淺析人工智能在電力系統中的應用趨勢

陳欣卉

摘 要 科學技術的飛躍發展讓計算機功能變得更強大，人工智能就是計算機操控的技術。目前，人工智能在多個行業和領域得到了運用，甚至延伸到了電力部門，很大程度上提高了電力系統的運行能力和運行效，保障了電力系統的可靠性和安全性，減少系統發生的故障。本 文圍繞著人工智能技術的應用領域，進一步分析人工智能在電力系統的應用趨勢。

關鍵詞 人工智能技術 電力系統 應用趨勢

中圖分類號：K928 文獻標識碼：A

0引言

電力系統是由發電設備、變壓器、輸配電線路和用電設備等很多單元組成的復雜的非線性動態系統。隨著電網的不斷發展和電力走向市場化，人們對電網的安全運行和供電可靠性的要求越來越高。電力系統發生故障時，要求調度人員迅速準確地判別故障元件與故障性質，及時處理故障，恢復電力系統的正常運行。所以研究工作者一直致力于發展先進、準確、高效的自動故障診斷系統。

1人工智能在電力系統中的應用范圍

1.1電力系統的運行與控制

電力系統中分布著大量的自動控制和手動控制裝置， 如繼電器、斷路器、隔離開關等。由這些相對簡單的局部控制的協同作用構成整個電力系統復雜的實時控制。實時控制有2種形式，即離散控制和連續控制。

1.1.1保護

繼電保護是一種普遍的離散控制，分布于系統的各個環節中。對系統狀態（正常或事故）進行判斷，是實現保護動作的關鍵。由于人工智能的邏輯思維和快速處理能力，人工智能已成為在線狀態評估的重要工具。在繼電保護設計中存在著大量的模糊知識與方法。

1.1.2切負荷

切負荷是另一種離散控制。系統元件的突然丟失，會造成系統容量的急劇變化。當負荷超出系統供應容量，就必須降低負荷以避免大范圍 的供電中斷。這時，需通過對負荷需求和系統行為的分析和啟發式知識來控制繼電器及時動作。如果將故障后系統的暫態穩定問題用故障后系統微分方程的解來描述，則故障與暫態穩定之間存在著某種數學映射。

1.1.3勵磁控制

勵磁控制是控制發電機端電壓和無功功率的重要組成部分，是重要的實時連續控制系統，對維持電力系統的穩定性起主要作用，完成該功能的部分又稱為電力系統穩定器（PSS）。由于大容量機組的投入和快速勵磁系統的應用，系統的動態穩定性問題愈來愈突出。將模糊集理論用于勵磁控制系統，較傳統基于線性系統理論的 PSS 有更好的控制效果。

1.2電力系統中的智能故障診斷

1.2.1專家系統診斷

專家系統是應用大量人類專家的知識和推理方法求解復雜實際問題的一種人工智能計算機程序。一般包括知識庫、數據庫、推理機、人機接口及知識庫管理系統、解釋系統等。

1.2.2人工神經網絡診斷

人工神經網絡以其大規模并行處理能力、自適應學習能力、分布式信息存儲、魯棒性、容錯性和推廣能力等特點在故障檢測和診斷領域受到廣泛重視。

1.2.3模式識別診斷

模式識別診斷是將系統的工作流程經過仿真和分析，加上人的經驗，建成各種故障模式，并根據測量信息，確定系統屬于哪種模式，從而檢測和分離故障。

2主要的應用方法

2.1專家系統（ES）的應用

專家系統是在某一領域內具有專家經驗和知識的計算機程序，并能像人類專家那樣運用這些知識，通過推理作出決策。一個典型的專家系統由4部分組成：知識庫、推理機、知識獲取機制和人機界面。專家系統已成為在電力系統中應用最為成熟的人工智能技術。國內外已發展了多種專家系統，應用于電力系統的不同領域：監測與診斷、電網調度、預想事故篩選、系統恢復。尤其是監測與故障診斷已成為 ES 在電力系統最重要的應用領域。

2.2人工神經網絡（ ANN）的應用

人工神經網絡（ ANN）是模擬人腦組織結構和人類認知過程的信息處理系統，自1943年首次提出以來，已迅速發展成為與專家系統并列的人工智能技術的另一個重要分支。他以其諸多優點，如并行分布處理、自適應、聯想記憶等，在智能故障診斷中受到越來越廣泛的重視，而且已顯示出巨大的潛力，并為智能故障診斷的研究開辟了一條新途徑。

2.3遺傳算法的應用

遺傳算法是基于自然選擇和遺傳機制，在計算機上模，擬生物進化機制的尋優搜索算法。他能在復雜而龐大的搜索空間中自適應的搜索，尋找出最優或準最優解，且算法簡單，適用，魯棒性強。遺傳算法對待求解問題幾乎沒有什么限制，也不涉及常規優化問題求解的復雜數學過程，并能夠得到全局最優解或局部最優解集，這是他優于傳統優化技術之處。

3人工智能在電力系統中的發展趨勢

3.1混合智能

目前，人工智能中的 4 種主要工具，即專家系統、人工神經網絡、模糊集理論、啟發式搜索，各有優點和局限，缺少一種普遍有效的方法應用于電力系統的各個領域。混合智能成為人工智能的重要發展方向之一。

3.2分布式人工智能（Distributed AI，DAI）

DAI 技術是 80 年代發展起來，DAI 在電力系統中的應用目前主要集中于運用多代理技術。DAI 已在電力系統中獲得了健康的發展，在較為成熟的技術（如專家系統）實用化的同時，進行多種智能技術的研究和探索。隨著我國電力建設和電力市場競爭機制的引入，不確定性因素和運行復雜性的增加，人工智能在電力系統中的應用前景將更加廣闊。

4結語

本文介紹了近年來專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等人工智能技術在電力系統中的應用，由此可見，依靠單一智能技術的故障診斷已難以滿足復雜的輸配電網絡診斷的全部任務要求。因此，將多種不同的智能技術結合起來的混合診斷系統是智能化故障診斷研究的一個發展趨勢。

參考文獻

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[2] 陳漢平.人工智能技術（AI）在電力系統中的應用研究[J].電力建設，2016，23（01）： 42-44.endprint