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    人工智能技術(shù)在電力調(diào)度中的應(yīng)用

    2018-03-03 13:12周聰
    關(guān)鍵詞:電力調(diào)度人工智能應(yīng)用

    周聰

    摘要:在化石能源枯竭、環(huán)境污染日益加劇的背景下,電力產(chǎn)業(yè)唯有向智能化方向轉(zhuǎn)型,才能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展;而應(yīng)用人工智能技術(shù)則是電力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵。當(dāng)前電力調(diào)度效率低下,出錯(cuò)率高,更有必要盡快引入人工智能技術(shù)。本文將探究人工智能技術(shù)在電力調(diào)度中的應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:人工智能;電力調(diào)度;應(yīng)用

    中圖分類號(hào):TM734 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2018)11-0063-02

    1 人工智能技術(shù)簡(jiǎn)述

    人工智能,英文名為Artificial Intelligence,簡(jiǎn)稱為AI,它是模擬、延伸、拓展人類智能的新技術(shù)[1]。目前,人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)、人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、智能搜索、無(wú)人駕駛等各個(gè)方面,大名鼎鼎的Google便應(yīng)用人工智能算法進(jìn)行智能搜索。

    2 當(dāng)前電力調(diào)度中存在的不足之處

    首先,由于歷史原因,部分調(diào)度員年齡偏大,素質(zhì)偏低,對(duì)于近年分布式電源大量接入、自動(dòng)化設(shè)備推廣應(yīng)用以及電力現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行等新技術(shù)、新模式,難以充分適應(yīng),以致在調(diào)度運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)迅速激增。其次,現(xiàn)有調(diào)度運(yùn)行管理仍舊較為依賴人工完成繁瑣枯燥的信息收集整理、評(píng)估分析和決策處置,效率低、易出錯(cuò)且人力成本高。

    3 探索在電力調(diào)度中應(yīng)用人工智能技術(shù)

    從1960年代起,發(fā)達(dá)國(guó)家便在探索在電力系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)。經(jīng)過(guò)近半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展,目前,AI在美國(guó)、日本等國(guó)的電力系統(tǒng)已經(jīng)投入商業(yè)應(yīng)用,助力電力系統(tǒng)向智能電網(wǎng)全面轉(zhuǎn)型[2](圖1)。

    3.1 應(yīng)用人工智能進(jìn)行日常管理

    在電力系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù),調(diào)度員再也不必每天翻閱交接班記錄,調(diào)度日志,每日匯報(bào)、發(fā)電機(jī)關(guān)停啟動(dòng)記錄、繼保更改、線路檢修、購(gòu)電記載、自動(dòng)化缺陷記載、通訊缺陷記載等數(shù)十本記載,所有這些海量數(shù)據(jù)全部都可以交由人工智能技術(shù)進(jìn)行處理。人工智能技術(shù)還可以對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行情況、設(shè)備情況、薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行分析,使調(diào)度員對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行了如指掌。在電力調(diào)度日常管理中應(yīng)用人工智能技術(shù),還可以避免調(diào)度員下達(dá)錯(cuò)誤命令,并避免調(diào)度員出現(xiàn)判斷錯(cuò)誤(調(diào)度員進(jìn)行電力調(diào)度需要填報(bào)調(diào)度指令單,填寫系統(tǒng)狀態(tài)、設(shè)備編號(hào)等等內(nèi)容,復(fù)雜繁瑣,一旦出錯(cuò)就會(huì)造成電網(wǎng)面積癱瘓),使電力調(diào)度管理實(shí)現(xiàn)精細(xì)化。

