人工智能在電力系統中的應用淺析

李璐

摘 要：隨著人工智能技術不斷發展和進步，現階段人工智能具有一定的智能水平，圖片識別和模式遷移等問題得到了新的發展。Alexnet等深度學習技術的發展拓展了人工智能的解決問題和層次。而電力工程管理作為一個傳統領域，存在著接觸面廣、人員復雜、多端管理的問題，人工智能技術的進步為電力工程管理提供了新的機遇和可能性，推動著實際電力工程復雜的問題的解決。

關鍵詞：智能電網時代；電力信息通信技術；應用

1人工智能技術在電力系統中的使用

隨著電力工業和人工智能技術的發展，人工智能技術在電力行業中廣泛應用已經是趨勢所向，也是實現電力行業可持續發展的有效途徑。人工智能技術的應用使得電力系統不斷的升級和優化。人工智能技術本身具有精確的性能。可以減少控制設備產生的誤差，使設備準確運行，降低操作風險，從而對生產人員的人身安全也有了一個保障。人工智能技術的應用還可以減少對人工的使用，大大節省了生產企業的勞動力成本，從而獲得更多利潤。人工智能技術優化升級后，電力系統更加得高效統一。此外，對于電氣制造業來說，人工智能技術可以隨時監控生產制造過程，并在實際生產的過程中及時的發現不合規的產品，并進行相應的處理。人工智能技術還可以進行產品的預測生產，對下一個過程的準確性進行預先判斷，并且能夠及時對數據進行調整。人工智能技術引入后，電源可以根據實際需求進行適當的調整，并通過改變自身的相關參數來滿足實際需求，確保電氣生產制造工作的順利進行。

2電力通信技術的具體應用

2.1光纖通信技術的應用

光纖通信技術主要有兩種：一種稱之為OPGW，而另一種稱之為ADSS。作為新興的一種通信特種光纜，OPGW能夠將傳統的光纖結構和光纖負荷相互結合，具有較強的抗電磁干擾能力、良好的協調性以及簡單的施工操作等優點，并且廣泛應用于智能電網的主干通道中。ADSS是自承式光纖電纜技術，在進行施工架空時，如果使用ADSS則需要進行額外固定掛件的配備，ADSS技術在智能電網的輸變電線路中受到了廣泛的應用。與OPGW相比，ADSS的施工成本相對較低，并且在技術運行過程中反復掉電的現象出現的概率相對較低。

高寬帶、較強的抗干擾能力、較大的負載容量以及數據安全等都屬于光纖通信技術的優點，對于光纖技術來說，其主要應用于智能電網中的通信網絡層以及各種網絡的接入層，并且在各種網絡的應用層中，光纖通信技術主要應用于使用高寬帶及大容量進行相關數據的傳輸。光纖通信在主干通信網絡中是以環形的方式為主，從而有效地減少電網鏈路響應電網故障的時間；然而，對于接入層網絡中的光纖通信主要使用的是鏈型或者樹形的方式，使各個接入層的網絡實現級聯，進而解決了單一連接形式的不足。

2.2移動通信技術的應用

在實際生活中，對于我們常見的2G、3G和4G網絡便是移動通信技術的基礎，而因為移動通信技術具有數據傳輸的速度快、距離遠等優點，所以移動通信技術通常極其適合用來對變電站數據進行通信。例如，一般的大型變電站都建設在偏遠的郊區，并且電源、短路開關以及逆變器等電網組成部分的位置均較為分散，對于傳統的布線方式來進行變電站的數據通訊來說，必定會耗費大量的人力物力，此外變電站的工作環境比較險惡，工作人員在這種險惡的環境下很難進行工作。因此，具備很強的抗干擾能力和大面積的覆蓋能力的移動通信技術便能夠彌補傳統的布線方式的缺陷，充分地滿足了變電站對通信技術的較高的要求。根據我國《電網調度規程》對變電站的明確規定來看，負載容量相對較高、傳輸速度相對較快的移動通信技術，能夠有效的提高變電站數據傳輸的速度和安全性。

隨著信息技術的不斷發展，目前基站通信中的4G技術受到了廣泛的推廣，在生活中對4G網絡的使用已經成為了非常普遍的事情，主要的原因在于4G技術的數據傳輸速度相比較于2G、3G網絡來說要快很多，其次傳輸所耗的資費也逐漸變低，因此，移動通信技術也逐漸地應用于智能電網中需要傳輸大量數據的系統部分。

2.3通用無線電技術的應用

智能電網中傳輸的數據包括智能電網各部分的實時運行情況以及各種傳感器采集到的數據。對于智能電網的所有主要地段和部位來說，都需要配置充足的用于檢測智能電網的實時運行情況，具備組網能力力強以及功耗低等優點的傳感器，像很多的通信無線技術，比如WiFi、藍牙等能夠很好地滿足傳感器的需求，在實際生活中，藍牙和WiFi已經成為電腦和手機的重要部分，利用藍牙和WiFi兩種技術在智能電網中可以為檢測人員在檢測智能電網的運行情況的時候提供便利。再比如說zigbee技術，因其具有自組網的速度快、功耗低，所以非常適用于數量較多的傳感網絡，并且還廣泛應用于小區的電表的抄表中，極大地促進了電力系統的智能化、簡單化和信息化發展。

3人工智能在電力系統應用場景

3.1電站巡檢

在電網建設與檢修過程中，總會有一些“鋼鐵俠”在空中穿梭，我們震驚于他們熟練的操作技術與膽識的同時，往往會為這些人多些擔心，畢竟高空、高壓電作業，危險還是存在著的。但是隨著人工智能技術在電網領域的落地運用，一些巡檢機器人代替人類完成了這項危險的高空作業，而且效率比人類高很多。巡檢機器人通過高精度定位，以及AI語音、圖像等識別技術，能夠在各種惡劣的自然環境下完成人工很難完成的作業，通過規模化作業，大幅度提高作業效率。甚至通過深度學習技術，能夠針對臺風等自然災害進行電網災害風險動態評估。通過機器視覺、人工智能自然語言處理等技術，輔助其在輸、配電等各個環節作出精準分析、判斷、優化、決策。

3.2智能電網的應用

在智能電網的建設過程中，這些新型人工智能技術在電力系統故障診斷、設備監控、無功優化、決策支持等領域具有廣闊的應用前景。例如，利用分散式智能代理可以將多個監控系統和電力系統故障診斷系統集合為 一個綜合的集散系統，簡化了問題的處理過程，并增加了系統的開放 性；通過自組織網絡技術以協作方式實時監測、感知和采集各類輸電線 路環境或監測對象的信息，為輸變電設備監控提供堅強的通信保障。

4結論

本文主要介紹了幾種人工智能技術在電力系統中的實際應用，目前各種人工智能技術和方法在系統中的應用還不夠深入，但隨著研究的不斷進行，新的研究成果會為人工智能在電力系統中的規劃、運行和控制開拓新的思路提供新的方法。

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