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香港理工大学:智能电网技术革新:人工智能和数字孪生的新机遇与挑战(49页).pdf

上传人: 散** 编号:1181877 2026-04-08 49页 9.68MB

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1、DEPARTMENTOFTHEHONGKONGResearchCentreforEEPOLYTECHNICUNIVERSITYGRID MODERNISATIONELECTRONICENGINEERING香港理工大學電绸现代化研究中心電機及電子工程學系AdvancementsinSmartGridTechnology:Opportunities andChallenges withAI and Digital Twins(智能电网技术革新:人工智能和数字李生的新机遇与挑战欣迪思维成就来来Paris Climate Agreement and Carbon-neutrality(巴黎气候协议和碳

2、中和)IntroductionPowerSvstemDecarbonizationNations Unies(引言)Conference surles Changements Climatiques2015(电力系统脱碳)ParisFranceEnergy EfficiencySmartGrid(智能电网)AI and Digital Twin(能源效率)(AI和数字李生)RenewableEnergyAlin Smart GridsWorld leaders rejoicing at the adoption of the Paris(可再生能源)【AI在智能电网中的应用Agreemento

3、n12December2015(FromUNFCCC)(世界领导人在2015年12月12日庆祝采纳巴黎协议(来自Economy-WideElectrificationDigital TwinApplications联合国气候变化框架公约)(数字李生的应用)(全经济范围的电气化)First universal climateagreementChallenges&Prospects(第一个全球性的气候协议)Zero-Carbon Fuels(挑战与展望)Limitingtemperaturerisewell below2C(将温度上升限制在远低于2C)(零碳燃料)Publishing green

4、house gas reduction targets.(公布温室气体减排目标)Carbon Capture and RemovalHelping poorer nations.(碳捕获与移除)(帮助较贫穷的国家)Carbon neutral by2050(到2050年实现碳中和)ProblemsofTraditional Power SystemsEETMENTOFResearchCentrefor(传统电力系统的问题)RONIC ENGINEERINGGRIDMODERNISATION楼及電子工程孚系德绸现代化研究中心Introduction(引言)SmartGrid(智能电网)核电田田田

5、AlandDigitalTwinResidential居民负荷(AI和数字李生)Alin Smart GridsAI在智能电网中的应用Commercial商业负荷DigitalTwinApplications火电(数字李生的应用)TRANSMISSION&DISTRIBUTIOIndustrial工业负荷Challenges&ProspectsGENERATION(发电)(输电与配电)LOAD(负荷)(挑战与展望)Centralized large-scale.Limited monitoring of theOne-waypowerflow(powerplantswithfullsystem

6、(有限的系统监控)单向电力流)controllability(集中式HighriskofcascadinglineUnresponsiveload大型电厂,具有完全outages(高风险的级联线demand(不灵活的负的控制能力)路停运)荷)High carbon emissions(高碳排放)Smart Grid Concept and the ChallengesEEResearchCentrefor(智能电网概念及其挑战)GRIDMODERNISATION楼及量子工程孚系德编现代化研究中心IntroductionIEEEdefinitionforSmartGrid(IEEE对智能电网的定

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1. **智能电网与AI/数字孪生**:智能电网通过AI(如深度学习、强化学习)和数字孪生技术实现实时监控、预测及优化,应对巴黎气候协议下的脱碳挑战,支持可再生能源高比例接入。 2. **核心应用**: - **负荷监测**:非侵入式负荷监测(NILM)技术分解家电能耗,准确率达96%(如UK-DALE数据集)。 - **可再生能源预测**:香港太阳能设施年发电超430万千瓦时,AI优化污垢功率损失估计(边缘计算MSE降低)。 - **设备监测**:电力电子剩余寿命(RUL)预测、电池故障检测准确率>96%。 3. **挑战与趋势**:需解决数据隐私、多模态输入及模型可解释性问题;未来结合少样本学习、大型模型(如ChatGPT/Sora)提升跨任务泛化能力。
**AI如何革新电网?** **数字孪生有何用?** **智能电网挑战何在?**
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