電力系統(tǒng)中人工智能與大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用研究

一、前言

在全球能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和碳減排目標(biāo)驅(qū)動的背景下，電力系統(tǒng)作為能源轉(zhuǎn)換與利用的核心環(huán)節(jié)，正面臨運行模式和管理方式的深刻變革。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)在應(yīng)對大規(guī)模新能源接入、用戶需求多樣化、網(wǎng)絡(luò)安全等挑戰(zhàn)時日益顯現(xiàn)出局限性。與此同時，以人工智能和大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)迅猛發(fā)展，為電力系統(tǒng)智能化轉(zhuǎn)型提供了新的技術(shù)路徑。本研究立足于電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)實需求，采用文獻(xiàn)研究、案例分析和實證研究相結(jié)合的方法，系統(tǒng)考察了人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的融合應(yīng)用。研究重點包括：技術(shù)融合的理論基礎(chǔ)與架構(gòu)設(shè)計、典型應(yīng)用場景的解決方案、實施效果評估等。通過對比分析國內(nèi)外先進(jìn)案例，總結(jié)提煉出可推廣的技術(shù)應(yīng)用模式，旨在為電力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論指導(dǎo)和實踐參考。

二、電力系統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景

（一）傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的局限性

傳統(tǒng)電力系統(tǒng)在長期發(fā)展過程中形成了相對固定的運行模式，這種模式在當(dāng)今能源變革背景下逐漸顯現(xiàn)出多方面的不適應(yīng)。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)與現(xiàn)代智能電網(wǎng)關(guān)鍵指標(biāo)對比見表1。

在系統(tǒng)運行方面，主要依賴SCADA系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測控制，數(shù)據(jù)采集頻率低、實時性差，難以滿足現(xiàn)代電網(wǎng)精細(xì)化管理需求[。調(diào)度決策過程過度依賴人工經(jīng)驗，面對復(fù)雜工況時響應(yīng)遲緩。在2019年某區(qū)域電網(wǎng)停電事故中，調(diào)度員處理延遲導(dǎo)致事故擴大，暴露出傳統(tǒng)系統(tǒng)的重大缺陷。在設(shè)備維護領(lǐng)域，普遍采用的定期檢修模式存在明顯弊端。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，這種“一刀切”的維護方式導(dǎo)致約 30% 的維護資源被浪費在不必要的檢修上，同時又有約 15% 的實際故障因檢修周期設(shè)置不合理而被遺漏。某省級電網(wǎng)公司的分析報告指出，其變壓器故障中有 42% 發(fā)生在最近一次定期檢修后的三個月內(nèi)，說明傳統(tǒng)維護方式難以準(zhǔn)確捕捉設(shè)備狀態(tài)變化。

新能源并網(wǎng)給系統(tǒng)運行帶來新的挑戰(zhàn)。以某風(fēng)電基地為例，其出力波動幅度經(jīng)常在1小時內(nèi)達(dá)到裝機容量的 60% ，傳統(tǒng)調(diào)度方法難以適應(yīng)這種快速變化。2018～2020年間，該地區(qū)棄風(fēng)率平均達(dá) 12% ，造成巨大的清潔能源浪費。此外，隨著分布式電源大量接入配電網(wǎng)，傳統(tǒng)的單向潮流模式被打破，系統(tǒng)復(fù)雜度呈指數(shù)級增長?，F(xiàn)代電力系統(tǒng)每天產(chǎn)生PB級的數(shù)據(jù)，但實際用于分析和決策的數(shù)據(jù)不足 10% 。某電網(wǎng)公司調(diào)查發(fā)現(xiàn)，其采集的變壓器油色譜數(shù)據(jù)中，有 76% 從未被分析使用，大量潛在的設(shè)備狀態(tài)信息被白白浪費。這種數(shù)據(jù)“沉睡”現(xiàn)象嚴(yán)重制約了系統(tǒng)運行效率的提升。

表1傳統(tǒng)電力系統(tǒng)與現(xiàn)代智能電網(wǎng)關(guān)鍵指標(biāo)對比

表2數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)性能參數(shù)

