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    智能化技術(shù)在電氣工程自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

    2024-12-05 00:00:00陳玉超
    科技資訊 2024年21期

    摘要:電氣工程自動化是能源行業(yè)未來的主要發(fā)展方向,將智能化技術(shù)應(yīng)用于電氣工程中勢在必行。首先,分析了應(yīng)用智能化技術(shù)對電氣工程自動化的影響,總結(jié)出智能化技術(shù)對于自動化控制、數(shù)據(jù)分析均具有重要作用;然后,探討了智能化技術(shù)在電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、電量調(diào)控、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控等方面的應(yīng)用,旨在為電氣工程中智能化技術(shù)引入提供參考,保障智能化技術(shù)科學(xué)應(yīng)用,進(jìn)而促進(jìn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運(yùn)行。

    關(guān)鍵詞:智能化技術(shù)電力工程自動化控制資源配置

    ResearchontheApplicationofIntelligentTechnologyinElectricalEngineeringAutomationSystems

    CHENYuchao

    NingxiaPowerTransmissionandTransformationEngineeringCo.,Ltd.,Yinchuan,NingxiaHuiAutonomousRegion,750001China

    Abstract:Electricalengineeringautomationisthemaindevelopmentdirectionoftheenergyindustryinthefuture,anditisimperativetointegrateintelligenttechnologyintoelectricalengineering.Firstly,theimpactofapplyingintelligenttechnologyonelectrical&nbvg27D8PN7ZL0GocPzpMFu9NwIrNeHN6SeGZ2/f4DwBM=sp;engineeringautomationisanalyzedinthisarticle,anditissummarizedthatintelligenttechnologyplaysanimportantroleinautomationcontrolanddataanalysis.Thentheapplicationofintelligenttechnologyinpowergridloadforecasting,electricityregulation,equipmentstatusmonitoring,andotheraspectsisdiscussed,aimingtoprovidereferencefortheintroductionofintelligenttechnologyinelectricalengineering,ensurethescientificapplicationofintelligenttechnology,andpromotethestableandsafeoperationofthepowersystem.

    KeyWords:Intelligenttechnology;Electricpowerengineering;Automationcontrol;Resourceallocation

    電氣工程系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運(yùn)行是實現(xiàn)電氣自動化目標(biāo)的關(guān)鍵。新時代背景下,智能化技術(shù)不斷創(chuàng)新與發(fā)展,為電力工程自動化創(chuàng)造了有力驅(qū)動,在電網(wǎng)高效操作、動態(tài)監(jiān)控與安全管理方面均具有重要作用。目前,一些電力工程及其自動化過程中逐步融合了智能化技術(shù),為負(fù)荷預(yù)測、系統(tǒng)調(diào)度、運(yùn)行監(jiān)測與故障處理提供了有力支持,為能源產(chǎn)業(yè)長效發(fā)展、滿足社會能源供應(yīng)需求提供了可靠保障。

    1智能化技術(shù)對電氣工程自動化的影響

    1.1增強(qiáng)電氣工程穩(wěn)定性

    智能化技術(shù)是一種操作簡便、速度快捷的控制技術(shù),將此技術(shù)應(yīng)用于電氣工程自動化控制過程,可實時和動態(tài)地監(jiān)測電力系統(tǒng),能夠全過程追蹤各個電力設(shè)備的運(yùn)行情況,可自動化采集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),還可根據(jù)編程數(shù)據(jù)糾正非正常數(shù)據(jù)參數(shù),提升電氣工程自動化控制效果。

    1.2提高數(shù)據(jù)分析精度

    在電氣工程自動化控制中引入智能化技術(shù),可在大數(shù)據(jù)處理器支持下科學(xué)歸類和統(tǒng)計各類數(shù)據(jù)信息。電氣工程運(yùn)行時會受到各方面因素的影響,數(shù)據(jù)變動幅度相對較大,如果采用傳統(tǒng)人工讀數(shù)與人工計算的數(shù)據(jù)處理方式,會耗費大量的時間成本與人力成本,還可能存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計出錯和歸類錯誤問題。而應(yīng)用智能化技術(shù)后,則可利用大數(shù)據(jù)處理器自動采集電力系統(tǒng)各個時刻和各個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)參數(shù),所獲數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和全面,數(shù)據(jù)歸類處理更加科學(xué)高效。

