電力系統(tǒng)智能化關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用與分析

靳 威，宋 睿，葉佑春

（廣東電網(wǎng)有限責任公司計量中心，廣東 廣州 511500）

1 電力系統(tǒng)智能化關(guān)鍵技術(shù)概述

電力系統(tǒng)智能化關(guān)鍵技術(shù)指通過信息技術(shù)、通信技術(shù)和自動化技術(shù)等手段，將傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑⒆詣踊约靶畔⒒南到y(tǒng)，以實現(xiàn)電力系統(tǒng)的高效、可靠和安全運行。其集成和優(yōu)化了電力系統(tǒng)中的各個環(huán)節(jié)，提升電力系統(tǒng)的管理水平和運行效率，為電力行業(yè)的發(fā)展帶來了重要的機遇和挑戰(zhàn)。電力系統(tǒng)智能化關(guān)鍵技術(shù)的核心是將信息技術(shù)與電力系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)相結(jié)合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲以及處理，以支持電力系統(tǒng)的監(jiān)控、調(diào)度、管理以及維護。其中，大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是電力系統(tǒng)智能化的重要組成部分，為電力系統(tǒng)提供強大的數(shù)據(jù)處理和通信能力[1]。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力調(diào)度的應(yīng)用

在電力調(diào)度過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮了重要作用，通過對大量實時數(shù)據(jù)的采集、分析和處理，實現(xiàn)了電力系統(tǒng)的精細化調(diào)度和動態(tài)優(yōu)化。以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）為例，RNN 模型在電力調(diào)度中可以通過對歷史負荷數(shù)據(jù)的學習和分析，預測未來一段時間內(nèi)的負荷情況。

首先，收集歷史負荷數(shù)據(jù)，包括過去一段時間內(nèi)每個時間點的負荷值。同時，可以收集與負荷相關(guān)的其他數(shù)據(jù)，如表1 所示。

表1 歷史負荷數(shù)據(jù)案例

其次，對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化等操作，以確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。將處理后的數(shù)據(jù)輸入RNN 模型進行深度學習，包括歷史負荷數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)，如天氣情況。通過對歷史數(shù)據(jù)的學習，令模型捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律和趨勢。另外，使用歷史負荷數(shù)據(jù)作為訓練集，利用反向傳播算法和梯度下降等優(yōu)化方法不斷調(diào)整模型的權(quán)重和偏置，使模型能夠更準確地預測未來的負荷情況。

最后，將當前時間點輸入給訓練后的模型，模型可以輸出預測的負荷值，再將預測結(jié)果與實際負荷數(shù)據(jù)進行對比，評估模型的準確性和性能。這樣的預測和評估過程可以幫助電力調(diào)度人員做出合理決策，優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行和調(diào)度策略。

2.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在配電過程的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在配電過程中的應(yīng)用可以借助RNN深度學習模型，其應(yīng)用模式如下。

首先，收集配電系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)，包括供電負荷、電壓、電流、頻率以及溫度等相關(guān)參數(shù)，如表2 所示。同時，可以收集與配電相關(guān)的其他數(shù)據(jù)，如天氣信息和設(shè)備狀態(tài)等。

表2 2023 年5 月1 日配電系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)

其次，將收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，用于構(gòu)建RNN 模型的訓練集。通過對歷史數(shù)據(jù)的學習，模型可以理解電力系統(tǒng)在不同情況下的運行特征，并建立起電力系統(tǒng)中各個參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)。經(jīng)過訓練后，RNN 模型可以獲得較好的預測能力，能對數(shù)據(jù)輸入模型進行實時監(jiān)測和預測。

最后，通過實時監(jiān)測和預測，利用RNN 模型可以檢測出系統(tǒng)中的異常情況和潛在的故障。當模型檢測到與正常情況不符的情況時，可以發(fā)出預警信號，提醒運維人員及時采取措施，避免潛在的事故或故障發(fā)生[2]。基于RNN 模型的預測結(jié)果和實時數(shù)據(jù)，可以優(yōu)化配電系統(tǒng)的調(diào)控策略。

2.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在設(shè)備維護的應(yīng)用

在設(shè)備維護方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以借助RNN 的深度學習模型進行應(yīng)用。