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)驅(qū)動因素

電力系統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是由多重技術(shù)因素共同推動的必然趨勢，數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)性能參數(shù)見表2。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展實現(xiàn)了電力設(shè)備全方位、全生命周期的狀態(tài)感知。以智能傳感器為例，其監(jiān)測精度比傳統(tǒng)設(shè)備提高了一個數(shù)量級，采樣頻率從分鐘級提升至毫秒級，為高級分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[2]。某特高壓換流站部署的3000余個新型傳感器，每年可產(chǎn)生超過50TB的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，極大豐富了診斷信息維度。云計算平臺為海量數(shù)據(jù)處理提供了強大的算力支持。某電網(wǎng)公司建設(shè)的混合云平臺，整合了超過10萬核的計算資源，能夠并行處理200個以上的復(fù)雜分析任務(wù)，將傳統(tǒng)需要數(shù)天的仿真計算縮短至小時級。該平臺還實現(xiàn)了計算資源的彈性調(diào)配，在用電高峰期間可快速擴容以滿足實時分析需求。

目前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)巡視檢測算法在電力系統(tǒng)中的實際運用已經(jīng)初步取得成效[3]。利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無人駕駛飛機，實現(xiàn)對絕緣子故障的有效辨識，故障診斷精度達(dá)到 98% ，檢測效率大幅提高。將再勵學(xué)習(xí)引入電力系統(tǒng)調(diào)度中，在反復(fù)試錯中優(yōu)化自身運行策略。5G的低延遲、高可靠等特點為實時控制提供技術(shù)支撐，測試結(jié)果表明，5G網(wǎng)絡(luò)中端到端時延小于 10ms ，是4G網(wǎng)絡(luò)的10倍以上，高實時性應(yīng)用得以在更廣范圍內(nèi)部署。5G切片技術(shù)將5G網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于配電網(wǎng)，電網(wǎng)故障診斷時間由秒量級降低到毫秒量級，極大地提升了電網(wǎng)供電可靠性?；凇皵?shù)字孿生”技術(shù)（DigitalTwinTechnology），將設(shè)備參數(shù)、運行數(shù)據(jù)及周圍環(huán)境等多個數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，可精確地模擬不同運行狀態(tài)，為調(diào)度決策提供支撐。

三、人工智能與大數(shù)據(jù)融合技術(shù)架構(gòu)

（一）數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層是技術(shù)架構(gòu)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，其核心任務(wù)是實現(xiàn)電力系統(tǒng)全要素、全狀態(tài)的實時感知。現(xiàn)代電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集呈現(xiàn)出“三多”特征：多類型（包括電氣量、機械量、環(huán)境量等）多頻度（從毫秒級到小時級不等）、多維度（空間分布與時間序列結(jié)合）。以智能電表為例，新型設(shè)備支持分鐘級用電數(shù)據(jù)采集，比傳統(tǒng)電表數(shù)據(jù)密度提高60倍，為精細(xì)化管理創(chuàng)造了條件。邊緣計算技術(shù)的應(yīng)用大幅提升數(shù)據(jù)采集的智能化水平，部署邊緣計算節(jié)點后，能夠在本地完成 80% 以上的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，僅將關(guān)鍵特征上傳至中心平臺，數(shù)據(jù)傳輸量減少。這種分布式處理架構(gòu)特別適合輸電線路監(jiān)測等廣域應(yīng)用場景，有效緩解了通信帶寬壓力[4。在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面，先進(jìn)的數(shù)據(jù)清洗算法可以自動識別并修復(fù)異常數(shù)據(jù)，采用的動態(tài)閾值算法，能夠適應(yīng)天氣變化導(dǎo)致的出力波動，準(zhǔn)確識別出真正的設(shè)備異常，將誤報率控制在 3% 以下。時間序列插補技術(shù)則可以有效處理因通信中斷造成的數(shù)據(jù)缺失，保證數(shù)據(jù)連續(xù)性[5]。

