人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用研究

李嘉輝

（佛山順德供電局，廣東 佛山 528300）

0 引 言

人工智能給予傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展以新的思路，并且在新興產(chǎn)業(yè)方面有著明顯的效果。電網(wǎng)調(diào)控是電力系統(tǒng)運(yùn)行和協(xié)調(diào)過程中的重要控制中心。電網(wǎng)調(diào)控過程中，主要運(yùn)用現(xiàn)代化大數(shù)據(jù)分析和電網(wǎng)運(yùn)行的機(jī)理分析方式，對于區(qū)域電力的分配和運(yùn)行具有決策性的意義。

1 人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用意義

人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用，可以有效增強(qiáng)電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性，利用人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和調(diào)整，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的安全隱患，減少電網(wǎng)故障的發(fā)生概率，增強(qiáng)電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用過程具體如下。

一是利用人工智能技術(shù)分析和學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對未來電力需求的預(yù)測，從而提前做好調(diào)度和規(guī)劃，避免因電力供需不平衡導(dǎo)致的電網(wǎng)故障和停電事故。人工智能可以學(xué)習(xí)和分析電力系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，利用人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)預(yù)測未來的能源需求，從而提前做好調(diào)度和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域的優(yōu)化資源配置，提高效率。此外，人工智能可以根據(jù)電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)和負(fù)荷情況，智能地調(diào)整設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和維修計(jì)劃，提高設(shè)備的運(yùn)行效率，延長設(shè)備的使用壽命。

二是利用人工智能技術(shù)優(yōu)化調(diào)度電力系統(tǒng)，可以最大限度地利用電力資源，增強(qiáng)電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用可以降低運(yùn)營成本。通過自動(dòng)化控制和遠(yuǎn)程監(jiān)控等技術(shù)手段的應(yīng)用，可以減少人力投入和設(shè)備維護(hù)成本。同時(shí)，利用人工智能技術(shù)智能化改造設(shè)備，可以提高設(shè)備的運(yùn)行效率和使用壽命，進(jìn)一步降低運(yùn)營成本。

三是利用人工智能技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測和調(diào)整電力系統(tǒng)，可以減少因設(shè)備故障導(dǎo)致的維修成本和停機(jī)時(shí)間，提高電力公司的經(jīng)濟(jì)效益。人工智能可以提高能源利用效率。通過智能化改造和優(yōu)化資源配置等措施的實(shí)施，可以精細(xì)化管理能源，減少能源浪費(fèi)和損耗。同時(shí)，利用人工智能技術(shù)監(jiān)測和管理可再生能源，提高可再生能源的利用效率和穩(wěn)定性。

四是利用人工智能技術(shù)監(jiān)測和管理太陽能和風(fēng)能，可以避免天氣變化引發(fā)的電力供需不平衡問題，提高可再生能源的利用效率和穩(wěn)定性。人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用可以增強(qiáng)電網(wǎng)的自我修復(fù)能力，利用人工智能技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測和評估電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的安全隱患，減少電網(wǎng)故障的發(fā)生概率。同時(shí)，在出現(xiàn)故障時(shí)，人工智能可以通過快速分析和優(yōu)化控制算法，實(shí)現(xiàn)快速恢復(fù)和自我修復(fù)，增強(qiáng)電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。

五是利用人工智能技術(shù)快速定位和修復(fù)電力系統(tǒng)的故障，可以縮短停電時(shí)間，減少對用戶用電的影響[1]。

2 人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用方向

2.1 可再生能源管理預(yù)測

目前，我國在能源創(chuàng)新開發(fā)方面取得階段性成果，各種各樣的可再生能源在生產(chǎn)生活中發(fā)揮著切實(shí)作用。但是，可再生能源普遍具有間歇性，基于可再生能源所產(chǎn)生的電能自然也存在一定的間歇和波動(dòng)，給電網(wǎng)運(yùn)行帶來一定的不穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)。只有根據(jù)可再生資源的波動(dòng)周期調(diào)整發(fā)電功率及配電方法，才能為廣大人民群眾提供穩(wěn)定的電力支持。換言之，要盡快建立具有數(shù)據(jù)處理能力、特征提取能力的預(yù)測模型，準(zhǔn)確預(yù)測可再生能源發(fā)電功率，同時(shí)人工智能模型需要具有自我學(xué)習(xí)能力，才能在復(fù)雜多變的電網(wǎng)運(yùn)行條件下發(fā)揮應(yīng)有作用。想要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，引入人工智能技術(shù)勢在必行，其所具有的深度學(xué)習(xí)能力和回歸能力，保障發(fā)電功率預(yù)測模型的準(zhǔn)確度。從實(shí)際應(yīng)用情況來看，基于人工智能技術(shù)建成的預(yù)測模型，確實(shí)準(zhǔn)確地預(yù)測和分析對政策、價(jià)格及天氣等因素，為電網(wǎng)運(yùn)行提供支持。

