机器学习助力电力系统数字化转型：负荷预测与调度优化的新纪元
随着可再生能源的普及和分布式发电的兴起，电力系统的稳定性和可靠性面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，电力行业正积极拥抱数字化转型，利用机器学习等新兴技术来提高负荷预测的准确性和调度优化的效率。
机器学习负荷预测
负荷预测是电力系统运行的关键环节。准确的负荷预测可以帮助电网运营商制定合理的调度计划，确保电网的稳定性和安全性。传统负荷预测方法主要基于统计模型，其准确性受到数据质量和模型复杂度的限制。
机器学习算法，如神经网络和支持向量机，可以从大量历史数据中学习复杂的非线性关系，从而提高负荷预测的准确性。机器学习模型可以整合多种数据源，如智能电网数据、气象数据和经济数据，从而全面刻画负荷变化规律。
机器学习调度优化
电力系统调度优化是将发电机组的输出功率和输电网的潮流进行优化，以满足负荷需求、最小化发电成本和减轻电网拥塞。传统调度优化方法主要基于线性规划和非线性优化算法，其效率和鲁棒性受到系统规模和复杂度的影响。
机器学习算法，如强化学习和进化算法，可以解决复杂、不确定的调度优化问题。强化学习算法通过不断探索和学习，可以找到满足约束条件下的最优解。进化算法通过模拟自然进化过程，可以获得全局最优解。
机器学习在电力系统中的应用案例
机器学习技术在电力系统中的应用案例层出不穷
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