电力系统自动化中智能技术的运用

2024-06-04中国能源建设集团东北电力第一工程有限公司侯金山

电力设备管理 2024年7期

中国能源建设集团东北电力第一工程有限公司侯金山

本文的研究目的在于综合分析电力系统自动化中智能技术的应用现状、挑战，以及对策，探讨如何利用这些先进技术提升电力系统的效率和可靠性，同时确保其安全稳定运行。

1 概述

1.1 电力系统自动化的背景

电力系统自动化代表了电力行业发展的关键趋势，是应对现代社会能源需求不断增长的有效途径。随着技术的进步，尤其是信息技术和通信技术的飞速发展，电力系统正从传统的手动控制模式，转变为更加智能化、自动化的运营方式。该转变可提升电力供应的可靠性，极大地改善能源管理和分配灵活性。

1.2 智能技术的重要性

智能技术通过引入先进的数据分析、人工智能算法和物联网技术，可增强电力系统的智能化。例如，通过实时数据分析，可以更准确地预测电力需求，优化电力分配，从而提高能源效率。同时，智能技术还有助于更好地融合传统和新能源，如太阳能和风能，确保电力供应的稳定性和可靠性。此外，智能化的电力系统还能够支持更为复杂的电网结构，如微网，提供更加灵活和可持续的能源解决方案。

2 电力系统自动化中的核心技术

2.1 实时数据采集与处理技术

2.1.1 遥测与遥信系统

遥测系统负责收集电网中的各种实时数据，如电压、电流、功率等参数，而遥信系统则负责传输开关状态、报警信号等非模拟量的信息。这些系统通过远程终端单元（RTU）实现，RTU 将现场采集的数据转换为数字信号，再通过通信网络传送到中心控制室[1]。

2.1.2 监控控制与数据采集（SCADA）系统

SCADA 系统是实现电力系统监控和管理的关键组成部分。其集数据采集、数据传输、数据处理和展示等功能于一体，能够实时监控电网运行状态，并对采集到的数据进行分析处理，为运行控制和故障诊断提供支持。

2.1.3 遥控系统

在电力系统自动化中，遥控系统主要负责对电网设备进行远程控制。通过SCADA 系统，操作人员可以远程操作电网中的开关设备，实现对电力系统的有效管理。

2.2 高级数据分析与人工智能

高级数据分析与人工智能（AI）技术的应用范围广泛，涉及负荷预测、系统优化和故障诊断等多个方面。

第一，在负荷预测方面，AI 算法特别是时间序列分析和机器学习模型如随机森林和支持向量机，被用于准确预测电网的负荷需求。这些模型能够处理和分析历史负荷数据[以兆瓦时（MWh）为单位]，并预测未来的负荷模式，预测精度高。第二，对于系统优化，运用高级优化算法，如线性规划（LP）和混合整数线性规划（MILP），可以有效地平衡发电成本和电网需求。这些算法考虑了各种约束条件，包括发电机的输出限制[以兆瓦（MW）为单位]和输电线路的容量限制[以安培（A）或兆瓦（MW）为单位]，以实现成本效益最大化。第三，在故障检测和诊断领域，利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），可以实时监控和诊断电网中的异常状态。例如，通过分析变压器的温度读数[以摄氏度（℃）表示]和电流模式，AI 系统能够及时识别潜在的设备故障或性能下降。

2.3 网络通信技术

在通信协议方面，国际电工委员会（IEC）的61850标准是电力系统自动化领域的关键标准。IEC61850规定了数据交换的格式和协议，支持高达100Mbps 的数据传输速率，确保了电力系统中信息传递的实时性和准确性。此外，这一标准还支持宽带宽度至少为1Gbps 的以太网通信，可满足大规模电力系统的数据传输需求[2]。

网络架构方面，先进的电力系统可采用分层的通信网络设计。在此类架构中，采用了多种通信媒介，包括光纤（支持高达10Gbps 的数据传输速率）、无线网络（如LTE，具备约30～50Mbps 的速率）和电力线载波通信（PLC，通常在几十至几百Kbps）。这些多样化的通信媒介确保了不同场景下通信的可靠性。

电力系统自动化中网络通信技术见表1。

表1 电力系统自动化中网络通信技术

3 智能技术在电力系统关键环节的应用

3.1 利用大数据分析，提高电网运行效率

在电力系统中，大数据分析技术的关键在于高效处理和分析海量数据集，以提高电网运行的效率和响应能力。这些数据包括电网负荷记录、用户消费模式、电力设备状态（如变压器温度），以及环境因素（如温度、风速）。通过应用高级统计方法和机器学习算法，如决策树、支持向量机（SVM）和神经网络，可以从这些复杂数据中提取有价值的信息[3]。

其中，应合理运用深度学习技术，如长短期记忆网络（LSTM），在电力系统的数据分析中表现出卓越的创新性。LSTM 在处理时间序列数据时，能够更准确地捕捉到电网负荷的动态变化，从而提供更准确的负荷预测，这对于电力调度计划的优化至关重要。例如，在一项针对短期和中期电网负荷预测的实验中，LSTM 模型展示了比传统方法更高的准确率，准确率达到±3%，显著优于以往模型的±5%。此外，在分析消费模式方面，引入了基于用户行为的预测模型。这些模型不仅能够识别电网高峰和低谷时段，还可根据用户的用电习惯，为电网运营商提供更精细化的负荷管理方案。

