白佳鑫

國(guó)網(wǎng)四川省電力公司米易縣供電分公司 四川 米易 617200

快速發(fā)展的社會(huì)經(jīng)濟(jì)的用電需求不斷提升，促使電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)度支持系統(tǒng)已難以滿足現(xiàn)代智能電網(wǎng)的調(diào)控需求，為順應(yīng)未來電網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)，需通過現(xiàn)代智能技術(shù)的使用實(shí)現(xiàn)調(diào)度支持系統(tǒng)性能的有效提高。近年來，隨著人工智能技術(shù)逐漸走向主流，尤其是基于機(jī)器和深度學(xué)習(xí)的智能技術(shù)的應(yīng)用逐漸受到各行各業(yè)的廣泛關(guān)注，成為研究的重點(diǎn)之一，新一代基于大數(shù)據(jù)的人工智能系統(tǒng)綜合類腦智能機(jī)理，人工智能技術(shù)作為一種綜合性技術(shù)主要以高性能計(jì)算、機(jī)器及深度學(xué)習(xí)作為支撐技術(shù)，使人工智能具備強(qiáng)大計(jì)算能力、豐富的訓(xùn)練樣本、高質(zhì)量的學(xué)習(xí)模型及算法。

1 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及概述

人工智能(artificialintelligence)，簡(jiǎn)稱AI，是近年來快速成長(zhǎng)起來的高科技，它將會(huì)在將來成為主導(dǎo)世界的戰(zhàn)略性發(fā)展方向，現(xiàn)在它已經(jīng)得到全球各個(gè)國(guó)家的高度關(guān)注和深入的研究。2006年，加拿大多倫多大學(xué)辛頓博士首次提出新的深度網(wǎng)絡(luò)模型，并在2016年被用于圖像和聲音的智能分類，極大地推動(dòng)人工智能的發(fā)展和實(shí)際的運(yùn)用。大家都知道，谷歌研發(fā)的阿爾法 Go，在2016年度以碾壓之勢(shì)擊敗李世石，是 AI研究的里程碑。就在同一年，谷歌在自動(dòng)駕駛技術(shù)上也有重大進(jìn)展，其自動(dòng)汽車的公路試驗(yàn)已經(jīng)結(jié)束。目前，對(duì)人工智能技術(shù)的研發(fā)已被提升到一個(gè)國(guó)家的發(fā)展策略，而以深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理為代表的新一代的 AI技術(shù)，也是促進(jìn)諸如能源等一些傳統(tǒng)行業(yè)技術(shù)發(fā)展的主要途徑。相對(duì)于最早期的人工智能技術(shù)而言，新一代人工智能技術(shù)的核心是基于三種基本技術(shù)：高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)，這些技術(shù)可以用大量的數(shù)據(jù)和大量的樣本來聯(lián)合得到更好的訓(xùn)練效果來促進(jìn)其發(fā)展[1]。

2 基于人工智能的電力調(diào)控技術(shù)

