智能电网技术革新：人工智能和数字孪生的新机遇与挑战

摘要： 本资料由香港理工大学提供，系统探讨了人工智能（AI）与数字孪生技术在智能电网（Smart Grid）中的应用机遇与挑战。内容涵盖了从 AI 基础理论、数字孪生特性到电网具体应用场景（如功率预测、设备监测、系统状态估计、运行调度及稳定性分析）的深度分析。

行业主线：

1. 数字化转型趋势：智能电网正朝着电气化、去中心化和数字化方向演进，旨在应对极端天气和气候变化带来的挑战。
2. 技术融合路径：通过 AI（特别是深度学习和物理信息神经网络 PINN）与数字孪生技术的结合，实现电网从传统离线管理向在线实时监测、预测和优化控制的转变。

关键变化与分歧：

1. 模型演进：AI 应用正从纯数据驱动的“黑盒”模型转向结合物理法则的 PINN 模型，以提升结果的可解释性、可靠性和泛化能力。
2. 监测精度提升：在非侵入式负载监测（NILM）和电池故障检测等领域，通过多任务学习和大规模数据集，实现了更高的识别准确率（如电池故障检测准确率 >96%）。

受益方向与风险：

1. 受益方向：边缘计算部署、电力系统专用大模型（LM）、可解释 AI 以及能够弥合模型与现实差距的数字孪生系统。
2. 核心风险：数据质量与数量的不足、数据隐私与安全法规的限制、AI 模型的可靠性与可解释性缺失，以及大规模跨电网部署的可扩展性问题。