基于人工智能的电力系统自动化控制策略研究

2024-03-08北京中冶设备研究设计总院有限公司杨鹏翔

电力设备管理 2024年2期

北京中冶设备研究设计总院有限公司杨鹏翔宗杨马跃

人工智能技术可以提高电力系统的运行效率和可靠性，通过智能化的控制算法和自动化系统，电力系统运行可以更加精确和稳定。借助人工智能技术能够实时监测和诊断电力系统的运行状况，及时发现潜在问题，快速定位，并采取相应措施，从而避免或减少故障和停电的发生。此外，人工智能技术还可以优化电力系统的负荷管理和能源分配，实现能源的合理利用和节约。人工智能在电力系统自动化控制中的应用是电力行业发展的重要方向，对于提高电力系统的运行效率和可持续发展具有重要意义。

1 电力系统自动化中的人工智能控制技术类型

1.1 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型。在电力系统自动化控制中，人工神经网络可以用于继电保护、负荷检测和主设备保护等方面。人工神经网络还可以应用于电力市场调度、能量管理和电力负荷预测等领域。通过使用人工神经网络，电力系统可以实现更高效、更可靠地运行，提高供电质量和稳定性。此外，人工神经网络还可以与其他智能技术结合，如遗传算法和模糊逻辑控制，以实现更智能化的电力系统管理和优化[1]。不仅如此，神经网络也可以从静态和动态两种角度对控制范围内的系统或设备进行实时监控，通过收集的数据信息判断系统和设备的运行状态及有无异常。

1.2 模糊控制理论

模糊逻辑是基于人类思维方式进行运算或搜索，通过采集设备运行的历史数据、现有数据，可以对设备未来的运行数据进行模糊预测及运算，而后基于预测结果分析电力系统和设备的未来运行状态，找出未来电力系统和设备可能存在的问题，大幅度降低发生未知问题的系统和设备的维修难度。在电力系统自动化控制中，模糊控制理论可以用于优化电力系统的负荷管理和能源分配。通过将模糊控制器应用于电力系统中，可以更好地应对负荷变化和能源波动，从而提高电力系统的效率和稳定性。模糊控制理论的主要思想是将模糊概念引入控制系统中，通过模糊集合和模糊规则来描述系统的行为和控制策略。与传统的精确控制方法相比，模糊控制理论具有更强的适应性和鲁棒性，能够处理不完全信息和不确定性因素。在电力系统中，由于负荷和能源的波动性，传统的精确控制方法往往难以满足实际需求，而模糊控制理论可以更好地应对这些变化，保持系统的稳定性和可靠性。模糊控制器的设计通常包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个步骤。首先，将输入和输出变量模糊化，将其转化为模糊集合，以便能够进行模糊推理。其次，通过模糊推理，根据模糊规则来确定系统的控制策略。最后，通过去模糊化将模糊输出转化为具体的控制信号，以实现对电力系统的控制[2]。

1.3 专家系统

专家系统是一种基于专家知识的计算机程序，可以模拟专家的决策过程。在电力系统自动化控制中，专家系统可以用于继电保护、电力运行规划和实际控制等方面。专家系统在电力系统中扮演着重要角色，能够利用专家的经验和知识，进行智能决策，提高电力系统的效率和可靠性。通过收集和整理大量的专家知识，专家系统可以快速、准确地分析电力系统的运行状况，并根据专家知识进行决策。这些决策可以帮助电力系统进行继电保护，确保电力系统的安全运行。同时，专家系统也可以参与电力系统的运行规划，优化电力系统的负荷管理和能源分配，实现能源的合理利用和节约。在电力系统的实际控制过程中，专家系统可以提供实时的决策支持，帮助电力系统运营商进行智能化的控制，提高电力系统的稳定性和可靠性。专家系统的设计和开发需要综合考虑电力系统的特点和需求，以及收集和整理专家的知识和经验，建立专家知识库。设计合适的决策算法和推理机制，以便将专家知识转化为实际的决策。最后，需要进行系统的实时监测和优化，以确保专家系统的准确性和可靠性。专家系统结构图如图1所示。

图1 专家系统

2 基于人工智能的电力系统自动化控制策略

2.1 基于人工神经网络的电力系统自动化控制

第一，继电保护通过应用人工神经网络技术，可以建立一套智能的继电保护系统，该系统能够及时、准确地检测电力系统中的各种故障，并采取相应的措施来保护主要设备。而人工神经网络能够学习和记忆大量不同类型的故障模式，通过与实际情况进行比对，实现快速、准确的故障诊断和定位，从而显著提高电力系统的可靠性和安全性。除此之外，智能继电保护系统还可以自动分析电力系统的运行数据，提供详细的故障报告和数据分析，为系统运维人员提供有价值的参考和决策依据。因此，应用人工神经网络的智能继电保护系统是电力系统领域的一项重要创新，将为电力系统的运行和维护带来巨大的改进和提升。

第二，负荷检测通过应用人工神经网络，实现对电力系统中各个负荷的准确监测和预测。人工神经网络可以学习和记忆大量的负荷数据，并根据实时数据进行模式识别和预测，从而帮助运维人员更好地了解电力系统的负荷需求，并进行合理的负荷调节和优化，提高电力系统的效率和节能性。

