基于人工智能技術的智能電網調度技術探討

何 健

（廣東電網有限責任公司河源供電局，廣東 河源 517000）

0 引 言

我國的電網建設結構復雜、工程龐大，是我國國民經濟發展的命脈所在，也是人們生產生活的重要保障。隨著我國經濟的發展和人們生活水平的提高，人們對電力的需求越來越多，電力工業轉型將成為電力系統發展的必然。有效借助互聯網、大數據、區塊鏈以及物聯網等現代信息技術進行電力系統的有機整合、更新和發展，成為目前電網智能化運作的重要方向。電網智能化發展能夠極大地提高電力輸送、配送以及調配等各個環節的效率，從而保障整個電網的高效運作[1]。本文將結合理論知識和工作經驗研究智能電網調度的核心技術，并進一步分析基于人工智能技術的智能電網調度技術的應用。

1 人工智能技術的基本概況

人工智能指的是合理利用計算機技術模擬人類思維，并借助計算機高速運算模擬計算得到的人類思考方式和解決問題的思路。科學地將人工智能應用到各領域的計算和分析中，可進一步提高測算與分析的準確性和工作效率。尤其在一些高危行業和復雜的工作領域，合理應用人工智能能夠有效降低人工成本和工作危險程度，實現企業的產業化和智能化發展。通俗而言，人工智能就是利用機器模擬人類行為的科學應用技術[2]。

目前，人工智能的主要研究方法有功能模擬法、結構模擬法以及行為模擬法，在生活的多個領域得到了應用和推廣，尤其在無人駕駛、智能手機、科學測算以及工業信息化等方面取得了顯著成效。就電網建設和發展而言，人工智能的發展和應用為智能電網的開拓發展提供了理論依據和技術保障。

隨著人工智能的發展和推廣，它在神經網絡技術方面、智能語音搜索和機器博弈等領域的仿真模擬應用以及基于人類行為模擬的智能機器人研究等方面獲得了深入研究和拓展。人工智能技術的應用梗概如圖1所示。

廣義而言，人工智能技術指的是科學利用數學計算和邏輯處理為人類生產生活等各項活動提供工具的技術。狹義而言，人工智能技術指的是合理利用智能機器人代替人類完成生產生活中各種操作的技術。隨著社會發展，智能化成為社會各項生產活動的發展一大趨勢。依托于計算機技術、人文以及社會等諸多領域內容，人工智能技術逐漸發展成為綜合性強且涉及范圍廣的現代技術[3]。

圖1 人工智能技術應用梗概

電網發展作為國家基礎建設的重要組成部分，其未來的發展將與人工智能信息化有機結合，促使新型信息化且智能化的電網建設成為未來發展的重要方向。人工智能可綜合運用大數據技術和前沿智能管理技術，實現對龐大數據的快速準確處理。目前，一系列國家電網建設法律法規和行業標準規范的出臺，為智能電網系統的建設和發展指明了方向，保證了智能電網的可實施性和專業性。

2 人工智能在智能電網的應用思路

人工智能發展的初期階段主要應用于基本的故障診斷和負荷預測。隨著智能控制領域的逐漸開拓和發展，人們逐漸深入了對人工智能應用的研究。

國內和國際在深入研究智能電網時，無論是互聯網建設還是現代電網的應用發展，都應該結合人工智能，為電網發展探尋一條堅強可靠、經濟高效、清潔環保、透明開放以及友好互動的道路。結合智能電網的發展現狀和需求，合理應用人工智能技術，并給出人工智能技術的應用思路，如圖2所示。

圖2 人工智能技術應用思路

智能電網的應用中并非全部需要引入人工智能技術，但是合理應用人工智能技術能夠提高電網的智能化水平和運作效率。基于此，電網發展要深入研究電網應用的各種場景和人工智能在電網應用中的特點及適用環境，分析應用過程中可能面臨的各項問題和挑戰。

目前，電網建設發展已經初具規模并取得了一定成績，人工智能技術應用也逐漸趨于完善，成為現代應用和建設的重要技術，其與電網的綜合應用也將成為領域發展的必然趨勢。在人工智能的應用過程中，應該注意人工智能可能出現的問題。無論是傳統遺留問題，還是智能電網現代發展中出現的新問題，都應該合理綜合應用，并尋求更加全面、更加安全的解決方案，從而保證其在未來開拓中可以取得更好的發展。

