“AI虚拟调度”在配网调度服务指挥中心的应用研究

“AI虚拟调度”在配网调度服务 指挥中心的应用 研究

张明

海南电网有限责任公司 海南海口 570216

摘要：随着社会的发展，电力用户数量不断增长，人们对电力的需求不断增加，配电网规模也随之变大。配网调度服务指挥中心作为配网业务枢纽，一方面接入的信息化系统众多，信息数据日益增加，利用效率反而不断降低；另一方面因配网调度服务指挥业务面广，存在大量简单重复串行的工作流程，不仅指挥效率低，还易造成配网调度服务指挥业务“枢纽拥堵”。因此配网调度服务指挥业务迫切需要流程再造，利用人工智能技术提升效率。在此领域，部分从业者已经率先开展了研究工作。提出电网调控操作智能助手的方案，通过态势感知电网异常和事故点，为调度员提供智能辅助决策。基于DNN-HMM神经网络的原理和特点，通过声学模型训练和语料制作，应用于配网调度自动化系统，提高工作效率。基于电网调控业务现状和痛点，提出“虚拟调度员”概念。但仅对相关技术进行研究，缺少实际案例的设计和验证过程。基于此，本篇文章对“AI虚拟调度”在配网调度服务指挥中心的应用进行研究、探讨，以供参考。

关键词：AI虚拟调度；配网调度；指挥中心；研究与实现

引言

随着社会经济的高速发展与电力体制改革的推进，电力用户对供电服务质量的要求持续提升。在供用电管理领域，电网公司拥有海量的用户用电数据，但都分散在调度、运检与营销等不同的业务系统。这些数据蕴含着电网安全运行边界、用户用电需求等丰富的高价值信息。通过物联网、移动网络等技术实现多业务信息的互联融合，结合大数据分析与人工智能技术，能够实现配网调度、营销服务、运检抢修等多业务智能协同，进一步提升配电网供电可靠性与客户服务水平。因此，文中开展“AI虚拟调度”在配网调度服务指挥中心的应用研究与实现，通过人工智能技术的融合，提升配网调度服务指挥中心运行与管理水平。

1 AI（人工智能技术）

第一，提高数据传输与处理效率。人工智能在网络中应用，要保证网络环境的安全性，为信息传输营造良好的条件。计算机管理是加强稳定性、安全性的可行举措，也有利于信息高效传输。人工智能是信息化时代下数据处理的优先技术手段，可以提高传输、处理效率。第二，模糊逻辑实现无缝管理。人工智能中包含模糊逻辑，而且在应用中无需开发模糊逻辑，信息数据的处理也可以发挥出模糊逻辑优势，在信息在线处理方面具有明显优势。将模糊逻辑和人工智能结合，凭借智能化的特点，实现诸多网络连接管理，所以各个级别都可以实现无缝管理。第三，简化管理流程。通过人工智能技术创建逻辑，在采集数据后可以简化处理流程，基于互联网进行信息管理、处理也有非常明显的优势。遇到非线性问题，组织仿真实验可以获得理想的解决效果。对比传统形式的计算机网络技术，人工智能不需要大量资源、空间，凭借模糊逻辑功能使计算机管理更为优化，也可起到改善计算机网络性能的作用。

2 “AI虚拟调度”在配网调度服务指挥中心的应用研究

2.1 总体技术架构设计

将AI智能引擎功能模块部署在配电自动化主站中，作为整个配电自动化主站的一个子模块，与配电自动化主站、电话交互系统、调控云系统实现业务数据集成交互。通过语音识别、语义意图理解、机器学习专家库等技术，构建配网调度、抢修指挥及客户服务业务的智能虚拟指挥。

2.2 上下级交互模块

按照以上框架结构部署，实现业务纵向到底、横向到边、系统集成的管理模式。在应用效果方面，通过分布部署模式与相应的安全生产管理信息系统进行数据交互、深度集成，实现指挥平台与指挥业务流程之间的相互通信，满足一体化生产管理的需要。在集中部署模式下，与中间渠道建立数据传输通道，并通过主动推送和服务查询的方式进行数据交换。各地点的内部部署采用分布式，业务和工作流程通过总线集成到中央控制系统，从而实现上下级交互。

2.3 发令提示装置

由于语音提示内容相同或相近，当多名调度员同时执行多个操作任务时，存在不易区分各自操作命令的状态。每名调度员在运行值班时，都要开出一张待办事项清单，明确任务时间表，这不仅严重影响了调度员的值班工作效率，也影响了电网调度运行水平，甚至影响了电网的安全、运行质量和经济效益。为使配网调度指挥控制系统、配电自动化系统的调度智能执行更加高效和安全，迫切需要研发一套系统程序来清晰提示调度命令，及时、准确地掌握调度员每张调度命令票的执行状态，提高配网调度指挥的工作效率和水平。针对现有技术的不足，提出了一种AI控制的技术支持信息系统，为配网调度服务指挥中心的工作角色提供直观、及时的任务反馈信息。该系统由调度智能指挥平台、智能人机交互模块、调度智能安全防误模块、调度操作智能代理模块等功能模块组成，搭建一套扩展性好、兼容性强、智能化水平高、互联互通效率高的调度智能指挥平台。

3 应用效果

电力系统的安全、稳定运行是保证电网持续稳定供电的基础。配网调度服务指挥中心，其工作目标为以信息系统为支撑，打破专业及部门壁垒，实现配网调度、抢修指挥、服务调度的协同融合，提升配网故障抢修复电效率，提升客户服务意识，进一步减少客户平均停电时间，实现服务精细化，提升客户满意度。考虑试点项目，对AI引擎技术进行专门的调度操作票识别和语音训练，调度操作票识别学习不少于1000张，调度命令项不少于40000条。系统可对不理解的信息主动发问，正确下达指挥命令。系统运行后，在配网故障抢修指挥方面，可防止误操作、提升抢修效率、降低故障报修量等。在配电网运行方面，“虚拟调度指挥员”可以并行许可同时开展的现场作业，缓解配网调度“枢纽堵塞”问题，缩短停电时间，可多向用户供电：

每天多供电量= ×Q (1)

式中，N为停电次数，T为停电时间(min)，Q为停电事件对应减供电量。由式(1)可知，减少停电次数越多，降低减供电量经济损失越多。以某一个中型城市为例，若平均每周约有150个配网停电作业面，以每个停电作业缩短停电时间10min计算，平均每周可多供电43250kWh，每年多供电约226万kWh，挽回因停电造成的经济损失在百万元以上。

结束语

综上所述，人工智能是大数据时代下应用十分普遍的先进技术，研究其在供电局配网调度服务指挥中心的应用，可以在原有调度技术支持信息系统上进行优化，提高数据利用率和工作指挥效率，紧跟智能时代发展趋势，使人工智能与配网调度服务指挥中心业务实现深度的融合，进一步提高配网调度服务指挥中心技术支持信息系统的运行稳定性，营造安全高效的系统运行环境。

参考文献

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