智能技术在电力系统自动化中的应用

2023-11-27杨正

科技创新与应用 2023年33期

杨正

（安徽南瑞继远电网技术有限公司，合肥 230088）

进入新时期以后，基于社会需求，电力行业开始进入高速发展期，并有更多的信息化技术引入到电力系统自动化进程中，取得了较好的实效，为进一步巩固发展成果、提升电力系统自动化水平，有更多的电力企业开始有意识、有计划地引入各种智能技术，一定程度上解决了以往电力系统自动化进程中的很多难题，如自动化程度低、成本高等，对于推动电力行业的高效发展起到较好的作用。

1 概念阐释

1.1 智能技术

智能技术主要指的是以智能手段替代人为行为的技术类型，实现其在电力系统中的灵活应用，可协助运行人员更加便捷、高效地掌控电力系统。智能技术的具体作用过程，是基于传统控制机制、体系，引进智能管控、调节系统，提升电力系统自动化水平，并需传感技术、信息技术、通信技术等加以配合，如此才可为电力系统自动化过程提供保障。

1.2 电力系统自动化

电力系统自动化指的是通过控制技术（计算机、自动调整等）对电力系统各个流程进行自动化控制的过程，其对于保障电力系统稳定、安全运行具备较好的作用，涉及的自动化内容有电网调度、发电管控、配电管理等，不但可为电力系统优化运行提供相关数据、参数支持，还可大幅度减少人为因素带来的系统运行误差，降低人力成本开支，提升效益[1]。

2 智能技术在电力系统自动化中的应用意义

2.1 减少操作失误

电力系统整体相对复杂，装载有各种类型的电子设备，并大多起到至关重要的作用，任何部位的电子设备故障都会影响到电网稳定运行，而针对已经出现故障的设备，按照传统方式加以检查，很难迅速、准确地确认故障原因、影响因素等，仍会留下安全隐患。该种情况下，引入智能技术，整个电力系统操作过程全部由电脑系统执行，且过程可控、可监测、可视化，在减少操作失误的同时，相关故障一目了然，可减少针对故障的前期反应时间，维持电力系统的可持续运行。

2.2 提升系统控制力

缺乏智能技术支持的环境下，电力系统控制、运维需以人力为主导，这就必须投入较多的人力、物力资源，且需通过必要的管理制度、体系规范运行人员相关行为，但对电力系统的控制力仍旧极其有限。而在引入智能技术后，可通过信息化技术加强电网控制，让电网工作趋于简单、高效化，如部分重要设备需反复操作、检查，而智能技术可简化设备流程，并在短时间内重复多次检查，以此来替代人力行为，一些复杂、困难的动作亦可由系统完成，这在提升系统自动化程度的同时，对于系统的控制力亦在不断提升[2]。

3 智能技术在电力系统自动化中的应用对策

3.1 人工智能算法

智能技术中的人工智能算法，在电力系统自动化上有着较广的应用范围，可按照以下步骤展开具体化分析。①场景分析。即针对电力系统自动化中的不同业务场景展开分析、进行信息获取，确定范式对应的场景，如文本分类、图像分类、推荐系统和趋势分析等，用于确定后续所用技术路线、算法类型等。②数据标签、输出构建。以电力系统自动化运行中的变压器故障处理为例，结合变压器运行信息状态，划出7 种故障类型：放电兼过热DT、低温过热T1（T＜300 ℃）、中温过热T2（T为300~700 ℃）、高温过热T3（T＞700 ℃）、局部放电PD、低能放电D1、高能放电D2。设定样本数据集：（q1、w1），（q2、w2），……（qn、wn），网络输出层面对应不同类别数[3]。③选择网络结构。针对深度学习、用户画像等智能计划，需确定准确的隐含层节点、层数。确定隐含层层数，适当增加隐含层层数，可提升网络训练信息处理水平，但亦会增加网络复杂度，对训练速度、网络性能亦会产生影响；确定隐含层节点数，在选取隐含层节点数时，多安排试凑，在网络训练中选取相应节点数对比分析获取预测结果误差，再选取最优节点数；需注意，隐含层数量应保持适中，为提升网络训练精度，可增加隐含层节点数，从较小节点数试凑，慢慢增大；网络参数初始化，初始阈值、权值是必须考虑的问题，避免选取不当而影响最终结果，多选激励函数有ReLU函数、Tanh 函数、Sigmoid 函数等，若初值太大，会造成激励函数输入过大，达到饱和状态。④学习速率选取。阈值、权值修正量=学习速率×偏导数，若速率过大，会造成过调，若太小，会降低训练速度，可引入支持向量机等方法，选择核函数与对应参数，后续进行映射函数、线性回归函数、核函数确定。⑤性能评估。以上提出的人工智能算法中的分类型应用范式可广泛应用于电力自动化系统中的配电、用电、变电、输电和发电领域等，以用电领域为例，可通过分类型应用范式展开对电网用户用电异常行为的整体化分析，针对当前行为隐蔽化、手段专业化、设备智能化的高科技窃电行为，分类型应用范式可收集用户用电行为、电力设备运行状况，搭建分类模型，减少窃电行为分析成本、时间；利用企业关于用户用电量、计算设备异常、电流失流和电能表停走等问题，搭建经确认的窃电用户清单，进行大数据计算、分析，得出窃电用户在各阶段的行为特征，得出窃电用户行为画像，对其加以准确识别、定位，以此来追究其法律责任。

