习整合多个模型以增强模型迁移能力，每个模型利用本地数据训练后将加密梯度传回中央服务器，生成整合模型。若迁移效果不佳，可应用实例、特征或参数迁移学习，进一步提升模型的迁移能力。开发能源系统统一的模型迁移能力提升方案也是一个极具潜力的方向。
D
结合物理模型
物理模型在能源系统中广泛应用，结合人工智能算法与物理模型有助于提高学习效率，通过领域知识约束人工智能算法的搜索空间，弥补现有人工智能算法的不足。
E
合作式GPT代理
未来研究可开发多智能体系统，集成合作式GPT代理以优化能源分配并协调不同利益相关者目标，并利用区块链技术确保透明度，构建协作与高效的能源管理系统。
F
多种基础大模型
通过开发和部署适用于能源系统的多种基础大模型，预训练模型可用于可再生能源预测、负荷预测和稳定性评估等领域，借助大数据提升预测精度和运行效率。
G
提升系统鲁棒性
为应对通信质量问题，采用算法提高数据特征鲁棒性，如主成分分析和卷积神经网络等技术。同时，利用边缘计算减少对中央通信系统的依赖，增强系统的通信抗性。针对网络威胁，应首先检测伪造数据，结合高维特征表征，降低敏感数据暴露风险。
