人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用探析

周甜甜

（国网沛县供电公司，江苏 徐州 221600）

0 引言

在电力调度系统的运行过程中，需要对数据信息进行应用，采取人工工作方式进行数据信息的收集以及整合存在明显的困难，数据信息的数量大，要求数据的及时处理以及应用。在这种情况下，选择智能技术可以达成数据应用的需求。从电力系统的总体运行进行观察，智能技术与自动化的影响也在逐步地加深。为此，供电调度系统需要配合电力系统的总体运行需求，发挥智能化技术的作用。

1 人工智能技术的研究发展状况

在当前的技术研究中，人工智能技术属于热门的研究领域，人工智能技术的研究发展得到了社会的广泛关注。从人工智能技术的构成上来看，技术研究具有学科交叉的性质，其中包括信息技术、神经学以及技术应用具体领域，如机械技术等。可以说，人工智能技术是应用机器模仿人类的脑部活动，以满足在各类生产以及其他社会领域机器自动发现问题、确定问题、分析并且解决问题的目的。在问题发现、分析、解决的全过程中，几乎不需要人工干涉。

就目前的发展状况来看，人工智能技术在各生产领域中的应用已经较为成熟，然而仍旧具有广阔的发展空间。为此，需要结合人工智能技术具体的应用领域，关注技术的应用效果以及应用发展需求，完成细化的研究。此外，信息技术的发展，尤其是网络技术的发展，如网络信号传输速度的提升，对于人工智能技术的应用与研究也能够带来帮助，对此不可忽视。如，在电力系统运行当中，数据处理需求较高，人工智能技术配合自动化系统可以满足数据处理的需求，促进电力系统的运行效率，提升运行的稳定性。为此，技术研究工作就可以围绕着电力系统运行需求展开，促进技术的细化应用[1]。

2 电力调度自动化系统的功能介绍

电力自动化系统的功能主要包括四项内容：

首先，调度自动化系统可以自动调度电网，实现对于电网运行状况的信息收集以及调度控制。在电力调度系统中，由于系统功能具有明显的多样化特点，需要采取分层控制的方式完成内部装置的控制，在这种情况下，变电站的运行数据能信息可以得到有效的收集与应用，控制人员在操作终端通过电力调度系统完成数据采集、分析，并且根据分析结果实施操作。

其次，自动化系统的自动控制以及监控功能极强。通过数据收集以及安全系统的控制，可以有效发现系统运作中出现的安全问题，及时实施控制策略。

另外，自动化系统还带有预警功能，可以根据电力调度状况事先进行问题的分析，对每个运行环节中的数据进行收集，将分析的结果呈现给操作人员。通过安全操作，不仅可以提升系统运行的稳定性，在许多情况下也可以减少系统运行中成本的消耗。

最后，电力调度自动化系统还可以对用户的用电需求进行关注，可以全面地收集到电网中的各类信息，完成信息的处理，分析出需求的特点。应用这种分析的结果，相关人员可以进行供应安排，帮助人们做出有效决策[2]。

3 电力调度自动化系统中人工智能技术的应用策略

受到基础研究以及经济发展水平的影响，我国电力调度系统的发展研究时间较迟，目前仍旧处于初步应用的阶段，需要技术进行技术的完善。同时，人工智能技术的研究状况也呈现出同样的特点。然而，相对其他国家地区，总体上来说我国技术研究的发展速度较快，可以借助的技术研究经验更为丰富，有着良好的发展前景。在电力调度自动化系统中应用人工智能技术，需要了解电力系统的特质。系统的运行有着非线性化的特点，需要持续地进行问题的处理以及信息反馈，具有明显的复杂性。在这种情况下，人工智能技术的应用就能够适应于问题处理的需求，提升调度问题处理的效率。

3.1 专家系统的应用

人工智能技术中专家系统的应用较为广泛，通过专家系统可以将已知的各类工作事实状况信息进行汇集与总结，在控制系统遇到问题的情况下，调动内部信息，寻找合理的解决方案。在智能技术研究水平较高的国家中，专家系统的研究与应用较早。不同领域、不同应用需求下，专家系统需要汇合整理的具体信息有着明显差异，在一个全新的领域中应用专家系统需要从初步的信息整合出发。电力调度自动化系统中专家系统的应用，需要数显完成对专业经验信息的整合，建立起属于专家系统的技术数据信息库；在此基础上模拟专家的处理判断过程，对技术问题进行分析，并且做出决策。在电力调度系统出现紧急事故的情况下，专家系统的应用可以有效完成问题分析以及事故处理，避免事故或者降低事故所带来的影响[3]。