3.2 人工神经网络应用

常规电力预测方法有着较大的不确定性、随机性，使得电力预测结果与实际值有着一定偏差，难以为电力系统自动化运行提供可靠参考，如单耗法，主要依据某工业产品平均用电量、计划生产产品数量来加以预测，按照以下公式计算

式中：A为总用电量，b为计划产品总产品，g为单位产品耗电量。虽然短期预测效果好，但是其局限性大、准确度低、工作量大是难以克服的问题。因此结合电力负荷预测要求，提出人工神经网络预测方法，具体如下：通过人工神经网络对某市2023 年5 月10 日—20 日的电力负荷进行统计分析，预报开始前，采集前一天用电量，集齐12 个负荷资料，用于人工神经网络分析，因电力负荷会受温度、天气等因素影响，故而在实际分析时需结合温度、天气等因素；结合天气预测结果，掌握5 月21 日气温、天气，晴天、阴天、雨天分别用0、0.5、1 表示，纳入神经网络，并关注5 月21 日对12 个载荷的预报；实际计算时，数据单位、类型可能影响到神经网络计算速度，故而可选择标准化方法统计数据，确保其在给定范围内，后续通过神经网络训练，设定参数，确保任务稳定推进；训练设定参数包括每次显示代数、训练误差、训练代数、动量因子和训练速率等，设定本次显示代数为10，则训练代数总计100 000，基于此设定训练速度0.05，还可选择设置为移动代数，列出0.01 的训练目标偏差，后续再引入Train 函数训练神经网络功能，函数格式如下

式中：net 指的是需训练神经网络；P 指的是网络输入，是R×Q 输入矩阵；T 指的是网络期望输入，参数可选；Pi 指的是出入输入延迟；Ai 指的是初始层延迟。按照以上方法得出5 月21 日每小时电力损耗，得出表1 所示数据，对比分析预测值与实际值，可知人工神经网络预测法切实可行，可为电力系统自动化提供相对准确的数据信息[4]。

表1 人工神经网络电力负荷预测与实际值数据表

3.3 模糊控制技术应用

模糊控制即利用模糊数学基本理论、思想的一种控制方法，比较适用于时变、非线性、滞后及模糊不完全系统的控制过程。以模糊控制技术在电力系统自动化负荷频率控制上的应用过程加以研究。①模糊逻辑控制器应用。因未知的线性与互联特征，模糊逻辑控制系统具备较大适应性，且模糊系统本身具备解模糊器，已进行了产品推理、模糊化的整体考虑，涉及各种智能化的推断系统，可实现模糊逻辑控制器的灵活应用。②设计LF 控制器。FLC 是在相关知识获取中形成控制器的核心学科，在输入时，可拆分成7 个三角模糊集，第一块内部控制器呈模糊化状态，将每块输入数据转换成对应的成员函数，再与输入数据匹配，去模糊化后得到清晰的数据输出值[5]。③区域控制误差。分析整个模糊控制技术应用过程，可知频率偏差、联络线功率偏差一直成正比，从模糊规则表中确定输入、输出定义规则；借助系统频率控制平衡电力系统状态，在电力需求出现变化时，会让频率随之变化，且频率误差会混合、放大，输送向涡轮调速器的信号发生变化，可将电力自动化系统分解为2 个独立区域，每个区域配备发动机，并由输电线路连接。④在电力系统划分后，功率流通过输电线，会分布在2 个数值相等，但呈正、负2 种状态的区域中，且功率流动方向与区域相对相位角有着直接关系，且很大程度上取决于相对速度偏差，考虑到不同区域对于接线互联系统的具体需求，列出稳态方程，如此在第i控制区域，其净交换与兆瓦综合一致，即所有M个输出联络线；在进行区域控制误差分析时，ACEi必须反映总功率交换，具体形式如下

