基于人工智能的配網網絡發令系統及應用

裴 俊，李林銳，鄒敏佳，董軼杰，鄭 超，蔡曉明

(國網上海市電力公司青浦供電公司，上海 201700)

0 引言

目前，在新一代電力系統發展過程中，出現了負荷時空特性、發電用電市場化、電力裝備電子化和開放動態信息等多元互動場景，導致電網運行高度復雜，提升了配電網運行調度難度。而新一代電網調度技術，以人工智能、大數據、調控云、中臺、長三角電網一體化數據共享及業務協同平臺、配網調控智慧平臺建設，協助調控員快速分析、研判、處置各類電網故障和解決各類調控運行實時問題，實現安全、可靠、經濟、高效的電力系統。近年來，國家電網公司從管理和技術方面，圍繞優化流程、提高效率、減輕人員勞動強度開展了相當多的試點。電子化網絡發令能減少對調控人員時間的獨占，能減少或規避傳統電話模式帶來的語音歧義、信息缺失、監護盲點、誤讀、誤記和誤解等危險點，使得原來串行的操作能并行開展，使得調度與廠站高效協同，大量需要多方穿插配合的工作可以默契有序地高效銜接，極大地提高了工作效率。

隨著經濟發展和配網不斷升級改造，加上新能源不斷接入，配網規模越來越龐大，運行方式越來越復雜，設備操作量成倍增長，每年的調度操作量已達百萬步，調控發令任務艱巨。傳統調度倒閘操作發令模式全過程仍采用電話人工接聽方式，調控員承載力已達極限，與不斷增長的設備檢修需求、供電可靠性需求之間的不適應性越來越大。調度員在大量無序、主次夾雜的調度電話中，花費大量精力理順操作主次與操作順序，極易產生工作流量并行與擁塞，對于邏輯性較強的連貫調度復雜操作產生強制碎片化，擠壓了調控工作質、效，容易導致操作指令下發出現誤差。倒閘操作日益成為檢修流程的瓶頸，業務高峰時段大量并行的操作只能排隊等候調度員輪流下發的電話指令，本已緊密壓縮的檢修工期又受到擠占。另外，電話高峰無法及時接受事故匯報等將嚴重威脅電網安全的隱患。如何利用信息化、智能化技術提高生產流程效率，使調度員從機械的體力勞動中脫離出來，得以專注于風險分析和生產管控，成為調控專業當下亟需解決的一個主要問題。因此，在大數據和人工智能的時代，配電調度可以利用人工智能技術提高調度指令收發準確率，從而提升運行調度的可靠性。

文獻[1]對地區電網調度命令票防誤操作專家進行了研究；文獻[2]分析了基于句法模式識別的電網調度命令專家系統；文獻[3]設計了縣級電力調度命令票自動化生成系統；文獻[4]設計了面向地鐵的調度命令電子化系統；文獻[5]設計了針對華東電網智能調度命令操作票系統軟件。可見，目前針對調度系統的發展主要是以電子化為主，減少人為出錯，提高調度可靠性，而針對電網調度網絡下令的研究還較少。因此，本文提出了一種基于人工智能的配電網絡調度發令系統。

1 配網調度及調度指令下發

1.1 配網調度對指令下發的要求

配網調度與電力生產管理、電力營銷、配電自動化等業務息息相關，配電網調度業務在數據、模型和圖形的處理方面要求更高。配電網相較于傳統的輸電網具有通道多、鏈路多和頻率低等特點。配電網與新能源、用戶的聯系也使得配電網的調度控制與故障搶修聯系十分緊密。由于配電網在終端配置了相應的饋線自動化設備，可以實時采集數據上傳至配電網調度統一平臺，通過地理信息模型進行數據的維護和用電信息采集分析，得到實時運行數據，通過配電網運行監控和配電網指揮搶修等管理模塊進行調度控制[6]。上海電力公司正在開展營配調貫通項目，搭建全網一張圖，市調也在積極開展調控云建設，配網網絡發令系統作為和生產緊密聯系的調控云應用，是調控云建設是否成功的關鍵。調度結構如圖1所示。

圖1 配網調度

1.2 調度指令下發形式對比

現階段調度指令的下達方式主要是電話下令，存在諧音誤擾、電話占線和信道阻塞等現象。調度員和受令人員之間只利用電話進行發令，發令過程不直接，雙方無法掌握對方的工作狀態，容易耽誤工作。

