2025人工智能在智慧城市交通管理应用标准

TechnicalStandardforArtificialIntelligenceApplicationsinSmartCityTraffic GB/T19000-2016GB/T19001-2016质量管理体系要求GB/T25000.51-2016（SQuaRE）51大归一化、Z-score 0.001（Adam优化器） 每10个epoch衰减50%

L2=1e-4

（基准测试） >120秒C：信号控制算法流程图D：系统集成架构图人工智能在能源互联网中的应用0引言[1]风能、生物质能和其他可再生能源的研究。针对传统能源输送基础设施的重构，近年来能源互联网（energyInternet,EI）的概念越[2−5]来越行 EI是一个及进电电子

EI统的电网难以适应大规模接入可再生能源（microgrid,MG）和分布式发电机都无法最大限度地利用可MG[6]安全地使用可再生能源。人工智能(artificialintelligence,AI)技术，如深度学

传统上使用工程方法和统计方法进行[7]习

[8−9]、模糊逻辑

(artificial

负荷预测。工程方法的不足之处在于它的复neuralnetwork,ANN)[10−11]、支持向量机(supportvectormachine,SVM)[12]和粒子群

杂性，使其难以实际应用，且缺乏输入信息。[30−31]统计方法包括时间序列 、相似日优化算法(particleswarmoptimization,

[32−34]法

[35]和回归方法

等。一般来说，这些PSO)[13−14][16−19]

[15]方法 为[20−24]

方法基本上是线性模型，而负荷模式通常是[36]EI的设计、模拟、预测[25−27]

、 外生变量的非线性函数

。因此统计方法[28]

[29]

在负荷预测的准确性和灵活性上具有不足

和消费者分类

等提供了强

之处。为了获得理想的预测效果，AI技术在负荷预测中正发挥着越来越重要的作[37]本文介绍人工智能技术在能源互联网中 用 。

[16,19,38]1

近年来包括深度学习

在内的AIEI系统。图2描述了本文中介绍的使用AI技术改进性能和更好地管理MG的可能领域。

ANNPG[39]PGMG3MG2MG3MG2MG1

[40−41]、遗传算法 和SVM [42−43]等也广泛地应用到了负荷预[17][44]了很的荷测度 。1.1.2太阳辐照度预测对于并网光伏电站的最[45]优运行和功率预测具有重要意义 。太阳[46]杂，意味着其预测效率和准确度低 。AI图1EI简图图2AI在MG不同方面的应用Fig.2ApplicationofAIindifferentaspectsofMG人工智能在能源互联网中的应用预测负荷预测对电力系统制定经济、可靠、安全的运行策略起着关键的作用，对EI中能源的高效管理是非常必要的。

技术在解决复杂问题方面的突出优点对提高太阳辐照度预测效果发挥着越来越重要的作用。为了减少特征集中的信息冗余，提高预测精度，文献[46]提出了一种基于条件互信息和高斯过程回归的短时辐照预测特征选相关性，文献[47]采用长短时记忆网络进行进的机器学习算法应用于太阳辐射预测提由于天气预报误差而导致的太阳辐射预报误差。文献[48]使用静态网络和具有外部输效地预测太阳辐射。文献[49]对不同输入参SVMANNK-NN机森林方法进行太阳辐射预测。文献[50]

[61]Ascione等人

通过将遗传算法与ANN相过结合聚类数据和自适应神经模糊推理系1.1.3光伏电站的功率取决于太阳辐射和温度。这使得预测输出功率成为光伏科学家研究[45]的热题 期AI技术光伏出功[51−53]率预方取了错效果 。文献[54]利用模型组合技术（径向基、传统前馈网络、自适应神经模糊推理系统和文献[55]ANN

MGSEMS在不同案例研究中的有效性。文献[63]实现并比较了粒子群优化求UC的UC1.3检测与诊断AI技术在电力系统故障诊断方面发挥着关键作用。主要使用的AI技术包括：模糊1.2优化优化光伏系统规模的传统方法有直观

[65−67]逻辑模型

[68]广回神经方法 、AI

多核SVM [71]

[70]、免疫神经网络

、分布传统方法提供更高的精度。文献[56]利用经布功率损耗指数法和自适应粒子群算法求解[57]

式机器学习 、ANN、神经模糊和小波神[72] [73]经络 、隐尔夫型 。计算和通信智能的应用有效地提高了智在攻击检测的AI方法主要是深度学习技[25−26]术开发了一种结合递归神经网络和Ornstein-Uhlenbeck过程的新型混合建模方

，取得了很好的效果。此外还有高[74]法，以获得光伏板和负载的精确功率模型。但需要大量的时间和空间来获得解决方案，

斯混合模型 、无迹卡尔曼滤波和基于加[75]因此针对所考虑的能源管理问题需要设计其他算法来解决。AI技术在光伏系统中最大功率点的跟踪

权最小二乘的状态估计算法算法（machinelearning,ML）

、机器学习[76]等，仿真[58−60]研究上取得了很高的预测精度 。

结果验证了优于文献中研究的其他传统方法。但文献[76]没有考虑测量噪声和学习模型的偏差方差特性之间的关系。文献[27]MLMG需求侧管理需求侧管理是智能电网中重要的功能传统能源管理系统中现有的需求侧管理策略大多采用系统特定的技术和算法。此外，现有的策略只能处理有限数量的有限类型文献[28]提出了一种使用ML工具的智能[77]利用标准差偏置遗传算法提出了一个综合能[78]采没有在客户之间建立公平的满足客户需求提出了一种基于博弈算法的分布式储能规划方法

1%使智能电网中的家庭执行主动的需求侧管[81]ANN调度能量调度策略可用于向消费者提供实时反馈，以鼓励更有效地使用电力。文献[38]采用深度QPecanStreet[82]提业到达和使用时间定价方案的并行批处理机器调度问题表述为一个混合整数规划模NPNSGA-II和AMGAML[20]群优化算法是一种解决经济调度问题的有学习粒子群优化算法进行扩展来解决其他最优的实时调度策略。用户分类电力供应商可以使用消费者的类别信息来不同类型的ANN已经成功地应用于解[87]决电力用户分类问题 。然而，应用这种[29]影响。深度学习技术的应用 ，取得了很[88]应用 ，得了当确结果。此外，AI技术还应用在EI的以下方面：[6]电压稳定性评估、电流共享和电压恢复、[9] [10]延长电池寿命、MG有效减载技术 、[11] [12]MG率