對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行而言，電力調(diào)度控制中心扮演著重要的角色，是電網(wǎng)運(yùn)行控制的樞紐。我國(guó)電力調(diào)度控制管理水平對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的安全和穩(wěn)定運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。目前，我國(guó)電力調(diào)度工作還處于以人工分析和人工調(diào)度為主的狀態(tài)。傳統(tǒng)的手工作業(yè)模式主要依靠員工的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行作業(yè)計(jì)劃的制定，具有較大的危險(xiǎn)性。首先，不可能完全避免人為失誤，再有經(jīng)驗(yàn)的工作人員，也無(wú)法完全避開人類的錯(cuò)誤，而人類的錯(cuò)誤，往往會(huì)帶來巨大的負(fù)面影響。其次，缺乏隨機(jī)性。在這些普遍存在的問題之外，在電力系統(tǒng)的實(shí)際操作過程中，也有一些以前沒有發(fā)生過，或者是很少發(fā)生的事情，工作人員在對(duì)這些事情的操作過程中，缺少一些可以作為基礎(chǔ)的歷史經(jīng)驗(yàn)，很容易產(chǎn)生一些不知道該怎么做出決定的問題，這不僅給調(diào)節(jié)人員帶來更大的困難，也對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)造成嚴(yán)重的影響。人工智能（artificialIntelligence）是指對(duì)模擬人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)行研究和開發(fā)的分支。目前，我國(guó)的人工智能技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期。相對(duì)于早期的人工智能，下一代的人工智能將以高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)為核心技術(shù)，通過充分的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)，使其在不斷提高。伴隨著資訊科技的進(jìn)步，智能科技逐漸深入到人們的日常生活中，并逐漸成為推動(dòng)人類社會(huì)與經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的主要?jiǎng)恿??！吨袊?guó)人工智能發(fā)展報(bào)告2018》（2018）顯示，我國(guó)已經(jīng)成為人工智能專利布局最多、投融資規(guī)模最大的國(guó)家。電力系統(tǒng)作為新型智能技術(shù)，其在電力系統(tǒng)的運(yùn)行和管理中的地位越來越突出。當(dāng)前，隨著信息化程度的提高，對(duì)人工智能的研發(fā)和運(yùn)用已被提升到國(guó)家的高度。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》于2017年發(fā)布，從戰(zhàn)略形勢(shì)、總體要求、重點(diǎn)任務(wù)、資源配置、保障措施和組織執(zhí)行等六個(gè)層面對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)的規(guī)定，為未來的發(fā)展指明前進(jìn)的道路。將智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)的運(yùn)行管理具有十分重大的意義。首先，人工智能具有較高的學(xué)習(xí)能力，它可以對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)過程中所積累的海量的信息進(jìn)行深度的學(xué)習(xí)，并根據(jù)所得到的信息來進(jìn)行電網(wǎng)的調(diào)度，提高電力系統(tǒng)的調(diào)度決策的精度。另外，在進(jìn)行交互時(shí)，AI具有明顯的優(yōu)越性，可以利用觸屏交互、語(yǔ)音交互等新型的交互方法，來提升交互效果，減輕操作員的工作負(fù)擔(dān)，更好地達(dá)到對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃的要求。

2.1 基于電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)特性及運(yùn)行方式分析

新能源的迅速發(fā)展和大規(guī)模接入電力網(wǎng)絡(luò)，風(fēng)電和光伏發(fā)電具有輸出不確定和逆向調(diào)節(jié)特性，給電力網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性帶來挑戰(zhàn)。在對(duì)調(diào)控中心的海量電網(wǎng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析和處理的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)的總體特征展開聚類分析，并運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，來精確地對(duì)電網(wǎng)內(nèi)用電用戶的用電行為、用電負(fù)荷變化趨勢(shì)、電網(wǎng)運(yùn)行走勢(shì)、電網(wǎng)實(shí)時(shí)負(fù)荷平衡等進(jìn)行預(yù)測(cè)，以提高電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，提高電網(wǎng)調(diào)度的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高電網(wǎng)的供電可靠性，并提高電網(wǎng)調(diào)控人員的工作品質(zhì)和工作效率[2]。

2.2 電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)深度學(xué)習(xí)及模擬

電網(wǎng)管理運(yùn)作工作，包括它的正常操作和對(duì)問題的處理，都存在著與之有關(guān)的規(guī)定。操作手冊(cè)的內(nèi)容大多是由專門的人士來編制的，并且還會(huì)在現(xiàn)實(shí)中的操作經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行持續(xù)的修改，從根本上來說，它是電網(wǎng)運(yùn)行的知識(shí)和運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)的一種累積，問題的優(yōu)先級(jí)、電網(wǎng)安全校核的固定規(guī)則、操作指令的生成規(guī)范及邏輯等。操作手冊(cè)是有一些可以被遵守的規(guī)則的。對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行知識(shí)、運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)以及有關(guān)的操作規(guī)范進(jìn)行對(duì)應(yīng)梳理，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)相關(guān)的學(xué)習(xí)機(jī)運(yùn)行進(jìn)行重復(fù)的模擬，可以得到關(guān)于電力系統(tǒng)的運(yùn)行決策，在某種意義上可以為電力系統(tǒng)的運(yùn)行工作人員帶來幫助。此外，在以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的電力網(wǎng)絡(luò)控制和運(yùn)營(yíng)體系中，也應(yīng)將其納入其中，以實(shí)現(xiàn)有效的輔助。

