重要信息
官网：www.ipsddi.org（点击参会投稿等）
时间：2025年11月7-9日
地点：中国-沈阳
简介
为了落实国家创新驱动发展战略，顺应电力物联网的建设和智能传感器技术的不断发展，2025年智能电力系统与数据驱动创新国际学术会议（IPSDDI 2025）将于2025年11月7-9日在中国沈阳举行。大会由沈阳工程学院主办，主要围绕“电力系统”和“计算机科学与数据驱动网络”等最新研究展开，旨在荟聚世界各地该领域的专家、学者、研究人员及相关从业人员，分享研究成果，探索热点问题，交流新的经验和技术。
智能电力系统与数据驱动创新是当今能源转型与数字化发展的两个重要趋势，它们相辅相成，推动着全球能源产业的现代化和高效能发展。在可再生能源、能源管理、分布式发电等领域，智能电力系统通过集成数字化技术和实时数据分析，使得电力系统的管理更加智能化、灵活化和高效化。数据驱动创新则为这一进程提供了强大的数据支持和决策依据。
1. 智能电力系统概述
智能电力系统（Smart Grid）是利用先进的传感器、通信技术、控制技术和数据分析手段，对传统电力系统进行升级和优化，使其在自动化、信息化、数字化等方面具有更强的能力。其核心目标是通过实时监控和自动控制，提升电力系统的运行效率、可靠性和安全性，同时更好地适应新能源的接入、负荷波动等挑战。
智能电力系统通常包括以下几个关键组成部分：
- 先进传感器与监测设备：实时监测电力系统的各项参数（如电压、电流、频率等），并将数据传输到中央控制平台。
- 自动化控制系统：根据监测数据，自动调节电网的运行状态，实现负荷平衡、设备调度、故障隔离等操作。
- 通信网络：通过高效的通信网络，确保数据在系统各个层级之间流通，并支持远程控制和实时决策。
- 分布式能源管理：智能电力系统能够集成分布式能源（如太阳能、风能等），进行优化调度，以实现能源的最大化利用。
2. 数据驱动创新在智能电力系统中的应用
数据驱动创新指的是通过大数据、机器学习、人工智能等技术，从海量数据中提取有价值的信息，推动技术创新和决策优化。在智能电力系统中，数据驱动创新能够通过以下几个方面推动其发展：
1) 实时数据监控与分析
智能电力系统通过安装各种传感器和智能仪表，能够实时采集电力系统的运行数据。这些数据包括电网负荷、设备状态、能源消耗、气象条件等。利用大数据分析技术，系统可以实时分析并识别潜在的故障、过载或效率低下的问题，为运营和维护决策提供数据支持。
- 预测性维护：通过对设备运行数据的持续监测，结合机器学习和数据分析，预测设备故障的可能性，从而提前进行维护，避免设备故障导致的电力中断。
- 负荷预测与调度优化：根据历史用电数据、天气预测、节假日等因素，数据驱动的系统可以预测未来的用电负荷，优化电网调度策略，避免过载，提高电力供应的可靠性和经济性。
2) 可再生能源的集成与优化
随着可再生能源（如太阳能、风能等）的快速发展，电力系统的复杂性也随之增加。因为可再生能源的发电量具有间歇性和波动性，如何高效地将这些能源集成到电网中成为一个重要问题。
- 智能调度与储能优化：通过对不同类型能源的生产和需求数据进行分析，数据驱动的系统能够智能化调度分布式能源，并优化储能系统的运行，确保电力供应的稳定性。
- 动态优化算法：应用机器学习算法，结合天气预测、历史发电数据、市场需求等，优化电网的能源分配和电力价格调度，提高能源利用效率。
3) 智能电表与需求响应
智能电表（Smart Meter）能够实时监测和记录家庭、企业和工业用户的用电量，并将数据传输到电力公司。基于这些数据，电力公司可以通过分析用户的用电习惯，实施需求响应（Demand Response，DR）策略，以平衡电网负荷。
