Giovanni Battista Gaggero · Paola Girdinio · Mario Marchese · IEEE Access · 2025年1月

先进通信系统与分布式资源的融合推动了智能电网的发展，提升了控制能力与运行效率。然而，系统复杂性的增加也带来了新的脆弱性，加剧了网络攻击、设备故障等异常风险。机器学习技术作为数据分析的变革性工具，正广泛应用于异常检测。本文综述了结合人工智能与物理模型的智能电网异常检测方法，系统梳理了当前研究现状，评估了各类应用场景、算法性能及验证方式，识别出关键研究缺口，并为该领域的进一步发展提供了学术见解。

解读: 该综述对阳光电源智能运维体系具有重要指导价值。AI与物理模型融合的异常检测方法可直接应用于iSolarCloud平台，提升ST储能系统和SG光伏逆变器的故障预警能力。针对储能系统，可结合电池物理模型与机器学习实现热失控、SOC异常等早期检测；对光伏电站，可融合IV曲线物理特性与AI算法识别组件遮挡、...