传统方法与人工智能:潮流控制优化算法的现状、挑战与未来方向

摘要：

优化问题是电力系统领域中最常见的问题之一,大多数工程问题都可以归结为优化问题.为了解决这些优化问题,人们不断地提出各种优化算法.然而,随着人类需求的快速提高和可再生能源的高度渗透,高度复杂的优化问题不断出现,使得传统的优化算法在求解精度和速度上都面临着巨大挑战.近年来,新一代人工智能(artificial intelligence,AI)的发展为优化算法的升级创造了新的机遇.智能电网是未来电网的发展方向,对电网的安全性、稳定性、可靠性、弹性、可持续性、高效性等都有很高的要求.这些要求使得智能电网成为一个具有多目标和多约束的高度复杂的优化问题.最典型的问题是潮流控制.无论是使用传统的还是现代的AI优化算法,已有许多研究人员致力于解决各种潮流控制问题.该文旨在全面、清晰地介绍这一研究领域的最新进展.首先,介绍优化算法的进化过程、分类和最先进的方法.然后,全面回顾传统和现代AI优化在控制潮流可解性、功率与频率、电压、安全性和稳定性方面的应用.这些应用均取得了良好的性能.尽管如此,该文仍然在高效性、可解释性、可迁移性、稳定性、经济性和鲁棒性方面点明一些关键挑战.为了克服这些挑战,给出在未来的研究中有价值的潜在方向,以使现代AI优化更适用于实际工程.

关键词：优化、传统方法、人工智能、潮流、深度强化学习

所属期刊栏目：43

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金U1866602

在线出版日期：2023-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：1799-1817,中插10