摘要：
本文介绍了一个先进的框架，通过人工智能驱动的动态负载管理和可再生能源整合来增强电力系统的灵活性。利用基于变压器的预测模型和MATPOWER对IEEE 14节点系统的模拟，研究在系统效率和稳定性方面取得了显著改善。主要贡献包括总功率损耗减少44%，通过快速电压稳定指数（FVSI）验证的电压稳定性增强，以及优化的可再生能源利用。比较分析表明，基于人工智能的方法优于传统模型（如ARIMA），变压器模型的预测误差显著较低。所提出的方法论突显了人工智能在应对现代电力系统挑战中的变革潜力，为更具韧性、高效和可持续的能源系统铺平了道路。
文章简介：
当代电力网正经历着深刻的转型，主要受到可再生能源（如风能和太阳能）日益增加的融入驱动。这些可再生能源提供了显著的环境和经济效益，包括减少温室气体排放和降低运营成本。然而，它们固有的间歇性和变动性给维持电力系统的稳定性、可靠性和灵活性带来了重大挑战。传统的电力系统管理技术主要是为稳定和可预测的能源源设计的，往往难以应对可再生能源所带来的复杂性。
随着可再生能源在电力组合中所占份额的持续上升，迫切需要先进的方法来提高电力系统的操作灵活性和可靠性。在这个背景下，灵活性指的是系统在快速变化的供需情况下维持操作稳定的能力。实现这一目标需要创新的解决方案，能够有效平衡来自可再生能源的波动供应与能源消费的动态特性。
1.1人工智能（AI）在电力系统管理中的应用
人工智能已成为应对这些挑战的有力工具。AI技术，尤其是机器学习算法，在电力系统管理的各个领域显示出了显著的潜力。AI的学习和适应能力，而不仅仅是做出预定义决策，对于全面管理能源系统具有重要意义。AI在电力系统中的应用包括负载预测、故障检测、能源消费预测和电网操作优化。机器学习模型，特别是深度学习框架，在预测能源消费和发电中的复杂模式方面展现了卓越的准确性。研究表明，基于AI的负载预测可以显著提高需求预测的准确性，从而实现更高效的电网管理、降低运营成本，并进行实时优化和预测。
深度学习模型如递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络在电力系统的时间序列预测中得到了广泛应用。这些模型在捕捉时间依赖性方面表现优异，并成功应用于电力负荷、可再生发电和市场价格的预测。变压器模型作为深度学习的最新进展，进一步增强了建模时间序列数据中复杂依赖关系的能力，提供了比传统模型更好的性能。
1.2动态负载管理
动态负载管理对于维持电网稳定至关重要，尤其是在可再生能源融入的背景下。基于AI的动态负载管理涉及根据预测的需求和供应条件实时调整负载。这种方法能够更好地利用可再生能源，减少对化石燃料发电的依赖，从而提高整个电力系统的效率。若干研究强调了动态负载管理在减少峰值需求、平衡供需和提高电网可靠性方面的好处。
1.3可再生能源整合
将可再生能源融入电网是向可持续能源系统转型的关键组成部分。太阳能和风能等可再生资源固有的变动性导致在供需之间保持平衡的挑战。需要有效的整合策略来最大化可再生能源的使用，同时确保电网的稳定性。基于AI的方法在通过预测可再生发电、调整负载和协调能源存储系统方面显示出优化可再生能源整合的潜力。
1.4 MATPOWER与仿真
MATPOWER是一种广泛使用的电力系统仿真工具，提供了分析和优化电力系统操作的稳健框架。它具备电力流分析、最优电力流和各种场景模拟的能力。将基于AI的预测和动态负载调整整合到MATPOWER仿真中，使得可以在真实的电力系统环境中全面评估所提策略。
本研究比较了ARIMA模型和基于变压器的模型在短期电力负荷预测中的表现。使用的数据集来源于能源消费数据，结果通过均方误差（MAE）、均方根误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数（R²）等指标进行评估。ARIMA模型的实现遵循文献(使用混合模型进行短期电力负荷预测)中概述的方法，利用统计方法进行时间序列预测。相对而言，变压器模型则利用深度学习技术以提高预测准确性。图1表明，变压器模型与历史能源消费趋势更加一致，而ARIMA模型则表现出显著偏差，且表现不佳，这从其高误差值和负R²值中可以明显看出。变压器模型实现了205.98 kW的MAE，275.08 kW的RMSE，以及3.96%的MAPE，表明其在捕捉时间模式方面具有更高的准确性。相比之下，ARIMA模型的MAE为3063.80 kW，RMSE为3640.26 kW，MAPE为50.82%，凸显了其在该数据集上预测能源消费的局限性。
图1.历史与预测能源消费的比较（变压器模型与ARIMA模型）
总体而言，研究结果验证了预测模型的能力，同时识别了提升系统稳定性的关键改进领域：
减少功率损耗：基于AI的策略将总功率损耗减少了44%，从506.065820 MW（基线）降至284.750856 MW。
改善电压稳定性：快速电压稳定指数（FVSI）显示出显著改善，基于AI的调整防止了数值接近临界阈值。
增强可再生能源整合：基于AI的方法优化了可再生能源的利用，确保在高可再生能源输出下电网操作的稳定性。
卓越的预测准确性：变压器模型实现了205.98 kW的均方误差（MAE）和0.9462的决定系数（R²），优于传统模型如ARIMA。
文章结论：
本研究突显了基于人工智能的策略在优化电力系统操作方面的有效性。将基于变压器的预测模型与MATPOWER仿真相结合，展示了电力系统灵活性、效率和可靠性的显著提升。结果显示，功率损耗显著减少，电压稳定性改善，以及可再生能源的整合增强。比较分析进一步验证了基于AI的方法优于传统模型，强调了先进AI技术在应对现代电力网复杂性方面的潜力。
尽管所提框架展现了有希望的结果，但该框架并非没有局限性。本研究主要基于IEEE 14节点系统，这可能无法反映与更大和更复杂电力网络相关的所有复杂性。此外，使用历史数据训练AI模型可能限制其在前所未有的变化或极端事件中的应用。变压器模型的高计算复杂性也阻碍了其在非常大规模系统中的实时实施。
该方法将扩展到更大、更复杂的网络，并在未来研究中评估其可扩展性和鲁棒性。还将探索其他AI方法，如强化学习和混合模型，以提高预测准确性和系统适应性。实时数据流的集成与先进异常检测技术的结合，将对增强电力系统的响应能力和韧性至关重要。最后，将致力于制定策略，以应对关键支路中高FVSI值的影响，确保电网的长期稳定性。
文章信息：
Optimization of Power System Flexibility Through AI-Driven Dynamic Load Management and Renewable Integration
Saad Hayat, Aamir Nawaz, Aftab Ahmed Almani, Zahid Javid, William Holderbaum*
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/bte2.20250009
