淺談電氣工程自動(dòng)化中的人工智能

紀(jì)雨辰

摘要：本文主要從人工智能的概念和技術(shù)上的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，再具體探討人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：人工智能;電氣工程自動(dòng)化

一、人工智能的概念

伴隨著社會(huì)的發(fā)展，科學(xué)的進(jìn)步，人類創(chuàng)造的機(jī)器可以自動(dòng)化生產(chǎn)，也逐漸替代了人工勞動(dòng)，我們將其稱之為智能機(jī)器。但人工智能則更追求機(jī)器的柔性生產(chǎn)，在計(jì)算機(jī)內(nèi)部輸入指令讓機(jī)器對(duì)一些任務(wù)自行判斷、自動(dòng)進(jìn)行工作，是通過采用計(jì)算機(jī)技術(shù)來研究、開發(fā)、模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科，是通過建立智能信息處理理論，設(shè)計(jì)出具有近似于人類智能行為的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。【1】

二、人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

由于人工智能技術(shù)可以模擬人類的思維和行為，然后進(jìn)行判斷，根據(jù)判斷結(jié)果，做出相應(yīng)的操作，所以，人工智能技術(shù)的越來越明顯。它不僅可以解放生產(chǎn)力，提高生產(chǎn)效率、擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模，還可以有效地減少資源消耗，因此也越來越受到重視。

（一）在處理數(shù)據(jù)方面更智能

由于電氣工程自動(dòng)化相關(guān)的數(shù)據(jù)種類繁雜、數(shù)量眾多，往往不好被控制與分析，但如果應(yīng)用人工智能技術(shù)恰好可解決這一問題。人工智能技術(shù)有著較強(qiáng)的控制一致性，能夠更高效快速的處理海量不同種類的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)處理方面更具有針對(duì)性，處理起來也更得心應(yīng)手，由于人工智能技術(shù)的應(yīng)用，電氣自動(dòng)化的水平得到了進(jìn)一步的提升。

（二）在系統(tǒng)運(yùn)行方面更可靠

人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用，研究了數(shù)據(jù)自動(dòng)分析與理解、數(shù)據(jù)與知識(shí)相融合、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電網(wǎng)安全穩(wěn)定與能源平衡、電網(wǎng)資源的綜合利用與優(yōu)化、用戶用能與電網(wǎng)的智能互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)快速響應(yīng)、快速調(diào)節(jié)的功能，促使系統(tǒng)運(yùn)行性能得到顯著的提升。

（三）在效率方面更高效

傳統(tǒng)的運(yùn)行控制是基于建立一種控制模型實(shí)現(xiàn)的，但是電氣工程自動(dòng)化運(yùn)行和控制受很多方面的影響，無(wú)法通過建議單一精確模型來實(shí)現(xiàn)，而多因素的復(fù)雜模型又不易建立，這時(shí)就需要引入人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)不需要建立精確的模型，就能較好地?cái)M合各影響因素之間的非線性關(guān)系，使得電氣自動(dòng)化效率更高。

三、在電氣工程自動(dòng)化中人工智能的應(yīng)用

（一）在電力供應(yīng)與需求領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用

人工智能在電力供應(yīng)與需求領(lǐng)域的應(yīng)用主要有負(fù)荷預(yù)測(cè)和負(fù)荷辨識(shí)兩個(gè)方面，主要是通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。【2】

電力供應(yīng)與需求領(lǐng)域是人工智能應(yīng)用很多的領(lǐng)域，像是電網(wǎng)負(fù)荷受價(jià)格、政策、天氣等多種影響因素的影響，無(wú)法建立一個(gè)準(zhǔn)備的數(shù)學(xué)模型，使得負(fù)荷預(yù)測(cè)變得很困難。而人工智能方法在分析過程中無(wú)須建立對(duì)象的精確模型，能較好地?cái)M合負(fù)荷與其影響因素之間的非線性關(guān)系，因此被用于電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)。其主要是應(yīng)用長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取配變本體信息、有功功率、溫濕度預(yù)報(bào)、工作日、節(jié)假日、二十四節(jié)氣等特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)與電網(wǎng)設(shè)備過載預(yù)警。通過與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)進(jìn)行對(duì)比，使得預(yù)測(cè)結(jié)果更加精確。

在電力供應(yīng)與需求領(lǐng)域中另外一個(gè)應(yīng)用是非侵入式負(fù)荷辨識(shí)技術(shù)，這也是近年來電力中很火的一個(gè)方向，被認(rèn)為是電力數(shù)據(jù)變現(xiàn)的一個(gè)主要手段。其關(guān)鍵點(diǎn)就是可以不在用戶內(nèi)部加裝感知設(shè)備，而是通過用戶入口處的電表數(shù)據(jù)分析用戶內(nèi)部的電器種類，啟停信息等，進(jìn)而為綜合能源，上下游產(chǎn)業(yè)提供信息參考和服務(wù)。

