人工智能技術在電力調度自動化系統應用研究

王馨尉，呂勃翰

（1.廣東電網有限責任公司電力調度控制中心，廣東 廣州 510000；2.中國南方電網公司電力調度控制中心，廣東 廣州 510000）

0 引言

人工智能技術是在新時期計算機技術迅速發展的情況下產生的，主要作用包括識別、語言處理以及專家系統建立。人工智能技術自發展以來，在各領域得到了廣泛應用，將人工智能技術引用到各個行業是我國各行業轉型升級的重要方向。

電力系統作為我國運行發展的基礎系統，對整個社會的安全穩定具有十分重要的影響，在新時期社會經濟迅速發展的情況下，對電力系統的穩定性提出了更高的要求。企業需要在新時期信息技術、人工智能技術、計算機技術迅速發展的情況下，實現電力調度系統的升級。因此，將人工智能技術引入電力調度自動化系統是新時期發展的重要方向，不僅可以提升電力調度自動化系統的穩定性、安全性，還能夠提升電力調度的效率，解決實際調度當中所存在的問題。針對這一問題進行研究，提出了電力調度自動化系統的需求、具體設計以及人工智能技術應用的內容。

1 人工智能技術概述

人工智能（Artificial Intelligence，AI），是計算機科學的重要分支，人工智能自產生以來，其理論及技術不斷成熟，并且在各個行業得到了廣泛的應用。人工智能技術主要是在計算機技術的基礎上，以類似人類智能的方式做出相應反應的技術，不僅涉及信息技術的相關內容，更涉及神經學等知識，是在現代科學技術應用的基礎上，實現行為的自動化以及智能化［1］。在整個工業化生產領域當中，應用人工智能技術可以提升信息處理的效率與生產運行水平。人工智能涉及多個單元，而這些單元之間既相互獨立，又保持著一定的聯系，能夠對信息進行迅速地識別、提取以及存儲。

在人工智能技術中，人工神經網絡非常重要，這是對于人類神經系統進行模仿所產生的。尤其是在電力調度自動化應用時，可以基于人工神經網絡，及時判斷整個系統存在的故障，根據故障類型及原因進行相應處理，保障整個系統的安全。

新時期在電力系統迅速發展的情況下，整個電力調度自動化系統規模不斷擴大，涉及的數據量呈指數增加，因此整體數據的復雜性大大提升，對信息數據的處理提出了較高要求，此時需要人工智能技術的輔助。因此，在新時期電力調度自動化系統發展時，應用人工智能技術可以提升整個系統的高效性、穩定性以及安全性，可針對這一問題進行深入研究。

2 電力調度自動化系統的需求

在整個電網運行中，電力調度自動化系統屬于核心系統，利用現代電子技術、計算機技術與通信技術實現實時數據離線數據的綜合以及集成。可以為各級調度機構人員提供整個系統運行信息，并且提供決策工具及具體手段，保證整個電網的安全可靠及經濟。根據電力調度自動化系統的實際組成及運行情況，可分為系統功能需求和系統非功能需求兩個不同的類型。

2.1 系統功能需求

由于電力調度自動化系統內部數據需求量大且與其他系統之間需要進行頻繁的信息交匯，因此，系統需要及時進行信息處理，根據功能需求分類，主要包括數據采集、人機交互和Web 子系統3 個方面。

數據采集。在電力調度自動化系統中，數據采集處理是非常重要的，其采集的數據主要來自整個變電站的數據以及其他辦公系統的數據。數據處理主要對來自各方面的信息進行有效的處理［2］。在整個系統中數據采集要從其他的轉發系統以及前置系統當中獲取相關的信息，再經過相應的預處理后，及時地輸入實時數據庫，保證整個信息傳遞的可靠性、快速性。在數據采集過程中，要使用錯誤校驗碼，對采集的測量值進行有效性檢驗，并且及時進行濾波處理，保證整個信息傳遞的有效性。

人機界面。在電力調度自動化系統中，人機界面可以實現基本的調度操作功能，涉及繪圖、建模、升級工具，主要是實現相應圖形和參數的自動化狀況，從而直接對接其他廠家的接口，保障圖形以及參數能夠實現有效轉化［3］。在整個電力調度自動化系統中，經過人機界面設計可以體現整個系統自動化、智能化，突破了傳統系統由于容量限制而產生的影響，并且隨時切換動態，提升整個系統的穩定性。

