人工智能代理的電力負荷態(tài)勢感知及調(diào)控方法探討

王國榮 王國慶

（1 國網(wǎng)寧夏電力有限公司固原供電公司，寧夏 固原 756000；2 國網(wǎng)寧夏電力有限公司檢修公司，寧夏 銀川 750001）

一、人工智能代理的電力負荷概述

目前AI 技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林、決策樹等算法已經(jīng)被廣泛使用[2]。為了深入學習需求側(cè)負荷態(tài)勢時序規(guī)律和關(guān)聯(lián)特性，文中設(shè)計了基于人工智能代理的電力負荷態(tài)勢感知方法，利用時序特征對算法進行改進，精準分析用戶用電負荷行為。在系統(tǒng)規(guī)模不斷增大的過程中，人工經(jīng)驗式運行控制方法問題逐漸凸現(xiàn)出來，決策速度和控制有效性已經(jīng)無法滿足系統(tǒng)需求。態(tài)勢感知能夠前移運行控制關(guān)口，對運行薄弱環(huán)節(jié)辨識，從而給出運行控制策略。

在實施電力計量的過程中，負荷管理控制系統(tǒng)主要實現(xiàn)以下的功能：①管理功能，該功能是系統(tǒng)的基礎(chǔ)性功能，在系統(tǒng)運行的過程中，主要對各個供電的環(huán)節(jié)進行管理，從而在系統(tǒng)運行中，實現(xiàn)基于電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的電力負荷控制方案制定，同時能夠為后續(xù)的管理工作創(chuàng)造良好的條件。②負荷控制功能，該功能為系統(tǒng)的核心功能，該功能的直接表現(xiàn)就是能夠在電力系統(tǒng)運行的過程中，制定對電力系統(tǒng)的負荷控制目標，從而保證在特定的系統(tǒng)運行狀態(tài)下，通過對負荷目標的調(diào)整，提升供電系統(tǒng)運行的整體水平，保證系統(tǒng)供電的穩(wěn)定性。③數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計功能。該系統(tǒng)功能主要能夠?qū)崿F(xiàn)對相關(guān)供電區(qū)域的供電信息進行統(tǒng)計分析，而且能夠?qū)νｋ娤禂?shù)，停電時間等關(guān)鍵信息進行采集分析，相關(guān)信息以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果對于排除電力計量隱患具有重要的意義。④警示與異常用電檢測功能，該系統(tǒng)功能對于保障用戶用電具有重要的意義，在用戶用電出現(xiàn)異常的情況下，該功能能夠?qū)ο嚓P(guān)異常信息進行評估分析，并及時發(fā)出警示信息，同時促進對客戶端問題的處理。⑤通信功能，該系統(tǒng)功能具有很強的綜合性，在具備以上功能的同時，還具有很強的通訊功能，能夠在很大程度上促進系統(tǒng)的信息交換，從而實現(xiàn)對系統(tǒng)更好的控制。

二、電力負荷態(tài)勢感知系統(tǒng)的設(shè)計

對于現(xiàn)代社會來說，電力能源是一種重要的能源形式，大量的電子設(shè)備以及電氣設(shè)備的運行都需要電力能源作為支撐。目前智能電網(wǎng)建設(shè)已經(jīng)在城市中得到了有效的落實，同時隨著社會的發(fā)展進度，對電力能源的需求也在不斷提升，在這個過程中為了保證電力能源的穩(wěn)定供應(yīng)，就需要做好電力負荷態(tài)勢感知系統(tǒng)的設(shè)計，確保電力負荷協(xié)同調(diào)控。

（一）系統(tǒng)總體設(shè)計

為了解決企業(yè)所面臨的各種威脅，設(shè)計基于人工智能代理的電力負荷態(tài)勢感知系統(tǒng)，系統(tǒng)核心思想為將企業(yè)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)合，綜合評估企業(yè)內(nèi)部信息負荷風險，以此全面感知企業(yè)所面臨的威脅。電力負荷態(tài)勢系統(tǒng)使內(nèi)外部數(shù)據(jù)實現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)電網(wǎng)負荷的安全驗證，最后，將電力負荷評估結(jié)果送到威脅態(tài)勢展示模塊實現(xiàn)展示。對于高級持續(xù)性攻擊，就必需根據(jù)具體的數(shù)據(jù)情報，利用企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)所存儲的歷史數(shù)據(jù)，進行搜索，以此能夠發(fā)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)未知威脅。

圖1 電力負荷態(tài)勢感知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)在電力負荷態(tài)勢感知系統(tǒng)中，能夠?qū)崿F(xiàn)新能源功率和負荷預測等信息的匯總和分析，還能夠?qū)崿F(xiàn)運行控制策略在能量管理系統(tǒng)中的發(fā)送，主要功能包括：1）根據(jù)新能源功率預測與負荷預測等系統(tǒng)中的未來態(tài)勢分析數(shù)據(jù)，也可以在一定程度上控制大電網(wǎng)，最終降低人工分析決策的工作量，使運行控制效益得到提高；2）根據(jù)指標體系評價運行效益；3）可以通過對執(zhí)行效果與控制策略的對比，對指定運行控制策略進行優(yōu)化，從而得到負荷預測和新能源預測等偏差數(shù)據(jù)信息，影響運行控制效益的程度。

