利用可解释人工智能揭示电网频率稳定的驱动因素与风险

电力系统的稳定运行要求电网频率保持在严格的操作限值内。由于数百万消费者和数千台发电机连接到电网，详细的人工构建模型已无法捕捉这一复杂系统的全部动态。现代机器学习算法为系统建模与预测提供了强有力的替代方案，但许多模型固有的黑箱特性阻碍了科学洞察并带来严重的安全风险。在此，我们展示了可解释人工智能（XAI）如何通过揭示对电网频率的关键依赖与影响来缓解这些问题。我们准确预测了三个主要欧洲同步区的频率稳定性指标（如 RoCoF 和 Nadir），并识别出决定电网稳定性的关键特征。负荷斜坡、特定发电斜坡以及价格和预测误差对于理解和稳定电网至关重要。