人工智能應(yīng)用于電網(wǎng)調(diào)控的關(guān)鍵技術(shù)分析

陳偉

摘要：電力調(diào)度控制中心作為電網(wǎng)運(yùn)行控制的指揮中樞，是集合大量數(shù)據(jù)、規(guī)則以及專家經(jīng)驗(yàn)的密集型“決策大腦”，然而目前調(diào)度控制仍以經(jīng)驗(yàn)和人工分析為主，調(diào)控中心的海量多樣數(shù)據(jù)、方案間缺乏邏輯模型，需要調(diào)控人員進(jìn)行大量的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)，重復(fù)性“人腦勞動(dòng)”較多，自動(dòng)化和智能化程度相對(duì)較低，上述特點(diǎn)決定了人工智能在電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：人工智能;電網(wǎng)調(diào)控;關(guān)鍵技術(shù)

1人工智能技術(shù)的定義

人工智能以模擬、延伸和擴(kuò)展人類思維為本質(zhì)，斯坦福大學(xué)的 NilsJ.Nilsson教授認(rèn)為人工智能技術(shù)研發(fā)的目的是讓機(jī)器具有簡單的思考和判斷能力?！叭斯ぶ悄苤浮奔s翰 ·麥卡錫博士認(rèn)為人工智能指的是高度仿真人類行為的機(jī)器;美國麻省理工學(xué)院溫斯頓教授認(rèn)為人工智能是能夠幫助人類從事有一定思維邏輯性工作的計(jì)算機(jī)。人工智能是由人所研發(fā)的智能技術(shù)，人類賦予人工智能視覺、聽覺、觸覺等各種感官功能，同時(shí)也通過程序編排讓其具備一定的學(xué)習(xí)和推理能力，能夠從事一些復(fù)雜性勞動(dòng)?？梢哉f，人工智能可以根據(jù)環(huán)境感知做出主動(dòng)反應(yīng)，所做出的反應(yīng)又能達(dá)致目標(biāo)?？傊斯ぶ悄軐⑷祟惖闹腔蹤C(jī)器化、程序化，在不具備人類生理特性的情況下能夠通過深度學(xué)習(xí)像人一樣識(shí)別、判斷、推理、理解信息，深度學(xué)習(xí)能力是人類從自身角度出發(fā)給予機(jī)器的行為，這并不等同于人工智能也有了思想，機(jī)器沒有生命和新陳代謝功能，盡管機(jī)器也會(huì)因能源枯竭而停止工作?？浯蟮男麄魅菀准ぐl(fā)人類固有的欲望，要求人工智能做一些不切實(shí)際的事情，進(jìn)而導(dǎo)致難以預(yù)料的倫理問題，這也是我們要理性對(duì)待人工智能技術(shù)的重要原因。

2現(xiàn)代電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)存在的問題

隨著我國交直流混聯(lián)電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電力電子設(shè)備和新能源大量接入，導(dǎo)致電網(wǎng)動(dòng)態(tài)特性日趨復(fù)雜、安全穩(wěn)定運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)日益增加，客觀上要求在線安全分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的狀態(tài)感知、更加高效的測辨建模及更加智能的分析評(píng)估。當(dāng)前電網(wǎng)調(diào)度面臨的新挑戰(zhàn)有：1）準(zhǔn)確性不足。由于可再生能源高滲透率及電力電子化，電網(wǎng)將呈現(xiàn)出更加復(fù)雜的隨機(jī)特性、多源大數(shù)據(jù)特性及多尺度動(dòng)態(tài)特性，傳統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法和離線仿真模型已難以滿足當(dāng)前電網(wǎng)安全穩(wěn)定分析的準(zhǔn)確性要求;2）動(dòng)態(tài)特性日趨復(fù)雜。隨著電力系統(tǒng)的電力電子化特征愈發(fā)凸顯，目前在線分析采用機(jī)電暫態(tài)仿真難以滿足現(xiàn)代電網(wǎng)動(dòng)態(tài)特性分析需求，新一代復(fù)雜電網(wǎng)的機(jī)電 電磁暫態(tài)混合仿真研究迫在眉睫;3）時(shí)效性不足。目前在線分析采用周期掃描和事件觸發(fā)的仿真計(jì)算模式，耗時(shí)較長，難以滿足調(diào)控人員對(duì)電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)掌控的時(shí)效性要求，亟需研究更加精細(xì)化、智能化、信息化的智能調(diào)度支撐平臺(tái)。綜上，為保障當(dāng)前復(fù)雜大電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，研究廣域協(xié)同、廣泛互聯(lián)、高度智能、開放互動(dòng)和主動(dòng)行為的新型電網(wǎng)運(yùn)行模式，提升在線仿真分析能力，發(fā)展信息驅(qū)動(dòng)的智能化分析模式，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)的在線綜合安全穩(wěn)定分析，意義重大。