2.2 電網(wǎng)穩(wěn)定性評估

電力能源是現(xiàn)代社會發(fā)展所必不可少的能源之一，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電網(wǎng)穩(wěn)定性評估，是保證電網(wǎng)運(yùn)行的重要手段。電網(wǎng)穩(wěn)定性指電網(wǎng)在受到各種干擾后恢復(fù)原有運(yùn)行狀態(tài)的能力，傳統(tǒng)的電網(wǎng)穩(wěn)定模型已經(jīng)不再具有合理性。近年來，工作人員不斷地研究控制電網(wǎng)穩(wěn)定性的手段，在綜合考慮拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、運(yùn)行方式和故障類型的基礎(chǔ)上，提出數(shù)據(jù)流控制的新思路。其主要是借助人工智能學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等，運(yùn)算電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并快速提取、捕獲其中的關(guān)鍵信息，以此為基礎(chǔ)預(yù)測后續(xù)運(yùn)行情況，最大限度地保障電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，使電網(wǎng)在受到干擾后快速恢復(fù)穩(wěn)定狀態(tài)。

2.3 配用電控制

人工智能技術(shù)能夠使電力系統(tǒng)快速地分析電網(wǎng)配電用電情況，在實(shí)現(xiàn)聚類能力、分類能力及辨識能力學(xué)習(xí)后，還能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)并處理用電需求，這對于優(yōu)化電網(wǎng)配電水平有一定的積極意義。另外，人工智能技術(shù)能夠優(yōu)化綜合能源系統(tǒng)，在分析數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)上提供高效操作方式。具體來說，人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中，能夠根據(jù)用戶端電表采集的功率、電壓及電流等信息，智能地為客戶配電，最大限度地發(fā)揮有限的電力資源作用[2]。

3 人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用策略

3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略至關(guān)重要，為實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用，需要大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持。因此，建立完善的數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)必不可少。一方面，通過建立完善的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，收集各類電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)和能源信息，從而建立全面的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)可以包括電力負(fù)荷、電壓、電流及頻率等參數(shù)，還可以包括天氣、溫度和濕度等環(huán)境因素。另一方面，利用數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，可以挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和模式，為電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域的運(yùn)行和管理提供有效的數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析，預(yù)測電力需求，優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度，并增強(qiáng)供電可靠性。

3.2 多元化技術(shù)融合策略

為充分發(fā)揮人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的作用，需要采取多元化技術(shù)融合策略，包括將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等多種人工智能技術(shù)有機(jī)融合，構(gòu)建智能化的電網(wǎng)管理系統(tǒng)。例如：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測電力負(fù)荷，以優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度；利用深度學(xué)習(xí)算法診斷和處理電網(wǎng)故障，以提高供電可靠性；利用自然語言處理技術(shù)分析和理解用戶的需求，以提供個(gè)性化的服務(wù)。同時(shí)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域的信息化平臺，實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)全方位、全周期的智能監(jiān)控與管理，提高電網(wǎng)的運(yùn)行效率和管理水平[3]。

3.3 響應(yīng)與決策

在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域的建設(shè)中，實(shí)時(shí)響應(yīng)與決策策略十分重要。應(yīng)用人工智能技術(shù)可以建立實(shí)時(shí)的監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并做出相應(yīng)的響應(yīng)和決策。通過建立智能化的預(yù)警機(jī)制，能夠預(yù)測潛在的故障和風(fēng)險(xiǎn)，并提前制定相應(yīng)的應(yīng)對策略，保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。例如：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)預(yù)測電力負(fù)荷，以調(diào)整發(fā)電計(jì)劃；利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)監(jiān)測和診斷電網(wǎng)設(shè)備，以提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患；利用自然語言處理技術(shù)實(shí)時(shí)分析和理解用戶的需求，以提供個(gè)性化的服務(wù)[4]。