表3某省級電網(wǎng)采用不同預(yù)測方法的性能對比

（二）數(shù)據(jù)存儲與管理層

數(shù)據(jù)存儲與管理層承擔(dān)著海量電力數(shù)據(jù)的組織與治理職責(zé)。面對指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)規(guī)模，分布式存儲系統(tǒng)展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。某省級電網(wǎng)采用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建的數(shù)據(jù)平臺，可穩(wěn)定存儲超過50PB的各類數(shù)據(jù)，支持每天200TB以上的數(shù)據(jù)吞吐量，該系統(tǒng)采用多副本機制確保數(shù)據(jù)安全，同時通過智能分層存儲降低總體成本。時序數(shù)據(jù)庫在電力系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)管理方面表現(xiàn)突出，采用專業(yè)的時序數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了秒級數(shù)據(jù)的快速寫人與查詢，比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能提升20倍以上。該數(shù)據(jù)庫還內(nèi)置數(shù)據(jù)壓縮算法，存儲空間需求減少，大幅降低基礎(chǔ)設(shè)施投入[。數(shù)據(jù)治理是確保數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，建立包含128項標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)治理體系，涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全等多個維度。數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)則可以完整記錄數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)過程，滿足行業(yè)監(jiān)管要求。

（三）數(shù)據(jù)分析處理層

數(shù)據(jù)分析處理層是技術(shù)架構(gòu)的“大腦”，集成各類智能算法與計算框架。機器學(xué)習(xí)算法在電力負(fù)荷預(yù)測中表現(xiàn)優(yōu)異，采用XGBoost算法，通過特征工程篩選出20個關(guān)鍵影響因素，構(gòu)建的預(yù)測模型在節(jié)假日等特殊時段的預(yù)測精度比傳統(tǒng)方法有所提高。模型解釋工具還可以量化各因素的影響程度，為需求側(cè)管理提供決策依據(jù)。深度學(xué)習(xí)在處理復(fù)雜時空數(shù)據(jù)方面獨具優(yōu)勢，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法后，能夠同時考慮電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和運行狀態(tài)，準(zhǔn)確預(yù)測關(guān)鍵節(jié)點的電壓波動，準(zhǔn)確率達(dá)到91% 。三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則被成功應(yīng)用于設(shè)備紅外圖像的缺陷識別，將分析時間從人工判讀的30分鐘縮短至2分鐘。強化學(xué)習(xí)在電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度中展現(xiàn)出巨大潛力，開發(fā)深度強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過模擬數(shù)萬種運行場景，自主學(xué)習(xí)了最優(yōu)調(diào)度策略。在實際運行中，該系統(tǒng)能夠根據(jù)實時情況動態(tài)調(diào)整機組組合，每年可節(jié)約運行成本約1200萬元。遷移學(xué)習(xí)技術(shù)則解決了新能源場站數(shù)據(jù)不足的問題，使新建風(fēng)電場的預(yù)測模型準(zhǔn)確率在投運初期就能達(dá)到 85% 以上。

（四）應(yīng)用層

應(yīng)用層面是科技成果向現(xiàn)實價值轉(zhuǎn)變的最后一步。通過集成多源信息，智能化運營管理體系可以對裝備的運行狀況進(jìn)行精確評價。該系統(tǒng)集成振動分析、油色譜和紅外成像等多維度數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)針對設(shè)備運行狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)警，通過手機終端的使用，實時采集數(shù)據(jù)，從而大大提升工作效率[。三維立體可視化顯示系統(tǒng)能夠?qū)㈦娋W(wǎng)運行狀況、氣象信息和負(fù)荷預(yù)測等信息進(jìn)行有機結(jié)合，使得繁雜的信息更加清晰明了。運用AR技術(shù)可以智能控制設(shè)備開展巡視工作，通過虛實結(jié)合的方式直觀展示內(nèi)部狀態(tài)。

四、核心應(yīng)用場景與案例分析

（一）電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測

利用人工智能和大數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，可以有效地提高對電網(wǎng)的預(yù)測準(zhǔn)確性。借助特征工程技術(shù)對主要影響因子進(jìn)行自動化篩查，并構(gòu)建基于LSTM與注意機理的聯(lián)合預(yù)報模型，分析實測資料。創(chuàng)新性引人用戶行為分析模塊，挖掘用戶智能電表數(shù)據(jù)中的用電模式，建立1000余個典型用戶畫像[。這些微觀行為特征與宏觀負(fù)荷變化相結(jié)合，使預(yù)測模型能夠捕捉到傳統(tǒng)方法難以識別的細(xì)微變化規(guī)律。某省級電網(wǎng)采用不同預(yù)測方法的性能對比見表3。

