人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用分析

潘琪

摘  要：电力系统的发展，对于调度可靠性的要求越来越高。大量新能源电站和电力设备的运用，使得现代电网的复杂程度越来越高，出现了多种随机、多源、高密度的特征，这些因素影响了供电系统的运行环境，对于电力调度系统是一个深刻的考验。因此，如何建立一个高效、高可靠性、高智能化、高信息化的电网调控系统，已经成为当前新形势下电力系统急需解决的问题。基于此，本文就人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用进行详细探究。

关键词：人工智能技术;电力调度;自动化系统;应用

中图分类号：TM76文献标识码：A

1 引言

电力调度属于电力工程中的重要内容，因此可以采用电力自动化技术来对其以往的工作方式进行优化及创新，而这也符合电力工程的发展趋势。通过人工智能技术对调度运行中的各个模块进行集合自动化控制来实现数据互通，并对各个模块的数据进行采集及分析，之后以反馈所得数据来进行电力调度，这样可以使电力资源得到更为合理的配置。

2 人工智能技术概述

人工智能技术，是计算机科学结构中的主要分支。该技术主要是在信息程序基础之上，融合了仿生生物技术、数字化程序等方面内容，它是社会资源协调整理和科学运作的主要方法，具有兼容性强、资源开发形式多元、实际操作便捷等优势。随着社会信息产业不断更新与发展，社会产业资源的研究深入性也在不断的加强，借助人工智能技术，做好各个方面的资源调节，已经成为诸多行业未来发展的主要趋势。比如，人工智能技术在电力调度自动化系统中的运用，就主要利用专家诊断、神经网络监管等优势，进行了电力传输资源协调管控。即，人工智能技术的运用与创新，基本上达到了行业服务品质提升和工作效率的同步增强，这是质与量相互兼容的技术实践形态。

3 人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用优势

（1）提升电网对异常情况和事故情况的响应速度和处理效率，减少人工调度的工作量，可以建立电网运行态势，感知和故障预警分析机制，通过多维度数据对电网调度进行全方位指挥、对设备全生命周期决策管理，从而达到减少设备故障率、提升电网运行质量的目的。通过建立智慧型调度体系，可以减少人工失误，提升电网运行和管理水平，因此能够提升电网整体的经济性。（2）能够大幅提高调控运行决策效率和电网智能化水平，通过安全操作决策辅助分析系统和自主知识学习机制的建立，能够将人工智能技术应用于电网运行态势感知，根据大数据和云计算等关键性技术，提供科学和快速的决策，从而提升调控运行的决策效率和工作质量。（3）能够在提升电网安全运行控制水平的同时，增强供电可靠性和经济调度水平，减少停电总时间，提高转供电率及电网运行的灵活性和高效性，能够从整体上促进电网在社会经济发展中的生产作用，降低全网络停电风险。电网调度中的各项业务处理是具有一定复杂性的操作，利用人工智能技术实现调度决策分析与自主深度学习的智能推演，可以对这类复杂操作进行流程优化。

4 人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用

4.1 一体化调度管理

我国电网运行遵循“统一调度，分级管理”原则，上下级调度自动化系统间的数据库、图模资源等信息如何进行异地和层级共享是一个重要课题，一体化调度管理技术是解决该问题的重要手段。利用模型拼接技术实现电网图模的“源端维护，全网共享”，提升数据库维护效率，减少自动化运维人员的工作量，保证数据系统的一致和稳定。通过一体化调度平台，以节能减排为目标函数进行优化调度，实现电网和所有并网机组的经济运行，优化电能资源配置。此外还可整合扩展其他应用模块，满足智能电网调度纵向贯通的新型业务需求。

4.2 智能代理

智能代理是一种具有独立决策和行为控制的充分自治的软、硬件系统，是人工智能领域的一个重要分支。多代理系统是智能代理的延伸，由多个智能代理共同组成的系统能够灵活地对周围环境和变化需求进行响应。为达到某一全局目标，智能代理和多代理系统都需要协调各自的分布式知识，充分利用相关的策略和规划行为完成对问题的求解。目前智能代理已经成功应用于电力系统多个领域，如电力系统调度、电力市场分析、暂态稳定分析、继电保护分析和微电网控制等。代理模型是机器学习的一种手段，其他手段还包括网络隐藏分析、灵敏度分析等。这类方法在获得较高准确率的同时，还可以掌握模型的内部逻辑，已经成功应用于图像识别、自然语言处理等领域。

4.3 多维度视觉形式

人工智能技術在电力调度自动化实践过程中，较具代表的实践形态，要属多维度视觉形式的运用。其一，人工智能技术实施过程中，它将数字化信息、动态画面、程序运作流程等信息传输形态很好地融合在一起，以实现电力调度自动化程序信息呈现形式的自由转换。其二，多维度视觉形式的运用，就是在区域范围之内协调管控电网时期，各个部分的调度信息分析要深入对比和评估。比如，某地区电力调度技术自动化分析过程中，人工智能化技术在其中的运用要点可归纳为：（1）与区域性电力调度体系综合服务时，技术人员可借助大数据、网络信息模型等手段，从局部数据分析的视角，对区域电力供应的实际状况进行记录。（2）人工智能化技术可通过宏观数据波感应的方式，从电力调度结构整体稳定性以及局部调节的情况，实现各类电力信息传导结构的自由化调节。（3）人工智能技术在电力调度自动化管理体系内的融合，在于它每月都会在资源调度数据反馈后，从区域用电的基本规律、用户用电高峰阶段等方面，评估当前电力调度结构实践操作的合理性。（4）多维度视觉形式的人工智能技术运用，体现为系统可区域电网能源供应的状态，对每一部分的电力传输和应用情况加以调节。

4.4 故障诊断

自从电力调度自动化系统采用模糊控制器之后，明显提升了解决电力调度自动化系统故障的能力。在过去电力调度自动化系统产生故障之后，技术工作者难以区分潜在故障和故障清除之间所存在的联系。所以，始终难以获得精准的诊断结果。不过这些年以来，伴随模糊理论的广泛应用，相关工作者可将故障处理、控制经验结合到控制器里，进而研发出完善的模糊控制器。电子系统模糊控制主要是使用自适应模糊控制器，其和以往的自适应控制进行比较发现，模糊控制器是两个以上的自适应模糊系统所构建。自适应模糊控制器主要是在电力调度自动化系统出现问题的情况下，能够马上对不易发现的潜在故障及时实施处理。一是其能够对传统的推理工作进行完善，之后完成近似推理工作，最终依靠强化推理的容错性来达到理想的处理效果，进而使电力调度自动化系统的故障能够得到精准的检测。所以，在相关工作人员诊断电力调度自动化系统故障的时候，若对一些故障没有把握，那么就可通过模拟理论诊断法进行解决。而且还要根据传统工作经验，将以往的一些诊断方式合理的与模糊理论诊断法融入到一起，进而进一步加强诊断的效果。

5 结束语

随着电网规模持续扩大、新能源并网比例增加，许多新问题、新挑战将不断涌现，调度人员在对电网进行管理时，须充分重视智能技术在电网调度自动化系统的应用，保障人们的用电需求，促进智能电网的发展，为经济社会的不断前进奠定坚实的电力能源基础。

参考文献：

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[2] 章熙，姬源，黄育松.人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用研究[J].信息与电脑（理论版），2017（22）：132-133.

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