- 实时用电监控：用户和电力公司可以通过智能电表实时查看用电数据，电力公司可根据数据进行负荷预测与调度。
- 动态定价与激励机制：利用数据分析，电力公司可以实施动态定价，根据电网负荷情况和能源供需关系来调整电价，激励用户在低峰时段使用电力，平衡电网负荷。
4) 智能电力系统的安全性与风险管理
电力系统的安全性至关重要，尤其是在面对极端天气或设备故障时。数据驱动的智能电力系统能够对电网进行实时监控，提前识别潜在风险，并及时采取措施来防范或缓解风险。
- 网络安全防护：随着数字化技术的应用，智能电力系统面临着网络安全的挑战。通过数据分析和AI技术，可以对电力系统中的网络流量进行实时监测，发现异常行为并采取相应的防护措施，避免恶意攻击和数据泄露。
- 应急响应与恢复策略：通过历史事件和实时数据分析，AI可以帮助预测可能的电网故障，自动化调度系统进行应急响应，提高电网恢复能力，减少停电时间。
3. 智能电力系统与数据驱动创新的优势
1) 提高能源效率
通过智能调度、精准管理和优化资源配置，智能电力系统能够显著提高能源的利用效率，减少能源浪费。
2) 增强电网稳定性和可靠性
实时监控和智能控制能够帮助及时发现电网故障并进行修复，避免大范围停电，并增强电网的抗干扰能力，提升整体可靠性。
3) 促进绿色能源的普及
数据驱动的电力系统能够优化可再生能源的集成，提高其在电网中的占比，推动清洁能源的广泛应用，减少对化石能源的依赖，促进环境保护。
4) 降低运营成本
智能化的设备监控、预测性维护、需求响应等技术帮助降低电力生产、传输和分配过程中的运营成本，减少设备故障和资源浪费。
5) 提升用户体验
通过智能电表和需求响应系统，用户能够更加灵活地控制自己的用电行为，同时通过动态定价获得经济利益，提升整体用电体验。
4. 挑战与前景
尽管智能电力系统和数据驱动创新具有巨大的潜力，但在实际应用过程中仍面临一些挑战：
- 数据隐私与安全问题：智能电力系统需要处理大量用户数据，确保数据的安全和隐私是非常重要的。
- 技术标准化问题：智能电力系统的构建涉及多种设备和技术，需要实现设备的互操作性和标准化，以便更好地协同工作。
- 初期投资和实施成本：智能电力系统的建设和数据分析平台的搭建需要较高的初期投入，但随着技术的成熟和规模效应的提升，成本将逐步降低。
总结
智能电力系统和数据驱动创新是未来电力行业发展的方向，它们通过集成先进的数字化技术和高效的数据分析手段，提升电网的智能化水平，优化资源配置，增强系统的可靠性和安全性。随着可再生能源的增加和能源需求的变化，智能电力系统将在推动全球能源转型和可持续发展方面发挥越来越重要的作用。
主题
研究领域包括但不限于以下主题：
| 智能电力系统 | 数据驱动 |
| 输配电系统和设备 电气和能源电路及系统 电能质量分析和监测 电能质量保护和电磁兼容性 电力系统继电保护 电力系统和自动化 电力系统规划与可靠性 电力系统规划和调度 电力系统故障分析与诊断 电力系统分析、操作和控制 电力系统的保护、运行和控制 电力系统安全防御和恢复控制 电力和能源系统 储能技术和智能电网 大型电力系统建模与仿真 电力系统网络安全 | 数据驱动的移动计算及无线通讯 数据驱动的电脑网络 数据驱动网络协议 数据驱动电信 基于数据驱动的网络信任、安全和隐私 数据驱动学习 基于大数据的5G网络 数据驱动的软件定义网络（SDN） 面向网络的机器学习和深度学习技术 基于网络的模型及优化算法 数据驱动的社交网络分析 物联网（IoT）及大数据 社交网络中多媒体的机器学习和数据挖掘 数据驱动的网络模式及应用，如智能交通系统 云计算及应用 系统性能分析 数据驱动优化和决策 数据驱动的建模和控制 大数据分析与应用 |
