互联网技术环境下电网调控人工智能技术分析

国网安徽省电力有限公司来安县供电公司 巫叶智

传统的电网调控方式在处理效率、智能化水平及系统稳定性方面逐渐显露出局限性。鉴于此，本文旨在探讨互联网技术环境下，如何利用人工智能技术提升电网调控系统的设计与应用，以实现电网调度的智能化、高效化和安全化。

1 电网调控系统框架设计

1.1 设计思路

在互联网技术环境下设计电网调控系统时，其基本设计思路聚焦于实现系统的高度集成、智能化和自适应能力。在互联网技术背景下，通过深度融合人工智能技术与电网调度运行机制，构建实现自主学习、判断和执行调控决策的智能系统。强调利用大数据分析、云计算和物联网技术，实现对电网运行状态的实时监控、预测和优化管理，从而提高电网的运行效率和可靠性。设计考虑到系统的模块化和可扩展性，确保随着技术进步和电网需求变化，系统能够灵活适应并升级。此外，重视安全性设计，采取多层次安全措施保障系统数据和操作安全，以支撑电网调控在互联网环境下的稳定运行[1]。

1.2 总体框架

电网调控系统的总体框架在互联网技术环境下，通过人工智能技术的深度应用，实现对电网的高效、智能化调控。该框架综合利用计算机设备、存储设备和网络设备构建高性能计算架构，采用CPU、TPU、GPU 等混合架构形成的计算机集群，有效缩短了多层次网络参数训练的时间，提高了计算效率。其中算法引擎层是系统的智能核心，集成了随机森林、知识图谱、自然语言处理、聚类分析等多种算法，为解决复杂的调控问题提供强大的算法支持。算法引擎能够为电网调控提供精准的决策依据。数据汇聚层作为系统的重点，能够集成外部环境数据、运行数据和管理数据，创建调度大数据平台，为上层分析和决策提供全面的数据支撑。数据管理则针对不同的采样频率和数据结构，采用适宜的数据存储方法，确保数据的有效性和可访问性。

2 基于互联网技术环境人工智能技术电网调度系统设计

2.1 硬件结构设计

2.1.1 SCADA 服务器

在互联网技术环境下，针对人工智能技术电网调度系统中的SCADA 服务器设计时，SCADA 服务器采用高性能的硬件平台，支持大数据处理和复杂的算法运算，满足人工智能应用的需求。服务器配置强大的多核CPU、高速存储系统和高带宽网络接口，以应对大量数据的实时处理和分析需求[2]。人工智能模型的训练和推理过程对计算资源的要求很高，服务器应集成GPU 或TPU 等专用加速器，以提高运算效率和处理速度。针对网络架构分析，SCADA 服务器通过安全的互联网技术连接各个数据采集单元和控制节点，采用加密传输和身份认证机制，确保数据传输的安全性和系统的抗攻击能力。

图1 电网调控系统总体框架

2.1.2 PAA 服务器

在电网调度系统中，基于互联网技术和人工智能的融合，PAA 服务器设计需注重处理能力、数据分析精度和系统适应性。PAA 服务器采用高性能计算架构，以支持复杂的数据处理和分析任务。该架构集成了先进的多核CPU、高速RAM 和大容量的存储设备，确保能够处理大规模数据集，并且快速响应分析请求。针对特定的人工智能任务，如深度学习模型的训练和推理，PAA 服务器还应配备GPU 或TPU 等硬件加速器，以提高计算效率。从软件和算法角度，PAA 服务器需要部署先进的人工智能算法和模型，包括机器学习、深度学习和时间序列分析等，用于准确预测电网负荷、分析运行风险和优化调度策略。服务器应能自动从历史数据中学习并适应电网运行的变化，实时更新预测模型以提高准确率。在网络连接方面，PAA 服务器通过安全可靠的互联网技术与电网的其他组成部分通信，支持数据的实时收集和下发控制指令。采用加密通信和身份验证机制保障数据传输安全，防止数据泄露和网络攻击。

2.1.3 Web 服务器

在互联网技术环境下，电网调度系统中的Web服务器设计采用高性能的硬件设施，包括多核心处理器、大容量内存和高速SSD 存储，保证并发访问时的响应速度和数据处理能力。针对人工智能应用的特点，服务器还需优化其数据库管理系统，支持快速检索和高效管理海量电网数据，以及实时更新的人工智能分析结果。Web 服务器设计采用多层防护机制，包括防火墙、入侵检测系统和数据加密技术，确保电网数据的安全和用户访问的安全性。同时，服务器应实现严格的访问控制和身份验证机制，防止未授权访问和数据泄露[3]。

