综述：人工智能与机器学习在智能电网中的应用：从基础范式到数字孪生和大语言模型驱动的新兴技术

这篇综述系统梳理了人工智能（AI）与机器学习（ML）如何驱动智能电网（SG）从传统架构向智能化、可持续化演进。文章详尽阐述了从监督/无监督/强化学习（RL）等基础范式，到联邦学习（FL）、数字孪生（DT）、生成式AI（GenAI）及大语言模型（LLM）等前沿技术，如何应用于负荷/可再生能源（RES）预测、需求侧管理（DSM）、网络安全（如FDI攻击检测）及电动汽车（EV/V2G）集成等核心场景。作者强调了物联网（IoT）/AIoT、5G、边缘计算等使能基础设施的作用，并指出在互操作性、数据隐私、计算可扩展性及模型可解释性（XAI）方面存在的挑战与未来研究方向。

　　

引言：能源系统的智能化转型

全球能源体系正经历一场深刻的变革，其驱动力来自于日益增长的能源需求、应对气候变化的紧迫性以及对能源系统效率、可靠性和韧性的更高要求。传统的集中式、单向供电网络已难以有效管理间歇性可再生能源（IRES）的大规模接入和动态多变的负荷需求。在此背景下，智能电网（Smart Grid, SG）的概念应运而生，旨在通过先进的信息、通信和控制技术，实现能源生产、传输、分配和消费各环节的动态、智能互联。人工智能（Artificial Intelligence, AI）与机器学习（Machine Learning, ML）作为这场变革的核心引擎，为应对智能电网的复杂性提供了创新的解决方案，推动其从自动化向真正的自主智能化演进。

人工智能与机器学习的演进历程

AI/ML的发展并非一蹴而就，其历史经历了启动期、应用发展期、稳步发展期直至当前的繁荣期。从早期的专家系统（Expert Systems）和基于规则的逻辑，到以支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）为代表的统计学习模型，再到深度学习的崛起，AI/ML的能力边界不断拓展。近年来，联邦学习（Federated Learning, FL）、生成式AI（Generative AI, GenAI）、大语言模型（Large Language Models, LLMs）和数字孪生（Digital Twin, DT）等前沿范式，正将AI/ML的应用推向新的高度。这一演进历程与能源系统从SCADA（数据采集与监视控制系统）到能源管理系统（EMS），再到集成分布式能源（DER）和微电网的智能化发展轨迹相呼应。

核心机器学习范式及其在智能电网中的应用

智能电网中的AI/ML应用主要建立在三大核心范式之上：

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  监督学习（Supervised Learning）：如同有“教师”指导的学习，模型从带有标签的数据（输入-输出对）中学习映射关系。在智能电网中，这直接应用于负荷与价格预测（如使用LSTM、Bi-LSTM-Attention等模型进行日前短期预测，将平均绝对百分比误差MAPE降至3%以下）、故障分类和窃电检测等任务。其性能指标通常与电网运行关键绩效指标（KPI）挂钩，如预测的均方根误差（RMSE）和分类的F1分数。
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  无监督学习（Unsupervised Learning）：模型在没有预定义标签的情况下，自主探索数据中的内在结构和模式，如同在“游乐场”中自行发现规律。该方法常用于客户细分（如K-Means聚类）、电网拓扑发现以及异常检测（如使用自编码器或孤立森林识别网络入侵或设备异常）。
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  强化学习（Reinforcement Learning, RL）及深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）：智能体（Agent）通过与环境进行试错交互，根据获得的奖励或惩罚信号学习最优策略，以最大化累积回报。这非常适用于智能电网中的序列决策问题，如微电网能量管理调度、需求响应（DR）优化、储能系统控制以及实时电压调节。多智能体强化学习（Multi-Agent RL, MARL）更进一步，用于协调多个分布式能源（DER）的协作。