Web 子系統模塊。在電力調度自動化系統中，Web 服務器是非常重要的，二者之間可以采取網絡安全隔離的方式來進行有效連接。尤其是在電力調度自動化系統中，將收集以及處理之后的數據傳送到服務器中，而服務器則是通過多種方式來展現相應的數據，包括曲線圖、廠站圖以及統計數據等。整個系統能夠隨時了解調度主站的相關信息，并且在后期使用中也較為簡便，因此，Web 子系統對整個電力調度自動系統的運行是非常關鍵的［4］。

2.2 系統非功能性需求

系統的非功能性需求主要是指整個系統的特點，包括其性能的要求、可靠性、可擴展性、易用性和維護簡便性。

性能要求。作為電力調度自動化系統，其響應時間、系統穩定性及系統的恢復都十分必要。從整個系統的響應時間來看，一般狀態在進行查詢時響應的時間必須小于5 s，而在業務平臺進行相應的數據處理時，響應的時間則應小于1 s，針對數據統計進行解析查詢時平均時間在10 s 左右。同時，整個電力調度自動化系統要進行大批量的業務處理，因此其關于數據業務處理的響應時間應小于60 s。電力調度自動化系統需要進行及時恢復，平均每年故障時間應小于1 d，而每次故障所需要的修復時間應小于1 h［5］。為避免電力調度自動化系統出現癱瘓，在緊急狀況之后應盡快恢復其自身的數據以及服務，并且針對電力調度自動化系統來建立應急預案，避免出現故障之后整個系統無法持續運營。

可靠性。作為電力調度自動化系統，其首要要求就是具有較強的可靠性。因此，保證整個系統的穩定性是非常有利的，可以保證電力自動化系統在實際運行當中能夠持續工作。在針對電力調度自動化系統進行設計時，允許內部出現容錯的機制，可以使其系統內部處理一些錯誤，保障系統當中的核心流程可以正常運行。尤其是在實際設計時，應最大限度地避免由于出現故障點而使整個系統崩潰，電力調度自動化系統處理業務多，整個系統數據量大。因此將系統內部的數據備份到不同介質上，進行相應的儲存，避免數據出現丟失的情況。

可擴展性。在新時期針對電力調度自動化系統進行設計時，應使其具有一定的可擴展性。尤其是在新時期用戶數量增加以及業務量迅速增加的情況下，整個系統需要具有一定的適應能力，并保證滿足日后運行的需求。在滿足其可擴展性要求時，可以采取模塊化設計來進行有效開發。

易用性。電力調度自動化系統應具有較強的應用性，尤其是與其他系統之間進行有效對接［6］。而普通的用戶在應用電力調度自動化系統時須在第一時間內學會，并且在后期應用階段深入掌握其要求。因此，應本著簡單易行的原則來設計電力調度自動化系統功能界面，滿足一般用戶的操作習慣，尤其是當用戶不知具體操作方法時，整個系統會及時給出相應提示。

維護性。電力調度自動化系統設計，必須要考慮其實際運行當中對于維護的要求，保障整個系統在后期運行時，可及時修復故障。因此，在其功能模塊設計時進行相應維護需求的參數修改，方便整個系統的正常運行，滿足電力自動化系統日后升級要求。

3 電力調度自動化系統設計

3.1 設計原則

電力調度自動化系統在滿足其功能需求的基礎上，須明確整個系統設計的要求，尤其是在相關技術以及標準的基礎上形成完善的管理系統，并且體現先進的設計理念以及穩定的框架。因此，在針對這一系統進行設計時，應遵循穩定性、可擴展性、可維護性和安全性原則［7］。

3.2 系統設計

電力調度自動化系統的總體設計結構如圖1 所示，模塊主要有SCADA 子系統、配電網GIS 系統、配電網應用軟件。

圖1 電力調度自動化系統結構

3.2.1 SCADA 子系統

SCADA 系統數據主要是來源于其他辦公自動化系統以及變電站的數據，也包括自設計的相關數據，數據類型包括狀態量、模擬量、脈沖量、電力參數、電力模型等多種［8］。SCADA 系統的實際設計結構主要包括數據采集、人機界面以及Web 子系統。

