近年来，以AlphaGo和ChatGPT为代表的人工智能技术，在应对不确定性、随机性问题方面取得飞速发展，人工智能正驱动电力系统由传统的单向供电模式向智能化的要素协同模式转变。伴随新型电力系统波动性、随机性和分散性增大，系统性解决源网荷储协同互动条件下的电能质量问题成为关键，通过广泛连接、以数据为基础建立的强大平台，在智能和价值双驱动下，形成基于人工智能技术的电能质量管理模式。

电能质量管理的现状

近年来，随着电力系统结构发生根本性变化，电能质量的发展面临着多方面的挑战。新能源接入方面，受风速、日照强度等自然条件的影响，风能和太阳能发电具有较强的随机性和间歇性，同时新能源发电机组相较火力发电机组而言，系统惯量低，在抗扰动、维持电压和频率的能力方面存在不足，其接入会消耗大量无功功率，甚至破坏电力系统的稳定；网络架构方面，随着分布式新能源渗透率的提高，需要解决双向潮流引起的复杂的线路保护、有功无功控制以及通信等问题。

电力电量时空平衡方面，由于发电侧新能源发电固有的强随机性、波动性和间歇性，在用户侧算力中心、新能源汽车、传统行业实施再电气化等因素的共同作用下，电力系统的电力电量时空平衡难度将显著加大；资源优化配置和调度方面，智能电网的资源优化配置能力和智能调度能力，在一定程度上缓解了各种新能源发电的接入和调配等问题，且随着“源网荷储”一体化的程度不断加深，系统对智能电网的需求也会随之提升。

人工智能发展对电能质量提升的意义

电能质量数据预警诊断方面，系统通过智能配电网电能质量数据挖掘、智能诊断及预控技术，实现对变压器和电容器等关键设备运行状态的实时预警和管理，从而有效预防电能质量问题的发生。优化电力资源调度方面，系统通过智能算法对电网数据的实时分析和处理，进行负荷数据的分析和预测，优化电力调度和能量管理，提高电力系统的运行效率，减少能源浪费。

电能质量监测和诊断方面，系统基于深度学习的电表大数据检测系统，利用Pearson分析以及交叉验证等方法进行数据分析，实现电表运行状态监测，同时对存在的多种电能质量干扰因素进行快速检测和准确识别，对各种扰动信号进行正确的分类。辅助决策方面，人工智能技术一方面依托强大的算力和数据积累，对当前的电力系统各方面状态进行分析预测，另一方面，基于电力系统历史数据的趋势分析将为电力系统未来规划指明方向。

人工智能提升电能管理水平的路径和建议

近期，我国电力行业的使命是电力安全保供和推进新型电力系统建设，面对迅猛增长的新能源和急剧变化的电力系统结构，人工智能的支撑与赋能使命任重道远。电力行业在替代化石能源和人工智能的双重冲击下进行变革在所难免，电能质量管理唯有在深刻理解人工智能技术的基础上，主动作为，才能赢得先机，助力构建新型电力系统。

一是要加快布局和发展智能产业。积极响应能源安全新战略、智能化发展新趋势和发展新质生产力的新要求，坚定不移把数字化、智能化作为能源现代化建设的发展方向，能源企业要发挥科技创新主体作用，加快布局和发展智能产业，积极参与并加快建设一批智能算力中心，加大人工智能技术的研发和应用，加速推进实现电能质量的智能化管理。

二是加强源网荷储一体化管理及功率预测。以电力系统安全稳定为基础、以市场消纳为导向，加强源网荷储一体化和多能互补背景下的功率预测，不断完善数据采集和监测工作，加大功率预测的研究力度，要对虚拟电厂、分布式光伏、微网快速发展下的发电量、负荷等进行多方面的预测和管理，提高电能质量管理的准确性和效率。

三是强化创新策略、应用示范和人才聚集。加大高层次人才和专业化人才的交流力度，形成从基础前沿、技术支撑、科技创新、科技服务等覆盖创新全链条的人才队伍谱系。加大产学研用一体化推进力度，通过建立协同创新平台，促进资源共享和学科间融合，加强内外部合作，共同推进人工智能技术在新型电力系统中的研究和应用。

四是提升人工智能辅助决策能力。以数智化发展为契机，积极培育新质生产力，促进人力资源优化、智能技术应用和业务工作的深度融合，从数据收集与分析、状态感知、优化与规划、风险识别管控、量化分析、精益化管理等多方面积极发展数据挖掘、机器学习等新兴技术，不断强化人工智能技术在各领域的发展成果向电能质量管理进行“迁移学习”，提升人工智能决策的效率和准确性。

随着人工智能技术在电力系统的应用日趋广泛，电力系统源网荷储各个领域均发生了深刻变革。数字电厂在提升设备可靠性的同时，对传统电力运维模式提出了新的挑战，智能预测和分析技术在提高电网鲁棒性的同时，引起了巡检和调度领域的深刻变革，智慧用电管理和电动汽车的大量普及使得虚拟电厂由概念转变为现实，快速感知和智能分析技术使储能设备可在平抑电网波动的同时尽可能提高使用寿命。随着电网结构的日益复杂化，人工智能技术在电能质量管理中的作用将越发突出。

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