    2電氣工程自動化中智能化技術(shù)運(yùn)用分析

    2.1在電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測方面的運(yùn)用

    預(yù)測電網(wǎng)未來相應(yīng)時段內(nèi)的電力需求是電力工程運(yùn)行管理的重點內(nèi)容,可為電網(wǎng)調(diào)度、運(yùn)行調(diào)整與能源分配提供重要依據(jù)。以往電力工程主要應(yīng)用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測電網(wǎng)負(fù)荷,但此方式在相對復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理時存在難度,且因電網(wǎng)數(shù)據(jù)會不斷更新變化,負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性也不高。若在負(fù)荷預(yù)測時引入大數(shù)據(jù)技術(shù),則可以實時獲取和精準(zhǔn)統(tǒng)計智能電表、用戶行為等不同類型的數(shù)據(jù),涵蓋溫濕度數(shù)據(jù)、節(jié)假日情況、經(jīng)濟(jì)活動信息等多種可能會造成電網(wǎng)負(fù)荷變化的因素,可為電網(wǎng)負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測提供翔實的信息依據(jù)。同時,若在負(fù)荷預(yù)測時應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù),則能快捷處理海量數(shù)據(jù)集,并能精準(zhǔn)識別復(fù)雜模式??梢源罱ㄉ疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)而對電力負(fù)荷及各影響變量間的關(guān)系進(jìn)行分析,該模型在長短期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測方面精準(zhǔn)度均較高[1-2]。例如:長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可用于構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型,能對時間序列數(shù)據(jù)的長期依賴情況進(jìn)行預(yù)測分析與處理,可結(jié)合電網(wǎng)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù),綜合考慮天氣狀況、日期情況等相關(guān)變量,對各時段電網(wǎng)的電力負(fù)荷進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測,長短期記憶網(wǎng)絡(luò)會對損失函數(shù)進(jìn)行定義,一般以均方誤差公式作為計算方法,可以求出準(zhǔn)確的負(fù)荷損失數(shù)值,從而保障電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性。

    2.2在電量智能化調(diào)度方面26c5c64c0bdef16a159f1f90b6767857的運(yùn)用

    電力工程自動化控制主要利用人工智能算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等調(diào)度電量,這些算法可以對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和分析,得出準(zhǔn)確的分析結(jié)果,能夠精準(zhǔn)估測電網(wǎng)的電量需求,可以在這些可靠的數(shù)據(jù)支持下保障系統(tǒng)的科學(xué)和合理調(diào)度。同時,調(diào)度系統(tǒng)會對變壓器、配電線路、發(fā)電機(jī)組等各類電力設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實時采集,可利用5G通信網(wǎng)絡(luò)向中央處理器及時和完整地傳送采集的數(shù)據(jù)信息,中央處理器接收到數(shù)據(jù)信息之后,便可在此基礎(chǔ)上構(gòu)建人工智能預(yù)測模型,然后運(yùn)用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等高級算法展開計算,進(jìn)而對電力資源配置情況進(jìn)行科學(xué)調(diào)整,以此提高電力能源流動的高效性。智能化調(diào)度系統(tǒng)通常會提前設(shè)置智能合約,其可自動化執(zhí)行電力交易的合同條款,并能高效和精準(zhǔn)地完成交易結(jié)算;然后,其可利用可視化顯示器展示相關(guān)數(shù)據(jù),智能化調(diào)度系統(tǒng)的管理人員可動態(tài)監(jiān)測電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù),必要情況下,還可以采用手動方式對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理調(diào)控,以有效增強(qiáng)電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性[3]。某公司應(yīng)用智能化技術(shù)前后調(diào)度系統(tǒng)數(shù)據(jù)對比詳見表1。

    根據(jù)表1中數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn):在應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)算法這種智能化技術(shù)后,該公司的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確性有了大幅提升,且電力調(diào)度的響應(yīng)速度更快;同時,由于該智能化調(diào)度系統(tǒng)中還運(yùn)用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),因而數(shù)據(jù)更新頻率更快;因采用了智能合約技術(shù),該公司的電力交易結(jié)算更加高效且透明度更高,保障了電力系統(tǒng)運(yùn)行的高效性,提高了電力系統(tǒng)的運(yùn)行效益。

    2.3在電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控方面的運(yùn)用

    在電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控的過程中,可以借助物聯(lián)網(wǎng)平臺,提早發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備出現(xiàn)的故障行為或存在的潛在故障隱患,可以及時采取可行性的故障預(yù)防與控制措施,以防止故障擴(kuò)大導(dǎo)致電力設(shè)備運(yùn)行中斷,并能節(jié)約電力系統(tǒng)維修成本。同時,利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以遠(yuǎn)距離監(jiān)控電力設(shè)備,能夠保障電力系統(tǒng)監(jiān)控工作的高效和經(jīng)濟(jì)地開展。在物聯(lián)網(wǎng)支持下,可運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法提前預(yù)判電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的未來走向,進(jìn)而制訂可行的運(yùn)維管理計劃與方案[4]。例如,某公司在電力工程及其自動化控制過程中引入了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),將專用傳感器連接到變壓器上,對變壓器運(yùn)行情況進(jìn)行了為期一個月的連續(xù)性監(jiān)測,安裝了3種類型的傳感器,即溫度傳感器、聲音傳感器和振動傳感器,分別用于采集變壓器的溫度數(shù)據(jù)、異響次數(shù)、振動速度等相關(guān)信息,采集頻率間隔設(shè)為60s,信息采集后會立即向中心處理系統(tǒng)傳送。采集到的變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)如表2所示。