數據采集模塊。數據采集模塊可以滿足其基本的數據采集要求、通信要求、數據處理要求。數據采集模塊主要是從轉發系統中獲取相關的數據，再進行相應的處理，將其納入實時數據庫當中，從而保證數據的準確性，數據采集模塊主要包括數據采集、通信、多元數據處理等。數據采集模塊需要與其他的控制中心進行有效的數據交換以及溝通，因此保障其通信功能是非常必要的。整個系統要實現多元數據處理，并且提供開放的實時數據傳輸保障數據在網上能夠向本服務器發送相關的數據［9］。前置采集功能，當系統接入終端分為多個組時，形成了多組前置機，而每一組負責各終端的信息數據處理，這就形成了集群化的管理，降低了整個系統采集的負荷量，并且有利于系統的后期維護，為整個采集點的擴展提供了可能。數據采集模塊進行數據的采集以及數據的分流，轉發功能保證生數據以及流數據的轉發，保證一個通道中可以轉發出多組數據。

人機界面模塊。人機界面模塊可以實現畫面實時更新，尤其是在發生突發事件以及用電頂峰時，可以設置相應的權限，建立用戶訪問系統，保障整個系統的安全性。人機界面模塊必須保證具有基本的操作功能，實現繪圖建模，并且具有版本升級工具，這一模塊設計時，可以根據電網的實際情況來進行新系統支持，保障電力調度自動化系統總體的容量限制可以得到突破。尤其是結合新技術的應用來為用戶訪問節點的轉化進行有效支撐，用戶可以根據日常工作的需求以及其他需求，提取相應的狀態，并且了解不同峰值電網的實際運行情況，便于后期數據獲取。在電力調度自動化系統中，維護人員要根據設備的實際運行情況與廠家之間進行聯系，尤其是保障調度自動化系統能夠加入新的設備，在不影響設備運行的情況下，提升其整體效果［10］。除此之外，人機界面模塊具有報警服務的基本功能，根據事件發生的類型進行相應的等級劃分，并且提供整個事件發生狀況，包括事件的確認消失、確認不消失等。在實現全網確認之后，可以保證每一個節點都進行事件確認。

Web 子系統。Web 子系統主要應用于整個電力調度自動化系統之間進行連接。電力調動自動化系統可以將相應的數據傳輸到Web 服務器當中，而整個Web 子系統具有畫面瀏覽、權限管理、畫面版本服務以及在線顯示等多方面作用。

權限管理。Web 的安全權限管理，主要包括客戶請求與安全管理兩個方面，在實際管理時需要根據客戶的權限來執行相應的信號，如果客戶具有權限，則可以進行瀏覽。而外部的權限設置主要是結合電網調度自動化系統來實現。

畫面瀏覽。SCADA 子系統可在實現在線運行功能基礎上，實現Web 子系統中畫面瀏覽功能。尤其是在系統中制作的畫面，可以在Web 子系統中進行發布并且查看，在查看過程中，可以實時對于數據進行顯示，從而能夠給用戶展現出動態的畫面。

畫面版本服務。在Web 子系統中，可以根據畫面的版本獲取相關文件，并且將文件下載到瀏覽器端。

在線顯示。在Web 子系統中可以進行在線顯示，尤其是畫面中針對數值、狀態、餅圖進行實時刷新，也可以進行放大、縮小、前移或者是后退［11］。

事件查詢。Web 子系統具有查詢的作用，尤其是從數據庫中搜索相關的報警內容，在界面中進行顯示。告警事件的查詢，主要包括確定條件、檢索內容、顯示定義以及告警顯示4 個過程。

曲線瀏覽。在電力調度自動化系統中，曲線是描述數據常用的工具，能夠直觀地看出在時間變化的基礎上數據發生的狀況，幫助用戶更加準確地掌握數據的規律，是瀏覽外部子系統中展現數據的重要方式。

3.2.2 配電網應用軟件

根據配電網應用軟件的實際組成情況可以看出，配電網應用主要是針對整個電網的生產情況進行實時監控，并且保證整個電網運行的穩定性及安全性。應用軟件是由多個模塊組合形成的，主要包括實時態與研究態兩種方式。其中，實時態主要是根據電網的實時運行情況來進行安全性分析，為研究態來提供相應的數據。研究態則是在電網不同狀態分析的基礎上來提供相應的優化方案及相應狀態的分析，包括電網的過去、電網的現在以及電網未來可能的狀態進行深入研究，從而展現最佳的調度方案，為整個電網的安全運行提供有效的支持。

3.2.3 配電網GIS 系統

從配電網GIS 系統的組成可以看出，整個系統是在空間數據引擎的基礎上，結合圖形操作界面來形成的配電系統。配電網GIS 系統可以從SCADA 系統當中獲得相應的數據，并且與相應的設備之間進行有效組合，建立自主應用平臺。同時該系統可以在GPS 衛星圖上根據實際情況來形成圖形修改工具，提供可靠的電網拓撲，并且能夠開展空間分析的作用。網絡安全設計結構如圖2 所示。

