人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無功電壓控制中的應用分析

鄭海虬

摘 要：隨著我國科學技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)逐漸成熟并應用到了不同領(lǐng)域中，其中在電力企業(yè)中有較好的應用效果，在電力系統(tǒng)無功電壓控制中的應用，既可降低電力系統(tǒng)運行成本，又能確保電力系統(tǒng)保持正常運行狀態(tài)，以此為電力企業(yè)的未來發(fā)展奠定良好的基礎。本文首先闡述了電力系統(tǒng)無功控制現(xiàn)狀，而后分析了人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無功電壓控制中的應用，主要包括了專家系統(tǒng)應用、人工神經(jīng)網(wǎng)的應用、模糊理論的應用等，以此提出幾點意見，以供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);電力系統(tǒng);無功電壓控制

前言：我國經(jīng)濟體制改革以來，電力企業(yè)得到較快發(fā)展，電力系統(tǒng)是電力企業(yè)發(fā)展中需重點維護的部分，從特點角度進行分析，無功電壓控制與電力系統(tǒng)相同，比如非線性、實效性、復雜性等，在此基礎上無功電壓很難使用傳統(tǒng)手段進行控制。隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在電力企業(yè)中應用廣泛，與傳統(tǒng)技術(shù)相比具有較高的智能優(yōu)勢，無功功率對電力系統(tǒng)中的電壓發(fā)揮著較為重要的作用，可確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運行。

1.電力系統(tǒng)無功控制現(xiàn)狀

我國電力系統(tǒng)使用電壓無功通過AVC系統(tǒng)實現(xiàn)控制，該系統(tǒng)主要是在在線模式的基礎上對電網(wǎng)電壓無功控制系統(tǒng)實施運行，通過調(diào)度自動化SCADA系統(tǒng)采集母線無功、電壓以及低壓側(cè)無功測量數(shù)據(jù)，并對其深入分析與計算。但是變電站測控裝置數(shù)據(jù)無法及時刷新，在一情況下易出現(xiàn)通道卡澀，致使AVC系統(tǒng)在運行期間動作不及時，沒有實時調(diào)壓，導致電網(wǎng)電壓出現(xiàn)降低的情況[1]。由于電壓、無功補償具有一定的非線性、不精準性以及復雜性，采用傳統(tǒng)措施實施無功補償控制存在一些問題，在無功電壓控制中應用人工智能技術(shù)，可發(fā)揮智能優(yōu)勢。

2.人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無功電壓控制中的應用

2.1 專家系統(tǒng)的應用

隨著我國科學技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在電力企業(yè)中廣泛應用，其中一類重要的系統(tǒng)便是專家系統(tǒng)，是人工智能中最早的技術(shù)。在分析專家系統(tǒng)的過程中，主要有推理機構(gòu)與知識庫兩個部分構(gòu)成，在實施期間是根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域知識對實際情況進行推理與分析，在推理期間需要模擬人的思維，再根據(jù)模擬結(jié)果提供決策，做出專業(yè)性的回答。目前，專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)無功電壓控制中應用效果顯著。

目前，國內(nèi)外在研究的過程中，一些問題需要通過實踐進行深入分析與挖掘，比如電力系統(tǒng)在運行期間，若整體規(guī)模較大，同時結(jié)構(gòu)復雜，推理機構(gòu)在此狀態(tài)中的運行速度是否會受到影響。同時，在無功電壓控制中，人工智能技術(shù)出于起步階段，所以較多問題應在實踐中進行分析[2-3]。

通過分析專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)無功電壓控制中的應用情況發(fā)現(xiàn)，為了體現(xiàn)系統(tǒng)應用價值，應在實際情況的基礎上落實相關(guān)制度與流程。首先，在專家系統(tǒng)應用期間，需要把無功電壓控制所需的專業(yè)知識根據(jù)相關(guān)規(guī)則全面展示，并且在此基礎上構(gòu)建知識庫，同時還應根據(jù)相關(guān)規(guī)則計算電壓值。專家系統(tǒng)中的知識庫內(nèi)容主要包括母線電壓下線以及電壓上線，在知識庫中可作為重要的因素條件。在應用推理系統(tǒng)的過程中，需要通過專家系統(tǒng)中相關(guān)規(guī)則與內(nèi)容，尋找與實際情況香附的電壓偏差控制器，能夠確保母線電壓的標準值，同時還可使無功低壓控制有較好的效果。

