人工智能發(fā)展概述01電力人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用領(lǐng)域02電力人工智能發(fā)展趨勢03電力人工智能安全風(fēng)險分析及應(yīng)對04電力人工智能發(fā)展概述PART

1人工智能發(fā)展概述作為計算機科學(xué)的一個分支，人工智能學(xué)科從誕生到不斷發(fā)展壯大，歷經(jīng)60余年“三起兩落”的跌宕起伏。人工智能在發(fā)展過程中演化出三個主要流派：符號主義、連接主義和行為主義電力人工智能發(fā)展概述在理論算法的發(fā)展、計算能力的提升、數(shù)據(jù)資源的增長、以及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅(qū)動下，人工智能呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、快捷融合、人機協(xié)同、群智開放和自主智能的新特點，進入新的發(fā)展階段，稱之為“新一代人工智能”

。電力人工智能是人工智能的相關(guān)理論、技術(shù)和方法與電力系統(tǒng)的物理規(guī)律、技術(shù)與知識融合創(chuàng)新形成的“專用人工智能”。在理論與技術(shù)層面，人工智能目前正在向強魯棒的人機協(xié)同混合增強、高泛化性遷移學(xué)習(xí)、具備可解釋性的知識與數(shù)據(jù)融合等方向發(fā)展；在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面，電力人工智能將從淺層特征分析發(fā)展至深度邏輯分析，從環(huán)境感知發(fā)展至自主認(rèn)知與行為決策，從電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)輔助決策發(fā)展至核心業(yè)務(wù)決策。電力人工智能發(fā)展現(xiàn)狀與應(yīng)用領(lǐng)域PART

2國家發(fā)改委、能源局在《電力發(fā)展十三五規(guī)劃（2016-2020）》中著重強調(diào)，“必須將人工智能技術(shù)與電力系統(tǒng)結(jié)合，構(gòu)建‘智能電網(wǎng)’造福人民”，國資委強調(diào)國企要加快在人工智能等新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域邁出實質(zhì)性步伐。能源電力領(lǐng)域早在二十世紀(jì)七八十年代便開展人工智能的相關(guān)研究。我國能源電力領(lǐng)域加快人工智能發(fā)展戰(zhàn)略部署，應(yīng)用與國外處于并跑階段。電力人工智能發(fā)展現(xiàn)狀電力人工智能發(fā)展現(xiàn)狀麥肯錫預(yù)計，到2025年，全球人工智能應(yīng)用市場總價值將達到1260億美元，人工智能將成為許多智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的突破點。在電力領(lǐng)域，為了有效對應(yīng)當(dāng)前電網(wǎng)的開放性、不確定性和復(fù)雜行，傳統(tǒng)能源企業(yè)、科研機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭與新興科技創(chuàng)業(yè)公司近年來均開始在電力生產(chǎn)和運營中廣泛運用人工智能技術(shù)。傳統(tǒng)能源企業(yè)往往從基礎(chǔ)平臺出發(fā)，在多個電力業(yè)務(wù)與企業(yè)管理重點領(lǐng)域開展應(yīng)用，提供完整的解決方案。例如：國家電網(wǎng)公司建設(shè)了電力人工智能開放平臺，建成人工智能樣本庫、模型庫和訓(xùn)練平臺，探索設(shè)備運維、電網(wǎng)調(diào)度、智能客服等13類典型應(yīng)用；南方電網(wǎng)公司印發(fā)了《人工智能與業(yè)務(wù)發(fā)展深度融合專項規(guī)劃》，建設(shè)統(tǒng)一的人工智能基礎(chǔ)平臺，并在生產(chǎn)、營銷、基建等領(lǐng)域開展大量探索實踐；各發(fā)電集團正積極應(yīng)用“云大物移智”等技術(shù)打造智慧電廠樣板間，在物資管理、環(huán)保監(jiān)控、燃料供應(yīng)、安全生產(chǎn)等方面建造統(tǒng)一數(shù)據(jù)決策平臺，提高經(jīng)營管理效率，推動產(chǎn)業(yè)加速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?；ヂ?lián)網(wǎng)大公司一方面利用人工智能技術(shù)提高自身數(shù)據(jù)中心能效的需求，另一方面和能源企業(yè)廣泛合作。例如：華為、騰訊、阿里和百度等互聯(lián)網(wǎng)公司設(shè)有高性能數(shù)據(jù)中心，并與國網(wǎng)公司、南網(wǎng)公司均有合作，積極參與能源領(lǐng)域數(shù)字新基建工作；谷歌公司利用人工智能技術(shù)節(jié)省數(shù)據(jù)中心能耗，還與英國國家電網(wǎng)合作預(yù)測電力供需，充分利用可再生能源。創(chuàng)業(yè)公司多源于高校技術(shù)，在配用電/新能源等領(lǐng)域開展輕量級創(chuàng)新應(yīng)用。電力人工智能應(yīng)用領(lǐng)域電力人工智能的國內(nèi)應(yīng)用研究范圍涉及電力系統(tǒng)發(fā)、輸、變、配、用全環(huán)節(jié)，在發(fā)電功率預(yù)測、設(shè)備智能巡檢、

