人工智能技術在電力行業中的應用

陳岳 何雙伯 楊春 張浥東

摘要：從機器感知、機器思維、機器行為3個方面介紹了人工智能技術研究體系，總結了當前比較成熟的人工智能應用領域，歸納了人工智能技術發展存在的問題。針對電力行業，闡述了人工智能在故障診斷、負荷預測、設備巡檢、智能客服等業務領域的研究現狀和取得的成果，指出電力行業后續需進一步結合行業基礎，挖掘應用場景，尋找突破點，利用新技術改造傳統電網，推動產業智能化升級。

關鍵詞：人工智能；電力；故障診斷；負荷預測；設備巡檢

中圖分類號：TP18；F407.61文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2021）35-0012-05

Application of Artificial Intelligence Techniques in Electric Power Industry

CHEN YueHE ShuangbaiYANG ChunZHANG Yidong（Energy Development Research Institute， China Southern Power Grid， Guangzhou Guangdong 510663）

Abstract： This paper introduces the artificial intelligence techniques （AI） from tree aspects： machine perception， ma？ chine cognition and machine behavior， and summarizes the current mature applications and the problems in AI devel？ opment. In view of the electric power industry， this paper expounds AI researches and achievements in application areas such as fault diagnosis， load forecasting， equipment inspection， intelligent customer service and so on. It further points out that the power industry should combine with its technology basis to exploit the application scenarios of AI， search for breakthrough points， transform traditional grid by the new information technologies， and promote industrial upgrading.

Keywords： artificial intelligence；electric power industry；fault diagnosis；load forecasting；equipment inspection

人工智能（Artificial Intelligence，AI）也稱機器智能，斯坦福大學Nilsson教授將其定義為[1]：“人工智能是關于知識的學科，即怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而麻省理工學院的Winston教授則認為[2]：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”雖然人工智能的定義尚未統一，但普遍認為人工智能是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支[3-5]，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[5-6]。

人工智能誕生于1956年的達特茅斯會議[5-7]，經歷了兩次繁榮與兩次寒冬的跌宕式發展。2016年人工智能程序Alpha Go戰勝圍棋世界冠軍李世石[8-10]，使人們受到了人工智能技術的沖擊，也使人們意識到人工智能是引領未來的戰略性技術。美國在2016年10月發布《國家人工智能研究與發展策略規劃》[11]，制定了國家人工智能發展路線和策略。我國于2016—2017年先后印發了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》[12]、《新一代人工智能發展規劃》[13]、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018—2020年）》[14]等文件，積極謀劃人工智能產業發展布局，構筑我國人工智能發展的先發優勢。

傳統電力行業正搶抓人工智能發展機遇，積極探索人工智能應用，推進產業智能化升級。例如，國家電網和南方電網公司分別進行了許多有效嘗試[15-16]，并與互聯網企業合作[17]，深化人工智能應用創新。

1人工智能技術研究體系

人工智能技術的基本出發點是模擬人的智能。人的智能包括感知能力、思維能力和行為能力，智能表現為知識獲取能力、知識處理能力和知識運用能力。因此，人工智能研究主要分為3個方面[18]。

1.1機器感知

機器感知方面主要研究機器如何直接或間接獲取知識、使機器具有感知能力，即將輸入的文字、語音、圖像、視頻等自然信息轉化為機器語言。具體技術包括語音識別、圖像識別等識別技術。

1.1.1語音識別。語音識別讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本，包括學習訓練和識別兩個階段[19-20]（如圖1所示），涉及特征參數提取、模型訓練、模式匹配等方面的技術。

語音識別的學習訓練和識別兩個階段均包括預處理和特征提取兩個過程。預處理是對原始語音信息進行去噪、端點檢測、分幀加窗、預加重等處理；特征提取是計算語音的聲學參數，提取反映語音特征的關鍵參數信息，如基于時域的幅度、過零率、能量、基于頻域的線性預測倒譜系數（Linearity Predicts Cepstrum Coefficients，LPCC）、線譜對（Line Spectrum Pair，LSP）參數等。

聲學模型表示一種語言的發音，反映聲學、語音學、環境的變量、說話人性別差異、口音差異等，體現語音的聲學特征到音素或字詞的映射關系。聲學模型通過對語音語料提取特征參數后訓練而得到，隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是聲學模型構建的主要方法。而語言模型表示一種語言的規則或語法結構，體現字詞到句子的映射關系，需使用文本語料訓練得到。常用的語言模型為N-gram統計語言模型，該模型主要是根據已知前（N-1）個詞，預測第N個詞的發生概率。

