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作者系厦门大学 . 中国能源政策研究院院长，发表于《中国科学报》2023-07-05 第3版作为革命性技术，人工智能为智能电网的发展提供了广阔前景。它在负荷预测和管理、能源调度和交互、故障监测和维护等方面均发挥重要作用。负荷预测是电力系统管理的关键环节之一。通过对历史数据和实时数据的监测与分析，人工智能可以更准确地预测负荷的变化趋势，帮助电网管理者作出相应的调度决策。同时，它还可以优化负荷分配，提高电网的运行效率和稳定性。人工智能在负荷预测和管理中的应用可以极大程度地避免供需失衡，显著提高电力系统的可靠性和效率。除了电力需求侧的负荷预测，人工智能在电力供给侧也将有所作为。根据能源供应的不确定性，人工智能可以优化能源分配和利用，确保能源供应的稳定性和可靠性。智能电网还可以通过实时数据监测和分析，优化发电设备的运行参数，提高能源转换效率。在用电高峰时段，人工智能可以通过优化和调整电力分配，避免过载和电力故障。人工智能可以根据电力系统的实时运行状况和需求情况，智能调度发电机组、储能设备和负荷之间的能量交互，实现电力系统的优化调度，提高电网的可持续性和灵活性。人工智能通过对各种能源资源的集成和管理，最大程度地消纳可再生能源，优化储能系统的运行和管理。在能源调度和交互方面，人工智能也有极大的发挥空间。传统的电力系统通常采用静态的能源调度方案，无法灵活应对能源供需的变化。而智能电网利用人工智能技术，可以实时监测和分析能源供应和需求的情况，根据实时数据实现动态化调度能源。智能电网的人工智能技术还可以促进能源交互与共享。通过智能电网的连接和数据交换，不同的能源系统可以实现互联互通，以及能源的共享和协同。人工智能可以分析不同能源系统的供需情况，制定合理的能源交互方案。通过人工智能的调度，智能电网可以将多余的可再生能源分配给电动汽车充电，提高能源的利用效率，实现能源的共享和平衡。人工智能可以通过对电网各个节点的数据进行检测和分析，实时监测故障，准确诊断故障类型和位置，实现故障的自我修复，极大提高了电网的可靠性和安全性。在故障监测方面，人工智能可以监测电网中各种设备和组件的工作与运行情况，包括发电机、变压器和传感器等。在故障预测方面，人工智能可以预测设备的寿命和故障发生概率，从而实现前瞻性的故障定位，帮助电力系统管理者制订有效的维护计划。这样可以避免计划外的设备故障和停机时间，减少维修成本，提高设备的可用性。在故障自愈方面，当电力设备发生故障时，人工智能通过对故障模式和故障特征的学习，自动进行故障诊断和定位，并在有限范围内自行处理故障。随着故障处理数据积累程度的提高，人工智能对故障的处理能力还将得到不断提升。然而，人工智能在发挥重要作用的同时也存在一些潜在威胁。人工智能应用于电网智能决策时主要面临两个问题。一是无法保障100%的安全性；二是即使达到99.99%的验证效果，也难以对决策过程作出可信的解释。在其他场景中，人工智能或许只是好与坏的区别，但在电网中却是行与不行的差异，所以提高人工智能的准确率至关重要。而这就需要不断对人工智能进行训练，并需要大量电网数据的支撑。通过学习电网的历史数据，人工智能可以实现自我迭代，进一步提高智能电网的可靠性和安全性。此外，人工智能技术的发展也面临着安全和隐私的挑战，需要进一步加强研究和应用实践，要在确保数据安全的前提下，实现智能电网的可持续发展和安全运行。为了更好地在智能电网的建设和发展中应用人工智能技术，防范人工智能可能会带来的潜在威胁，我们提出如下发展建议。第一，提高智能决策的可解释性和透明度，人工智能的决策过程必须有可信的解释。无论在负荷预测、电网调度还是故障自愈的过程中，人工智能所作出的任何智能决策必须要有详细的解释和操作说明，并形成操作日志，以备事中及时调整和修改。事后，监管机构需要对人工智能决策的合理性进行评价，做到在人类控制范围内高效合理地使用人工智能。第二，加强数据安全和隐私保护，用人工智能来解决其应用于电网所带来的数据安全问题，达到以“AI”制“AI”的效果。可以利用人工智能自行开发数据加密技术，避免未经授权的数据访问和窜改。利用人工智能形成类似区块链形式的去中心化数据存储结构是保障数据安全的另一途径。必要时可以采用数据脱敏处理，将敏感数据分离。第三，建立考虑人工智能的电网标准和规范，强化监管和治理机制。在人工智能时代，各行各业的标准和规范都需更新以适应人工智能技术的应用，对于电网而言更是如此，因此必须对人工智能作出的决策加强监督和管理，明确人工智能在智能电网中的责任和义务。人工智能决策带来的影响和后果，责任归属于谁务必明晰。与此同时，建立透明的人工智能决策信息披露机制，提高公众参与度，形成全社会共同监督管理的新模式。