近年來，互聯網取得了巨大成功，徹底革新了信息溝通交流方式。將即時通訊和調度發令管理結合，實現基于網絡的操作指令文字傳輸和人臉識別驗證，內容清晰明確，將有效杜絕諧音誤差等危險點，縮短發令和受令時間，提升工作效率。通過對各下令環節的調研，分析對比結果如表1所示[7]。

表1 網絡下令與傳統下令對比

2 基于人工智能的配網調度網絡下令系統

2.1 人工智能在電力系統中的應用分析

隨著電網規模的發展，電網的結構越來越復雜，調度員對海量電網結構和設備運行狀態、信息所做出正確決策的時間越來越長，難度也呈指數上升。主要是由于目前電網系統互聯規模不斷擴大，傳統SCADA數據僅僅代表局部系統，缺乏可視化展示，調度決策需要考慮的因素較多，因此，調度員需要新的方法和手段，對電網進行實時調控，確保電網安全穩定運行。

人工智能在電力系統中的應用主要集中在優化方面，常用的人工智能優化方法有專家系統、模糊優化、人工神經網絡，以及由各種啟發式算法構成的算法集合，包括模擬退火算法、禁忌搜索、蟻群優化和粒子群算法等[8]。

目前，人工智能技術在電力調度過程中的應用包括機器調度、信息融合、可視化和人機交互等內容。人工智能技術面向調度員，以新的方法重構調度系統，能夠通過感知、邏輯判斷、形象提取和直覺判斷，進行電網的狀態感知。最終實現以調度員思維模式為框架，以可視化應用為功能化展示方案，以互動計算為系統核心，形成新一代調度系統。另外，人工智能能夠提供超實時的調度方案，通過預測、模式識別和神經網絡等方式，充分利用硬件資源進行分布式、并行搜索歷史數據，提供高效的仿真和性能計算。目前，已經應用的技術包括超實時短路電流辨識、基于霧計算的電力系統短路故障分析。另外，深度學習能夠對可再生能源波動控制策略進行調整，從而減輕調度中心的壓力。

結合人工智能技術的發展趨勢，電力調度能夠依托統一的人工智能開放平臺進行電力語音庫、圖形圖像庫、知識庫和算法庫的構建，形成運維檢修識別分析系統、風險管控平臺和智能操作調度平臺等。而電力調度語音庫就是人工智能在電力調度指令下發過程中的重要應用。

2.2 基于深度學習神經網絡的調度指令語音識別

基于歷史調度指令語音和文字數據，統計分析調度指令下發對應的不同場景，采用全連接Logistic回歸深度神經網絡進行樣本訓練，同時采用樣本模擬生成的技術擴大調度指令下發樣本，識別真實場景和模擬場景下調度指令下發的規律的差異性，提升調度指令的匹配度[9]。具體示意如圖2所示。

圖2 神經網絡示意

由于電力調度進行指令下發過程中，涉及到多個環節，其語音過程也大致分為2個階段，第1階段是語音數字化信號采樣和數字化聲學信號分析，第2階段包括音素、字詞的識別和整合。通過調度員調度指令語音數據庫數據的預處理，進行特征提取，通過測試模板進行操作估計和語音識別，通過識別決策達到識別結果，在這個過程中需要神經網絡對語音識別的特征提取量進行訓練，形成相應的模板庫，以供測度估計進行參考。語音識別流程和特征提取流程分別如圖3和圖4所示[10]。

圖3 語音識別流程

圖4 特征提取流程

其中，語音特征提取主要基于模擬語音信號進行采樣和量化，通過模擬和數字信號的轉換，形成預處理信息，將相應的高中低頻幅度相當的語音信號進行分幀加窗，形成語音幀序列，從而對特征向量序列進行提取。

通過人工智能學習技術，結合調度指令語句特點，建立調度專業語料庫，采用雙向長短記憶網絡技術，識別不同調度場景中的指令下發關鍵信息，用于電子化指令自動下發。

調度語音指令庫能夠減輕調度人員語音下令的工作負擔，經過機器學習，可以實現對調度任務的電子化語音下令，并且可以通過語音識別進行安全校核，實現網絡下令和校核，減少傳統電話下令的碼間串擾、通話質量不高等現象。

2.3 系統構架

配網網絡發令系統系統規劃部署在調度安全Ⅲ區，通過基于調控云的營配調貫通數據平臺實現與PMS2.0系統調度操作數據的集成共享；移動接令終端(iPad)通過4G、5G外網接入i國網“調度運行指揮”應用，由i國網負責底層數據傳輸和數據接入安全，實現調控員與現場運行操作人員的調度收發令。總體構架如圖5所示。

