新型电力系统中人工智能应用与扩展

人工智能模型包括机器学习、深度学习和强化学习等技术，其中机器学习涵盖监督学习、非监督学习和半监督学习，深度学习通过多层神经网络处理高维数据，强化学习则通过智能体与环境交互进行训练。联邦学习作为一种分布式机器学习框架，在保护数据隐私的同时实现多主体建模，分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。

人工智能在电力系统中的应用广泛，包括负荷预测、可再生能源出力预测、故障诊断和电力系统静态/暂态数字孪生仿真。基于深度学习的负荷预测和可再生能源出力预测能够提高预测效果，而基于深度学习的故障诊断则能从运行数据中提取诊断判据，实现故障检测、辨识和定位。数字孪生技术通过虚实交互激活电网/设备的多源数据，提供高维、量化多层次的视角辅助运管调控决策。

人工智能延伸应用包括区块链和数字孪生技术。区块链技术保证虚拟电厂中DER的公平公开交易，促进其参与调度和维护。数字孪生技术通过软件定义对物理空间进行描述、诊断、预测决策，实现物理空间与赛博空间的交互映射，应用于变电站运维、开关柜局放诊断、变压器油色谱诊断和电力系统暂态仿真与短路诊断等领域。

总结来看，人工智能在电力系统中的应用前景广阔，未来有望在区块链、数字孪生及元宇宙等方面进一步延展结合，推动电力系统智能化发展。