設(shè)備異常與故障應(yīng)急處理、客服智能服務(wù)、電網(wǎng)故障處理及緊急控制等業(yè)務(wù)中已有相關(guān)應(yīng)用研究。發(fā)電領(lǐng)域新能源：光伏超短期功率預(yù)測、風(fēng)電集群功率預(yù)測傳統(tǒng)發(fā)電：火力發(fā)電機組控制優(yōu)化電網(wǎng)安全與控制領(lǐng)域電網(wǎng)緊急控制策略智能調(diào)度機器劣手參與調(diào)度輔助決策輸電領(lǐng)域輸變電設(shè)備故障智能診斷和狀態(tài)評估

輸電線路巡視圖像（視頻）智能識別變電站監(jiān)控視頻圖像智能識別 基于可穿戴設(shè)備的變電站智能巡檢專家系統(tǒng)用戶用電行為分析配網(wǎng)故障智能研判分析系統(tǒng)主動安全防御系統(tǒng)自愈與網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)基于多源數(shù)據(jù)融合的電網(wǎng)故障分析及應(yīng)用01

02配用電領(lǐng)域

基于引導(dǎo)學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)健康指數(shù)評估基于知識圖譜的客服智能問答低壓配電臺區(qū)拓?fù)渲悄茏R別03

04電力人工智能應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)電領(lǐng)域電網(wǎng)安全與控制領(lǐng)域輸電領(lǐng)域配用電領(lǐng)域。在電力人工智能技術(shù)層面，先進算法、訓(xùn)練框架等多以國外原創(chuàng)為主，國內(nèi)多為改進和應(yīng)用。在電力人工智能應(yīng)用層面，國外多種研發(fā)主體在整體解決方案、創(chuàng)新應(yīng)用案例、先進算法研發(fā)等形成了系列成果，國內(nèi)實際應(yīng)用多集中在機器人、智能運維、智能巡檢等方面。電力人工智能趨勢分析與展望PART

3人工智能對社會和經(jīng)濟的影響日益凸顯，各國政府也先后出臺了人工智能發(fā)展的政策，并將其上升到國家戰(zhàn)略的高度。人工智能發(fā)展趨勢美國 2016.10發(fā)布《為人工智能的未來做準(zhǔn)備》、《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》和《人工智能、自動化與經(jīng)濟》三份報告2018.52019.2成立人工智能特別委員會成立人工智能特別委員會2019.2發(fā)布《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》更新版歐盟2018.4發(fā)布《為人工智能的未來做準(zhǔn)備》、《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》和《人工智能、自動化與經(jīng)濟》三份報告2018.72018.12發(fā)布《促進人工智能在歐洲發(fā)展和應(yīng)用的協(xié)同行動計劃》成員國簽署了《人工智能合作宣言》2019.4發(fā)布《人工智能倫理準(zhǔn)則》日本2014.12成立日本人工智能學(xué)會（JSAI）倫理委員會2016.4成立人工智能技術(shù)戰(zhàn)略委員會2017.3發(fā)布《

