配電網電力調度自動化中的人工智能技術與應用

趙品彰

（國網黑龍江省電力有限公司哈爾濱市呼蘭區(qū)供電分公司，黑龍江哈爾濱 150001）

1 人工智能技術的概述

人工智能是指借助普通機器人程序展現出的人類智能技術，屬于信息技術的重要發(fā)展方向，主要涉及各個方面的內容和技術。而且人工智能內部包括很多處理單元，這些單元之間互相聯系，可以對人腦原理和行為機器進行模擬，代替人類進行思考和操作，能夠主動發(fā)現問題、解決問題，所以具有智能化、先進化、效率化的特性[1]。在配電網電力調度自動化中，也用到了人工智能的技術，不僅能對海量數據信息進行規(guī)制處理，而且還代替了繁雜的人工操作，能高效率地完成工作，并處理安全問題。目前，人工智能技術已經被廣泛運用在配電網的電力系統(tǒng)調度工作中。

2 傳統(tǒng)配電網電力調度自動化存在的問題

2.1 功能設計較為單一化

傳統(tǒng)的配電網電力調動自動化系統(tǒng)普遍存在功能單一的問題，設計時只注重供電可靠率的提升。在開展人工監(jiān)測工作時，停電會影響供電的穩(wěn)定性，而且配電網的故障也會產生停電的現象。因此，在改造電網系統(tǒng)時，僅僅要求突出電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，對于其他方面的功能未進行設計[2]。

2.2 產生了信息孤島現象

工業(yè)用電和居民用電量逐漸增多，電力系統(tǒng)涉及各種信息與資料。但由于技術方面的限制，導致資源的整合非常困難。而且在電力企業(yè)內部也未能實現信息的共享，部門和部門之間無法有效利用數據和信息，無法提高調度自動化的程度。因此，要利用人工智能技術進行數據挖掘和利用，提高工作效率。

2.3 管理系統(tǒng)不完善

電力調度自動化系統(tǒng)存在很多需要加強的地方，比如新設備的應用未能與新工作模式同步更新，而且沒有應用先進的人工智能技術。因此，不能實現自動的監(jiān)管以及無人值班的模式，更不能對電力調動自動化系統(tǒng)中的故障進行自動檢測。即便產生了故障，也不能自動預警、及時進行處理，最終帶來了更多的安全隱患。

3 人工智能技術在配電網電力調度自動化中的應用優(yōu)勢

3.1 自動化監(jiān)督

在配電網電力調度自動化中使用人工智能技術，可實現自動監(jiān)督的功能。人工智能技術能對整個系統(tǒng)進行監(jiān)控與管理，自動生成電力系統(tǒng)的運行數據與信息，為各項工作的開展提供有價值的參考依據，快速判定系統(tǒng)狀態(tài)有無異常現象[3]。此外，人工智能技術還能根據自動化控制系統(tǒng)的開關進行管控。一旦其中的設備產生故障與問題，便能自動進行報警，而且還能做好記錄工作，使整個系統(tǒng)安全運行。

3.2 強化電氣自動化控制

借助先進的人工智能技術，全面提升自動化控制工作的效率，促使電氣自動化控制工作更加簡便，減少電力調度人員的工作量，使各項工作實現自動化控制的目標，將人力資源消耗降到最低[3]。同時，人工智能技術可以強化自動化控制系統(tǒng)的運行狀態(tài)，緊密聯系計算機系統(tǒng)，提高電力系統(tǒng)的整體運行質量。

3.3 提高故障處理效率

人工智能技術可以提高故障的處理效率，轉變操作管理模式。通過模擬的形式，強化自動化控制故障錄波，根據波形的順序進行自動記錄和處理，強化故障錄波器的效能，有利于快速解決故障和問題，降低風險的發(fā)生概率。

3.4 提高數據處理能力

在配電網電力調度自動化中應用人工智能技術，實現對數據的快速收集與利用。比如，通過人工智能控制器對自動化控制技術進行優(yōu)化，除了能增強設備運算的準確率外，還能提高生產效率，節(jié)約更多的人力、物力、財力，為企業(yè)創(chuàng)造更多的經濟效益。