3.4 智能化運(yùn)維與管理

利用人工智能技術(shù)建立智能化的電網(wǎng)運(yùn)維管理系統(tǒng)，智能監(jiān)控和維護(hù)電網(wǎng)設(shè)備。通過建立智能化的設(shè)備診斷與預(yù)測模型，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，確保設(shè)備的正常運(yùn)行和使用壽命。例如：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法評估和預(yù)測設(shè)備的健康狀態(tài)，以制定相應(yīng)的維護(hù)計(jì)劃；利用深度學(xué)習(xí)算法診斷和處理設(shè)備故障，以提高維修效率；利用自然語言處理技術(shù)理解和分析用戶的反饋，以改進(jìn)設(shè)備的性能和服務(wù)。

3.5 網(wǎng)絡(luò)安全保障策略

目前，相關(guān)部門需要建立完善的安全防護(hù)體系，安全防護(hù)電網(wǎng)設(shè)備、數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)存儲與處理等各環(huán)節(jié)的同時(shí)，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理安全威脅，確保電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域的安全穩(wěn)定運(yùn)行。例如：利用人工智能技術(shù)監(jiān)測和預(yù)警電網(wǎng)設(shè)備安全，以發(fā)現(xiàn)潛在的攻擊和漏洞；利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)分析和監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量，以發(fā)現(xiàn)異常流量和惡意攻擊；利用自然語言處理技術(shù)分析和理解安全日志，以發(fā)現(xiàn)異常行為和安全事件[5]。

3.6 人工智能電網(wǎng)調(diào)控技術(shù)

整個(gè)分布式系統(tǒng)中每個(gè)機(jī)器都有著其單獨(dú)負(fù)責(zé)的節(jié)點(diǎn)計(jì)算內(nèi)容，更加適用于一些單機(jī)儲存內(nèi)存小的場景和模型，有著良好的擴(kuò)展能力。在整個(gè)分布式深度學(xué)習(xí)的框架中，每一步學(xué)習(xí)階段都存有技術(shù)網(wǎng)絡(luò)模型的副本，并且每一臺機(jī)器都需要對自己分配的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和處理，然后同步每個(gè)節(jié)點(diǎn)中的模型參數(shù)，其可被分為同步和異步式2 種模式[6]。分布式計(jì)算框架能夠?yàn)槠渖疃葘W(xué)習(xí)模型提供一定的計(jì)算基礎(chǔ)，并且需要將單機(jī)和現(xiàn)階段十分主流的離線、流式和圖計(jì)算計(jì)算框架相互融合，以新型計(jì)算引擎的構(gòu)建來處理計(jì)算集群中的海量數(shù)據(jù)，然后融合并行與分布式2 種框架，減少訓(xùn)練過程中所損耗的具體時(shí)間，提升算法模型其迭代的速度。人工智能平臺本身基于分布式深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，其所包含的模塊也相對較多，如數(shù)據(jù)或模型的劃分、每一臺機(jī)器算法的優(yōu)化訓(xùn)練、模型聚合和同步通信機(jī)制與異步通信機(jī)制的模塊等。其中，以一種并行的模型類實(shí)現(xiàn)框架計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)模型的劃分，進(jìn)而有效解決單個(gè)機(jī)器中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)存超大的問題。模型構(gòu)建過大則可以采取分布式模型中的相關(guān)模塊代替其構(gòu)建。而單機(jī)優(yōu)化中的算法訓(xùn)練模塊主要算負(fù)責(zé)參數(shù)的訓(xùn)練與迭代數(shù)據(jù)的向前傳遞。隨后，這些數(shù)據(jù)會被向后發(fā)送到服務(wù)器，完成一個(gè)完整的迭代訓(xùn)練循環(huán)。在這樣的流程與順序的幫助下，可提升迭代優(yōu)化的效率[7]。

4 結(jié) 論

在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)中，人工智能有著強(qiáng)大的處理能力，主要表現(xiàn)與感知、認(rèn)知和計(jì)算智能處理等功能。同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其在電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域中已經(jīng)有著初步的應(yīng)用，以人工智能技術(shù)的優(yōu)勢來減少調(diào)度人員的工作強(qiáng)度，全面提升工作效率。人工智能在電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域中的應(yīng)用為智能電網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展提供新的思路和方向，有利于促進(jìn)電網(wǎng)運(yùn)行領(lǐng)域智能化管理和可持續(xù)發(fā)展，以此為推動(dòng)能源行業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步提供有效保障。