（二）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷

為了保證電力系統(tǒng)的正常運轉(zhuǎn)，對其進(jìn)行有效監(jiān)控和故障診斷非常重要。在特高壓直流輸電線路中，布設(shè)2000多個各種類型的傳感器，對其電力、機械、化學(xué)等多維的運行狀況進(jìn)行實時檢測。利用深層信息網(wǎng)絡(luò)建立裝備的健康狀況評價模型，并將其與常規(guī)工作方式進(jìn)行比較，以達(dá)到及早發(fā)現(xiàn)故障的目的。變壓器故障診斷采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的深度置信網(wǎng)絡(luò)，其能量函數(shù)定義為：

表4某區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化效果對比

實驗結(jié)果表明，該方法可以使檢測結(jié)果提早3個月達(dá)到 90% ，虛警率小于 5% 。在故障檢測中，本課題首次將多源信息融合應(yīng)用于汽車發(fā)動機的故障診斷中。以變壓器故障為實例，對油色譜、局部放大、振動頻譜等多個信號進(jìn)行綜合處理，實現(xiàn)多源信號融合以及故障快速檢測[。由于早期預(yù)警的順利實施，預(yù)計將減少2000多萬元的直接經(jīng)濟損失。同時，本研究還構(gòu)建一個失效案例集，通過對實例的相似性比對，為維護工程師的工作提供可借鑒的依據(jù)，使得整個過程的平均耗時減少 35% 。

（三）新能源并網(wǎng)與調(diào)度優(yōu)化

新能源大量接入給電網(wǎng)帶來了新的問題，構(gòu)建包含風(fēng)電、光伏、儲能、靈活負(fù)荷等多個要素的多維數(shù)據(jù)孿生模型，經(jīng)過幾萬個模擬實驗對其進(jìn)行實時優(yōu)化[1]。經(jīng)現(xiàn)場測試，新能源棄光比例由 12% 下降到 4% ，運行費用下降 8% ，某區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化效果對比見表4。對不確定因素進(jìn)行詳細(xì)分析，考慮到電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)報的不確定性，利用基于概率預(yù)報的方法，給出各可信范圍內(nèi)的預(yù)報值，為電網(wǎng)的運行管理提供依據(jù)。在電力調(diào)度過程中，通過產(chǎn)生多種備選預(yù)案，并依據(jù)實際預(yù)報值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。在低溫災(zāi)害中，該系統(tǒng)在6個小時前就開始了應(yīng)急預(yù)案，有效地解決了風(fēng)力發(fā)電能力下降 40% 的問題，確保電力網(wǎng)絡(luò)的安全和穩(wěn)定。

五、結(jié)語

本研究從數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景、技術(shù)體系設(shè)計到實際應(yīng)用，對電網(wǎng)數(shù)字化改造進(jìn)行深人剖析。該方法可有效地克服現(xiàn)有電網(wǎng)運行效率低、設(shè)備維修難、新能源消納難等問題，是新能源電網(wǎng)建設(shè)的重要途徑。實際應(yīng)用表明，將大數(shù)據(jù)與人工智能相融合，可以將電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報的準(zhǔn)確性提高 15%～25% ，將新能源應(yīng)用比例提高到 90% ，具有重要的經(jīng)濟效益和社會效益。電網(wǎng)數(shù)字化改造將是一個漫長的演化進(jìn)程，需要從技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、行業(yè)協(xié)作等方面進(jìn)行全方位的變革。通過對大數(shù)據(jù)和人工智能的深入研究，對推動我國電力產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，促進(jìn)我國碳中和戰(zhàn)略的實施，具有重要的現(xiàn)實意義。

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作者單位：國家電力投資集團有限公司

■責(zé)任編輯：王穎振 鄭凱津