Gaussian Processes in Power Systems: Techniques, Applications, and Future Works
作者: Bendong Tan, Tong Su, Yu Weng, Ketian Ye, Parikshit Pareek, Petr Vorobev, Hung Nguyen, Junbo Zhao, Deepjyoti Deka
分类: eess.SY
发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-05-23)
💡 一句话要点
综述高斯过程在电力系统建模、风险评估与优化控制中的应用及未来方向。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 高斯过程 电力系统 可再生能源 不确定性量化 风险评估 优化控制 智能电网
📋 核心要点
- 现代电力系统面临可再生能源带来的不确定性挑战，传统方法难以有效处理复杂时空数据。
- 论文综述了高斯过程（GP）在电力系统中的应用，利用其概率特性进行建模、风险评估和优化控制。
- 论文总结了GP在电力系统应用中的挑战，并展望了未来研究方向，为电力系统智能化提供参考。
📝 摘要（中文）
随着可再生能源和分布式能源的日益普及，现代电力系统的运行复杂性和不确定性显著增加。与此同时，智能电表、相量测量单元（PMU）和其他传感器的广泛部署产生了大量的时空数据流，从而能够实现高级数据驱动的分析和电网运行决策。在此背景下，高斯过程（GP）已成为一种强大的概率框架，提供不确定性量化、非参数建模和预测能力，以增强电力系统分析和控制。本文全面回顾了GP技术及其在电力系统运行和控制中的应用。GP的应用主要集中在三个关键领域：基于GP的建模、风险评估以及优化和控制。这些领域代表了GP在电力系统中的应用方式。此外，还讨论了GP应用中的关键挑战，并概述了潜在的研究方向，以促进未来的电力系统运行。
🔬 方法详解
问题定义：电力系统运行面临日益增长的不确定性，特别是由于可再生能源的间歇性。传统建模方法难以准确捕捉这种不确定性，导致风险评估和优化控制效果不佳。现有方法在处理大规模时空数据时，计算复杂度高，难以满足实时性要求。
核心思路：利用高斯过程（GP）的非参数建模能力和概率特性，对电力系统状态进行建模和预测，从而量化不确定性。GP能够提供预测结果的置信区间，为风险评估和优化控制提供依据。通过选择合适的核函数和近似推断方法，降低GP的计算复杂度，使其适用于大规模电力系统。
技术框架：论文综述了GP在电力系统中的应用，主要分为三个方面：基于GP的建模、风险评估以及优化和控制。在建模方面，GP用于预测负荷、风电功率等。在风险评估方面，GP用于评估电力系统运行的风险概率。在优化和控制方面，GP用于优化电力系统的运行策略。整体流程包括数据收集、特征提取、GP模型训练、预测和决策。
关键创新：GP在电力系统中的应用创新在于其能够提供不确定性量化，这对于电力系统的安全稳定运行至关重要。与传统的确定性模型相比，GP能够提供预测结果的置信区间，从而更好地评估风险。此外，GP的非参数特性使其能够适应不同的电力系统场景，无需进行复杂的模型参数调整。
关键设计：GP模型的关键设计包括核函数的选择和近似推断方法的选择。常用的核函数包括RBF核、线性核等。近似推断方法包括变分推断、期望传播等。这些参数的选择需要根据具体的电力系统场景进行调整，以达到最佳的预测效果。此外，论文还讨论了如何利用GP进行多目标优化和鲁棒控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文综述了高斯过程在电力系统建模、风险评估和优化控制中的应用，并讨论了GP在不同场景下的性能表现。例如，在风电功率预测中，GP能够提供准确的预测结果和置信区间，从而帮助电力系统运营商更好地管理风电的不确定性。此外，论文还对比了GP与其他机器学习方法（如支持向量机、神经网络）的性能，表明GP在某些场景下具有优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网、微电网等电力系统，提升可再生能源消纳能力，降低运行风险，优化资源配置，实现电力系统的安全、稳定、经济运行。未来可进一步应用于电力市场交易、需求响应等领域，促进能源转型。
📄 摘要（原文）
The increasing integration of renewable energy sources (RESs) and distributed energy resources (DERs) has significantly heightened operational complexity and uncertainty in modern power systems. Concurrently, the widespread deployment of smart meters, phasor measurement units (PMUs) and other sensors has generated vast spatiotemporal data streams, enabling advanced data-driven analytics and decision-making in grid operations. In this context, Gaussian processes (GPs) have emerged as a powerful probabilistic framework, offering uncertainty quantification, non-parametric modeling, and predictive capabilities to enhance power system analysis and control. This paper presents a comprehensive review of GP techniques and their applications in power system operation and control. GP applications are reviewed across three key domains: GP-based modeling, risk assessment, and optimization and control. These areas serve as representative examples of how GP can be utilized in power systems. Furthermore, critical challenges in GP applications are discussed, and potential research directions are outlined to facilitate future power system operations.