为此，首先要在专家系统中建立起系统数据库。数据信息的收集是具有难度的，在现阶段许多问题的处理依靠于人工决策，因此许多情况下仅能够收集到基础的信息，关键性决策信息的信息化处理，存在困难。加之各地区中电网系统的运行状况不同，受到的影响因素有所差异，如受到气候条件的影响、电力使用需求的影响。为此，专家系统的信息数据库构建，也要关注具体的系统运行差异，工作量较大。另外，在电力系统的运行中，故障的具体主状况是较为复杂的，包括造成故障的原因、故障的严重程度等都会存在差异。为此，专家系统的问题分析也要关注到故障的产生的细节化因素，在这一过程中监控设备的重要性不容忽视，监控设备能够感知系统运行中的状况，并且将运行状况与标准参与进行比照，在出现问题的情况下，可以较为准确地判断出具体存在问题的节点，在确定问题的情况下，专家系统才能够参与问题的分析。就目前的状况来看，无论是在决策环节还是在问题确定的环节中，都仍旧需要依赖于一定的人工判断、决策。可以说，电力调度自动化系统中专家系统的应用有待发展，需要继续进行研究。

3.2 可视化技术的应用

在人工智能技术研究领域，可视化技术应用与发展使得人工智能的触角得到了拓展。可视化技术的应用领域广泛，应用这种功能可以实现数据统计信息展示、运行轨迹的复原，当前在影视娱乐、医疗健康等领域应用较为成熟。

电力系统内部结构的运行具体状况，可以通过可视化技术应用进行展示，在一些特殊的领域中，得到的可视化信息也可以转化为相应的数据信息，在转化中要完成数据的分析与挖掘。然而，这种数据转化的范围较为有限，在多数的情况下需要依赖于操作人员进行监督控制。通过可视化系统收集到的大量信息都要完成观察、分析处理，这无疑增加了技术人员的工作量，与自动化技术的应用初衷相悖。因此，当前可视化信息的数据挖掘处理，是智能技术研究领域的一个热点，也对电力调度自动化系统的运行带来了影响。从另一个角度进行分析，可以发现可视化技术中画面信息的处理与数据的转化具有双向性，即应用图像信息可以进行数据的挖掘，也可以通过数据信息完成图像的构建。对于一些必须通过人工判断进行控制的环节来说，数据向图像的转化就可以使得相关操作人员的工作效率得到有效地提升，有利于工作压力的缓解。在当前，借助于可视化技术，可以应用数据信息构建出清晰的二维、三维图像信息，数据筛查的过程省略，分析工作将会更为高效[4]。

3.3 应用神经网络技术构建智能信息平台

神经网络技术是智能化技术的重要组成内容，通过人工智能模仿人类的思维构架模式，组织不同的程序运行。电力调度系统运行中，需要处理电力供应的实时状况，这些实时信息具有复杂的特点，通过神经网络技术构建的智能化平台，可以实现对供应实时信息的有效整合。在以往的工作中，监控人员需要完成对信息的收集并且进行基本的信息反馈，工作量巨大。通过智能化处理的模式，可以实现海量的数据即时性收集，并且迅速地完成数据信息的处理，可以降低数据处理人员的压力，提升数据处理工作效率，在供应需求产生变化的情况下，系统的数据处理迅速，提供更为充分的供应调整时间，从而确保电力资源供应的稳定性。

目前，借助于神经化数据的应用优势，可以实现电力基础管理、全面信息收集以及即时性的信息反馈，同时也可以完成数据的追踪，避免由于操作选择失当造成问题。按照电力调度区域结构，智能系统纵向将管理区域分为A-F六个区域，每一个区域下都设定相应的横向分支内容。一旦电力调度系统中各个部分信息变化，程序体系也将随之进行改变[5]。

4 结论

在电力调度工作中，自动化技术的应用提升了调度工作的综合效率，从总体上保障了电力系统供应、运行的稳定性。通过应用人工智能技术，电力调度系统的自动化水平将会得到提升，系统的运行会更加高效，自动化技术将可以适应于更为复杂的操作需求。为此，需要重视人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用，推动技术的融合。目前，专家系统、可视化技术、神经网络智能平台的应用较为广泛，这些技术能够分别优化自动化技术的应用的不同领域，需结合具体的应用需求，进行细化研究，提升应用水平。