3 基于人工智能技術(shù)的電網(wǎng)調(diào)度控制業(yè)務(wù)主要功能

3.1 語(yǔ)音控制功能

目前，電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)管理的操作接口仍然是由調(diào)度人員手工操作計(jì)算機(jī)的操作接口，這種接口方式十分簡(jiǎn)單，不僅加重調(diào)度員的工作負(fù)擔(dān)，而且對(duì)問題的反應(yīng)也不利。近年來，隨著信息技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)也有長(zhǎng)足的進(jìn)步，市場(chǎng)上出現(xiàn)很多的語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用，其中以由科大訊飛所開發(fā)的語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用最具代表性。語(yǔ)音識(shí)別軟件擁有強(qiáng)大的語(yǔ)音辨識(shí)能力，可以對(duì)不同類型的聲音進(jìn)行辨識(shí)，為電力調(diào)度控制系統(tǒng)依據(jù)聲音的信息，進(jìn)行針對(duì)性的調(diào)整和奠定基礎(chǔ)。在這種情況下，以智能技術(shù)為核心的電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)調(diào)度與監(jiān)控系統(tǒng)就成其基本的功能。在電力調(diào)度和控制中使用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，能夠提高調(diào)度人員在故障處理和指令發(fā)布中的工作效率，進(jìn)而更好地完成電力調(diào)度和管理的任務(wù)，與手工的單擊操作相比較，還能夠在很大程度上降低工作人員的工作量。

3.2 故障處理功能

故障處理功能是基于人工智能技術(shù)的電網(wǎng)調(diào)度控制業(yè)務(wù)的又一重要功能。電網(wǎng)控制系統(tǒng)中大量的電力數(shù)據(jù)信息缺乏有效的存儲(chǔ)和分發(fā)，使得這些信息的應(yīng)用受到極大的限制。而在此背景下，以大數(shù)據(jù)為核心的大數(shù)據(jù)技術(shù)是解決該問題的關(guān)鍵。首先，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的集成。電網(wǎng)運(yùn)行過程中存在著大量的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)化甚至半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的信息進(jìn)行有效的集成。其次，利用大數(shù)據(jù)的方法尋找問題所在。在電網(wǎng)運(yùn)行過程中，會(huì)生成海量的信息，而大數(shù)據(jù)分析擁有強(qiáng)大的分析功能，可以利用聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等手段，將這些信息中蘊(yùn)含的信息進(jìn)行挖掘，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行過程中存在的問題，并發(fā)出警報(bào)，為故障的處置留出足夠的時(shí)間。并對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行失效預(yù)報(bào)。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理，可以對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀況進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)，為電網(wǎng)運(yùn)行管理和調(diào)度部門的決策提供依據(jù)。

3.3 搜索查閱功能

以智能技術(shù)為基礎(chǔ)的電力系統(tǒng)調(diào)度與管理服務(wù)也擁有較強(qiáng)的查詢能力，云計(jì)算技術(shù)的開發(fā)和使用為其提供有力的支持。云計(jì)算融合高速因特網(wǎng)、高性能計(jì)算、海量數(shù)據(jù)庫(kù)、傳感器和遠(yuǎn)程設(shè)備等多種功能，是當(dāng)今世界最具發(fā)展?jié)摿Φ囊豁?xiàng)重要技術(shù)。隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，給電網(wǎng)的數(shù)據(jù)的保存帶來新的途徑，如果在云計(jì)算中，不僅可以讓當(dāng)?shù)氐碾娏ζ髽I(yè)獲取有關(guān)的信息，還可以讓電網(wǎng)系統(tǒng)中的其它區(qū)域的電力企業(yè)獲取，進(jìn)而提升這些信息的使用價(jià)值。為保證信息的安全，在獲取電力系統(tǒng)的時(shí)候，需要設(shè)定授權(quán)，使用者可以根據(jù)自己的授權(quán)，獲取各個(gè)層次的信息，這給數(shù)據(jù)的檢索帶來方便。

