人工智能及其在电力系统中的应用

闫晓斌

（国网甘肃省电力公司，甘肃兰州，730030）

0 引言

人们长期以来一直梦想着有可以取代人们工作的机器。但是，在电子计算机出现之前，人工智能仍然是无法实现的幻想。随着计算机技术的成熟，人工智能也逐渐成为现实，人工智能实际上是在计算机上实现的人类智能的功能，或者模仿人类智能的功能。目前，人工智能在电力系统的研究的主要内容是分布式人工智能和专家系统，遗传进化计算，模糊控制等，广泛应用于电力系统的各个领域。

1 人工智能在电力系统中的应用现状

首先，在电力系统的长期运行中不可避免发生事故，在这种状态下将有成千上万条警报消息，如此大量的警报信息通常会引起操作员的恐慌。此时，如果使用人工智能技术，则可以迅速找出事故原因，对系统的稳定运行有很大帮助。其次，在电力系统正常运行期间发生大规模停电的可能性非常小，因此，一旦出现这种现象，就无法快速恢复供电。电力恢复涉及许多操作。在这一点上，如果使用人工智能执行操作系统，将大大加快系统恢复速度。第三，在电力系统运行期间，可能会发生各种故障，例如线路故障，组件故障，信号故障，电力故障等。如何发现上述故障，人工智能技术是最有效的技术之一。

2 电力系统中的应用的人工智能技术

■2.1 使用电力人工智能设备

要将人工智能技术的应用集成到电气设备中，必须使用信息开发操作程序，以便计算机可以与人互动并增加电气自动化设备的交互性。使用计算机编译器编写人工智能程序，以便许多设备的自动操作，并根据操作的需求与员工的需求进行优化，从而显着减少公司的员工数量，并提高管理效率和生产效率。充分利用人工智能技术，使设备智能化运行，可以在实际电力系统运行过程中更加安全、准确、高效[1]。

■2.2 神经网络与进化计算

神经网络在电力系统中的应用主要发生在BP神经网络问世之后。BP神经网络可以实现非线性关系的任意复杂映射，并且适合大量训练样本，没有任何其他具体的判别函数可以执行此操作。因此，BP模型的分类和预测结果优于传统的模式识别方法。它特别适用于存在大量结论性(标签)模式，且缺乏清晰的专家规则（例如图像和声音识别）以及能够容忍错误模式的情况，这就是为什么它在许多模式识别任务中都取得成功的原因。电力系统应用研究主要包括电力系统负荷预测，动态安全评估以及电力设备和输电线路的故障诊断。但是，由于神经网络需要大量的训练样本，因此输入和输出信号变化越大，就需要越多的训练样本。解决许多故障排除问题时，很难获得大量的训练样本。因此，电力系统使用BP神经网络的成功应用并不多。进化计算的方法很多，例如遗传计算，粒子群优化算法和蚁群算法和进化规划，但实际上，这是优胜劣汰的一种方法，适合解决非线性优化问题。电力系统优化的问题主要包括：规划电网结构（包括增加线路），优化电网调度中机组的启动和停止，优化机组维护计划，优化电网运行时的无功功率（包括开关电容器和调节变压器抽头），它们大多数是非线性或动态规划问题，适合通过进化的计算方法解决，但无法通过传统的非线性优化和动态规划方法解决。进化计算在电力系统中的应用相对成功。

■2.3 模糊理论在电力系统运行中的应用

模糊理论突破了经典集合中的某些概念。它使用模糊搜索原理来分析一些模糊和不精确的事物和现象。首先，必须添加一些近似推理的模糊逻辑，并引入语言变量来分析和描述事物和现象。目前，这种模糊理论具有比较成熟的技术，其应用已经相当广泛，涉及许多行业和领域。电力系统具有非线性，当线路经过非线性时，会产生一些分量，这些分量可能会叠加在故障上。模糊理论中的技术可以消除输电线路的相互影响，并使输电线路彼此独立[2]。

■2.4 人工智能技术在确保电力系统安全中的应用

为了在突然停电的情况下为用户提供不间断电力，或者在系统出现故障时尽快确定故障类型，定位故障并恢复电力，有必要将电力巡检、故障诊断、寿命评估作为人工智能在电力系统中的主要应用方向。电力巡检的人工智能应用主要集中在输电线路的正常运行控制中，输电线路运行过程中容易受到自然和人为因素的影响，并且会受到损坏，这将影响整个电力系统的稳定运行。在许多情况下，输电线路分布在恶劣的环境条件下，传统的人工巡检难以实现。人工智能技术的应用使GPS巡检技术得到了扩展，无人机技术，智能机器人和深度学习图像识别技术的发展使无人巡检成为可能。人工智能机器人集成了视听监控系统，定点数据采集系统和上位机系统，可以从响应位置收集声音并将视频传输到控制终端。相关人员可以控制机器人远程执行检查工作。利用卷积神经网络的特征提取和分类功能，可以有效地区分隔离器，变压器，断路器等电力设备。

