智慧能源调度中人工智能算法的应用与优化研究

引言：

社会经济的发展对能源的需求不断增多，使我国面临着资源日渐枯竭，环境污染严重的问题，为此我国不断开发新能源，目前我国的新能源发展在全球能源发展中具有重要地位，正引领着全球能源进行大变革，因此，对智慧能源的研究已成为我国能源行业发展的必然趋势。智慧能源是通过智能控制、可再生能源的生产和交易，使能源网络不断发展和升级。在这一进程中，如何在多源异构、时变不确定的运行环境下实现高效调度，成为制约智慧能源体系落地的关键难题。人工智能算法凭借对复杂数据的深度挖掘与自适应优化能力，正为能源调度提供新的范式选择。

一、人工智能算法在智慧能源调度中的典型应用场景

（一）基于深度学习的负荷预测与优化调度

负荷预测不应停在数值拟合，而要直达调度决策的可操作性。面向高比例可再生场景，建议构建“时空耦合—不确定量化—决策联动”的一体化链条：以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）提炼局地天气与用能行为的时空纹理，再引入图神经网络（Graph Neural Network，GNN）建模馈线、变电站与负荷节点之间的拓扑依赖；在输出端生成分位数区间而非单点值，将置信区间转译为备用容量与爬坡约束，减少“高估弃用、低估拉闸”的两难。更关键的一步在于把预测和调度打通：利用可微优化（DifferentiableOptimization，DO）把机组启停、储能充放与需求侧响应嵌入可导算子，使损失函数直接惩罚次日越限、频偏与弃风弃光，从而把误差控制在对系统真正敏感的维度。为抑制概念漂移，部署在线重标定与漂移告警，并以滚动时窗做短-超短期联动，避免“日内准确、实时失真”的尴尬。

（二）强化学习算法在动态调度策略生成中的潜力

高频扰动与多目标权衡把调度问题推进到序贯决策范式。将运行环境刻画为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）或部分可观测马尔可夫决策过程（Partially Observable MDP，POMDP），以强化学习（Reinforcement Learning，RL）在试错中习得策略，能在约束边界附近展现强韧性。工程侧更看重“可控的探索”：采用带拉格朗日乘子与惩罚项的约束强化学习（Constrained MDP），用近端策略优化（Proximal PolicyOptimization，PPO）或深度确定性策略梯度（Deep Deterministic PolicyGradient，DDPG）学习储能-可再生-负荷的耦合动作，同时引入条件价值-at-风险（Conditional Value-at-Risk，CVaR）抑制极端尾部损失。训练体系建议“两条腿走路”：在数字孪生环境进行安全预训练，在离线数据上开展离线强化学习以提升样本效率；落地阶段与模型预测控制（Model PredictiveControl，MPC）形成“策略-轨迹”协同，RL 给出先验动作，MPC 做约束修正，既稳又活，用于车网互动与峰谷错峰尤见成效。

（三）联邦学习与多主体协同机制的探索

区域电网、园区微网与用户侧设备分散而敏感，数据直传既不现实也不合规。联邦学习（Federated Learning，FL）提供一条“模型走、数据留”的通道：在各边缘节点本地训练，再以联邦平均（Federated Averaging，FedAvg）或 FedProx 聚合，兼顾异构设备与算力差异；面对显著非独立同分布（Non-IID）数据，可采用个性化联邦策略与蒸馏聚合，缓解区域差异带来的漂移。为降低通信与隐私风险，结合梯度压缩、差分隐私与安全聚合，使协同成本可控且可审计。进一步的协同层面，联邦学习与多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）可形成“认知-博弈”双层结构：联邦侧共享策略表征，主体侧进行局部博弈与价格-配额协商；为避免搭便车与信息偏置，引入机制设计思想，设定可验证的贡献度与结算规则，让协同收益与真实贡献对齐。此类方案有望在跨区调峰、负荷聚合商与分布式光储场景中释放规模效益，同时守住数据主权与运行安全的底线。

