人工智能技术在智能电网中的应用

人工智能技术在智能电网中的应用

王楷1,肖靖峰2,何亮3,曹澍1

1国网新疆电力有限公司信息通信公司,新疆 乌鲁木齐 830000

2国网新疆电力有限公司,新疆乌鲁木齐 830000

3新疆大学,新疆乌鲁木齐 830000

摘要：近年来，我国电网规模不断扩大。利用人工智能技术管理电网，可以极大地提高电网的管理效率。将人工智能技术和电网结合起来，不仅促进了电力企业的发展，而且对于推动国家智能电网战略的实施具有重要意义。未来电网的发展趋势是建立在国家电网设施的基础上，把人工智能信息技术和电网系统结合起来，从而形成一种新型的智能电网。因此，要充分发挥人工智能技术在电网设计、建设、运营等各个环节的深度融合，充分发挥其优势。基于此，本文就人工智能技术在智能电网中的应用进行了探索。

关键词：智能电网；人工智能技术；应用分析

引言

我国电网系统规模最大，结构也比较复杂。电力网络是国民经济和人民生活的基础，电网转型升级是电力工业发展的必然趋势。为了提高电网运行的智能化和高效率，需要将互联网、物联网、人工智能等技术与电网系统结合起来。智能化电网技术可以极大地提高电力输送、配电、调配等环节的作业效率，并能有效地保障作业人员的人身安全。

1 人工智能技术的基本概况

人工智能是通过计算机技术来仿照人类的思维模式，将人类的思维方式和解决问题的方法延伸到机器上，从而达到提高工作效率、质量的目的。简而言之，人工智能就是研究和开发人类行为模式的理论技术和应用技术。目前人工智能技术在无人驾驶、智能手机、智能医学研究和数字逻辑运算方面取得了一定的进展。同时许多功能也为电网智能化的发展提供了技术保障。从长期来看，人工智能研究主要有结构模拟、功能模拟和行为模拟三大方向。目前，人工智能的研究主要包括以下几个方面：一是研究人工智能作为神经网络技术；二是通过一些功能模拟训练来扩展人工智能的功能，比如智能语音搜索、专家管理系统等等。广义地说，利用数学、逻辑计算等方法为生产、生活提供服务和工具的技术；狭义上来说，指的是制造机器人，取代人类的手工操作。人工智能技术在社会上的定义是不断变化的，今天的人工智能不仅包括计算机技术，也包括人文社科、艺术等多个领域，综合性很强，技术领域也比较复杂。人工智能主要是利用内部计算平台获取海量数据，并运用比较前沿的智能管理算法对电网进行有效管理[1]。国家出台了一系列关于智能电网的法律法规和行业标准，以规范现有及未来智能电网的运行，确保智能电网大规模应用有一套完整的规范，提高智能电网的专业性。

2 人工智能在智能电网中的应用分析

2.1 神经网络

在人体的结构中，神经系统是较为重要的反应系统，它可以对任何部位的疼痛做出反应。要形成电网神经系统，首先要全面了解电网的运行数据，以及各网络数据的变化特征和波动范围，才能更好地构建电网神经系统。为了更好的应用人工智能电网，还要考虑到计算能力，在神经系统中加入大量的芯片，可以根据数据进行计算和监控。相关人员需要对数据进行详细的分析，并对神经系统数据进行实时监测，以便输入详细信息，找到最优解决方案[2]。电网运行过程中存在着较大的周期性变化，如一个星期是一个变化的周期，在不同的日期，电力运行也会产生数据，应根据不同的周期数据输入不同的运行数据。

2.2 电网遗传算法

在人工智能的计算中，最重要的就是使用遗传算法，该算法通过模拟人类的自然选择，从而模拟出生物进化机制中最优的搜索算法[3]。一般来说，这种算法拥有大量信息量的数据库，可以从数据库中寻找最优解，实现快速计算数据。因此，将遗传算法应用于智能电网，能保证电网正常运行。但在实际应用中仍存在着一定不足，如故障数据构建问题。由于电网数据模型不完善，配套设施仍需更新，目前尚无具体解决方案。此外，尽管遗传算法在解决问题时具有更高的效率，但仍然缺乏数据支持。因此，在今后的研究工作中，相关技术人员应尽快建立起一套科学完善的故障诊断数字模型。