第三，主设备保护通过应用人工神经网络，可以建立一套智能的主设备保护系统。该系统能够及时、准确地检测主要设备的运行状态，并采取适当的措施来保护其免受损坏或故障。人工神经网络可以学习和记忆主要设备的运行特征，从而能够及时发现设备异常，并通过与设备运行数据进行比对，实现快速、准确的故障诊断和定位。通过这样的智能主设备保护系统，可以提高电力系统的可靠性和稳定性，确保电力系统的正常运行。

2.2 基于模糊控制理论的电力系统自动化控制

在电力系统中，模糊控制理论的应用可以通过以下技术操作实现。一是模糊规则库的建立：需要根据电力系统的特性和需求，构建一个包含模糊规则的规则库。这些规则库描述了输入变量和输出变量之间的关系，以及如何根据输入信息推断出模糊输出。规则库的建立需要根据专家知识和实际数据进行，确保规则库能够准确地描述电力系统的运行特征[3]。二是模糊化：要对输入变量进行模糊化处理。模糊化是将输入变量转化为模糊集合的过程，以便在模糊规则库中进行推理。通过定义隶属度函数，将输入值映射到模糊集合上，以表示输入变量的模糊程度。三是模糊推理：利用模糊规则库和模糊化的输入变量进行推理，得到模糊输出。在模糊推理过程中，通过计算模糊规则的匹配度和模糊输出的隶属度函数，确定模糊输出的模糊程度和权重。四是去模糊化：将模糊输出转化为具体的控制信号。去模糊化是将模糊输出转化为实际值的过程。常用的去模糊化方法包括最大隶属度法和平均值法。根据模糊输出的隶属度函数，确定最终的控制信号。五是控制信号的应用：将去模糊化后的控制信号应用于电力系统，实现对电力系统的精确控制。根据具体的控制需求，调节电力系统的相关参数或执行相应的操作，以实现对电力系统的稳定运行和性能优化。

此外，随着人工智能技术的不断进步，模糊控制理论在电力系统中的应用前景将更加广阔。通过将模糊控制器与其他智能技术相结合，可以进一步提高电力系统的控制性能和效率。例如，将模糊控制器与人工神经网络相结合，可以实现对电力系统的智能化控制和优化。人工神经网络可以学习和记忆大量的数据，并根据实时数据进行模式识别和预测，从而实现对电力系统的智能化控制和优化。

2.3 基于专家系统的电力系统自动化控制

在电力系统中，专家系统是通过模拟人类专家的知识和经验，帮助电力系统实现智能化的运行和管理。专家系统可以在电力系统的各个环节中发挥重要作用，包括继电保护、电力运行规划和实际控制等方面。

第一，在继电保护过程中，应用相关的专家系统可以提供准确的故障诊断和定位。专家系统可以根据输入的故障信息，分析电力系统的拓扑结构和设备状态，并推断出可能的故障位置和原因。通过与专家知识库中的规则进行匹配，专家系统能够给出准确的故障诊断结果，并及时采取措施进行故障处理，保证电力系统的安全运行。第二，在电力运行规划的过程中，应用相关的专家系统可以实现电力系统的优化调度和负荷管理。专家系统可以根据历史数据和实时信息，预测未来的负荷需求，并制订出最佳的运行策略。通过与专家知识库中的规则进行匹配和推理，专家系统能够给出合理的负荷调节方案，并提供决策支持，提高电力系统的效率和节能性。第三，在电力系统的实际控制过程中，应用相关的专家系统可以实现对系统参数和设备状态的实时监测和调节。专家系统可以通过与实时数据进行比对和分析，判断电力系统是否处于正常运行状态，并根据专家知识库中的规则，及时采取控制措施来调节电力系统的各个参数，保持系统的稳定性和可靠性。另外专家系统的应用还可以减少人为错误和决策延迟，提高电力系统的响应速度和决策准确性[4]。

3 电力系统自动化中智能技术发展趋势

第一，智能化实时控制是电力系统自动化领域的一个重要发展方向。通过使用人工智能技术，如机器学习和深度学习，电力系统可以实现更精确、更高效的实时控制。智能化实时控制可以帮助电力系统快速响应实时需求和变化，提高供电质量和稳定性[5]。通过实时监测和分析电力系统数据，智能化实时控制可以自动调整电力系统的运行参数，优化能源分配和负荷管理。第二，人工智能技术在电力系统故障诊断方面的应用也越来越重要。通过使用机器学习和数据分析方法，电力系统可以实时监测和诊断潜在问题和故障。人工智能故障诊断技术可以帮助电力系统快速定位和解决故障，减少停电时间和损失。通过分析电力系统的历史数据和实时监测数据，人工智能故障诊断可以提供准确的故障诊断结果，并根据诊断结果采取相应的措施，保障电力系统的安全和可靠运行。第三，综合智能控制是将多种智能技术结合用于电力系统自动化控制的一种方法。通过将机器学习、深度学习、模糊控制等智能技术相互结合，电力系统可以实现更智能化、更高效地控制。综合智能控制可以将不同的智能技术进行优势互补，提高电力系统的运行效率和可靠性。通过综合智能控制，电力系统可以实现更精确的负荷管理、优化能源分配和协调控制，从而提高电力系统的整体性能和可持续发展能力。