3.4 核心功能的關(guān)鍵支撐技術(shù)分析

（1）大數(shù)據(jù)計(jì)算與調(diào)控技術(shù)

深度學(xué)習(xí)需要以海量的數(shù)據(jù)和高的運(yùn)算能力為基礎(chǔ)，其在電力市場(chǎng)的調(diào)節(jié)中所面臨的最大的困難是其運(yùn)算力。為滿足各種業(yè)務(wù)的需要和對(duì)深度的運(yùn)算的要求，需要融合網(wǎng)絡(luò)資源、不斷完善的芯片技術(shù)（包括CPU、GPU、TPU等）、服務(wù)器和存儲(chǔ)器等，逐漸地實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件定義的HPC和自調(diào)節(jié)的運(yùn)算結(jié)構(gòu)的建立，進(jìn)而大幅地提高各種業(yè)務(wù)的運(yùn)算能力。在大數(shù)據(jù)背景下，對(duì)智能計(jì)算（特別是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的研究和應(yīng)用提出更高的需求。提升監(jiān)管大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)分布式數(shù)據(jù)的分析能力，為未來的應(yīng)用提供更多的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)?；诖笠?guī)模的時(shí)間-空間數(shù)據(jù)的調(diào)度大數(shù)據(jù)包含設(shè)備模型參數(shù)，地理位置，PMU，氣象環(huán)境，電量，用戶等信息，以及能源管理，配電管理，GIS，調(diào)度和生產(chǎn)管理，設(shè)備監(jiān)測(cè)等信息。對(duì)大數(shù)據(jù)的匯聚與存儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)行調(diào)整時(shí)，需要注意的問題有：①數(shù)據(jù)匯聚，以不同的數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)的各種提取與匯聚方法為基礎(chǔ)，將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問方法（包括傳輸協(xié)議、數(shù)據(jù)庫(kù)連接、消息隊(duì)列等）與大數(shù)據(jù)的Sqoop、Flume等方法進(jìn)行組合，達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全量提取的目的，之后利用校驗(yàn)規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理與規(guī)范化。②數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，針對(duì)各種數(shù)據(jù)的特征，采取多種存儲(chǔ)方式，如分布式文件存儲(chǔ)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（以存儲(chǔ)模型參數(shù)為主），列式數(shù)據(jù)庫(kù)（以存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)為主），內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為主），時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（以相量測(cè)定時(shí)間尺度數(shù)據(jù)為主），以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性。③數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，對(duì)于資料間差異，利用外鍵或引用等方法，進(jìn)行相關(guān)處理，為資料進(jìn)一步處理與整理工作奠定基礎(chǔ)。事件發(fā)生后，調(diào)節(jié)系統(tǒng)會(huì)根據(jù)對(duì)問題的認(rèn)識(shí)，自動(dòng)地給出問題處理的工作清單和重要的信息，并將其與實(shí)時(shí)測(cè)量和在線輔助決策功能進(jìn)行融合，獲得對(duì)問題進(jìn)行的幫助。之后，在經(jīng)過人工的進(jìn)一步確定后，再利用自動(dòng)發(fā)電及電壓控制等手段，來實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的工作（比如，故障后方式調(diào)整、恢復(fù)送電等）。在進(jìn)行設(shè)備檢修操作時(shí)，可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)操作票模板、檢修操作規(guī)程進(jìn)行操作，在經(jīng)過手工的確定之后，就可以將設(shè)備檢修操作（采用順控模式）進(jìn)行完成。在穩(wěn)定段的智慧指標(biāo)中，伴隨著對(duì)電力系統(tǒng)的操作描述的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的持續(xù)改進(jìn)，這對(duì)于利用自然語(yǔ)言的技術(shù)來獲得電網(wǎng)運(yùn)行同斷面限額的關(guān)系，以便動(dòng)態(tài)更新斷面穩(wěn)定限額的，可以對(duì)學(xué)習(xí)穩(wěn)定性指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新。在此基礎(chǔ)上，通過仿真，探索調(diào)節(jié)操縱過程，建立操縱過程的圖譜，并對(duì)操縱過程內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)記，進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾等技術(shù)，以達(dá)到在同類事故發(fā)生時(shí)，對(duì)操縱過程中的操縱過程進(jìn)行有效的控制[3]。