新兴高级范式与使能技术

为应对数据隐私、异构性、模型鲁棒性等挑战，更先进的AI/ML范式被引入：

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  联邦学习（Federated Learning, FL）：允许多个参与方（如不同区域的电力公司）协同训练模型，而无需共享原始数据，仅交换模型更新（如梯度），从而在保护数据隐私的前提下提升模型的泛化能力，尤其适用于跨区域的负荷预测和DER协调。
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  数字孪生（Digital Twin, DT）：是物理电网资产或系统的实时虚拟副本，通过数据流与物理实体保持同步。DT为预测性维护、网络安全应力测试、操作员培训和“假设”分析提供了一个安全的沙盒环境。例如，在数字孪生中预训练DRL策略，再部署到物理电网，可降低探索过程中的安全风险。主动学习（Active Learning）与DT结合，还能优化数据标注效率，提升预测模型的不确定性量化能力。
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  生成式AI与大语言模型（Generative AI & Large Language Models）：生成对抗网络（GANs）等GenAI技术可用于生成合成数据，以扩充罕见事件（如极端天气导致的发电骤降）的训练集。LLMs则展现出在自然语言到控制指令转换、运行报告摘要生成、知识检索以及作为多模态数据融合与推理接口方面的潜力，有望降低电网操作员的工作负荷。
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  迁移学习与元学习（Transfer Learning & Meta-Learning）：迁移学习利用在数据丰富领域预训练的模型，快速适配到数据稀缺的新任务（如新馈线的故障诊断）。元学习则致力于让模型“学会学习”，使其能用极少的样本快速适应新的电网运行状态或资产类型。

关键应用领域深度剖析

AI/ML已渗透到智能电网的各个环节：

1. 1.
   预测与 Forecasting：高精度的短期负荷预测和可再生能源（风、光）发电预测是电网稳定运行和经济调度的基石。深度学习模型（如CNN-LSTM混合模型）能有效捕捉时空特征，显著提升预测精度。
2. 2.
   运行与控制：DRL和MARL用于微电网的实时能量管理，优化分布式电源、储能和负荷的协同运行，降低运行成本，提高可再生能源消纳率。AI也用于动态运行边界（Dynamic Operating Envelope, DOE） 的估算，以安全地最大化分布式能源的接入容量。
3. 3.
   状态监测与故障诊断：基于振动、声学、气体等多种传感器数据，AI模型可实现变压器、断路器等高价值资产的预测性维护，提前预警故障，减少非计划停运。
4. 4.
   网络安全与韧性：AI驱动的入侵检测系统（IDS） 能够识别虚假数据注入（False Data Injection, FDI）、拒绝服务（DoS）等网络攻击。对抗性学习用于评估和提升模型在面对恶意扰动时的鲁棒性。
5. 5.
   电动汽车集成与智能用电：AI优化电动汽车（EV）的智能充电策略和车网互动（V2G），避免配电网过载，同时为用户节省电费。在用户侧，家庭能源管理系统（HEMS） 利用AI自动调节家电运行，参与需求响应。

基础设施与数据挑战

智能电网的智能化离不开底层基础设施的支持：

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  物联网与传感网络：智能电表、相量测量单元（PMU）、功率质量传感器、环境传感器等构成了海量数据采集的神经末梢。
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  通信技术：5G、光纤、电力线载波通信（PLC）等提供了高带宽、低延迟、高可靠的数据传输通道，尤其是5G的网络切片技术可为不同优先级的电网业务提供定制化的服务质量（QoS）保障。
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  计算架构：云、边、端协同的计算模式使得数据能够在最合适的位置进行处理，满足实时控制（边缘侧）和复杂模型训练（云端）的不同需求。

然而，数据异构性、质量不一、通信协议差异、以及计算资源限制等，仍是实际部署中需要克服的障碍。

挑战与未来展望

尽管前景广阔，AI/ML在智能电网中的大规模应用仍面临诸多挑战：

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  互操作性与标准化：不同厂商的设备、系统和模型之间的互操作性差，缺乏统一的数字孪生框架和数据交换标准。
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  数据隐私与安全：在利用数据价值的同时，必须保护用户隐私和商业机密，并防范针对AI模型本身的攻击。
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  模型可解释性与信任：许多先进AI模型（尤其是深度学习）被视为“黑箱”，其决策过程难以理解，影响了电网操作员对AI建议的信任度。可解释AI（XAI）技术如SHAP等正在努力解决这一问题。
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  计算效率与可扩展性：复杂的AI模型通常计算量大，难以在资源受限的边缘设备上实时运行，模型压缩、剪枝、量化等技术是重要的研究方向。

未来，研究将趋向于开发标准化、可互操作的DT框架，构建隐私保护与鲁棒性并重的FL方案，设计轻量级、可解释的领域特定LLM，以及建立涵盖准确性、可靠性、安全性、效率等多维度的基准测试平台。通过持续创新，AI/ML必将助力构建更具韧性、高效、安全和可持续的下一代能源系统。