二、人工智能算法在智慧能源调度中面临的问题与优化方向

（一）模型泛化性与实际适应性问题

智慧能源调度场景极其复杂，模型在实验环境中表现出的优越性往往难以延续到实际运行环节。这一差异源自两个层面：一方面，算法多在理想化的数据条件下构建，忽略了实际系统中数据流的不连续、边界条件的多变以及设备工况的频繁扰动；另一方面，调度目标不仅包含经济性与安全性，还需兼顾环境约束和用户响应意愿，导致模型在现实中必须面对多目标冲突与动态权衡。过度依赖单一指标训练的模型，在应对跨区域负荷差异或新能源突发波动时，往往出现预测偏差和调度失灵。为提升适应性，应当引入迁移学习与自适应优化框架，让模型能够在新场景下快速调整参数；同时构建分层调度结构，将全局性优化与局部灵活性相结合，既保持系统整体的稳定运行，又赋予算法一定的演化空间，从而突破“实验最优—工程折损”的困境。

（二）算法透明性与可解释性不足

人工智能在智慧能源调度中的应用不断拓展，但其“黑箱”特征已成为落地过程中的最大隐忧。电力调度直接关乎系统安全与社会稳定，调度员与监管方无法完全信任一个不可解释的模型，即便其预测精度再高，也难以在关键时刻获得执行授权。当前深度神经网络虽然具备强大表征能力，却缺少对因果逻辑与物理规律的直观刻画，导致调度结果在极端场景下缺乏可信度。为了缓解这一困境，需要在算法中嵌入可解释性机制，例如利用注意力机制分析特征贡献度，或者结合基于图的因果推理揭示变量间的约束关系；在工程层面，可以建立双轨制决策体系：人工智能提供初步解构方案，传统优化模型负责可验证性，二者共同形成“透明—可靠”的闭环。这种方式既能提升智能算法的可接受度，也有助于构建可追溯的调度责任链，为后续政策监管与行业标准提供支撑。

（三）数据质量与训练环境的不确定性

调度算法的核心竞争力在于数据驱动，而现实中的数据往往远不及理想设定。传感器精度、通信延迟与采集标准差异，使得原始数据充斥噪声与缺失点；同时，部分用户侧数据因隐私保护无法共享，导致样本覆盖不足，模型难以全面把握运行状态。训练环境的构建大多基于历史数据，而新能源渗透率逐年提升，运行模式出现明显漂移，旧数据在新环境下逐渐失去指导意义。面对这些问题，仅依靠算法本身的鲁棒性已不足以弥补。可引入数据增强与仿真生成机制，在保护隐私的前提下扩充训练样本；同时采用自监督学习，让模型能够从未标注数据中提取潜在规律，降低对高质量标注的依赖。在系统层面，还需搭建实时校验与动态修正平台，对异常数据进行快速剔除或修复，保证输入信息的时效性与准确性，从而为人工智能调度算法提供坚实可靠的运行基础。

三、结语

人工智能在智慧能源调度中的嵌入式应用已成为趋势，但仍面临泛化困难、解释不足及数据偏差等现实约束。未来，应推动算法从静态部署向动态适应演化，引入人机协同、机制设计等跨领域思维，重塑调度模式。同时加强标准建设与系统集成，构建具备可持续性的智能能源生态，为能源结构转型与系统安全运行提供有力支撑。

参考文献：

[1] 王 文 忻 . 基 于 区 块 链 的 智 慧 能 源 调 度 研 究 [J]. 自 动 化 应用,2021(8):118-120.

[2]张秀梅,王海东,罗永强,等.人工智能在智慧能源管理中的应用研究[J].电信工程技术与标准化,2020,33(2):21-24+30.

[3]冯全超,许鹏飞,吴坤.人工智能在智能电网调度优化中的应用探索[J].中国战略新兴产业,2025(2):44-46.