新能源使用上，新能源出力具有波动性和随机性，如何有效应对和消纳

电力从发电到输送到每个写字楼、每栋居民楼再到千家万户，整个过程中存在大量的难题急需解决，在此我们将问题细分为以下五大难题：

1. 电网安全与控制方面，交直流混联复杂大电网如何进行有效的控制？狂风、海啸以及雨雪天气对电网线路的影响如何做到预警及解决？
2. 输变电上，海量电力设备监控状态如何有效评价和差异化运维？ 110（66）千伏及以上输电线路长度达98.7万公里，如何进行有效和经济的巡检？
3. 配用电管理上，由于户变关系和档案相位混乱，导致线损计算不准确，4.5亿只智能电表采集的海量数据如何进行处理和分析？
4. 新能源使用上，新能源出力具有波动性和随机性，如何有效应对和消纳？
5. 电力企业经营管理上，科研、管理、运营等生产大量文本数据，如何挖掘知识，支撑管理和辅助决策？

引入AI思维及技术，五大难题可以得到有效的解决：

1. 基于深度强化学习的电网紧急控制策略，可以大幅度的提升与控制电网安全。电网紧急控制策略中加入了天气、风向以及自然灾害等实时变量的数据，可以提前对电网电路进行实时预警，提前规划及部署新的线路，保证电路的畅通性。
2. 基于集成学习的电力设备状态评价和架构输电线路的智能巡检，可以海量电力设备进行监控和差异化运维。引入无人机、机器人等AI设备，利用计算机视觉、图像识别等技术进行大规模有效的经济巡检。
3. 基于聚类算法的用户用电行为分析和低压配电台区拓扑智能识别，可以对配用电进行有效的管理。
4. 基于波动规律挖掘的新能源短期功率预测，加上基于图像识别的光伏功率分钟级预测，可以应对新能源使用中出现的波动性和随机性情况，并且进行消纳。
5. 建立电力领域知识图谱，能够帮助电力企业挖掘知识，支持和辅助决策，形成专家系统。

四、电力行业AI的能力应用

1. 电网安全与控制领域，AI技术可以应用于电力系统的仿真分析，对交直流混联电网故障特征识别及智能控制，建立基于人工智能的调控辅助决策系统。

2. 输变电领域，图像识别技术应用于输变电设备巡检和输电通道风险评估。输变电设备故障智能诊断和状态评估；电网主要灾害预警预报；无人机和机器人自然巡检。

3. 配用电领域，AI可以帮助配用电设备监控状态智能检测与管理；将营业机器人引入配用电管理过程中；利用人工智能为用电现场高效作业与安全风险进行智能预警。AI还可以帮助大规模需求侧错峰资源管理与预测，利用人工智能对电进行多能流管理，电网规划和负荷预测等。