人工智能在智能电网负荷预测与调度中的应用

智能电网通过传感器、智能电表和物联网设备收集海量数据，包括用电量、电压、电流、气象数据等。人工智能（AI）利用这些数据优化负荷预测和调度，提升电网稳定性与效率。机器学习模型通过历史数据训练，能够识别用电模式并预测未来需求。

深度学习模型如长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在时间序列预测中表现优异。LSTM擅长捕捉长期依赖关系，适合处理用电负荷的非线性变化。CNN则能从空间维度提取特征，例如区域用电差异。

负荷预测模型通常采用监督学习，输入历史负荷数据、温度、湿度等特征，输出未来几小时或几天的负荷预测。预测结果用于优化发电计划，减少能源浪费。

数据预处理与特征工程

智能电网数据通常包含噪声和缺失值，预处理是关键步骤。数据清洗包括去除异常值、填补缺失数据、平滑噪声。标准化或归一化将不同量纲的数据统一到相同范围，提升模型收敛速度。

特征工程从原始数据中提取有用信息。时间特征如小时、星期、月份能捕捉用电周期性。气象数据如温度、湿度与用电量高度相关。节假日标志可区分特殊日期用电模式。

滑动窗口技术将时间序列数据转换为监督学习格式。例如用过去24小时数据预测未来1小时负荷。窗口大小和步长需根据业务需求调整。

LSTM模型实现负荷预测

以下代码展示基于TensorFlow的LSTM负荷预测模型实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('load_data.csv')
values = data['load'].values.reshape(-1,1)

# 数据标准化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled = scaler.fit_transform(values)

# 创建滑动窗口数据集
def create_dataset(dataset, look_back=24):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        X.append(dataset[i:(i+look_back), 0])
        Y.append(dataset[i+look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

X, y = create_dataset(scaled)
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 划分训练测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, verbose=2)

# 预测
train_predict = model.predict(X_train)
test_predict = model.predict(X_test)

# 反标准化
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
y_train = scaler.inverse_transform([y_train])
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
y_test = scaler.inverse_transform([y_test])

基于强化学习的电网调度优化

强化学习通过智能体与环境交互学习最优调度策略。电网调度可建模为马尔可夫决策过程，状态包括当前负荷、发电量、储能状态等，动作为调整发电计划或储能充放电。

深度Q网络（DQN）结合Q学习和深度神经网络，能处理高维状态空间。策略梯度方法直接优化策略函数，适用于连续动作空间如调整发电机组输出功率。

以下伪代码展示DQN在电网调度中的应用：

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size  # 负荷、发电量等
        self.action_size = action_size  # 调度指令
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95  # 折扣因子
        self.epsilon = 1.0  # 探索率
        self.model = self._build_model()  # 神经网络
    
    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001))
        return model
    
    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)  # 随机探索
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])  # 选择最优动作
    
    def train(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)

多智能体协同调度系统

复杂电网环境下，多智能体系统（MAS）能实现分布式协同优化。每个发电单元、储能设备或微网作为独立智能体，通过通信协调全局最优。

联邦学习框架允许各区域在保护数据隐私前提下协同训练模型。局部模型参数在中央服务器聚合，形成全局模型。该方法适用于跨区域电网调度。

共识算法如ADMM（交替方向乘子法）解决分布式优化问题。各智能体在满足本地约束条件下，通过迭代达成全局一致。公式表达为：

$$ \begin{aligned} \min & \sum_{i=1}^N f_i(x_i) \ \text{s.t.} & \quad x_i = z, \quad i=1,...,N \end{aligned} $$

更新规则为：

$$ \begin{aligned} x_i^{k+1} &= \arg\min_{x_i} (f_i(x_i) + \rho/2 |x_i - z^k + u_i^k|^2) \ z^{k+1} &= \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i^{k+1} + u_i^k) \ u_i^{k+1} &= u_i^k + x_i^{k+1} - z^{k+1} \end{aligned} $$

实时调度与边缘计算

边缘计算将部分AI模型部署在靠近数据源的设备上，减少通信延迟。智能电表端可运行轻量级模型进行本地预测，中央服务器整合各节点结果进行全局调度。

数字孪生技术创建电网虚拟副本，实时模拟不同调度策略效果。结合AI预测和仿真结果，系统能快速响应负荷变化，预防潜在故障。

以下代码展示基于PyTorch的轻量级边缘预测模型：

import torch
import torch.nn as nn

class EdgePredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=6, hidden_size=16):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, 1)
    
    def forward(self, x):
        x, _ = self.lstm(x)  # x形状: (batch, seq_len, hidden_size)
        x = self.linear(x[:, -1, :])  # 取最后时间步
        return x

# 量化模型以适应边缘设备
model = EdgePredictor()
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {nn.LSTM, nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

评估指标与持续优化

负荷预测常用均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）评估：

$$ RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2} $$

$$ MAPE = \frac{100%}{N} \sum_{i=1}^N \left| \frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i} \right| $$

在线学习机制使模型能持续适应用电模式变化。当预测误差超过阈值时，系统自动触发模型重训练。异常检测算法识别新型用电模式，将其纳入训练数据。

差分隐私技术保护用户用电数据隐私。在训练数据中添加可控噪声，防止从模型参数反推原始数据。公式表示为：

$$ \mathcal{M}(x) = f(x) + \mathcal{N}(0, \sigma^2) $$

其中$\sigma$根据隐私预算$\epsilon$调整。