3 人工智能技术在电力系统中的具体应用

■3.1 智能网络调度

在电力系统领域，人工智能技术的应用可以创建智能电网调度系统，实现了源网络各种负荷因子的全局协调，达到了准确调度和快速调度的目的。当前，相对复杂的交直流电力系统的快速发展以及新电力的广泛使用对电力系统的运行和管理提出了重大挑战，要求电力系统更快，更智能。通过对电力系统运行机制的深入分析，对控制规则的独立理解和研究以及快速的故障处理等，深度学习技术等人工智能技术被用于构建智能电网调度系统。可以分析电力系统的暂态和稳态运行，可以自动确定系统不稳定的机理，并提出稳定状态调整计划。该系统可以深入研究计划规则的文本，深入研究管理行为的模式，并自动生成信息任务以进行系统管理。此外，它还可以执行在线分析，研究和评估大型电网的未来趋势，监控风险和预警，有效地评估和排除网络故障，恢复电力拓扑并在其中发挥积极作用，确保安全稳定的电力系统[3]。

■3.2 电力巡检

基于人工智能技术，开发一种类似于人眼的分布式智能协同作业机器人，可用于电力系统巡检和测试的实践中，并可提供全景，精确和非人为的操作，该机器人使用图像识别技术和相关的人工智能技术。在应用中具有终端的高灵活性和高定位精度的优点，并且也发挥了积极的作用。可以在远距离巡逻电力线，并利用智能机器人的功能优势（例如自主定位和导航）从不同角度收集和分析高精度图像，然后跟踪和识别电力运行状态线并分析设备性能与故障。通过迁徙学习，可以提高电力线检查的整体学习能力，并消除传统机器人的缺陷。就分配站的值班而言，多个智能机器人负责在特定区域中同时值班。对来自多个来源的信息进行全面分析可以准确地识别设备故障，并最大限度地控制多个变电站、交换机与配电室，还可以分析配电网中的故障，以确保设备的及时有效维护，提高配电站的服务水平。在隧道检查方面，使用智能机器人三维模拟隧道全景图可以实时确定隧道内的温度和压力，并分析电缆材料和设备的性能。如果存在操作风险，则可以发出预警以提高操作和管理水平。

■3.3 设备安全控制

使用人工智能技术构建设备分布图，可以评估设备的运行状况和风险，并确保设备运行的安全性。电力系统运行故障的原因，超过50%的故障是由设备引起的。基于此技术，可以动态分析设备的整个生命周期，例如采购和操作，以及跟踪设备性能。使用扫描设备，可以自动获取有关设备的信息（例如质量和性能状况），对风险源进行有效的预警，实施及时且有针对性的设备监控，并最大程度地减少设备和电网故障[4]。统计表明，人工智能监控预警系统对于设备的安全控制程度远高于传统监控预警系统。人工智能监控预警系统与传统监控预警系统的对比如表1所示。

表1 人工智能检测预警系统与传统系统监控预警系统的对比

■3.4 电力用户服务

依靠自然语言处理技术等人工智能技术来创建语言资源数据库，创建智能交互系统，提高客户服务效率，并确保电力系统效率。在具体实践中，基于过去客户咨询的电话记录执行语义挖掘，并创建语言资源数据库以及电网知识库。通过使用智能，交互式的在线客户服务系统，我们能够迅速，准确地响应客户的要求，并为他们的问题提供特定的解决方案。此外，使用智能机器人可以代替人员来执行客户接待和语言交互，从而减少人力资源成本并改善用户体验。

4 人工智能技术在电力系统中的应用发展

根据电力系统的当前实践，对系统自动化的需求正在增长，并且未来的电力系统将朝着系统自动化和智能化发展。近年来，我国整个社会的用电量一直在增加，各地都在积极规划和建设智能电网，并努力通过构建智能电网优化资源分配。基于提高电力效率，有效保护环境，促进电网建设的目标，我国的电力工业将朝着自动化发展，并促进产业升级[1]。通过人工智能技术的不断发展，可以为电力系统的运行和管理提供可靠的保证，促进电力工业的发展，促进电力系统的转型。该技术的应用不仅可以解决电力系统的非线性问题，而且可以改变电力营销服务的模式。例如，使用人工神经网络可以保证实现继电保护功能。正在进行的技术研究和应用结果表明，利用人工智能技术辅助电力调度自动化系统的运行和管理可以提高系统的稳定性和控制的科学性，人工智能技术用于诊断电力系统故障使实现快速诊断的目标成为可能。未来，电力技术领域的人工智能技术的发展将得到深度学习技术，物联网和大数据区块链技术的支持，将继续得到改进和优化，人工智能技术的功能将继续发展。下一代电力系统将向智能电力系统发展，智能电力系统更加安全，经济，稳定，可以达到高效运行，降低系统运行成本的目的。

5 结束语

通过以上分析，我们对人工智能的概念有了清晰的理解，并且认识到人工智能在电力系统中的应用可以使电力系统的重大发展。它解决了电力系统中的大量问题，并为电力系统的发展提供了革命性的思想。但是，我国的人工智能技术仍不发达，与国外先进的人工智能技术相比还存在很大差距。因此，必须制定适当的计划来促进我国人工智能的发展。首先，我国应鼓励更多的公司致力于人工智能的发展。第二，我国应加强对人工智能人才的培训。对我国人工智能的可持续发展具有重要意义。