日本人工智能學(xué)會人工智能倫理道德指南》、制定人工智能路線2018.6發(fā)布《綜合創(chuàng)新戰(zhàn)略》圖——《人工智能技術(shù)戰(zhàn)略》安全驅(qū)動存在人力安全風(fēng)險或電力系統(tǒng)運維風(fēng)險，需要依靠人工智能技術(shù)替代原有工作人員或工作流程。010203效率驅(qū)動傳統(tǒng)工作方法及模式效率低，難以適應(yīng)發(fā)展需求，需依靠人工智能技術(shù)提高業(yè)務(wù)效率。數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)生并積累了大量數(shù)據(jù)，而目前并未進行有效利用，需要依靠人工智能技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價值.電力人工智能發(fā)展趨勢分析電力人工智能在各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用主要由以下三種因素驅(qū)動：安全驅(qū)動、效率驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動。發(fā)電領(lǐng)域應(yīng)用前景新能源消納：針對具有隨機性、波動性和間歇性特征的風(fēng)電和太陽能等新能源，以全面的感知、邊緣智能和群體智能自動生成策略和智能響應(yīng)來實現(xiàn)自適應(yīng)的平衡。傳統(tǒng)發(fā)電：利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)燃煤優(yōu)化，動態(tài)建立燃煤鍋爐的氮氧化合物排放濃度和鍋爐煤耗的綜合模型，通過群智算法優(yōu)化實現(xiàn)鍋爐燃燒，降低經(jīng)濟成本并改善環(huán)境。輸變電領(lǐng)域應(yīng)用前景電力資產(chǎn)管理：利用機器學(xué)習(xí)對電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘，實現(xiàn)電力設(shè)備的健康狀態(tài)綜合評價與診斷，構(gòu)建知識圖譜并結(jié)合知識推理技術(shù)給出針對性的運維方案和投資建議。智能化運維：利用智能化的手段代替人工進行高效的資產(chǎn)運維，實現(xiàn)對對狀態(tài)的感知、監(jiān)控和自動處理，利用小樣本學(xué)習(xí)和因果推理等技術(shù)，提高偶發(fā)事件預(yù)測和自然災(zāi)害的預(yù)警水平，最終實現(xiàn)電力資產(chǎn)的全面監(jiān)測、實時在線、科學(xué)管理和智能運維。電力人工智能應(yīng)用展望配用電領(lǐng)域應(yīng)用前景配電網(wǎng)運行優(yōu)化：利用態(tài)勢感知技術(shù)預(yù)測發(fā)展?fàn)顟B(tài)，結(jié)合深度強化學(xué)習(xí)算法提出優(yōu)化協(xié)調(diào)控制策略。新興負(fù)荷感知與預(yù)測：將負(fù)荷數(shù)據(jù)和電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行融合共享，利用特征學(xué)習(xí)方法，對電動汽車、智能家居等新興負(fù)荷進行精準(zhǔn)感知和辨識。電網(wǎng)安全與控制領(lǐng)域應(yīng)用前景電網(wǎng)故障防御：基于智能傳感采集的全景全域數(shù)據(jù)和離線仿真數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜特性和非線性關(guān)系進行映射，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力系統(tǒng)快速判穩(wěn)、故障點和故障類型辨識。電網(wǎng)運行控制：利用關(guān)聯(lián)分析和因果推理等技術(shù)，實現(xiàn)電網(wǎng)運行過程的薄弱環(huán)節(jié)識別和影響因素溯源，利用深度強化學(xué)習(xí)進行狀態(tài)評估和策略選擇?；陔娋W(wǎng)運行數(shù)據(jù)直接形成預(yù)防控制和緊急控制措施，應(yīng)對電網(wǎng)各種復(fù)雜的狀態(tài)。電力人工智能應(yīng)用展望需求轉(zhuǎn)變電力行業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式，

充分引導(dǎo)和解放需求數(shù)據(jù)打破數(shù)據(jù)壁壘，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，推動數(shù)據(jù)共享設(shè)施深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)能力技術(shù)從安全可靠性、性能平衡性、結(jié)果可解釋性等方面加強技術(shù)研究管理從各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)貫徹人工智能理念，創(chuàng)新組織機構(gòu)，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程電力人工智能核心挑戰(zhàn)PART 4電力人工智能安全風(fēng)險分析及應(yīng)對人工智能資產(chǎn)示意圖電力人工智能除了會遭到拒絕服務(wù)等傳統(tǒng)信息安全風(fēng)險攻擊威脅以外，也會面臨自身安全風(fēng)險如對抗樣本、數(shù)據(jù)投毒、模型竊取、人工智能系統(tǒng)攻擊等針對人工智能系統(tǒng)的特定攻擊，這些風(fēng)險將涉及人工智能資產(chǎn)主要組成的每個部分——數(shù)據(jù)、算法模型、基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)品服務(wù)及行業(yè)應(yīng)用。電力人工智能安全風(fēng)險概述電力人工智能安全風(fēng)險根據(jù)人工智能技術(shù)涉及的三方面，將人工智能安全威脅分為三個大類別，即模型安全、數(shù)據(jù)安全與承載系統(tǒng)安全。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)電力人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的特點，還將面對應(yīng)用安全風(fēng)險和倫理風(fēng)險。AI