    正常情況下,變壓器的運(yùn)行溫度應(yīng)在40~60℃范圍內(nèi)變化。然而,分析上表的監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn):在溫度傳感器回傳的溫度數(shù)據(jù)中,3個連續(xù)數(shù)據(jù)均高于60℃,這說明變壓器存在過熱隱患;同時,聲音傳感器獲取到變壓器頻繁出現(xiàn)嗡鳴響聲,并且傳感器在這3次檢測中有兩次平均振動數(shù)值超過了2mm/s。根據(jù)監(jiān)測得到的數(shù)據(jù),工作人員及時檢查變電器,發(fā)現(xiàn)其絕緣材料發(fā)生了老化,進(jìn)而采取措施,有效解決了故障隱患,保障了電力系統(tǒng)變壓器的安全運(yùn)行。

    2.4在電氣設(shè)備預(yù)測性維護(hù)方面的運(yùn)用

    在電氣設(shè)備預(yù)測性維護(hù)時,也可以應(yīng)用智能化技術(shù),主要是采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法等人工智能技術(shù)對電力設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)和實時生成數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的統(tǒng)計與分析,進(jìn)而預(yù)判可能存在的故障隱患,并采取有針對性的措施對其進(jìn)行提前預(yù)防與處理。在運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)時,可采用的分析方法主要有3種:一是時間序列分析法,其可以通過分析電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷其運(yùn)行模式和發(fā)展趨勢;二是異常檢測法,其主要是監(jiān)測與歷史數(shù)據(jù)差異顯著的實時數(shù)據(jù),以便提早識別出故障隱患;三是生存分析法,此方法主要用于判斷電力設(shè)備風(fēng)險隱患、分析其壽命余量,可以利用支持向量機(jī)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成故障預(yù)測,并可以在數(shù)據(jù)不斷更新與完善的基礎(chǔ)上得出更準(zhǔn)確的故障預(yù)判結(jié)果。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測性維護(hù)變壓器或電力線路,可以降低電力設(shè)備停機(jī)維修時長,并能節(jié)約維修成本,還可有效延長電力設(shè)備使用期限。但應(yīng)注意的是,在進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)時,要獲取翔實、可靠的數(shù)據(jù),且要構(gòu)建和訓(xùn)練預(yù)測模型,通常采用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練線性回歸模型[5]。

    2.5在診斷故障方面的運(yùn)用

    提高電網(wǎng)故障診斷的準(zhǔn)確率是保障電氣工程自動化控制工作穩(wěn)定和高效開展的重點所在,因此,可以將人工智能技術(shù)融合于電網(wǎng)故障診斷分析過程中。此技術(shù)可對電網(wǎng)的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前生成數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析,進(jìn)而識別出可能存在的故障問題,并在故障發(fā)生后的第一時間及時響應(yīng),并采用正確的方法進(jìn)行修復(fù)處理。在故障診斷中,常用的人工智能技術(shù)是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法,這兩種算法均能提取和分析電網(wǎng)的負(fù)荷數(shù)據(jù),也可收集電壓數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù),進(jìn)而在模式識別的基礎(chǔ)上準(zhǔn)確判斷出電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀況。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷方面準(zhǔn)確率相對較高,基于此技術(shù)創(chuàng)建的模型可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確提取出特征向量,對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后,得出的故障診斷結(jié)果準(zhǔn)確度可超過95%。除此之外,還可以運(yùn)用自然語言處理技術(shù)對系統(tǒng)維護(hù)日志和報警記錄展開分析,并利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行故障分析,可通過識別與歸類故障信息,快速確定故障原因,為故障及時排除提供保障,進(jìn)而減少電力設(shè)備停機(jī)時間。

    3結(jié)語

    智能化技術(shù)是推動電氣工程自動化和現(xiàn)代化發(fā)展的重要手段,有助于優(yōu)化控制手段,提高數(shù)據(jù)分析精度,并能保障電氣工程安全運(yùn)行。在具體實踐中,智能化技術(shù)可被應(yīng)用于電氣工程的負(fù)荷預(yù)測與系統(tǒng)調(diào)度、設(shè)備監(jiān)控與維護(hù)、故障檢測與處理等多個方面,所應(yīng)用的技術(shù)有大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、分布式傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算服務(wù)技術(shù)等多個類別,可增強(qiáng)電氣工程運(yùn)行穩(wěn)定性和高效性,并能實現(xiàn)電氣工程自動化控制目標(biāo)。

    參考文獻(xiàn)

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