（二）在電力系統(tǒng)安全與控制領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用

傳統(tǒng)的電氣控制工作更多的依賴人為操作，如果操作復(fù)雜、人員精神狀態(tài)不佳、人員技術(shù)水平又有限，就面臨著很大的操作風(fēng)險(xiǎn)。倘若操作失誤，不僅會(huì)影響設(shè)備的壽命，還有可能給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來嚴(yán)重的威脅，因此，人工智能在電力系統(tǒng)安全與控制領(lǐng)域中起著極其重要的作用。人工智能技術(shù)的引入不僅可以提高操作的準(zhǔn)確度，還能減少設(shè)備誤操作，從而提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率。人工智能在電力系統(tǒng)安全與控制領(lǐng)域的應(yīng)用主要有系統(tǒng)穩(wěn)定性分析和調(diào)度智能化兩個(gè)方面，不僅可以通過收集數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定性分析，減少系統(tǒng)的干擾性，還可以通過計(jì)算進(jìn)行電網(wǎng)電壓-潮流優(yōu)化控制，最終實(shí)現(xiàn)調(diào)度智能化。

電力系統(tǒng)安全與控制領(lǐng)域一直以來被認(rèn)為是電力系統(tǒng)中最核心最專業(yè)的領(lǐng)域，近年來人工智能也逐漸被應(yīng)用到電力系統(tǒng)安全與控制領(lǐng)域上。小干擾穩(wěn)定分析是電力系統(tǒng)安全分析中的一個(gè)重要內(nèi)容，人工智能也有所涉及，主要是利用仿真數(shù)據(jù)為樣本，求取不同應(yīng)用狀態(tài)下的特征值，并分解出不同的系統(tǒng)振蕩模式，將各個(gè)節(jié)點(diǎn)量測(cè)的功率數(shù)據(jù)組成二維矩陣，進(jìn)而預(yù)測(cè)出系統(tǒng)的關(guān)鍵特征值，進(jìn)一步判斷系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定性。

人工智能在電力系統(tǒng)中最高的應(yīng)用目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)度智能化和無(wú)人化，但是作為世界上最為復(fù)雜和龐大的工業(yè)系統(tǒng)的電力系統(tǒng)，其有著非常巨大參數(shù)空間和角色空間，想被完全駕馭，未來人工智能仍然有很長(zhǎng)的一段路要走。在調(diào)度智能化方面，像基于人工智能技術(shù)的電網(wǎng)腦系統(tǒng)，主要是利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決電網(wǎng)電壓-潮流優(yōu)化控制問題。通過在不同的工況下調(diào)整發(fā)電機(jī)端電壓設(shè)定值以及電容電抗器的投切值，通過計(jì)算評(píng)估不同的調(diào)整動(dòng)作對(duì)電網(wǎng)電壓和潮流的影響并進(jìn)行反饋，最終可以自動(dòng)形成電網(wǎng)電壓和潮流的優(yōu)化控制方案。

（三）在運(yùn)維與故障診斷領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用

由于電氣設(shè)備的故障發(fā)生往往具有突發(fā)性和不確定性，傳統(tǒng)的電氣設(shè)備診斷工作往往診斷慢、耗時(shí)久，影響了電力系統(tǒng)的送電進(jìn)度，而人工智能技術(shù)恰好可以很好解決這個(gè)問題，它可快速進(jìn)行故障查找，更有利于電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。人工智能在運(yùn)維與故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用主要有無(wú)人機(jī)巡檢和故障診斷兩個(gè)方面，重在巡視和發(fā)現(xiàn)故障。

無(wú)人機(jī)巡檢就是通過提取無(wú)人機(jī)巡檢拍攝的照片，再直接利用成熟的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征的提取和圖像識(shí)別。可以識(shí)別出圖像中包含的不同部件，以及部件破損的程度等，進(jìn)而對(duì)運(yùn)維人員進(jìn)行一個(gè)預(yù)警。

運(yùn)維與故障診斷領(lǐng)域的另一個(gè)應(yīng)用方向是系統(tǒng)級(jí)故障診斷。比如不同故障區(qū)段、不同地點(diǎn)、不同故障阻抗等所產(chǎn)生的故障電壓及電流波形相差較大，可從中充分挖掘信息。利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障診斷定位。

四、總結(jié)

綜上所述，人工智能的存在不僅可以使電氣工程效率更高、成本更低，還能更好地幫助電氣工程自動(dòng)化的發(fā)展。隨著社會(huì)的進(jìn)步發(fā)展，電氣工程自動(dòng)化程度愈高，人工智能的發(fā)展空間就愈大。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳薇.人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用分析[J].無(wú)線互聯(lián)科技，2014，01（09）：229.

[2]任博.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用思路分析[J].科技視界，2015（09）：108-109.