3人工智能應(yīng)用于電網(wǎng)調(diào)控的關(guān)鍵技術(shù)

3.1高性能計(jì)算技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在 20世紀(jì) 80年代就已經(jīng)出現(xiàn)，但因?yàn)閷?shí)現(xiàn)難度一直未成主流，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以能在近年回歸，主要得益于海量樣本數(shù)據(jù)和強(qiáng)大計(jì)算能力。百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)說，深度學(xué)習(xí)的前沿正轉(zhuǎn)移到高性能計(jì)算，NVIDIA，AMD，Google和阿里巴巴等公司也都在為深度學(xué)習(xí)研發(fā) HPC的新能力。依賴于數(shù)據(jù)量和計(jì)算力的深度學(xué)習(xí)，對(duì)高性能計(jì)算提出了非常高的要求，當(dāng)今昀著名的 GoogleBrain的并行計(jì)算平臺(tái)使用了16000個(gè) CPU，共計(jì) 10億的節(jié)點(diǎn)，來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，調(diào)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)每秒即達(dá)到百萬點(diǎn)級(jí)，其歷史數(shù)據(jù)量將遠(yuǎn)超 GoogleBrain的計(jì)算規(guī)模，未來深度學(xué)習(xí)在電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域的一個(gè)瓶頸可能就是計(jì)算力，如何結(jié)合目前 CPU，GPU以及 TPU等芯片技術(shù)的突破，整合服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等資源，構(gòu)建軟件定義的HPC，形成適應(yīng)調(diào)控系統(tǒng)低成本、高效率的“大計(jì)算”架構(gòu)，以適應(yīng)不同深度學(xué)習(xí)算法、不同業(yè)務(wù)場景的計(jì)算要求，這將是未來調(diào)控系統(tǒng)在硬件資源構(gòu)建、分布式并行計(jì)算框架設(shè)計(jì)、應(yīng)用功能算法改進(jìn)提升等方面需要重點(diǎn)突破的關(guān)鍵技術(shù)，以支撐上層各類業(yè)務(wù)場景計(jì)算能力的提升。例如，近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，GIS系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)越來越簡單。GIS系統(tǒng)可以將調(diào)控網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的地理環(huán)境、用電網(wǎng)絡(luò)、用電設(shè)備等進(jìn)行直觀的表述。在配網(wǎng)調(diào)控一體化系統(tǒng)中引入該 GIS技術(shù)，可以使調(diào)配工作變得直觀，有效地規(guī)避調(diào)控盲區(qū)。此外，GIS的直觀性可以避免用電數(shù)據(jù)的重復(fù)輸入，確保數(shù)據(jù)信息的直觀性。GIS技術(shù)的直觀性還可以幫助系統(tǒng)工作人員對(duì)調(diào)控范圍內(nèi)的具體用電信息進(jìn)行掌握。

3.2調(diào)控大數(shù)據(jù)技術(shù)

