作者系廈門大學 . 中國能源政策研究院院長，發表于《中國科學報》2023-07-05 第3版 

作為革命性技術，人工智能為智能電網的發展提供了廣闊前景。它在負荷預測和管理、能源調度和交互、故障監測和維護等方面均發揮重要作用。

負荷預測是電力系統管理的關鍵環節之一。通過對歷史數據和實時數據的監測與分析，人工智能可以更準確地預測負荷的變化趨勢，幫助電網管理者作出相應的調度決策。同時，它還可以優化負荷分配，提高電網的運行效率和穩定性。人工智能在負荷預測和管理中的應用可以極大程度地避免供需失衡，顯著提高電力系統的可靠性和效率。

除了電力需求側的負荷預測，人工智能在電力供給側也將有所作為。根據能源供應的不確定性，人工智能可以優化能源分配和利用，確保能源供應的穩定性和可靠性。智能電網還可以通過實時數據監測和分析，優化發電設備的運行參數，提高能源轉換效率。在用電高峰時段，人工智能可以通過優化和調整電力分配，避免過載和電力故障。

人工智能可以根據電力系統的實時運行狀況和需求情況，智能調度發電機組、儲能設備和負荷之間的能量交互，實現電力系統的優化調度，提高電網的可持續性和靈活性。人工智能通過對各種能源資源的集成和管理，最大程度地消納可再生能源，優化儲能系統的運行和管理。在能源調度和交互方面，人工智能也有極大的發揮空間。傳統的電力系統通常采用靜態的能源調度方案，無法靈活應對能源供需的變化。而智能電網利用人工智能技術，可以實時監測和分析能源供應和需求的情況，根據實時數據實現動態化調度能源。

智能電網的人工智能技術還可以促進能源交互與共享。通過智能電網的連接和數據交換，不同的能源系統可以實現互聯互通，以及能源的共享和協同。人工智能可以分析不同能源系統的供需情況，制定合理的能源交互方案。通過人工智能的調度，智能電網可以將多余的可再生能源分配給電動汽車充電，提高能源的利用效率，實現能源的共享和平衡。

人工智能可以通過對電網各個節點的數據進行檢測和分析，實時監測故障，準確診斷故障類型和位置，實現故障的自我修復，極大提高了電網的可靠性和安全性。

在故障監測方面，人工智能可以監測電網中各種設備和組件的工作與運行情況，包括發電機、變壓器和傳感器等。

在故障預測方面，人工智能可以預測設備的壽命和故障發生概率，從而實現前瞻性的故障定位，幫助電力系統管理者制訂有效的維護計劃。這樣可以避免計劃外的設備故障和停機時間，減少維修成本，提高設備的可用性。

在故障自愈方面，當電力設備發生故障時，人工智能通過對故障模式和故障特征的學習，自動進行故障診斷和定位，并在有限范圍內自行處理故障。隨著故障處理數據積累程度的提高，人工智能對故障的處理能力還將得到不斷提升。

然而，人工智能在發揮重要作用的同時也存在一些潛在威脅。

人工智能應用于電網智能決策時主要面臨兩個問題。一是無法保障100%的安全性；二是即使達到99.99%的驗證效果，也難以對決策過程作出可信的解釋。

在其他場景中，人工智能或許只是好與壞的區別，但在電網中卻是行與不行的差異，所以提高人工智能的準確率至關重要。而這就需要不斷對人工智能進行訓練，并需要大量電網數據的支撐。通過學習電網的歷史數據，人工智能可以實現自我迭代，進一步提高智能電網的可靠性和安全性。此外，人工智能技術的發展也面臨著安全和隱私的挑戰，需要進一步加強研究和應用實踐，要在確保數據安全的前提下，實現智能電網的可持續發展和安全運行。

為了更好地在智能電網的建設和發展中應用人工智能技術，防范人工智能可能會帶來的潛在威脅，我們提出如下發展建議。

第一，提高智能決策的可解釋性和透明度，人工智能的決策過程必須有可信的解釋。無論在負荷預測、電網調度還是故障自愈的過程中，人工智能所作出的任何智能決策必須要有詳細的解釋和操作說明，并形成操作日志，以備事中及時調整和修改。事后，監管機構需要對人工智能決策的合理性進行評價，做到在人類控制范圍內高效合理地使用人工智能。

第二，加強數據安全和隱私保護，用人工智能來解決其應用于電網所帶來的數據安全問題，達到以“AI”制“AI”的效果。可以利用人工智能自行開發數據加密技術，避免未經授權的數據訪問和竄改。利用人工智能形成類似區塊鏈形式的去中心化數據存儲結構是保障數據安全的另一途徑。必要時可以采用數據脫敏處理，將敏感數據分離。

第三，建立考慮人工智能的電網標準和規范，強化監管和治理機制。在人工智能時代，各行各業的標準和規范都需更新以適應人工智能技術的應用，對于電網而言更是如此，因此必須對人工智能作出的決策加強監督和管理，明確人工智能在智能電網中的責任和義務。人工智能決策帶來的影響和后果，責任歸屬于誰務必明晰。與此同時，建立透明的人工智能決策信息披露機制，提高公眾參與度，形成全社會共同監督管理的新模式。