    3.2 應(yīng)用專家系統(tǒng)進(jìn)行主動(dòng)電力調(diào)度

    專家系統(tǒng)屬于AI的一個(gè)重要分支,它指的是在特定領(lǐng)域內(nèi)具有專家水平解決問(wèn)題能力的系統(tǒng)。專家系統(tǒng)由人機(jī)交互界面、知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)等部分構(gòu)成(圖2)。在知識(shí)庫(kù)中,存儲(chǔ)著大量專家的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí);在綜合數(shù)據(jù)庫(kù)中,存儲(chǔ)著一切原始數(shù)據(jù)。在電力調(diào)度中應(yīng)用專家系統(tǒng),可以根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)模型進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè),提前估計(jì)哪些用戶(如石油企業(yè)、礦業(yè)企業(yè)、化工企業(yè)、冶金企業(yè)、電信局、火車站、重要公共場(chǎng)所、人員密集場(chǎng)所)的電力需求在某些時(shí)段可能出現(xiàn)大幅增長(zhǎng),提前判斷哪些用戶的電力需求在某些時(shí)段可能出現(xiàn)大幅下降(如大學(xué)放暑假寒假后電力需求會(huì)出現(xiàn)季節(jié)性下降),提前為高危及重要電力客戶預(yù)留電力(高危及重要電力客戶供電絕不允許中斷,否則會(huì)造成重大社會(huì)影響),做好調(diào)度預(yù)案,合理錯(cuò)峰,進(jìn)行主動(dòng)電力調(diào)度。當(dāng)整個(gè)電網(wǎng)中的某一個(gè)客戶實(shí)際用電突然出現(xiàn)急速增長(zhǎng)時(shí),應(yīng)用專家系統(tǒng)還可以通過(guò)模糊算法迅速選擇出最優(yōu)方案,及時(shí)進(jìn)行電力調(diào)度,補(bǔ)上用電缺口。

    3.3 應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)進(jìn)行電力調(diào)度

    在電力調(diào)度過(guò)程中,調(diào)度員需要對(duì)海量的數(shù)據(jù)信息隨時(shí)進(jìn)行調(diào)取、分析、尋找,過(guò)程極為枯燥繁瑣,而且會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間與精力,出錯(cuò)率較高。應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)便可彌補(bǔ)這方面的不足[3]。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)可以對(duì)海量的信息、數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理,從中遴選出調(diào)度員最需要的信息,并以圖片、圖形的形式形象直觀地呈現(xiàn)在調(diào)度員眼前,方便調(diào)度員迅速作出正確判斷。將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合,還可以為調(diào)度員隨時(shí)提供電網(wǎng)系統(tǒng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)信息,從而大大提高電力調(diào)度的精確性。

    3.4 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力調(diào)度

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱連接模型,是對(duì)人類大腦腦細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本特性的抽象和模擬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系,所有定量或定性的信息都均分貯存于各神經(jīng)元,具有高度的容錯(cuò)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)還具有自學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想存儲(chǔ)功能、高速尋找優(yōu)化解的能力。在電力調(diào)度中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以對(duì)電網(wǎng)短期負(fù)荷進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè),建立季節(jié)預(yù)測(cè)模型、周預(yù)測(cè)模型、日預(yù)測(cè)模型。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以對(duì)電力系統(tǒng)多重復(fù)雜故障進(jìn)行快速診斷,從數(shù)量眾多的線路、變壓器、母線中迅速尋找出故障位置,及時(shí)進(jìn)行處理[4]。

    4 結(jié)語(yǔ)

    當(dāng)前,電力調(diào)度屬于電網(wǎng)運(yùn)行管理中的一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)。應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行電力調(diào)度,可以降低調(diào)度中的出錯(cuò)率,提高電力調(diào)度的穩(wěn)定性,保證電網(wǎng)更加高效的運(yùn)行。

    參考文獻(xiàn)

    [1]孫秋野,楊凌霄,張化光.智慧能源——人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用與展望[J].控制與決策,2018,33(05):938-949.

    [2]趙瑞君.電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的人工智能技術(shù)應(yīng)用[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化,2017,7(21):38-39.

    [3]章熙,姬源,黃育松.人工智能技術(shù)在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].信息與電腦(理論版),2017(22):132-133.

    [4]胡連梅,劉輝.人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障分析中的應(yīng)用[J].科技信息,2009(13):343-345.

    Application of Artificial Intelligence Technology in Electric Power Dispatching

    ZHOU Cong

    (Guangdong Power Grid Co., Ltd. Maoming Power Supply Bureau,Maoming Guangdong? 525000)

    Abstract:Under the background of depletion of fossil energy and increasing environmental pollution, the power industry can achieve sustainable development only by transforming to intellectualized direction, and the application of artificial intelligence technology is the key to the transformation and upgrading of the power industry. At present, the power dispatching is inefficient and the error rate is high. It is necessary to introduce AI technology as soon as possible. This paper will explore the application of artificial intelligence technology in power dispatching.

    Key words:artificial intelligence; electric power dispatching; application

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