相關(guān)專家提出了無功電壓有效控制系統(tǒng)，在采用控制措施的過程中，涵蓋了相關(guān)內(nèi)容，比如變壓器接頭、PV節(jié)點電壓等，因此工作人員應在實際情況的基礎上擦求合理措施對其實施處理，在此期間應當合理選擇符合要求的控制措施，只有這樣處理與改善電壓異常問題。同時，另一種無功電壓控制方法在應用期間，需要工作人員輔助實現(xiàn)控制，能夠控制電力系統(tǒng)中的變量問題，以此使損耗量降至最低。對于大型變電站中的無功電壓控制而言，根據(jù)實際情況采用電力系統(tǒng)無功電壓控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)主體是分層思想，把整體控制過程分為多個層次，劃分知識內(nèi)容，在劃分后數(shù)據(jù)庫中會保存分層，推理機構(gòu)與知識庫相互獨立。電力系統(tǒng)在運行管理期間，應用到的知識庫模塊不同，并且在此基礎上還會調(diào)整特定目標庫。

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)的應用

人工神經(jīng)網(wǎng)技術(shù)是模擬人的思維，通過人工模擬方法實現(xiàn)神經(jīng)元的制造，同時將不同神經(jīng)元結(jié)合在一起。對于單一神經(jīng)元而言，信息輸入與輸出有非線性特點，在應用的過程中其優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下幾個方面。首先，信息儲量較大，并且習信息處理技術(shù)相對較強。其次，具有較強的自學能力，在對知識進行自動組織的過程中產(chǎn)生新知識庫。再次，能夠滿足不同信息的處理需求。最后，神經(jīng)元之間互相獨立，同時有較強的執(zhí)行能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡在應用期間，是人工智能技術(shù)未來的發(fā)展趨勢。為此，學者提出了不同級人工神經(jīng)網(wǎng)對電力系統(tǒng)無功電壓實施控制，第一級人工神經(jīng)網(wǎng)能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)無功電壓節(jié)點數(shù)量準確檢測;第二級能夠提供校對方法。根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)應用現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，在應用人工神經(jīng)網(wǎng)期間還需要進行調(diào)整。

2.3 模糊理論的應用

模糊控制方法在應用的過程中，其應用過程存在相關(guān)問題，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：（1）在應用模糊技術(shù)的過程中，電力系統(tǒng)無功電壓系統(tǒng)精準度會受到一定影響。（2）沒有針對性的設計方法，同時沒有明確的控制目標。（3）模糊控制方法一般是試湊方法，若系統(tǒng)較為復雜，很難發(fā)揮其應有的作用。模糊技術(shù)能夠于不同技術(shù)相結(jié)合，以此提升解決問題能力與自主學習能力。

模糊理論控制與人工神經(jīng)網(wǎng)相似，也是對人的思維有效模擬，該控制技術(shù)具有較大的實用性。模糊理論主要包括模糊推理、判斷以及模糊化，其優(yōu)勢有能夠?qū)σ恍┎淮_定問題有效判斷、對不精準性問題實施處理，同時可處理噪音問題，采用模糊方法對專業(yè)人士經(jīng)驗進行表述，與人類表達方式較為接近，能夠為知識的提取提供便利。目前，我國加大了對模糊理論控制技術(shù)的研究力度，將模糊理論控制技術(shù)應用在電力系統(tǒng)無功電壓控制中可大大提升無功電壓的穩(wěn)定性，以此確保電力系統(tǒng)運行穩(wěn)定性有效提高，主要是因電力系統(tǒng)運行穩(wěn)定性與無功電壓穩(wěn)定性之間存在一定關(guān)系。與傳統(tǒng)控制技術(shù)相比優(yōu)勢明顯，對單片機無功電壓系統(tǒng)較為適用，能夠?qū)o功電壓控制在合理范圍之內(nèi)，而且還可解決系統(tǒng)中存在的故障問題[3]。此外，模擬控制技術(shù)主要有以下幾個發(fā)展目標：（1）使無功損耗降低;（2）提升電壓運行質(zhì)量;（3）減少控制次數(shù)。