2.3 大数据调控技术

大数据控制技术是人工智能领域的关键技术之一，算法学习依赖于样本训练数据，通过数据进行深度学习，从而保证系统数据的健全性。因此，建立大数据调控系统、收集分散数据、构建集成平台、为电网调控提供充分样本是十分必要的。电网调控实际上是空间和时间的协调控制，因此必须从地理位置、模型数据、PMU数据、数据采集和监控系统等方面入手[4]。在数据来源层面上，电网调度主要包括配电管理、能源管理和调度管理。从数据类型的角度来看，电网调度数据包含非结构性数据、半结构数据和结构数据。大数据调控技术具有很强的综合性，可从以下两方面体现。一方面，汇集数据。借助消息队列、文件传输规则、数据库、网络服务器等连接方式，结合Flume等大数据模型，收集各种信息，确保数据的完整性，并在ETL模块的基础上实现数据标准化管理。另一方面，数据存储与关联。针对数据结构如历史取样、模型参数、日志、调度规程等，采用内存数据库、分布类文件传输系统、列式数据库存储数据，并增加系统数据服务模块，为后续工作提供数据支持。

2.4 故障识别

电网故障诊断就是通过安装保护装置，对报警数据、电气量测量数据、断路器状态数据进行采集，从而对故障类型、位置进行科学的判断、分析，使电网恢复到原有状态。通过SCADA系统在系统故障过程中迅速向调度中心传输报警数据，提高调度员对电网调度运行的感知水平和故障处理能力[5]。因此，利用人工智能技术，可以根据区域特点，明确负荷变化规律，从而为后续的预测模型构建提供依据。此外，可结合负荷时序数据，科学设定神经网络深度与模型，通过构造多种神经网络模型，提高故障诊断与预测准确度。

2.5 负荷预测

电网电源侧模块受外部环境的影响较大，可以通过集成学习、DBM和变分编码器对综合决策、网络训练和泛化能力进行优化。利用环境数据、电网历史运行数据、电站位置信息等，建立预测算法与模型，利用自主学习模型分析数据间的关系，对电网实际情况进行预测，从而提高预测精度。同时，由于温度敏感负荷的增加，以及电网短期负荷预测工作量的增加，需要采用长短期记忆法、循环神经法、混合模型法对负荷进行预测。通过深度学习模块，完成时间特性、电价激励的分析与识别，从而支持后续的电网平衡控制[6]。因此，利用人工智能技术进行负荷预测，结合设备检修计划、发电计划，明确电网运行过程，发挥辅助决策、安全分析功能，实现电网风险的预控和预判。

3 结束语

综上所述，任何行业的创新都可以推动整个行业的发展，人工智能作为一种技术创新，不仅可以提高电网的运行效率，而且可以促进电力行业的快速发展。目前，经过多年的研究，人工智能终于在某种程度上取得了进步，但在电网中应用人工智能技术仍存在许多亟待解决的问题，如果能够提高人工智能应用水平，将进一步推动智能电网的发展。

参考文献：

[1]郦丽华.基于人工智能技术的电网调控技术分析[J].粘接,2022,49(4):170-174.

[2]房艺丹.基于人工智能的监控信息事件化技术在电网的研究与应用[J].电力设备管理,2021(13):64-66.

[3]施昊迪,陈凯峰,王瑞丰.电网调控领域人工智能技术运用分析[J].中国新技术新产品,2022(2):36-38.

[4]李永龙,秦少明. 基于人工智能技术的智能电网调度技术探讨[J].内蒙古煤炭经济,2020(5):186.

[5]刘爽,肖楠,王怡,等.人工智能技术在农村电网系统中的发展应用[J].南方农机,2020,51(23):166,168-169.

[6]贺同龙,徐聪.人工智能技术在电网调控中的应用研究[J].百科论坛电子杂志,2020(14):1895-1896.