3 基于人工智能技術的智能電網調度技術分析

3.1 高性能計算技術

神經網絡理論早在20世紀已被提出，但其應用和推廣的難度很大。近些年，隨著研究的深入，深度神經網絡推動發展的作用逐漸顯現，為電網發展提供了強大的數據計算能力和完備的樣本數據。依靠現代計算機技術發展和大數據技術的深度學習能力，人工智能的計算性能也得到了全新的提升和階段性發展。

智能電網新發展將會產生龐大的數據量，且需要完成數據的計算。因此，在電網調度領域的發展過程中，應該結合智能電網建設需求深入推進深度學習應用，以提高計算力。綜合應用計算機中央處理器和圖像處理器等現代信息技術，充分利用服務器、網絡資源和存儲計算深入開發軟硬件，在降低電網調度成本的同時，提高運行效率，滿足智能電網調度的不同學習算法需求，進行硬件資源配備、軟件資源整合、分布式框架確定以及算法功能更新[4]。

3.2 調度大數據技術

人工智能技術的基礎是大數據技術。實現人工智能的算法應用，需要依靠樣本數據。基于大數據技術應用數據的完整性，對智能電網調度具有重要意義。這要求在建設智能電網調度平臺時要整合各類大數據信息，從而為平臺建設的業務場景提供參考。

縱觀智能電網調度，除了要進行廣域時間上的協調控制，還要進行空間上的調整調度。智能電網的數據屬于時空數據，其中不僅包括模型參數和監控采集數據，而且包括地理位置和故障信息。既有非結構化數據，又有結構化數據。

3.3 電網預測與辨識技術

智能電網調度中綜合運用大數據技術、深度學習和機器學習等人工智能進行學習和智能預測，可科學規劃電網的運行趨勢和狀況。

就電源側而言，應該借助集成學習和深度學習等多種方式，實現智能電網調度的分類決策和網絡訓練等，整合多種模型。在多樣化自主學習的基礎上，分析不同因素的關聯性和數據的內部規律，預測和規劃未來可再生能源的發電情況，并保證預測的精度。

就用戶側而言，需要將負荷側的風能和光伏等合理接入電源，但在溫度影響下會導致負荷和雙重特性設備的增加，大大增加了負荷預測難度。基于此，應該深入研究混合模型聚類算法和神經網絡算法等各種算法，并分析各種算法對電負荷預測的應用效果。

就電網側而言，氣象環境和氣象設備等發生變化，將會引發設備故障及跳閘等問題。因此，可以分析利用故障事件詳情和設計參數等數據信息，將電網調度的具體運行狀態設計建立成設備狀態評估模型。通過訓練和學習設備歷史故障，保證設備發生跳閘等故障時能夠被及時發現[5]，總結規律，確定影響因素，進一步提高設備故障風險識別的效率和準確率。

3.4 基于知識譜圖的輔助決策技術

在智能電網調度的應用和發展中，應該注重實踐與經驗的結合。對設備檢修操作等明確流程的標準化，可實現故障預案編制，明確處理機制。另外，借助人工智能技術訓練和學習機制，可在計算機技術的輔助下完成固定化工作和重復性工作[6]。近年來，知識圖譜技術廣泛應用于治療輔助診斷和金融風險防控，其應用拓展可以結合智能電網調度，實現信息的提取、存儲以及計算。

3.5 基于語音交互的調度智能助手技術

要實現智能電網調度的智能化發展，就要注重人機交互，優化人機互動。目前，充分利用觸屏、語音以及人臉識別等可實現控制，分析并處理調度人員輸入的內容，得到需要的結果。此外，可以實時查詢電力設備運行的原始數據和計算結果，并借助智能搜索檢索和抽取需要的數據信息。

3.6 電網運行安全風險

智能電網的實時監控和預警借助互聯網技術實現對在線防控電網運行安全風險的全面防控。不僅要實現對電網發生故障概率的評估和安全風險在線評估，而且要通過在線控制風險實現輔助決策。實時監控和預警類應用如圖3所示。

圖3 實時預警和監控類應用

4 結 論

近年來，我國智能電網的建設和發展取得了長足進步。在人工智能和大數據技術支持下，智能電網得到了進一步發展。但是，目前我國智能電網建設依然處于起步階段。隨著電網建設的復雜程度越來越高，各類新能源發電技術層出不窮，對智能電網和智能電網調度提出了新要求。只有不斷加強人工智能在智能電網調度中的研究和應用推廣，才能保障電網的平穩運行，推動社會經濟安全發展。