電力大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)一般體現(xiàn)在數(shù)據(jù)集成管理技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、可視化技術(shù)幾個(gè)方面。數(shù)據(jù)集成管理技術(shù)一般是收集和整理電網(wǎng)運(yùn)行過程中的各種數(shù)據(jù)信息，已結(jié)合數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變來實(shí)現(xiàn)新數(shù)據(jù)源的獲得，接著更好的服務(wù)于電力調(diào)控的運(yùn)行;數(shù)據(jù)處理技術(shù)是將大數(shù)據(jù)技術(shù)與計(jì)算機(jī)結(jié)合起來，實(shí)時(shí)處理各項(xiàng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)信息;數(shù)據(jù)分析技術(shù)則是分析和挖掘電網(wǎng)運(yùn)行過程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，以更好的服務(wù)于電力調(diào)控;可視化技術(shù)則主要是以圖形的形式處理數(shù)據(jù)，以使得展示更加的直觀化。在電網(wǎng)運(yùn)行過程中，電力調(diào)控中心結(jié)合大數(shù)據(jù)核心技術(shù)，在線的檢測各項(xiàng)數(shù)據(jù)情況，對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)中的各項(xiàng)問題進(jìn)行診斷和分析，從而實(shí)現(xiàn)智能化的監(jiān)控。例如采用 ETL中昀常用的 Kettle工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，利用集群方式對(duì)臺(tái)機(jī)器上進(jìn)行工作部署，優(yōu)化 Postgre等數(shù)據(jù)源，利用 Java腳本、SQL語句完成數(shù)據(jù)清洗，并將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)記錄在電子日志內(nèi)。當(dāng)前，在電網(wǎng)運(yùn)行中電力設(shè)備持續(xù)增加的情況下，數(shù)據(jù)量信息越來越多，要想確保電力調(diào)控的有效性，就應(yīng)當(dāng)將智能電網(wǎng)發(fā)展實(shí)現(xiàn)更大的跨越，更好的為智能監(jiān)控減負(fù)，提高大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用水平，確保大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的質(zhì)量和效率。

3.3基于語音交互的調(diào)度智能助手技術(shù)

隨著移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)人機(jī)終端從傳統(tǒng)的人機(jī)工作站，逐漸拓展到平板、手機(jī)等移動(dòng)終端設(shè)備，實(shí)現(xiàn)資源占用低并支持多終端統(tǒng)一展示的交互界面已成為當(dāng)前人機(jī)研究的重要方向之一。此外，電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)在非生產(chǎn)控制區(qū)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，存在著大量的基于瀏覽器/服務(wù)器（B/S）架構(gòu)的人機(jī)交互需求，而調(diào)控系統(tǒng)生產(chǎn)控制區(qū)通常采用基于客戶端/服務(wù)器端（C/S）架構(gòu)的人機(jī)瀏覽模式，兩者之間如何能夠?qū)崿F(xiàn)昀大程度架構(gòu)上的復(fù)用，達(dá)到展示效果的一致性也是調(diào)控系統(tǒng)人機(jī)架構(gòu)設(shè)計(jì)中需要考慮的重要內(nèi)容。智能調(diào)度中語音交互系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)需要根據(jù)功能模塊的不同進(jìn)行分析。一是系統(tǒng)登錄模塊，需要建立用戶名和密碼驗(yàn)證機(jī)制來保證調(diào)度系統(tǒng)的安全性，并逐步引人指紋系統(tǒng)、硬件 Key刷卡系統(tǒng)等;二是語音配置模塊，由應(yīng)用程序提供合成語言選擇、識(shí)別語言選擇、語音效果、語音語速、輸人設(shè)備等參數(shù)設(shè)置;三是用戶語音訓(xùn)練模塊，借助用戶語音訓(xùn)練能夠加快配置文件的更新，從而提升調(diào)度效率;四是語音識(shí)別模塊，為調(diào)度人員提供具有良好操控性的操作界面，對(duì)標(biāo)題欄、菜單欄、工具欄、狀態(tài)欄、瀏覽區(qū)進(jìn)行自定義設(shè)置;五是語音合成模塊，通過聽覺習(xí)慣測試對(duì)輸出語音的語言、語速、音量、頻率進(jìn)行初始設(shè)置，在使用過程中也可以自主進(jìn)行設(shè)置。

4結(jié)束語

本文結(jié)合人工智能技術(shù)的發(fā)展，從電網(wǎng)調(diào)控運(yùn)行業(yè)務(wù)場景出發(fā)，分析了人工智能技術(shù)可能應(yīng)用的場景，提出了基于人工智能的調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路和總體框架，并對(duì)其中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析，僅供參考。

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