圖2 網絡安全設計

該系統在具體應用過程中，可以經過源端直采，并且方便多方使用，尤其是針對電力設備進行維護時，可以通過地理單線圖系統、站內單線圖以及接線圖來進行相應的管理。此外，整個系統可以基于Web進行業務管理，尤其是配電工作涉及的人員相對較多，為了提升工作的效率，推出了獨特的基于外部的管理功能，完成了整個系統的網絡化以及自動化。在具體應用過程中也可以提升自定義功能。GIS 系統具有靈活的自定義菜單、查詢、統計、工作流等功能。

4 人工智能技術在電力調度自動化系統的具體應用

綜上所述，各個子系統的感知、呈現、數據管理等功能已呈現人工智能技術的雛形。因此，人工智能技術在電力調度自動化系統中的具體應用，顯得勢在必行。

4.1 專家系統

人工智能技術的專家系統主要是在可靠的計算機決策系統中應用事實以及啟發式的方法來解決實際決策當中所遇到的問題，這屬于計算機應用程序，能夠解決相應問題中最為復雜的問題。人工智能專家系統可以從人類的專家當中獲得相應的知識，尤其是在某些領域中結合表達以及推理的方式來進行相應的應用。

結合以上論述，結合專家系統來做人工智能技術在電力調度自動化系統中的應用具有較好的前景，整體上也符合計算機技術、人工智能技術及互聯網絡技術的時代發展。專家系統在理論上是建立在已有事實基礎之上，以龐大數據庫做數據支撐構建起的完整控制體系。對于電力調度自動化系統而言，控制效率的高低將會直接決定著系統的好壞。所以專家系統可以說是十分契合這項要求。

在電力調度工作實際的業務推進中引入專家系統，可進一步促進已有的知識和經驗充分與時代最新的信息技術緊密結合。在完善的數據調研和查詢錄入基礎之上，結合網絡模擬的過程來對電力調度過程中所出現的各類問題和現象及時做出分析和判斷，在分析和判斷得出結論后輔助提出決策，進而實現人工智能技術在電力調度自動化系統中應用。這類的合理推斷所得出的結論效率和質量，相比于傳統的人工操作方法而言，不僅節約了大量的時間、精力和財力，也會使得可靠性、準確性、及時性得到真正的提升。

專家系統實際應用是需要數據庫知識經驗來保障的，其中所提到的數據庫主要來源于專家知識的查詢和錄入。比如在電力調度自動化系統中，就是電力專家的專家知識積累。以此作為專家系統應用效率的保障知識方面主要是結合專業的累積，使得整體的系統實用性和可靠性得到提升。

由于電力調度自動化系統涉及業務環節多，因此所受影響因素多。特別是隨著社會經濟的不斷發展，電力系統的設計越來越復雜，其中和各類生產生活之間的緊密結合，使其可靠性要求高。因此，面對這樣的問題和挑戰，就會給相關系統的設計帶來很多難題，在自動化業務的處理過程中，特別是在電力調度故障排除的過程中，需要有經驗的專業人士來實現。對于一般的傳統人力和之前的處理軟件而言，都難以滿足實際的要求。而基于專家庫建立的專家系統則可以很好地發揮效用，提升整體的效果。

4.2 可視化系統

人工智能技術最為顯著的特點是對于海量數據進行有效的處理，而在針對這些數據進行處理時，可以將部分非數值類型或者數值類型的數據轉化為可視的形式，從而對數據進行更加深層次的展示。可視化系統主要是將復雜的信息進行更加直觀地展現，是在計算機圖形學以及圖像處理等技術的基礎上，將相應的數據轉化為人們日常能夠接受的圖形、圖像以及表格，便于人們對這些數據內涵的理解以及記憶。

可視化系統也是人工智能技術在電力調度系統自動化應用中的具體展示。隨著電力調度系統信息量的不斷激增，在數據處理方面的難度也不斷提高，特別是對電力調度系統而言，由于其所涉及的業務十分龐雜，業務部門也十分眾多，所以累積起來的數據可以說是海量的［12］。在故障處理過程中，整體上的工作難度也會隨著數據量的增加而提升，給相關人員帶來不小的壓力。因此，調度人員需要在眾多的數據中找出有用信息，并結合有用信息間的相互關聯，從專業角度找到問題存在的根本原因，結合自身的挖掘找到數據背后的可靠依據，進而找出問題解決以及系統故障調整的依據。最終以理論的模式指導實踐業務，消耗時間長，也會使得工作人員十分疲憊，自身精力難以保證及時解決電力調度系統中的故障問題。