（2） 電網(wǎng)預(yù)測(cè)技術(shù)及調(diào)度智能助手技術(shù)

針對(duì)可更新電力系統(tǒng)對(duì)氣候變化敏感的特點(diǎn)，利用集成學(xué)習(xí)、條件變分深信度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，結(jié)合非/半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，結(jié)合多元預(yù)測(cè)方法，對(duì)可更新電力系統(tǒng)中各要素之間的內(nèi)在規(guī)律性以及相互耦合的相關(guān)性進(jìn)行綜合研究，獲得可更新電力系統(tǒng)中各要素之間的相互聯(lián)系，達(dá)到對(duì)可更新電力系統(tǒng)的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)。針對(duì)區(qū)域電力系統(tǒng)中大規(guī)模的 DG并網(wǎng)以及具有“源-荷”特征的裝備日益增多，需要改進(jìn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶等算法，構(gòu)建能夠?qū)Ω鞣N影響因子進(jìn)行學(xué)習(xí)與仿真的綜合預(yù)報(bào)模型與算法，以適應(yīng)區(qū)域電力系統(tǒng)的負(fù)載預(yù)報(bào)要求；針對(duì)造成系統(tǒng)老損、外部氣象環(huán)境變化等導(dǎo)致的系統(tǒng)發(fā)生失效跳閘的情況，依據(jù)系統(tǒng)的歷史失效跳閘事件與外部氣象環(huán)境等，完善系統(tǒng)的運(yùn)行狀況（自適應(yīng)）評(píng)價(jià)模型，并利用已有的系統(tǒng)運(yùn)行狀況（如：系統(tǒng)運(yùn)行），從系統(tǒng)運(yùn)行中獲得系統(tǒng)運(yùn)行中可能出現(xiàn)的主要影響因子與影響因子，并將其與系統(tǒng)運(yùn)行中的各種評(píng)價(jià)手段相融合，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行中各種影響因子的有效識(shí)別。利用虛擬現(xiàn)實(shí)、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)，可以明顯提高調(diào)節(jié)系統(tǒng)的人機(jī)互動(dòng)性能，實(shí)現(xiàn)以語(yǔ)音互動(dòng)為特點(diǎn)的智能助理功能，包括觸屏控制、人臉/語(yǔ)音識(shí)別等各種互動(dòng)方式。還可以將強(qiáng)大搜索引擎配置到系統(tǒng)服務(wù)端，實(shí)現(xiàn)使用語(yǔ)音、鍵盤輸入相關(guān)內(nèi)容，搜索、抽取、加工、分析和自動(dòng)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中的各類數(shù)據(jù)（包括原始數(shù)據(jù)、相關(guān)規(guī)程、計(jì)算結(jié)果等），可以更好地提高交互方式的智能化程度。按照不同的目標(biāo)，搜索引擎可以被配置在不同的位置（針對(duì)不同的位置）。在顯示方式方面，可以利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來豐富的可視化的顯示效果，并利用自動(dòng)制圖技術(shù)來實(shí)現(xiàn)基于多場(chǎng)景的圖形（如電氣分區(qū)圖、停電區(qū)域圖、供電路徑圖、潮流圖自動(dòng)生成等）的自動(dòng)形成。

4 結(jié)束語(yǔ)

目前，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、知識(shí)導(dǎo)向?yàn)樘攸c(diǎn)的人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展，隨著電力行業(yè)對(duì)現(xiàn)代化、智能化發(fā)展的要求越來越高，將人工智能技術(shù)與新一代電力行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)也越來越明顯。本研究從電力行業(yè)的實(shí)際情況出發(fā)，對(duì)人工智能技術(shù)在電力行業(yè)中的可應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行初步的探討，并對(duì)其進(jìn)行深入的研究，最終完成電力行業(yè)整體框架的搭建，并對(duì)其核心功能進(jìn)行設(shè)計(jì)，并對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)說明，為促進(jìn)電力行業(yè)從傳統(tǒng)的以物理模型為主導(dǎo)的電力行業(yè)發(fā)展，向物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的方向發(fā)展提供借鑒。