24、智能城市电力电子中的机器学习应用

智能城市电力电子中的机器学习应用

1. 引言

随着城市化进程的加速，各个技术领域都需要不断进步。智能城市的概念主要聚焦于为居民提供优质生活，实现资源的最优利用和可持续发展。在智能城市中，电力电子技术在绿色能源、交通电气化、智能电网、智能能源管理、优化、智能故障检测和诊断等诸多重要方面都发挥着关键作用。

机器学习的发展对世界产生了革命性的影响，它在电力电子领域的应用极大地推动了智能城市的发展。可再生能源，尤其是太阳能的整合，是智能城市的重要组成部分。数据科学、大数据分析、数字孪生和物联网等领域的不断发展，为智能城市的发展奠定了坚实基础，也为电力电子系统提供了大量的数据支持。

人工智能在电力电子中的应用主要包括优化、分类、回归或数据结构探索等任务。在各类人工智能技术中，机器学习在电力电子应用中的贡献最大，达到了45.8%，尤其在控制操作方面表现突出。机器学习在电力电子中可分为监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习主要用于建立输入和输出之间的隐含关系，例如故障诊断中的分类任务和剩余使用寿命预测中的回归任务。神经网络、核方法和自适应神经模糊推理系统等都是监督学习的方法。其中，神经网络在分类和回归任务中非常有效，已成功应用于智能城市的各个重要组成部分。无监督学习主要用于数据聚类和数据压缩，可用于数据预处理，如异常检测。深度学习作为机器学习的一个更高级子集，也广泛应用于各种场景。

机器学习在智能城市电力电子中的应用包括：
- 提高光伏系统的准确性和效率 ：机器学习技术有助于优化光伏系统的规模，并用于太阳能辐照度和输出功率的预测。例如，使用人工神经网络、朴素贝叶斯分类器、k近邻和高斯过程回归等方法进行太