电力人工智能（Power Artificial Intelligence，简称PAI）是一种新型的电力系统运行与管理技术，旨在通过智能化手段提高电力系统的运行效率、可靠性和安全性。PAI的核心框架主要包括以下几个部分：
1. 数据采集与处理：电力系统运行过程中会产生大量的数据，包括发电、输电、配电、用电等各个环节的数据。PAI需要对这些数据进行采集、清洗、整合，以便为后续的分析和决策提供支持。数据采集可以通过传感器、智能设备等方式实现，数据处理则包括数据预处理、特征提取、异常检测等环节。
2. 数据分析与挖掘：通过对采集到的数据进行分析，可以发现其中的规律、趋势和关联，为电力系统的优化运行提供依据。数据分析方法包括统计分析、机器学习、深度学习等，其中机器学习和深度学习在电力系统中具有广泛的应用前景。
3. 预测与优化：基于数据分析结果，可以进行电力系统的预测和优化。预测方面，可以根据历史数据和当前数据对未来的电力需求、发电能力、负荷分布等进行预测，为调度决策提供参考。优化方面，可以根据预测结果对电力系统的运行参数进行调整，以提高系统的运行效率和可靠性。
4. 控制与决策：PAI的核心目标是实现电力系统的智能化控制和决策。这包括对发电、输电、配电、用电等各个环节的控制，以及对电力市场、电力价格、电网规划等方面的决策。控制方面，可以利用先进的控制理论和方法，如模糊控制、神经网络控制等，实现对电力系统的实时控制。决策方面，可以利用大数据分析和人工智能技术，为电力系统的运行和管理提供科学的决策支持。
5. 安全与保护：电力系统的安全性和可靠性是其运行的基础。PAI需要对电力系统的安全风险进行识别、评估和预警，以采取相应的措施降低风险。此外，还需要对电力系统的故障进行监测和诊断，以便及时发现并处理故障，确保电力系统的稳定运行。
6. 人机交互与可视化：为了方便用户理解和使用PAI，需要提供友好的人机交互界面和可视化工具。这些工具可以帮助用户快速了解电力系统的运行状态、预测结果等信息，提高用户的使用体验。
总之，电力人工智能的核心框架涵盖了数据采集与处理、数据分析与挖掘、预测与优化、控制与决策、安全与保护以及人机交互与可视化等多个方面。通过这些环节的协同工作，可以实现电力系统的智能化运行和管理，提高电力系统的运行效率、可靠性和安全性。