學習訓練階段的目的是構建聲學模型和語言模型，識別階段則是通過搜索算法和匹配策略，將語音信號的特征參數與聲學模型庫、語言模型庫匹配，并輸出相似度最高的結果。語音識別方法包括模板匹配法、隨機模型法、人工神經網絡法等，其中隱馬爾可夫模型（HMM）是目前最主流、效果最好的語音識別算法[21-22]。

HMM是一種用參數來描述隨機過程統計特征的概率模型，可看作是一種雙重隨機過程，模型結構如圖2所示。一個是基本的Markov鏈隨機過程，描述狀態的轉移；另一個是描述語音信號統計特性變化的隱含隨機過程。

1.1.2圖像識別。圖像識別是對輸入圖像進行處理、分析和理解的過程，用于識別各種不同模式的目標和對象，如人臉識別、指紋識別、靜脈識別、虹膜識別、文字識別、人體動作識別、步態識別等。類似于語音識別，圖像識別也分為學習訓練和識別兩個階段，如圖3所示[23]。

學習訓練階段對訓練樣本進行預處理、特征提取，形成樣本圖像特征庫；圖像識別階段對輸入的待識別圖像進行預處理、特征提取后，與樣本圖像特征庫進行特征匹配，獲得識別結果。圖像預處理過程去除圖像噪聲、干擾信息等，將原始圖像處理為適合特征提取的形式，包括圖像采樣、圖像增強、圖像恢復、圖像編碼壓縮、圖像分割、圖像分析描述等[24-25]。圖像特征提取是為了提取到唯一標識圖像特性的特征，包括顏色、紋理、邊緣、區域形狀、輪廓、空間關系、像素統計、代數特征、動態特征等[26-29]。

圖像識別和特征匹配是利用模式識別方法對提取的圖像特征與圖像特征庫進行相關處理，判斷是否匹配的過程。常用的方法包括基于決策理論的判別法、結構分解法、漢明距離匹配法、歐氏距離匹配法、基于統計模型的方法等。

1.2機器思維

機器思維方面主要研究機器如何表示、存儲、組織與管理知識，并進行知識推理和問題求解，包括知識工程、專家系統、機器學習等方向。

專家系統模擬人類專家求解問題的思維過程求解領域內的各種問題，可分為集中式專家系統、分布式專家系統、神經網絡專家系統、符號系統與神經網絡結合的專家系統，是人工智能研究中成效最多的領域，廣泛應用于醫療診斷、文化教育等方面。

機器學習主要是研究人類學習的機理、人腦思維的過程，利用算法去分析數據、學習數據，隨后對現實世界情況進行判斷和預測。機器學習可分為有監督學習和無監督學習，具體算法包括特征選擇、回歸算法、決策樹、隨機森林和提升算法、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、聚類算法、最大期望（Expectation Maximization，EM）算法、貝葉斯算法、隱馬爾科夫模型、LDA（Latent Dirichlet Allocation）主題模型等。

深度學習是實現機器學習的技術，深度學習所得到的深度神經網絡結構包含大量的神經元，如圖4所示。每個神經元與大量其他神經元相連接，神經元間的連接權重在學習過程中進行調整，如圖5所示。

深度神經網絡分為3類：①前饋深度網絡，只包含編碼器部分，由多個編碼器層疊加而成，如感知器神經網絡、卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）等；②反饋深度網絡，只包含解碼器部分，由多個解碼器層疊加而成，如層次稀疏編碼網絡、反卷積神經網絡等；③雙向深度網絡，同時包含編碼器和解碼器，通過疊加多個編碼器層和解碼器層構成，如深度玻爾茲曼機、深度信念網絡等。

深度學習方法的應用使語音識別、圖像識別的準確度提高了10%左右，模式識別能力達到新的高度。Google公司DeepMind團隊采用深度學習方法，利用收集到的專業棋手3 000萬次棋步對Alpha Go系統進行訓練，取得了重大成果。

1.3機器行為

機器行為方面主要研究機器如何運用所獲取的知識，通過知識信息處理給出反應并付諸行動，包括決策支持系統、機器人學等方向。

決策支持系統運用分析、決策模型進行輔助決策，綜合利用數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、專家系統等技術，建立綜合集成型決策支持系統。機器人學涉及機器人控制、機械運動、機器人工程學等內容，關注精準控制，即如何在既定時間內完成計算并準確地完成相關動作。