圖 1 為電力負荷態(tài)勢感知系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

（二）系統(tǒng)詳細設(shè)計

1.未來態(tài)勢分析

現(xiàn)階段，光伏、風電等新能源功率的預測是根據(jù)目前溫度、氣溫等因素的預測分析。在水電水位出現(xiàn)改變的時候，水電廠發(fā)電能力也會改變；輸變電設(shè)備具有設(shè)備缺陷和計劃性停運時，就要改變電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)和 N-1 掃描故障集。

2.數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)

所要收集的數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)、支持數(shù)據(jù)、安全情報等。系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)采集重點為網(wǎng)絡(luò)流量鏡像數(shù)據(jù)收集和處理，因為大型企業(yè)數(shù)據(jù)中心具有龐大的網(wǎng)絡(luò)流量，所以，采集探針要具備良好的擴展性與容錯性，還要具備大數(shù)據(jù)量采集能力。預處理原始鏡像流量，利用多核并行化處理手段實現(xiàn)大流量網(wǎng)絡(luò)原始數(shù)據(jù)的還原、解析和分析，之后構(gòu)成統(tǒng)一化流量日志格式，在大數(shù)據(jù)平臺上傳和保存，通過不斷測試與優(yōu)化，利用萬兆網(wǎng)絡(luò)和 IPv4/IPv6網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的數(shù)據(jù)還原技術(shù)，實時收集網(wǎng)絡(luò)全流量，并且對其處理，此技術(shù)使用網(wǎng)絡(luò)端口鏡像技術(shù)與分光器鏡像技術(shù)，導出網(wǎng)絡(luò)流量，之后輸入到分析平臺中實現(xiàn)分析。

3.業(yè)務(wù)能力層

通過多樣化引擎組織實現(xiàn)協(xié)同工作，使用統(tǒng)一化方式處理安全事件，以此展現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的安全狀態(tài)，此為預測電力負荷發(fā)展趨勢和啟動預警裝置的主要根據(jù)。使用特征級、數(shù)據(jù)級、決策級的分層數(shù)據(jù)處理融合分析模型，提供給不同應(yīng)用不同級別信息，使分析模型的可用性與精準性、全面性得到增強。

4.系統(tǒng)服務(wù)層

利用電力負荷態(tài)勢系統(tǒng)，能夠全面掌握網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是否出現(xiàn)攻擊，包括電網(wǎng)負荷預測安全趨勢，實現(xiàn)完善應(yīng)急預案的制定，并且增強安全防范。

5.計算存儲層

使用 Spark 與 Hadoop Map Reduce 創(chuàng)建大數(shù)據(jù)平臺，并被廣泛應(yīng)用到海量日志處理中。大數(shù)據(jù)具有較高的計算速率，并且能夠提供安全分析工作保證，還能夠為高智能模型計算方式的使用提供良好的環(huán)境基礎(chǔ)。將動態(tài)流量基線作為基礎(chǔ)，檢查異常流量，能夠提高網(wǎng)絡(luò)安全，對主機流量訪問、互聯(lián)網(wǎng)出口用戶流量訪問、內(nèi)網(wǎng)流量訪問等傳輸行為進行分析，和人工智能算法、機器學習相互結(jié)合，精準地尋找用戶與流量基線的關(guān)系，利用機器學習等算法及時地尋找異常流量情況，并且實現(xiàn)信息深入挖掘，避免威脅到信息安全。為了對網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)運行和風險情況進行監(jiān)控，對故障和風險事件進行及時的處理，系統(tǒng)將容器技術(shù)和云計算技術(shù)自動部署至微服務(wù)，實時監(jiān)控關(guān)鍵對象的狀態(tài)，分析重要資產(chǎn)風險，快速生成配置策略與任務(wù)工單，對運行維護進行響應(yīng)。還能夠支持工單作業(yè)化管理，自動觸發(fā)、跟蹤、派發(fā)、提醒工單。

三、系統(tǒng)仿真分析

根據(jù)以上模型和場景設(shè)計實驗，實現(xiàn)電力負荷態(tài)勢感知的調(diào)控仿真分析，對負荷態(tài)勢分析與調(diào)控有效性進行驗證。為了對負荷設(shè)備關(guān)聯(lián)關(guān)系進行驗證，針對此算法分析負荷特征重要度矩陣，將噪聲添加到特征中對精度影響程度進行預測，判斷特征對目標量關(guān)聯(lián)的重要性指標，此值越大，說明和目標值密切關(guān)聯(lián)。在負荷特征量背景下，雖然總體運行擬合情況良好，但還存在部分脈沖，主要是因為缺少關(guān)聯(lián)負荷因果性特征引導，從而使目標負荷開啟狀態(tài)估計的時候存在偏差，所以，文中設(shè)計系統(tǒng)負荷特征對調(diào)控對象態(tài)勢精準評估具有重要意義。

結(jié)束語

綜上所述，在全球能源背景下，電網(wǎng)跨區(qū)大規(guī)?；ヂ?lián)和間歇性電源入網(wǎng)滲透率也在不斷提高，從而使電力系統(tǒng)安全運行負荷面臨一定問題。作為不確定、開放性的復雜系統(tǒng)，其在日常的運行過程中，容易引發(fā)各類復雜因素，這些因素一旦不能及時有效的處理，就會導致電力系統(tǒng)狀態(tài)的進一步惡化，出現(xiàn)連鎖反應(yīng)。文中提出了基于人工智能代理的電力負荷感知系統(tǒng)，通過此系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)電力負荷協(xié)同調(diào)控。