2.2 软件结构设计

2.2.1 调度设计

调度设计核心在于实现一个灵活、智能的调度决策支持系统，该系统能够处理大规模的数据输入，利用人工智能算法提高调度决策的准确性和效率。在调度架构设计中采用模块化设计，包括数据采集与预处理模块、人工智能分析模块、决策支持模块和用户交互模块。数据采集与预处理模块负责从各种数据源实时收集电网数据，并进行必要的清洗和格式化处理。人工智能分析模块利用机器学习、深度学习等算法，对电网运行状态进行分析和预测，为调度决策提供科学依据。决策支持模块是调度设计的核心，根据人工智能分析模块提供的分析结果，结合电网运行规则和策略，生成优化的调度方案[4]。

2.2.2 智能Web 发布

在电网调度系统中，智能Web 发布作为一项创新技术，通过互联网技术与人工智能相结合，显著提升了信息传递的效率和实时性。该技术能够根据电网运行状态的重要性和紧急程度，智能化决定信息发布的方式和对象，确保关键信息及时、准确地传达给相应责任人，如图2所示。智能Web 发布机制首先通过实时监测和分析电网运行数据，利用人工智能算法对可能出现的问题进行预测和故障等级分类。依据故障的严重程度，系统能够自动触发警报机制，主动在相关责任人或领导的客户端浏览器中打开特定的警告页面。对于严重故障，系统采用声光等多媒体技术强制提醒领导关注，确保问题能够获得及时的响应和处理。对于较轻微的故障，系统则避免过度干扰，不会主动打扰高级别管理人员，以减少对日常工作的影响。

图2 智能Web 发布流程

2.2.3 指挥系统协调

在互联网技术环境下，电网调度系统中的指挥系统协调设计致力于优化网络分析软件的调用逻辑和执行顺序，特别是面对电网状态的复杂变化时。通过精心设计的协调机制，该系统能够在不同应用软件之间实现有效合作，以完成复杂的任务。核心策略包括为故障诊断赋予最高的优先级，确保在紧急情况下能迅速响应。这意味着一旦启动故障诊断程序，系统会自动将其他高级应用置于暂停状态，以免影响故障处理的效率和准确性。

3 电网调度系统应用实践

3.1 系统平台环境

在电网调度系统的应用实践中，本系统选择以Spark 计算引擎为核心，利用其高速计算能力来处理大规模电网数据。Spark 的灵活性和速度在处理复杂分析任务时展现出显著优势，特别是在实时数据处理和机器学习方面。系统平台环境采用YARN作为资源管理器，在Hadoop 集群环境下协调资源分配，保证计算任务的高效执行。Hadoop 集群由服务节点（Slave）和管理节点（Master）组成，其中，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的架构包括两个名称节点（NameNode）和至少三个数据节点（DataNode）[5]。名称节点担任主服务器的角色，负责文件系统的管理和访问操作，而数据节点则管理存储的数据。通过Spark 和Hadoop 的结合，系统能够快速地处理数据，支持复杂的数据分析和人工智能算法运行，为电网调度决策提供强大的数据支撑。此外，集群配置的设计考虑了系统的性能和稳定性，确保在处理大量电网调度任务时，系统能够保持高效和稳定的运行状态。集群配置参数见表1[6]。

表1 集群配置参数

3.2 系统测试及结果

在电网调度系统的应用实践中，系统测试采用了三种方法评估系统在不同场景下的性能表现：负载测试、压力测试和实时数据处理测试。负载测试：模拟正常到高负荷条件下的数据流，以测试系统处理大规模电网数据的能力。压力测试：逐渐增加处理压力，评估系统在极端条件下的稳定性和性能极限。实时数据处理测试：使用实时数据流，测试系统的实时数据分析和处理能力，特别是在应用人工智能技术进行故障预测方面的效率[7]。测试结果见表2。

表2 系统测试结果

本文通过对互联网技术环境下电网调控人工智能的技术分析，成功展示了一种高效、可靠的电网调度系统设计与实践方法。测试结果充分证明了该系统在处理大规模数据、实时分析，以及故障预测方面的优异性能，标志着人工智能技术在电网调控领域的成功应用。未来，随着互联网技术和人工智能的进一步发展，电网调控系统将持续取得革命性的进步，为实现智能、高效的电网管理和运营提供坚实的技术支撑。本文的成果不仅为电网调控系统的设计和优化提供了有价值的参考，还为相关领域的研究和实践指明了方向，展现了广阔的发展前景。