2人工智能技術發展現狀

目前，國際上面向特定領域的人工智能取得了突破性進展，比較成熟的應用主要集中在4個領域。

2.1機器人

人工智能機器人有聊天機器人、客服機器人等類型，日本的仿人機器人、美國的獵豹機器人、德國的工業機器人等，都能夠理解人的語言語義并進行對話，還能夠根據對周圍環境的感知調整自己的動作。

2.2語音識別

利用自然語言處理等技術將語音轉換成可處理的信息，作為計算機系統的輸入。目前國內在該方面的研究處于國際領先水平，已出現語音開鎖、語音轉換、自動翻譯等應用。科大訊飛的語音識別技術已經實現了語音實時轉換成文字、模仿真人合成發音、同聲傳譯等功能，未來的配音、速錄、翻譯領域將面臨極大的挑戰。

2.3圖像識別

利用計算機進行圖像處理、分析和理解，匹配不同模式的目標和對象。目前的成熟應用有汽車牌照識別、人臉識別、指紋識別、虹膜識別、智能視頻分析等，其在安防、智慧交通等領域已成功應用。例如，杭州推出以人工智能為核心的“城市大腦”，能夠自動調配公共資源，修正城市運營中出現的問題。

2.4專家系統

專家系統能應用人類專家的豐富知識，解決人類專家難以解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯。在礦物勘測、化學分析、規劃和醫學診斷方面，專家系統幾乎已經達到了人類專家的水平。

3存在的問題

盡管經過60年的發展，人工智能在模式識別、知識工程、機器人等領域取得了巨大進步，但當前仍處于弱人工智能階段，即僅擅長單項能力的確定性（模擬人類的邏輯思維）人工智能，離真正的人類智能還相差甚遠。中科院院士譚鐵牛認為：“現有的人工智能系統，有智能沒智慧，有智商沒情商，會計算不會算計，有專能無全能。”

強人工智能（即比肩于人類腦力活動的人工智能）的研究處于停滯不前的狀態，模擬人類的不確定性智能（形象思維）方面始終沒有取得進展。

受限于圖靈機與馮·諾依曼體系結構，目前的人工智能系統在感知、認知、行為等多方面都存在瓶頸，幾乎所有的人工智能系統都需要對求解的問題進行人工建模，轉化為一類特定的計算問題（如搜索、自動推理、機器學習等）后再進行處理，問題求解的自動建模還有待突破。

大數據分析推動了特定領域人工智能的快速發展，但大量的數據是“生數據”，摻雜了很多噪聲、虛假信息、垃圾信息等。機器學習方法對于生數據處理的魯棒性差于預處理后的數據處理。深度學習算法的實現依賴于特定領域大量人工標記的樣本或較多的人工干預，系統對新環境與新問題需要建立不同的算法，難以推廣到不同領域，難以自適應和自動遷移。

模式識別與語言理解對圖像、視頻、語音、自然語言等非結構化數據的分析還存在處理機制、效率等方面的不足。現有視覺識別只能理解簡單的場景，識別準確度的提高需要增加深度學習的網絡層數，也就需要更多的訓練時間和訓練樣本。語音識別對環境依賴性過強，即在某種環境下采集的語音訓練系統只能在該種環境下應用。

4人工智能在電力行業的應用

電力行業比較注重系統的安全、穩定、可靠和及時響應，當前人工智能在電力行業的應用主要集中于傳統工作方式和技術的智能化改進、電力系統關鍵技術的拓展、多元因素的智能化融合等方面。典型的人工智能應用如下。

4.1故障診斷

利用專家系統、人工神經網絡診斷輸電網絡故障是典型的初期人工智能應用，利用保護斷路器的動作邏輯以及運行人員的診斷經驗，形成故障診斷專家系統的知識庫，根據報警信息推理獲得故障診斷的結論。人工神經網絡主要應用于輸電網絡故障定位和故障類型識別，如基于三層前饋神經網絡、時空神經網絡、徑向基函數神經網絡實現故障定位，基于多層前饋神經網絡和Kohonen網絡實現故障類型識別。日本在20世紀90年代開始將人工智能技術應用于電力部門。日本東北電力公司于1987年設立了人工智能研究所，開展了專家系統研究，開發了AI技術應用裝置，如水力發電廠引水壓力鋼管健全度診斷和大修工程選定系統配電設備恢復支撐系統等。

近年來的研究熱點在于深度學習等人工智能新技術應用方面，如利用深度強化學習、對抗學習等技術，對海量配電設備與計量裝置的健康狀況等進行全方位、多視角在線監測、評價與風險預警，實現配用電設備監控狀態智能檢測與管理。