3.2 通过智能诊断系统，增强电力设备的可靠性

智能诊断系统利用综合的传感器网络、物联网（IoT）技术和数据分析算法，实现电力设备的实时状态监测和故障预测。这些系统通过收集关键参数，如温度、电流、电压和振动，对设备健康状况进行精确评估。

以变压器为例，智能监测系统集成温度传感器（精度±1℃）、油位传感器（精度±5mm）和负载电流传感器（精度±1A）。系统通过连续监测这些参数，可检测潜在故障，如温度异常升高或油位显著下降。例如，当变压器的温度连续超过8℃或油位低于正常范围20mm 时，系统将触发警报。

对于输电线路，智能诊断系统通过温度传感器和电流传感器来监测线路的负荷条件和环境影响。特定参数阈值，如线路温度超过60℃和电流超过额定值的80%，被用作判断线路健康状况的基准[4]。

电力电缆的智能监测侧重于绝缘电阻[通常以兆欧（MΩ）测量]和接头温度。通过实时跟踪这些参数，系统可以提前识别电缆老化或损伤，如绝缘电阻降低至1MΩ 以下或接头温度持续超过50℃。

智能诊断系统在不同电力设备中的关键监测参数及其阈值见表2。

表2 智能诊断系统在不同电力设备中的关键监测参数及其阈值

3.3 结合智能控制系统，优化电力调度策略

智能控制系统通过综合应用最新的优化算法和机器学习技术，为电力系统调度策略带来了革命性的改进。这些系统的创新之处在于，其可综合分析和处理众多参数，如发电量（以兆瓦（MW）计量）、电网负荷（以兆瓦时（MWh）表示）和市场电价（以美元/MWh 计量），以实现成本和效率的最佳平衡[5]。

例如，德国电力公司E.ON 使用了一种基于人工智能的控制系统来优化其风力发电场的运营。该系统利用高级气象预测模型，结合实时风速和风向数据，自动调整风力发电机的角度和运行状态。这种策略使风力发电的效率得到显著提升，同时减少对化石燃料发电的依赖，有效降低了运营成本和环境影响。在电网负荷管理方面，智能控制系统的创新体现在实时数据分析和先进的负荷预测技术上。以国家电网为例，其基于深度学习的预测模型，结合历史和实时电网数据，来精准预测各区域的电力需求。通过这种方式，可在高需求时段提前准备充足的电力资源，同时在低需求时段相应减少发电量，从而优化资源分配。

3.4 采用先进的自动化技术，提升电网安全管理

第一，实时监控系统利用广泛部署的传感器网络，持续跟踪电网各个节点的关键参数，如电压、电流和频率，并将这些数据实时传输至中央控制系统以监测电网的整体健康状况。

第二，自动化故障检测系统采用先进的数据分析算法，如异常检测和模式识别，可快速准确地识别电网中的异常情况。

第三，该系统的进一步创新包括故障隔离和恢复系统，这些系统能在检测到故障时自动隔离受影响区域，防止故障扩散，并快速恢复正常供电。

3.5 融合算法与监控技术，保障电网正常运行

3.5.1 决策树算法

决策树算法在电网安全分析中的应用包括从实时数据中识别模式和异常。例如，通过分析电网的电压（V）、电流（A）和频率（Hz）等数据，决策树可以有效地识别出导致故障的条件。这一算法通过创建一系列基于数据特征的决策规则，逐步细化问题，直至预测故障。例如，如果某个电网节点的电压连续下降超过10%，且频率偏差超过0.5Hz，决策树将标记此节点为高风险区域，并触发进一步的检查或预防措施[6]。

3.5.2 实时监控与自动响应系统

自动响应系统综合利用传感器数据和通信技术，持续监测电网的运行状态。在检测到异常情况，如电压或电流的急剧波动时，自动响应机制立即被激活。这些系统配备了智能断路器和重合闸装置，能够在毫秒级别快速响应，隔离故障区域，防止故障扩散。例如，当电网某部分出现短路时，自动化系统能够在20ms 内断开相关电路，保护电网的其他部分免受影响[7]。

3.5.3 网络安全和数据保护

电网系统通常采用高级加密技术和安全协议，如TLS/SSL 加密，以及入侵检测和防御系统，来确保数据的完整性和系统的安全运行。例如，通过实施持续的网络监控和定期的安全审计，电网可以及时发现和响应安全威胁，保障关键基础设施的安全。

3.5.4 预测性维护和故障预防

预测性维护主要利用历史和实时数据，结合机器学习算法如神经网络，预测设备的故障和性能退化。例如，对于输电线路，系统会分析温度、电流负荷和历史维护记录，以查找潜在的故障。通过这种方法，电网运营商能够在故障发生前进行维护，减少意外停电和相关成本。