圖5 總體構架

系統的功能設計如圖6所示。該構架下，網絡發令系統包含若干子系統，即預令管理、正令管理、受令資格管理、許可管理、操作進度管控和其他功能。預令管理負責指令發送前的校核和審核，正令管理負責正令操作和操作票狀態管理。受令資格管理主要負責接受指令方的信息維護和考核。許可管理是指針對指令審批流程的管理。網絡發令進度管控是青浦公司的個性化應用，主要是根據日計劃列表，顯示每項工作的停役申請單和操作票編號、許可匯報時間、正令操作階段示燈顯示、每張票執行到第幾個大任務、操作進度提示、預匯報等，通過網絡發令進度管控有效提升調控操作安全管控和時間進度管控，提升調度工作效率。

圖6 功能構架

3 網絡發令系統應用

3.1 電子預令

審核票發布后操作票就到發布票環節，發布票中調度員還可以對該操作票進行審核。操作流程如圖7所示。

圖7 電子預令流程

3.2 電子預令流程

3.2.1 預令簽收

當值調控人員將審批通過后的預令票通過網絡發令系統下發預令布置給相關受令單位。系統提供語音播放、刷新待辦消息等方式向接收方推送簽收提醒。受令單位人員通過PC終端Web或移動終端APP在網絡發令系統中簽收預令即可。

3.2.2 轉執行

正值及以上調控人員操作，轉執行到執行票，該操作票到執行票中(現場人員全部簽收完后才能轉執行)。

3.2.3 其他功能

a.轉電話令：在預令任意環節，調度可網絡令切換為電話令。通過“電話令”功能，由調度填寫預令布置及簽收信息(按大項來轉電話令)。

b.退回：將操作票退回到開票人的草稿箱中，并填寫退回原因(預令不管是否簽收，調度均可進行退回，重新走審核流程)。

c.不執行：選擇某1個或多個小步驟操作項目，選擇“此步不執行”，在開始時間、結束時間、操作人蓋“此步不執行”章，并在該步驟的“備注”字段中填寫“不執行原因：××××”，若備注中已有內容，換行追加。不執行后會把該操作票放到不執行票中；在流程環節中也可以查看到該操作票。

d.未執行：進入到票面，選擇“未執行”，彈框填寫未執行原因，則作廢整張操作票，在操作項目內容的左下角敲“未執行”章，不執行后會把該操作票放到未執行票中。

e.撤銷不執行：選擇某1個或多個小步驟操作項目，執行“撤銷此步不執行”，撤銷此步不執行章，并清除此步不執行原因。

3.3 電子正令

電子正令流轉過程如圖8所示。發布票轉執行后操作票就到執行票環節，執行票中調度員還可以對該操作票進行審核、批準執行。

圖8 電子正令流轉流程

對電話令、不執行的指令、待下令的指令和執行中的指令等，在票面通過不同背景顏色進行渲染。

3.4 正令流程

預令回簽之后，需要由調度操作票系統發起正令操作。調度和受令單位在操作票功能提升系統的交互過程如下所述。

3.4.1 調度下令

現場人員到達現場后，在網絡發令系統進行現場簽到。調控人員查看到現場人員到達現場后，調度開始正式下令，正值調控員同時進行監護。調控人員在操作票頁面，根據票面指令先后順序，按大項下令，支持大項多選同時下令。涉及調度側自己的令，調控人員無須下發，直接操作票面，系統自動填寫開始時間、操作人。

3.4.2 現場復誦

受令人包括變電運維、配電搶修和集控站人員等，負責接受調度命令，須通過系統復誦校驗模塊，線上完成命令內容復誦驗證；若受令人復誦有誤，系統進行提示并要求受令人再次復誦，直至復誦正確后發送至調度中心。或者采用“關鍵詞選擇”的復誦方式，將調度員下發電氣操作指令作為依據，提供去除指令中的設備編號、運行狀態的“關鍵詞選擇”方式，達到確認操作內容正確無誤且具備操作條件。

3.4.3 調度確認

現場復誦后，網絡發令系統通過語音播放、刷新待辦消息等方式向調度推送確認提醒。系統提供受令人實時拍照留檔功能，在發令端顯示受令人檔案照片，提供與實時照片對比功能，確認復誦內容無誤后方可確認現場進行操作。調度確認后，網絡發令系統通過語音播放、刷新待辦消息等方式向現場推送提醒。

3.4.4 現場回令

廠站運維人員、配搶操作人員在大項任務操作完畢后，在操作票頁面，在對應的大項匯報指令執行情況，系統自動返填寫返回執行人、執行完畢時間等信息。現場回令后，網絡發令系統通過語音播放、刷新待辦消息等方式向調度推送提醒。

