電力調度自動化系統中人工智能技術的運用

林麗麗

摘 要：在社會和經濟發展過程中，各個領域消耗的電力能源不斷增多，傳統的電力生產模式無法滿足使用需求，需要電力企業積極運用人工智能技術，利用該技術構建電力調度自動化系統，一方面提高電力企業安全穩定的運行能力，另一方面提高電力能源供應效率，從而借助電力調度自動化系統，促進電力企業可持續發展。

關鍵詞：人工智能;電力調度;自動化系統

人們在生活和工作中，對電力能源的需求量不斷增加，提高電力企業的供電能力，需要運用電力調度自動化系統，該系統具備自動化調度能力，可以快速傳輸調度信息和數據，使電力供應更加穩定。在電力調度自動化系統運行過程中，積極應用人工智能技術，既能優化和完善系統，使資源進行有效的優化配置，還能降低安全事故發生的概率，有效控制運維成本。

1 人工智能技術的概述和發展

人工智能技術由多個領域的不同學科組成，其中自動化技術、信息智能技術是重要的組成部分。現階段人工智能技術廣泛應用在機械制造、工業生產等領域，使生產過程完全處于自動化狀態，無需人工操作，即可完成生產、問題處理等工作。將人工智能技術應用在電力調度系統中，利用人工智能技術，可以將調度系統建立成獨立單元，使每個單元具備較高的信息處理能力。每個單元均具備獨立的運行能力，借助人工智能技術構建相互聯系的關系，可以提升信息存儲以及傳輸的能力。

人工智能技術在應用過程中，通過模仿人體神經系統，根據機電保護原理，最大程度保護電力系統正常的運行，一旦電力系統出現問題，人工智能技術會快速查找引發問題的原因，根據原因實施解決措施。此外在應用人工智能技術時，會使電力調度系統具備隔離運行的能力，若電力系統出現問題，電力調度系統仍能正常的運行。在電力系統發展過程中，隨著系統規模不斷擴大，結構愈發的復雜，充分發揮人工智能技術的整合和集成優勢，不斷提升電力調度自動化系統的運行能力。

2 當前電力調度中存在的不足之處

現階段電力調度工作存在的不足，主要體現在以下幾個方面：一，傳統的調度模式轉變為新型模式，許多員工不具備專業化能力，在電源接入、配置自動化設備以及實施管理措施等方面，均出現不同程度的問題，進而影響到電力調度自動化系統的構建;二，許多企業仍采用傳統的調度運行管理模式，導致信息處理等工作經常出現問題，并且工作效率較低，日常管理成本不斷增加。

3 探索在電力調度中應用人工智能技術

人工智能技術在電力系統的應用過程，是從1956年由邏輯理論家提出，并在該年設計出專家系統，發展至1970年，提出感知機和8P神經網絡。進入到2000年以后，PSO電力系統經濟調度、負荷預測及優化等理念，逐漸應用在電力調度系統中，并成為現階段電力調度自動化系統應用的基礎。

3.1 應用人工智能進行日常管理

將人工智能技術應用在電力系統，可以極大的緩解調度員的工作壓力，調度員只需通過計算機，即可快速完成交接班、調度日志、每日匯報、購電記錄等工作，上述工作產生的數據，全部由人工智能技術獨立完成，日常管理工作中應用人工智能技術，可以提高管理工作效率。此外人工智能技術可以分析電網情況，包括運行狀態、設備性能等，通過分析可以及時發現存在的問題，人工智能技術會在最短的時間內處理問題，保證電網運行更加安全穩定。在傳統的日常管理工作中，人工操作會出現錯誤，對電網下達錯誤的指令，致使電網無法正常的運行。為避免錯誤引發的安全事故，利用人工智能技術，可以保證每項下達的命令準確無誤，并且極大的簡化管理工作流程，防止每個環節出現錯誤，從而提升電力調度系統精細化管理質量。

