智能电网运行中的问题及其发展趋势

张军

摘 要：经济与社会的发展为人们生活提供了便利的条件，尤其智能电网的运用更是满足人们对电力的更高需求。智能电网的建设促使我国电网运行朝向信息化、网络化的方向发展，自动处理和隔离运行中的故障，提升运行效率、安全性、以及稳定性。本文将对智能电网进行深入的分析，阐述运行过程中存在的问题，智能电网未来发展趋势，以及智能电网的运用等问题。加深对问题的了解，进而有针对性的提升智能電网运行效率，强化电网运行质量。

关键词：智能电网；运行效率；发展趋势；电力系统

中图分类号：F426.61 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）24-0113-02

智能电网是当前电力行业发展的主要方向，其具有高效、集成、稳定等优点。通过科学信息技术以及现代电力设备在电力系统运行中的应用，以打造信息化、自动化、互动化的智能电网结构。但由于电网系统十分复杂，在运行过程中难免会出现各种问题，影响电网运行的质量，难以发挥智能电网的价值。因此要深入分析问题出现的原因，有针对性地提出解决对策，打造全信息、全智能、全自动的运行模式，满足当前社会对电网运行的基本需求，为电网未来发展提供理论基础。

1 智能电网基本内容

现代社会对电力的需求不断增加，而智能电网在电力系统中的运用也越来越广泛。电网调度系统是智能电网中的主要部分，有效提升电网运行效率，实现电网的智能化运行。在实际运行过程中，综合利用信息技术、通信技术等形成综合性网络，通过多方面的有效配合，有效提升电网运行的经济性、便利性。与传统电网运行方式比较，智能电网的运用更加安全可靠，实现了发电系统与配电系统之间的平衡，发挥电网积极作用，强化电网调度能力，以及对电气设备的监控能力，是电网发展的新革命[1]。

智能电网运行中需要依赖多个关键技术。电网在线预警和安全防御技术是其中之一，我国近年来的电网系统中不断提升该技术的运用范围。随着不同地区电网系统之间的密切联系，电网运行方式越来越复杂，要不断提升电网系统全局化的建设能力。而智能电网的优势在于，所建立的智能决策以及在线预警系统能够形成自动感知、诊断、预防以及应对的安全监测系统。在电网运行过程中可实现对电网的实时监控，及时预防、发现各种故障，并顺利解决。有效提升电网运行的安全能力、抵御风险的能力。实现电网自动调度、自动调整输电容量，降低运行成本。除此以外，还包括一体化智能应用支持技术。可将电网运行过程直观的展现在管理人员面前，建立可视化平台，以人机交换之方式了解电网运行状态，分析事故原因，及时维修。

2 智能电网运行中存在的问题

2.1 装置与元件配置相对落后

智能电网运行中需要众多先进的元件设备，利用元件设备传输相应的智能化操作命令，提升智能电网的抗干扰能力。但我国当前所使用的智能化电网测量装置、元件配置等基础设备的质量相对落后，难以满足电网实际需求，在运行过程中无法及时传递指令，降低电网运行质量。

2.2 通信方式相对落后

智能电网中包含通信技术、信息技术等多个领域。但我国众多山区的通信技术相对落后，也造成电网实际运行中受到各种外界因素的影响，并逐渐蔓延至电网各个区域中，导致智能电网运行故障。在经济发达地区，可采用光速传输的通信方式，但对于经济不发达地区，将难以为智能电网的建设提供物质基础。

2.3 认识不足

智能电网中包含信息科学、计算机科学、人力科学等众多知识，在发展智能电网的过程中要提升对各种知识的学习能力，以及认识能力。但在实际运行中，人们对智能电网的认知存在误区，难以全面掌握智能电网的运行规律以及方式，阻碍智能电网的发展[2]。

3 优化智能电网运行的有效举措

3.1 构建一体化信息平台

推动智能电网建设的发展中必须依靠电力系统的信息规划平台。以当地电网的实际运行情况为基础，构建一体化信息平台，充分发挥大数据优势收集各种运行数据，并对此进行分析。通过信息平台了解信息资源的实际需求，并合理分配，按需分配。借助现代基础设施与软件，打造集成度较高的一体化运行信息平台。并在建设过程中不断提升信息平台的传输、存储、处理、以及集成功能，以满足智能电网运行的需求。

3.2 提升研发能力

科技时代需要大量的信息技术支持，而智能电网的运行与发展需要智能化技术的推动。我国智能电网建设正处在初级阶段，在信息技术与电网技术结合的过程中，还有很大的上升与发展空间。因此，应不断提升与智能电网相关的技术与应用。如变频逆变技术、储能技术、在线监测技术、超导技术等各种先进的信息技术。同时，要提升我国电网研发的创新能力。以人才培养计划为基础，通过校园与企业的联合发展，为企业输送新鲜的血液与活力。提升企业技术研发团队人员的综合素质，提升研发能力。

3.3 提升电网建设智能化

电网智能化运行主要以两方面为切入点。其一，保证电网调度的智能化。实现电网调节控制系统的平行化设置，让多个服务对象之间相互沟通。并实时监控电网运行的状态，实现自动调峰。有效控制电网实际运行的情况，以数据形式记录下来，利用智能电网的分析功能强化监控分析能力。其二，要加强用户管理的智能化建设。根据当地电网运行的状况，以平衡法、电流平衡法等多种技术优势，打造全智能化的用户管理体系，提升用户办理业务的便捷性[3]。