2.4 遺傳算法的應用

遺傳算法主要是通過模仿生物遺傳與進化過程尋求復雜問題最優(yōu)解的方法，其中遺傳算法具有適應性與魯棒性，在求解的過程中沒有限制，能夠得到全局最優(yōu)解集。在進行無功電壓控制的過程中，遺傳算法能夠?qū)o功優(yōu)化控制問題進行解決。此外，遺傳算法能夠?qū)ο到y(tǒng)范圍無功問題實施解決。由于遺傳算法是在群體基礎上的優(yōu)化方法，存在較多計算適應值問題，尤其是一些大型系統(tǒng)模型，這就需要對個體實施測試與組合，在此過程中會使算法實時性產(chǎn)生影響。

因電力系統(tǒng)無功優(yōu)化具有多約束、非線性以及多變量的控制問題，若采用傳統(tǒng)優(yōu)化方法很難尋找最優(yōu)解，因此遺傳算法主要是在群體優(yōu)化基礎上的全局搜索方法。進化規(guī)劃與遺傳算法之間的區(qū)別在于進化規(guī)劃中的編碼方式不局限于二進制編碼，所以編碼方式具有較高的靈活性，并且計劃規(guī)則采用了變異算子以及競爭機制形成下一代，計算效率相對較高。

2.5 Agent系統(tǒng)的應用

Agent系統(tǒng)是人工智能中的一種新型技術(shù)，可在邏輯上與物理上分散的系統(tǒng)并行與協(xié)調(diào)實現(xiàn)問題求解，最初應用在結(jié)構(gòu)相對復雜 軟件系統(tǒng)中，能夠采用該系統(tǒng)開發(fā)代行分布式式軟件系統(tǒng)。在電力系統(tǒng)中的電壓控制器是根據(jù)地域分散配置，需要控制器間協(xié)調(diào)與協(xié)作的理論與問題。在Agent系統(tǒng)協(xié)調(diào)的二級低壓控制的基礎上，把Agent技術(shù)應用在電力系統(tǒng)電壓控制中，將靜止無功補償器、自動電壓調(diào)節(jié)器以及靜止無功發(fā)生器等設備控制器作為Agent，不同Agent通過自身環(huán)境進行任務的調(diào)壓，還可接受其他Agent掉牙任務請求。多Agent系統(tǒng)目標主要是對區(qū)域內(nèi)電壓水平有效維護。

2.6 Tabu算法

隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，TS算法應用較為廣泛，該技術(shù)主要是通過一種較為靈活的“記憶”技術(shù)，對優(yōu)化后的進程實施全面選擇與記錄，以此為后期搜索方向的確定奠定良好的基礎。為了避免出現(xiàn)局部最優(yōu)局面，若出現(xiàn)局部最優(yōu)解的情況下，該算法吧搜索方向逐步后退，直至退化到最優(yōu)方向上，以此最為最新的初始方向。其中有以下幾個重要要素，包括期望水平、移動以及Tabu表。在優(yōu)化配電網(wǎng)無功期間，Tabu方法得到較好應用：（1）改進Tabu算法，把改進后的算法與優(yōu)化編碼技術(shù)相結(jié)合引入到Tabu算法中，同時推出迭代判定條件以及動態(tài)管理Tabu表深度與動態(tài)管理領(lǐng)域搜索規(guī)模等。（2）通過Tabu算法對配電電容器投切策略實施全面優(yōu)化，此種算法在應用的過程中，尋優(yōu)速度相對較快，但是在搜索的過程中很難對整個尋優(yōu)空間同時搜索，由此可以看出此種方法應用期間存在一定不足，所以對于初始值而言，初值好壞會對算法收斂速度和解質(zhì)量造成較大影響。

結(jié)語：綜上所述，電力企業(yè)在對電力系統(tǒng)無功電壓控制的過程中，通過電力系統(tǒng)無功電壓控制系統(tǒng)完成控制工作，在其中需應用人工智能技術(shù)，主要包含了人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模擬控制技術(shù)以及專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是最早人工智能技術(shù);人工神經(jīng)網(wǎng)主要是對人的思維有效模擬傳遞信息，以人工模擬制造神經(jīng)元，同時將不同神經(jīng)元有效連接。因此，能夠在電力系統(tǒng)無功電壓控制中有較好的應用，以此為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行奠定良好的基礎。

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