3.2 應用專家系統進行主動電力調度

專家系統結構圖如下，專家、知識工程師，通過人機交互界面，可以獲取專業知識，在知識獲取過程匯總，理解機器的表達形式，將表達形式存儲在知識庫中，知識庫向推理機、綜合管理數據庫等傳輸信息，完成一系列的電力調度工作。此外用戶也可以通過人機交互界面，在解釋器的幫助下，掌握電力調度信息，以便合理控制電力能源使用。

電力調度自動化系統中，專家系統是重要的組成部分，針對電力調度系統存在的特殊問題，專家系統具備快速處理能力，保證電力調度系統正常的運行。專家系統是由多個構件組成，包括人機交互界面、知識庫、推理機以及綜合數據庫。以系統中的知識庫為例，知識庫主要用于存儲電力調度知識，并借助豐富的經驗，掌控調度系統的運行過程。使用綜合數據庫，電力調度系統會使用到原始數據，根據原始數據制定電力調度計劃。專家系統在電力調度系統的作用主要體現在以下幾個方面：首先，根據不同用戶的用電情況，專家系統會利用用戶的用電數據，構建電量虛擬模型，在模型內預測用戶用電量的變化情況。如以公共場所為例，虛擬模型會分析出公共場所用電高峰和低谷，根據高峰和低谷調整供電量，既要向高峰時段提供充足的電量，還要提高電量能源的利用率;其次，專家系統會制定電力調度預案，防止在短時期內，電力能源使用量不斷增加，影響到正常的供電運行，通過調度預案，及時補充存在的用電缺口，保證用戶正常的生產和經營。

3.3 應用深度神經網絡可視化技術進行電力調度

傳統的電力調度模式，需要調度員進行復雜的管理工作，重要工作用于處理大量的調度數據信息，并且處理過程較為繁瑣，調度員會花費較多的時間和精力，若調度員處理數據時出現錯誤，會影響到電力調度系統正常的運行。為提高數據信息的處理效率和精度，避免發生錯誤，使調度員擺脫繁瑣的工作，將深度神經網絡可視化技術應用在電力調度系統中，該技術可以在海量的數據信息中，快速找到所需要的信息，將信息制作成圖片的形式，形象的展示在調度員面前，可以直觀的掌握調動情況，根據實際情況實施管理措施。此外將現實技術與深度神經網絡可視化技術高度融合，為電力調動系統的每個節點，構建可視化單元，對每個單元進行智能化管理，可以提高電力調度的精度。

3.4 應用神經網絡進行電力調度

神經網絡應用在電力調度系統中，可以將電力調度系統構建成連接模型，連接模型具有人類大腦的抽象性和模擬性思維。在連接模型中存在復雜的非線性關系，在模型中非線性關系產生的定量或者定性信息，以單元的形式存儲在神經元中，并且每個神經元具備容錯功能，可以快速處理各個神經元存在的問題。此外神經網絡具備多種功能，包括自主學習、聯想存儲以及尋找破解等。利用神經網絡，電力調度系統可以預測短期內承受的負荷，短期時間包括季節、周以及日，所以神經網絡會建立季節預測、周預測等模型，通過不同的模型，可以預測電力系統潛在的風險，根據風險可能引發的安全事故，在模型中采用有效的方法進行處理，避免潛在的安全風險影響電力調度系統正常的運行。電力調度系統中會配置不同的設備，包括變壓器、母線等，神經網絡為每個設備構建預測模型，通過預測及時處理潛在的問題。

4 結語

綜上所述，在電網運行管理工作中，電力調度工作尤為重要，運用人工智能技術構建電力調度自動化系統，通過專家系統、神經網絡系統以及深度神經網絡系統，一方面優化和完善電力調度系統，提高系統的自動化能力，使每個環節的工作，均能快速有效的處理產生的數據，另一方面實現資源優化配置，提高電力能源的利用率，為用戶提供更加穩定的電力能源，從而創造良好的經濟效益和社會效益。

參考文獻：

[1]趙磊.人工智能技術在電力調度自動化系統中的運用分析[J].山東工業技術，2019，（11）：164.