4.2負荷預測

Google公司在2016年用機器學習算法使其數據中心的用電量減少了15%，利用智能算法預測數據中心的冷卻系統并控制設備的負載，從而使用于冷卻的電量減少了40%。英國國家電網公司為解決電力供應平衡問題，與Google公司DeepMind實驗室合作，通過機器學習技術來預測電力需求和供應的高峰，以提高可再生能源利用率。

4.3設備巡檢

針對傳統人工巡檢方式存在的勞動強度大、工作效率低、安全風險高、監測質量分散等問題，20世紀90年代日本科學家提出了“電力巡檢機器人”的構想，日本東芝等公司和歐美科研院所也開展了相關研發工作。相比于國外，國內在電力巡檢機器人方面的研發成果則更多，應用也更加廣泛，如利用圖像識別、深度學習技術處理直升機、無人機、巡線巡檢機器人和遙感衛星圖像及視頻數據，識別設備缺陷和輸電線路的潛在風險。南方電網公司實現了輸電線路絕緣子破損、鳥巢等機巡圖像多類缺陷的自動識別；國家電網公司實現了復雜環境中多種電力監控目標及其位移、狀態的識別，研制了電力人工智能硬件模塊FPGA，可集成到巡檢無人機、機器人及監控攝像頭中。

利用深度學習技術對設備狀態數據進行學習訓練，能夠實現對輸變電設備故障的智能診斷和狀態評估。國家電網公司研發了GDJF-2006/2008數字式局部放電檢測系統，能夠識別包括自由金屬顆粒放電、懸浮電位體放電、絕緣件內部氣隙放電等多種典型放電；2016年，江蘇電力公司將深度學習與大數據結合，研發了基于深度學習的局放缺陷診斷系統，在10萬余條樣本數量基礎上，構建局放診斷深度神經網絡，實現深度學習分析，診斷準確率可達到95%；天津電力公司通過研究基于深度卷積網絡的局放模型，創建了多維度設備狀態智能診斷決策平臺，實現在現有數據質量下設備狀態的自動智能診斷與決策。

在變電站機器人應用方面，2016年10月，國家電網泰州供電公司成功部署了基于機器人平臺的變電站安全監控系統，通過基于深度學習的圖像識別方法對監控對象進行智能識別，為巡檢部門提供技術和管理手段；南方電網中山供電局在2016年研發了“阿童木”變電站智能操作機器人，可以自動完成10 kV開關緊急分閘操作。

在電纜隧道無人巡檢方面，鄭州供電公司于2016年依托監控大屏及VR可視化平臺、無人巡檢系統，實現了地下管線智能化、自動化、無人化巡檢。

4.4智能客服

電力行業服務民生，需要面向客戶提供優質服務。營業廳機器人、智能客服是人工智能在電力行業的典型應用。利用語音識別、自然語音處理等技術，實現智能問答服務、語音服務、用戶精準化與差異化服務等，以此提升服務質量。例如，國家電網公司智能客服機器人“電博士”，為客戶提供專業電力知識解答；南方電網公司推出營業廳機器人“小智”，幫助客戶辦理業務。

電力行業是一個涉及環節多、覆蓋范圍廣、不確定性因素強的龐大復雜系統。從發電、輸電、變電、配電再到終端的用電，均包含著典型動態的多維特性，導致電力行業控制、運行異常復雜，需要耗費大量的人力、物力、財力。目前我國已進入大電網、大電廠、大機組、高電壓輸電、高度自動控制的新時代，具備較好的自動化、信息化基礎，人工智能技術的應用將推動整個電力行業的技術發展，提高電力系統運行效率，保障電力系統的安全與穩定。

5結語

當前，人工智能進入高速發展期，部分專項人工智能已取得重大突破，并已成功應用于人類生產生活中。隨著技術的不斷發展，專項人工智能的覆蓋面將越來越廣，能力將越來越強。

電力行業根據自身的特點和已具備的自動化、信息化基礎能力，結合傳統電力技術，在人工智能應用方面開展了較多研究和探索，取得了較多有價值的研究成果。目前，電力行業在云計算、大數據等新技術發展方面形成了較好的積累，具備與人工智能技術同步發展的良好條件。電力行業未來的發展方向主要在于優化和預測，而人工智能正好能夠針對資源配置、多源信息融合、能源互聯等方面提供獨特的解決方案。電力行業需緊跟人工智能技術的研究進展，結合行業基礎，挖掘應用場景，利用人工智能技術改造升級傳統電網，促進生產方式轉變，推動產業結構變革。

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