4 配電網電力調度自動化中的人工智能技術與應用

4.1 對調度系統(tǒng)的應用

過去，電力企業(yè)的調度人員每天要許可超過80 項的工作、發(fā)出超過300 項的開關操作指令、檢查超過1000條的配網報警信息[4]。整個配網專業(yè)一年消耗在信息判斷中的時間非常多，調度人員的工作任務非常繁重。為了提高工作效率、釋放效能，一些地區(qū)在電力系統(tǒng)調動中應用了人工智能AI 技術，并建立了配電網人工智能體系。通過人工智能AI 技術，自動化監(jiān)控配電網的數據，對信息進行處理。借助人工智能AI 調配員對配網報警信息進行自動分析、處理，有效地減少了調配員的工作室。在人工智能技術的輔助下，配電網故障倒閘等一系列的業(yè)務平均耗時減少了20%。為促使電力系統(tǒng)的運行更加穩(wěn)定，可將人工智能和深度教學進行結合，提高指令執(zhí)行的準確性與合理性，對配電網調度信息的處理也不會產生遺漏和誤判的情況。

4.2 對專家系統(tǒng)的應用

專家系統(tǒng)屬于人工智能AI 技術的一個分支，其應用需要建立在已有的事實基礎上。實際上，專家系統(tǒng)也就是將專家知識經驗組成一個龐大的知識庫。在相應的規(guī)則基礎上形成整體控制體系，再結合先進的信息技術，構建一個龐大的數據庫，對專家分析判斷過程進行模擬[5]。利用遙測、保護等信息源以及人工智能編程程序，推理已經出現的問題，自動生成決策，協(xié)調調度工作者處理整個電力系統(tǒng)的問題。

另外，專家系統(tǒng)中的數據庫非常重要。整個數據庫有自己的專家知識，而專家知識來源受很多不同因素的影響[6]。為了使專家系統(tǒng)在電力調度中得到更好應用，需要獲取更深層次的專業(yè)知識，形成更完善的知識體系。而且電力系統(tǒng)的運行也受到不同因素的影響，會產生很多復雜的問題，尤其是故障的產生，更需要專家系統(tǒng)進行識別和處理。

4.3 對可視化技術的應用

在社會建設的過程中，工業(yè)和企業(yè)逐步增多，無形中提高了電力資源的消耗量，導致電力系統(tǒng)內部的信息與數據量逐漸增多，提高了人工調度操作的復雜性。工作人員必須在海量數據中找到需要的部分，不僅工作量非常大，而且電力調度的效率較低[7]。通過采用人工智能的可視化技術，對海量數據和信息進行整理分析，通過圖表的方式展現出來，有效提高了工作效率?？梢暬夹g也能通過三維技術，將龐大的電力數據信息轉變?yōu)橹庇^而形象的圖表。工作人員可以對圖表進行直觀、簡單的分析，快速發(fā)現其中存在的問題，及時采取措施進行處理，從而強化工作的整體成效。

4.4 對人工神經網絡的應用

人工神經網絡可以模仿人的神經網絡，對信息和數據進行處理傳輸，有效運用到電力調度自動化系統(tǒng)中。而且人工神經網絡還能實現對信息的高效化處理，提高工作效率，保證信息的準確性和完善性[8]。人工神經網絡還可以實現對數據信息的并行處理、聯想記憶以及在線學習，允許一定的容錯率，能對信息進行快速診斷。促使電力調度自動化系統(tǒng)及時發(fā)現存在的故障，提高故障處理效率，為整個電力系統(tǒng)的運行打下良好的基礎。

人工神經網絡能建立智能化程序，形成電力管理、信息收集、信息反饋等方面的體系。根據電力調度區(qū)域結構對管理區(qū)域進行劃分，每個區(qū)域都設立分支。如果電力調度系統(tǒng)里不同信息產生變化，程序體系也會產生變化。

4.5 對故障診斷系統(tǒng)的應用

電力系統(tǒng)會受到各種因素的影響，導致設備故障，影響整體運行。應用智能化的故障診斷系統(tǒng)進行智能化檢測，精準預測可能產生故障的位置，找出引發(fā)故障的原因。輔助工作人員對故障進行隔離、分區(qū)解決，促使電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行[9]。為避免故障的發(fā)生，可基于人工智能技術對自動化系統(tǒng)進行檢測，一旦發(fā)現故障，可以立即進行自動預警，最大程度地減少風險因素的影響。