算法模型安全風(fēng)險AI

數(shù)據(jù)安全與隱私保護風(fēng)險AI

系統(tǒng)安全風(fēng)險AI

網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險AI

應(yīng)用安全風(fēng)險標(biāo)簽反轉(zhuǎn)攻擊快速統(tǒng)計攻擊惡意樣本攻擊嵌入后門攻擊投毒攻擊與防御后門攻擊與防御訓(xùn)練數(shù)據(jù)過濾提高模型魯棒性糾正模型偏見重訓(xùn)練后面檢測與緩解模型剪技快速梯度攻擊深度欺騙攻擊雅克比映射法訪問攻擊對抗攻擊與防御模型竊取與防御對抗訓(xùn)練梯度掩蔽輸入變換防御添加附加層模型水印進檢測防御訓(xùn)練階段推理階段算法模型安全風(fēng)險模型安全數(shù)據(jù)安全與隱私保護數(shù)據(jù)采集安全風(fēng)險過度采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與用戶授權(quán)不一致個人敏感信息采集合規(guī)性數(shù)據(jù)質(zhì)量問題用戶選擇推出權(quán)難以保障數(shù)據(jù)使用安全風(fēng)險匿名化數(shù)據(jù)被重識別問題數(shù)據(jù)標(biāo)注安全風(fēng)險數(shù)據(jù)合規(guī)性其他安全風(fēng)險數(shù)據(jù)存儲安全風(fēng)險數(shù)據(jù)共享安全風(fēng)險數(shù)據(jù)傳輸安全風(fēng)險電力生產(chǎn)、營銷、管理數(shù)據(jù)，是電力人工智能的基礎(chǔ)資源，機器學(xué)習(xí)需要數(shù)量大、種類多、質(zhì)量高的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，圍繞電力人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)生命周期數(shù)據(jù)安全和隱私保護風(fēng)險主要包括數(shù)據(jù)采集風(fēng)險、數(shù)據(jù)使用風(fēng)險、數(shù)據(jù)存儲風(fēng)險、數(shù)據(jù)共享風(fēng)險、數(shù)據(jù)傳輸風(fēng)險。《數(shù)據(jù)安全法》和《個人信息保護法》的實施將進一步加大數(shù)據(jù)安全與隱私保護的合規(guī)要求。0406050307電力人工智能系統(tǒng)安全風(fēng)險傳統(tǒng)軟硬件安全風(fēng)險系統(tǒng)復(fù)雜度和不確定性風(fēng)險傳統(tǒng)行為難以預(yù)測人機交互安全風(fēng)險AI系統(tǒng)安全風(fēng)險電力人工智能系統(tǒng)安全性問題也就是基礎(chǔ)設(shè)施的安全性問題。硬件設(shè)備安全風(fēng)險，

主要包括智能芯片、智能服務(wù)器、邊緣端側(cè)設(shè)備、智能傳感器、存儲媒介等；系統(tǒng)與軟件安全風(fēng)險，主要承載技術(shù)的操作系統(tǒng)、軟件框架、第三方庫、算法調(diào)用接口等。供應(yīng)鏈安全，主要包括基礎(chǔ)設(shè)施中軟硬件供應(yīng)鏈的安全性問題（可信、可控、可靠）開源安全風(fēng)險 軟件框架安全風(fēng)險01 02供應(yīng)鏈安全風(fēng)險算法對具體場景依賴性較高，泛化能力與遷移能力不足；算法可解釋性低，部分模型存在較多誤報或漏報，需要大量人工復(fù)核；當(dāng)前模型大多集中在圖像識別、語音處理、自然語言處理等技術(shù)領(lǐng)域，與電力領(lǐng)域知識結(jié)合少，機理分析不足，難以參與核心業(yè)務(wù)決策。海量數(shù)據(jù)樣本，樣本質(zhì)量參差不齊，樣本擴充效率低。各專業(yè)普遍存在樣本失衡，缺陷故障樣本稀少。人工智能電力應(yīng)用安全風(fēng)險電力行業(yè)高度重視人工智能技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，涉及電力系統(tǒng)發(fā)、輸、變、配、用全環(huán)節(jié)。在強化人工智能技術(shù)統(tǒng)籌布局與應(yīng)用推廣的同時，關(guān)注人工智能技術(shù)在應(yīng)用中的安全風(fēng)險，防患未然。數(shù)據(jù)樣本問題算法模型問題各單位算力資源缺少統(tǒng)一部署，異構(gòu)計算支撐能力不足，智能終端往往不能支撐復(fù)雜模型運行，平臺側(cè)和現(xiàn)場側(cè)的技術(shù)協(xié)同有待提升，硬件支撐問題各業(yè)務(wù)場景存在點狀擴展、場景單一、應(yīng)用分散、重復(fù)建設(shè)問題，缺少業(yè)務(wù)專業(yè)的頂層應(yīng)用統(tǒng)籌設(shè)計。應(yīng)用統(tǒng)籌問題電力人工智能安全風(fēng)險應(yīng)對建議在實施人工智能系統(tǒng)之前，應(yīng)推動適合性測試，以評估相關(guān)的安全風(fēng)險。這種測試將由參與開發(fā)和/或部署項目的所有利益相關(guān)者進行，應(yīng)衡量價值、攻擊的難易程度、損害、機會成本和替代方案。公司應(yīng)在人工智能系統(tǒng)實施后解決人工智能攻擊的風(fēng)險。人工智能安全性也可以通過建立檢測機制來加強。人工智能系統(tǒng)應(yīng)遵循安全的開發(fā)生命周期，從構(gòu)思到部署，包括運行監(jiān)控和部署后控制和審計。