可視化技術的出現正是為了解決這類問題而存在的，引入可視化技術可以很好地幫助人工智能技術在電力調度自動化系統中落地。結合人工智能的處理技術來提高操作人員的業務效率，幫助業務人員在海量數據中及時地找到最有用的信息。進而做出相關的調查處理，及時發現引起故障以及問題的根本原因，有效幫助解決電力調度系統的故障問題。

可視化技術都是通過以可視的形式來展示相關數據的，比如將大量的電力調度自動化中所涉及的信息數據以圖片的模式展示出來，結合著二維、三維等員工容易理解的方式，以直觀的圖片、圖像外在模式，去展示紛繁復雜數據之間的關系。結合可視化的角度來解決海量問題，對于相關的實際業務人士而言，則可以及時地結合圖像去發現引起故障的根本原因，采取針對性的措施及時地解除問題，提升故障排除的效率，保證整體上電力調度系統能夠穩定運轉。

4.3 人工神經網絡

在人工智能系統中，人工神經網絡技術可以看作是十分基礎的一項技術，也是十分重要的代表技術。人工神經網絡，主要是從信息處理的角度，建立相應的模型，尤其是對人腦神經網絡進行相應的抽象展示，是根據不同的連接方式來形成不同的網絡。這是一種運算的模型，是在大量神經元連接的基礎上來進行展示的，而每一個節點則代表著不同的函數體現了邏輯策略。人工神經網絡是結合人工智能在具體行業的應用，采取模仿人的神經系統方式，以數據作為基礎，以決策作為根本實現目標，來幫助信息處理和傳輸更加快速高效簡潔的一項技術集合。

對于需要處理大量業務以及紛雜數據的電力調度自動化系統而言，采取人工神經網絡技術是十分有利的，也是可以提升業務效率的重要辦法。人工神經網絡技術在電力調度自動化系統中已經得到了初步應用，特別是在一些西方發達國家，無論是在最初的架構設計、還是在實際業務的落實，亦或是在整個系統的運維方面都獲得了不少的應用，得到了很好的反饋，也是新時期電力調度系統整體水平提升的重要保障。

人工神經網絡技術在國內的電力調度自動化系統中應用主要是結合高速的信息處理和傳輸，保證其信息處理的準確性，提升業務人員各類操作的效率。此外，結合人工神經網絡技術也可以保證信息傳輸的精確性，使得決策制定可以真正地符合業務實際。因此，在電力調度自動化系統中引入人工神經網絡技術還可以實現傳統模式下無法對信息做出的各類處理，比如多命令處理、聯想記憶處理、在線學習處理等，整體容錯率的提升是十分可觀的，有效促進國內電力調度自動化系統升級。人工神經網絡技術還可以對信息做出快速準確判斷，進而使得故障發生時能夠及時地做出最可靠的處理措施。給予合理的建議，這對于電力調度自動化系統的可靠、穩定運轉而言，也是重要的技術保障。

5 結語

電力產業作為我國的國民經濟支柱性產業，其發展是我國國民經濟發展的重要保障。而在整個電力系統中，電力調度自動化系統發揮著非常重要的作用，其運行的安全性、穩定性對于整個電網的可靠性也產生了較大的影響。因此，在新時期電力系統迅速發展的情況下，需要完善電力調度自動化系統的實際運行。

根據電力調度自動化的系統功能以及非系統功能可知，在實際設計時必須要保障其數據采集人機交互的需求，并且保證整個系統的可靠性、應用性、可擴展性以及維護性。在具體設計過程中，針對其具體的功能要求進行SCADA 子系統、配電網應用軟件以及配電網GIS 系統設計。

新時期在人工智能技術迅速發展的情況下，基于人工智能技術完善，電力調度自動化系統的應用是非常必要的，而人工智能技術中專家系統、可視化系統以及人工神經網絡都可以在電力調度自動化系統中得到充分應用，結合這些系統的應用，能夠有效地提升數據傳輸以及處理的效率，并且強化對電力調度自動化系統的故障分析，方便操作人員開展相應的工作。

為提升電力調度自動化系統應用的穩定性可靠性，必須要實現人工智能技術的深化應用，不斷擴大人工智能技術的應用范圍。