4.6 對自動化控制技術的應用

在傳統(tǒng)電網系統(tǒng)中，會用到不同的電纜驅動，在被損壞或者產生故障后，可能會導致漏電現象，耗費過多的時間和精力。使用人工智能中的自動化控制系統(tǒng)，可以自動設置電力調度運行網絡，并進行控制和監(jiān)視，隨時發(fā)現調度運行方面的問題，減少安全事故的發(fā)生。其中的自動化控制功能，可在發(fā)現異常時快速切斷電流，減少風險和問題發(fā)生的概率[10]。不但提高了電力調度自動化系統(tǒng)的運行效率，也減少了對資源的消耗，保障了整體安全性。

4.7 對大數據技術的應用

促使配電網電力系統(tǒng)和人工智能技術進行結合，可保證數據的準確性、完善性，實現自動評估數據的功能。如果驅動器中產生了一些未知數據，那么采用人工進行分析判斷是非常難的，但人工智能則能實現自動化的操作。促使工作人員根據實際情況和系統(tǒng)反饋的數據進行調整，從而提高控制的精準度。

借助KDD( 從數據到知識 )，可對數據進行挖掘和利用。對目前的樣本進行分析，清除操作過程中的無關數據，以輔助其快速進行決策。對特征數據進行自動化分析，全面開展數據挖掘工作，不斷擴大算法，提升自身的知識儲備量。

5 人工智能技術在配電網電力調度自動化中的發(fā)展趨勢

5.1 深度學習和知識圖譜技術

目前，一些技術人員已經將深度學習等人工智能技術運用在電力系統(tǒng)有功和無功負荷中，通過歷史數據樣本分析電力系統(tǒng)有功頻率、無功電壓的分布，并對母線負荷預測軟件進行研發(fā)，提高母線負荷預測的準確度。

此外，部分技術人員運用知識圖譜技術，構建龐大的故障處理經驗體系。在知識庫中建立調度自動化系統(tǒng)，自動識別其中的故障或者異常運行數據，自動生成電網操作與故障處理方案，防止產生人為差錯。而且其中的智能語音識別功能，可以根據工作人員的命令開展調度和管控工作，從而提高交互的整體效率。因此，深度學習和知識圖譜技術是未來的一個重要發(fā)展趨勢。

5.2 智能群體體系

在不久的將來，還可能開發(fā)出電網系統(tǒng)的群體智能體系，與互聯網資源進行高度對接，上層屬于群體層，調控中心智能體代表電網系統(tǒng)，結合各種充電站、居民小區(qū)、能源站等群體的實際情況，共同對電網層面的決策進行協(xié)調。中間層屬于子群層，涵蓋了各種不同的設備群，對智能體進行一定的協(xié)調處理，從而開展智能化的決策工作。下層屬于終端層，也就是群體中心，由群體中心對功率快速分配算法進行管理，而且用戶智能體可自行管理相應的設備，提高了響應的速度。

5.3 人工智能應用新場景和混合型增強智能體系

對電力調度領域人工智能應用新場景進行開發(fā)。根據全新發(fā)展趨勢，預計將來配電網電力調度的自動化程度，結合知識圖譜、強化學習、群體智能等技術，開發(fā)全新的電力調度領域應用場景，建立新型智能配電網系統(tǒng)，達到安全、經濟、高效的目的。將人的行為模式、認知特點和計算機技術進行結合，開發(fā)混合型增強智能的體系，促使計算機系統(tǒng)模擬人的思維，與調度自動化系統(tǒng)高度契合，解決整個調度系統(tǒng)中的復雜問題，促使調度決策更加智能化、先進化、快速化。

6 結語

為滿足新時代人們對電力資源的需求，也為強化電力調度的自動化、智能化功能，必須對人工智能技術進行開發(fā)和應用。不但要提高整個電力調度工作的穩(wěn)定性、安全性，更要避免對配網調度信息的漏判、錯判，從而創(chuàng)設一個經濟、高效、穩(wěn)定、可靠、自動的電力調度體系，為電力企業(yè)創(chuàng)造更多經濟效益、社會效益。