该项误差被添加到ACE 与频率误差。通过模糊控制技术的灵活应用，对于维持频率不过分偏移，保证电力系统稳定性有着较好的作用。

3.4 专家控制技术

在电力系统自动化中引入专家控制技术，主要体现在以下多个方面：①常规应用。对专家行为加以模仿，在自动化系统中植入专家区域，在出现系统执行问题、决策问题时，可结合专家知识、技能对相关问题进行整体化分析，保持自动化系统稳定性；专家控制系统还可对电力系统自动化运行过程进行监控，在控制系统出现异常运转特征时，第一时间察觉，并发出告警信息，提醒运行人员加以处理，并可同时分离正常区域、反常区域，化解系统运行风险，降低运营风险。②操作票编制。在操作票编制中引入专家控制技术，可确保操作票的正确性、规范性，提升开票速度，简化开票流程，对操作票中的信息进行提取、分析、核检，以此来避免因人为因素可能引发的误差、缺漏等，确保操作票中相关流程、重点事项不会出现明显误差，并可兼顾到不同运行人员、检修人员等对于操作票的具体需求，减少冲突、顺利开票。③电压－无功控制。在电压－无功控制中引入专家系统，可起到避免控制超限作用，在出现超限时，保障电压+无功控制体系在各种环境下发挥作用，最短时间内恢复电力系统正常运行，突破常规数学模型应用的局限性，完整地展示各阶段电力系统数据，为无功补偿装置设置、调节、故障维修等提供更多的便利。

3.5 线性最优控制技术

线性最优控制技术指的是在给定性质指标（如能量最小、时间最短等）标准下，通过对应的数学推理方法来得到最优控制规律的一种控制方法，应用于电力系统自动化进程中，主要体现在以下几个方面。①最优励磁控制器。通过最优励磁控制器灵活应用，可提升远距离输电线路输电水平、提升动态品质，可选择WKLF-600 系列变频起动交流无刷励磁装置辅助应用过程，其核心控制单元为在系列Excitrol 调节器软、硬件技术平台上二次开发的Excitrol-600 型无刷同步电动机微机励磁调节器，包含WKLF-602 型、WKLF-602B 型2 种类型系统，均具有双套调节器及双主回路配置，功能涵盖励磁系统所有测量、控制、调节与保护；如触发脉冲形成与功率放大、模拟量测量、接点量输入输出、参数整定与励磁调节、软硬件故障监测、双机通信、后台通信、与PC 机或液晶操作面板通信等，具备较大适用性。②最优快速汽门控制器。在基于线性最优控制技术的最优快速汽门控制器设计与选择时，需考虑电力系统中不同地点机组对于综合控制器技术应用需求，进入最优协联控制器，并需以供应电动门伺服电机控制系统为支撑，可选择智能PLC 控制箱电控装置，测量范围0.1~400 Hz 可设定转矩提升，最大10.0%，启动转矩在1.0 Hz 时可达150%，并发挥以下保护功能：过载保护、FUSE 保护、过电压保护、低电压保护、瞬间再启动、失速防止、输出端短路、散热片过热保护、反转限制、故障复归、参数锁定和PID-拖多等。③水轮发电机。最优控制技术在水轮发电机上的应用，主要体现在制动电阻最优时间控制上，可通过预先设定控制指标，选择制动电阻降额，确定重复制动或者非重复制动方式，以此来适应水轮发电机组在不同环境下的使用要求，以此来提升制动效果。

3.6 综合智能技术

综合智能技术，即实现对以上各项智能技术的综合应用，进行优势互补，如实现神经网络控制系统、专家控制系统的组合应用，可大幅度提升模糊控制系统整体控制层次，并解决专家控制系统在应用时投入过高的问题，提升专家决策的有效性；又如模糊控制技术、专家控制技术的组合应用，可提升智能化控制技术的应用水平。而如何进行各项智能技术的组合应用，关键在于需细致化分析电力系统自动化的根本需求，考虑到相关智能技术本身的复杂性，结合自动化控制目标进行灵活选择、组合，提升智能化控制水平。

3.7 智能化信息管理技术

电力系统自动化发展进程中，涉及变电、配电、用电等各个方面的运行监测信息，以及故障、反馈、决策等方面的操作记录信息，引入智能化信息管理技术，协助系统进行各项信息的整体化处理，可搭建智能管理平台，并赋予平台以下功能特征：①电力系统监控功能。采集并保存现场设备的实时数据，包括电压、电流、有功、无功、视在功率、频率、功率因数、累计电能及变压器温度等实时电参量；采集现场设备的状态，如断路器分合状态，对于高压系统，还可采集弹簧储能状态、地刀位置、远方/就地和设备故障等。②图表管理功能。平台显示功率曲线、电流曲线、温度曲线；提供电力抄表功能，设定好起始时间和结束时间，点击查询即可得到该时间段设备的用电量，查询完成后还可保存成Excel 文档或直接打印。③报警功能。在数据库中设定报警值，当实际值小于低报警值或实际值大于高报警值时，报警；报警方式可以是弹窗报警、语音报警、声光报警等。④权限管理。具有完善的用户管理功能，避免越权操作；每一级权限对应相应的控制权限，最多可设置多级不同权限，并记录权限用户的操作。