3.4 高度集成建设

业务集成是智能电网运行的基础，在规划过程中要强调电网建立全周期的管理，协调好电网建设过程中效率、效益、安全等之间的关系，采取有效举措促进电网经济价值最大化。同时，要不断提升智能电网的集成体系，将信息管控、技术、运行、安全防护等各种功能集中起来，以规范化形式推进智能电网的发展。

4 智能电网未来发展趋势

4.1 可再生能源发电功率预测

未来智能电网的发展将朝向高比例可再生能源方向，以风电、光伏等作为成熟的发电能源之一，波动性与随机性较强。而随着智能电网的发展，对可再生能源发电波动等海量、高维、多源数据的分析与探测，应实现多时间尺度、全面的感知与预测。传统浅层的预测模型风能以及光照数据期间的预测性能较差，因此在未来的发展中应引进改进预测模型。如基于DBN的预测模型，可有效体提取风速以及光伏数据等信息，了解其非线性结构以及不变特性，实现预测风电与光伏功能的基本目的。而借助CNN的预测方式，可对丰富的光照数据进行分析，有效提升对光伏功率预测的准确性。

4.2 电力系统稳定性的评估

电力系统规模随着科技的发展不断壮大，动态特点也越来越明显，其中鲁棒性、安全性、复杂性等之间的矛盾也越来越突出，人们对系统运行的安全稳定性能提出了更高的要求。而以此为基础，人工智能电网的发展也将朝向系统平稳评估的方向。传统机器学习方法多以“先提取特征，再分类评估”的方式，将二者区分看待。且在提取特征时也更加依靠人工经验来解决复杂的问题。但智能电网的发展，可采用深度学习的方式，借助深层模型的学习功能，自己提取数据并完成分析工作，评估工作。这种运行方式将特征提取与分类统一起来，一步完成评估分析工作。

我国文献中，关于深度学习中的SAE、DBN、CNN模型有着深入的研究，并已经运用在电力系统稳定性评估工作中。关于大数据以及深度学习的电力系统故障状态评估方法的研究也较多，增强了模型的泛化能力，为智能电网未来发展提供了理论基础[4]。

4.3 控制与优化

电力系统运行过程十分复杂，输入、输出的数据维数较多，关联性也较强，在控制与优化方面存在有一定难度。因此，未来电力系统发展中要深度学习，强化学习能力，提升迁移能力，进而实现优化与控制电力系统的根本目的。目前，我国在深度学习与强化学习理论方面有着较深的造诣，提出电网切机控制策略，以深度CNN提取特征，研究控制策略。同时，还将深度神经网络的预测机制应用在选择机制中，提升算法对系统的认知能力。并构建知识迁移体系，提出知识迁移算法以实现信息的提取，优化控制功能。

4.4 电力故障与无人巡检

电力系统故障中，传统方法多以人工特征提取，以及人工经验判断的方式为主，严重增加故障分析的复杂性以及不确定性。尤其在和处理复杂故障以及大型网络故障期间，难以适用。在未来的发展中，智能电网将以深度学习的方法了解数据内在的结构，将在运行过程中学习到的特征信息与模型建立相结合，减少人为分析的不确定性以及传统特征提取所带来的复杂特点。同时，深度学习还有效解决传统方法对经验的严重依赖，具有较强的通用性以及自适应能力。

对于电力系统故障的诊断研究，提出DBN层数指标，用于输电线路的航拍图像故障识别。而CNN对图像样本信息训练学习具有较大优势，对局部信息故障定位能力较强。

与此同时，在日后的发展中将进一步增强无人巡检能力。借助智能巡检机器，或无人机巡检机器，促使无人巡检实现规范化、智能化的发展。智能巡检在未来智能网络的发展中将具有重要意义，将智能巡检机器人与多种检测仪器结合在尤其，实现近距离的观察设备，继而提升巡检的准确性与科学性[5]。

例如，无人机与高清摄像仪的结合，将具有高度精准定位以及自动识别检测的优势。无人机可以飞到几十米的高空中，并利用高清变焦摄像头，对电力设备拍照。而在系统中增加深度学习的图像识别方法，智能识别监控对象。我国对区域CNN算法的研究，大大增强无人机巡检图像的精准挖掘能力，而联合深度学习的随机森林分类算法，又提升设备图像识别方法，较比常规算法可提升6.8%-12%的准确率。

5 结语

综上所述，本文主要分析了优化智能电网运行的有关举措，得出应构建一体化信息平台，要提升研发能力，如变频逆变技术、储能技术、在线监测技术、超导技术等各种先进技术。要提升电网智能化建设能力，以平衡法、电流平衡法等多种技术优势，打造全智能化的用户管理体系。在未来的发展中，智能电网将提升可再生能源发电功率预测的能力，加大对电力系统稳定性评估效果，深入研究各种学习算法，并提升电力故障分析能力，无人机巡检等各种能力。将现代信息技术与电力技术结合起来，增强无人机巡检的精准度，提升对图像的分析能力。

参考文献

[1]张化冰.智能电网：能源转型与能源革命的核心——访电力规划设计总院副总工程师、智能电网部主任黄晓莉[J].电力设备管理，2018（09）：26-30.

[2]徐磊，王庭钧.智能家居APP在基于大数据架构的智能电网可视化平台中的应用[J].中国新通信，2018，20（17）：97.

[3]邓美琴，李博，李歡，宫雨.基于Delphi-AHP模型的电网发展及生产经营综合评价研究[J].现代工业经济和信息化，2018，8（11）：20-23.

[4]潘帆.智能电网趋势下的信息网络智能化建设问题探究[J].机电信息，2016（30）：119-120.

[5]赵刚.关于电力调度运行中的调度安全风险及防护措施[J].建材与装饰，2016（15）：206-207.