3.4.5 調度收令

現場回令后，調度人員校核操作是否到位，并在操作票頁面，按大項進行收令，系統自動返填寫結束時間。若正令因為某些原因不進行操作，經調度和現場人員溝通確認后，調度人員在網絡發令系統票面上選擇對應指令，操作“此步不執行”或者“未執行”功能，并填寫原因即可，系統的票面上自動蓋章。若受令單位因網絡中斷等原因無法使用系統，調度可以在操作票功能提升系統中切換為備用方案，即電話下令形式，調度與受令單位通過電話下令，調度記錄下令信息。調度收令后，網絡發令系統通過語音播放、刷新待辦消息等方式向現場推送提醒。

3.4.6 現場確認

現場人員在收到調度收令推送后，在操作票頁面，按大項進行確認調度收令信息系統自動返填寫確認時間、確認人。

3.5 調度智能決策

網絡下令系統是基于電網調度語音助手軟件的開發和研制，通過對調度數據庫語音數據的識別，進行相應的斷面分析、設備掛牌、數據查詢、數據計算和網絡下令等功能，能夠提升調度系統的人機友好交互度，并提供多種業務場景。通過語音圖譜分析技術，能夠將操作智能編排進行重新組合，智能匹配調度操作業務流程和邏輯，生成操作序列調用智能執行服務自動下令或遙控執行策略，自動收發或進行遙控雙確認，提高調度指令下發的準確度與安全性。

基于歷史票及調度規程通過人工智能技術，構建調度操作規則知識庫，基于規則知識庫通過知識圖譜技術構建操作智能校核體系，為調控業務網絡下令進行靜態校核和實時動態校核，提高電網操作安全水平，保障電網安全穩定運行。

設備狀態的實時校核如下所述：

a.將對各類電氣設備的不同運行狀態進行識別，包括運行狀態、熱備用狀態、冷備用狀態和檢修狀態等。

b.狀態核對時，將比對配電自動化系統實時采集的狀態。

c.操作擬定時，將自動校核設備實時狀態與操作要求的設備初始狀態是否一致。

d.操作回令時，將針對回令內容進行設備實時狀態校驗，校驗設備實時狀態與操作回令的狀態是否一致。

校核流程如圖9所示。

圖9 校核流程

3.6 網絡發令安全管控

3.6.1 人臉識別身份認證

a.基于人工智能的生物特征的身份認證，為調度指揮系統人員登錄、現場接令等業務應用提供一種更加安全可靠易用的身份鑒別手段，如圖10所示。

圖10 身份識別流程

b. 提高系統用戶信息認證的安全性，通過實時檢測用戶實體特征信息，實現用戶真實身份認證過程。

c.提升交互過程中快速、便捷安全認證體驗，通過聲紋識別、人臉識別技術將語音、視頻資料與廠站人員信息自動關聯，自動判別廠站人員是否具備接令資格。

3.6.2 網絡發令進度管控

充分運用調控云數據，設計調度操作進度管控界面，集中展示當前待辦操作、已開展工作、停役申請單信息、操作票信息、許可匯報信息、操作進度信息和操作票調度風險提示信息等，為調度下令人員、站端受令人員和調控管理人員及時掌握操作票進度提供技術支撐。

具體功能包括：顯示主票的名稱、票號、關聯檢修票、待執行工作、受令單位等信息；顯示當前具體執行指令，總進度情況；顯示當前指令具體執行到哪個環節；利用歷史數據分析每個步驟耗時情況，可預測當前令執行所需時間；展示受令資源狀態監視情況(即接令端在線人員的實時狀態和位置，調度掌握接令人員狀態，便于下令工作安排)。

3.7 網絡化發令成效

經過對調度網絡化發令方式對比，可以得到表2數據。

表2 網絡下令與傳統下令數據對比

由表2可知，本文所提的基于人工智能網絡的發令系統，能夠在很大程度上提高調度指令下發各環節的準確率，有效提高工作效率。

4 結束語

提出了一種基于人工智能的配電網絡調度發令系統。首先分析配網調度與指令下發的聯系，以及現階段調度指令下發的優缺點。然后對人工智能在電力系統中的應用進行分析，提出基于深度學習神經網絡的調度指令識別過程，重點分析調度下發指令過程中語音識別和建立語音庫的流程。基于此，提出配電網絡發令系統構架，并分析相應的系統功能。最后，提出了針對配電網絡調度操作票的網絡下令流轉方案，并且針對倒閘操作提出調度智能決策方案。