通過傳感器等設(shè)備實時采集設(shè)備運行過程中的各項參數(shù)，包括溫度、振動、電流等。將經(jīng)過預處理的設(shè)備數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，輸入RNN 模型中進行訓練。經(jīng)過訓練的RNN模型可以用于實時監(jiān)測設(shè)備數(shù)據(jù)，并識別異常情況。當設(shè)備數(shù)據(jù)與預期的模式偏離時，模型可以發(fā)出預警信號，提示設(shè)備可能存在故障或異常情況。同時，通過監(jiān)測設(shè)備數(shù)據(jù)的變化趨勢和模式，模型可以判斷設(shè)備是否存在潛在故障，并預測故障可能發(fā)生的時間和類型。這些應(yīng)用有助于提高設(shè)備的可靠性和運行效率，實現(xiàn)智能化的設(shè)備維護管理。

2.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力安全的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力安全領(lǐng)域的應(yīng)用可以借助RNN 的深度學習模型進行實現(xiàn)。

首先，收集與電力安全相關(guān)的大量數(shù)據(jù)，包括供電負荷、電網(wǎng)狀態(tài)、設(shè)備運行情況、故障事件以及天氣條件等。這些數(shù)據(jù)來自各個電力設(shè)備的傳感器、監(jiān)測系統(tǒng)、歷史記錄等。

其次，對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，以便更好地應(yīng)用于RNN 模型。預處理包括數(shù)據(jù)清洗、去除異常值、歸一化等操作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。特征提取則是從原始數(shù)據(jù)中提取出對電力安全具有重要影響的特征，如供電負荷的波動和設(shè)備運行狀態(tài)的變化等。

最后，利用RNN模型對電力安全進行建模和預測。RNN 模型能夠?qū)W習和記憶時間序列數(shù)據(jù)的依賴關(guān)系，因此非常適合處理電力系統(tǒng)中具有時序性的數(shù)據(jù)。通過將歷史數(shù)據(jù)輸入RNN 模型，模型可以學習到電力系統(tǒng)中各種參數(shù)之間的復雜關(guān)系，并進行預測。

在電力安全領(lǐng)域，RNN 模型可以應(yīng)用于預測電力設(shè)備的故障和損壞、異常檢測、入侵監(jiān)測、電力負荷預測以及優(yōu)化調(diào)度等方面，從而增強電力系統(tǒng)的安全性和可靠性，保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力調(diào)度的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用可以改善電力調(diào)度的效率和精確度。

通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以將各個電力設(shè)備和傳感器連接到互聯(lián)網(wǎng)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集和監(jiān)測，這些設(shè)備包括發(fā)電機、變電站、變壓器等。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，這些設(shè)備可以不間斷地傳輸運行狀態(tài)、負荷信息、能源消耗等數(shù)據(jù)，為電力調(diào)度提供實時的監(jiān)測和反饋。

電力系統(tǒng)中的設(shè)備可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)遠程控制和調(diào)節(jié)。通過物聯(lián)網(wǎng)連接的設(shè)備可以遠程監(jiān)控和調(diào)整設(shè)備的運行模式、輸出功率等參數(shù)，實現(xiàn)對電力系統(tǒng)的靈活控制，優(yōu)化電力調(diào)度，并根據(jù)實時需求進行合理的能源分配和負荷調(diào)節(jié)。

3.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電過程的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電過程中的應(yīng)用可以提升配電系統(tǒng)的效率、可靠性以及安全性。

（1）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以收集大量的負荷數(shù)據(jù)，包括各個用戶的用電情況、用電量和負荷曲線等。通過對這些數(shù)據(jù)進行分析和處理，實現(xiàn)負荷管理和優(yōu)化。運用智能算法和預測模型，可以預測負荷峰谷期，合理安排供電策略，優(yōu)化配電網(wǎng)絡(luò)的負荷分配，以提高能源利用率和供電質(zhì)量。

（2）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以提供實時的能源數(shù)據(jù)，包括電能的消耗和供應(yīng)情況。通過物聯(lián)網(wǎng)平臺的能源管理系統(tǒng)，監(jiān)測和控制能源使用情況。結(jié)合智能算法和能源優(yōu)化策略，實現(xiàn)能源的合理分配與節(jié)能控制，提高配電過程的能源效率和可持續(xù)性[3]。

3.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在設(shè)備維護的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在設(shè)備維護方面的應(yīng)用可以提升設(shè)備的監(jiān)測、維護和管理效率，以保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

（1）通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)備可以與物聯(lián)網(wǎng)平臺連接，實現(xiàn)遠程設(shè)備監(jiān)測。傳感器和監(jiān)測設(shè)備可以實時采集設(shè)備的工作狀態(tài)、運行參數(shù)以及性能數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺。運維人員可以通過遠程監(jiān)測終端實時查看設(shè)備的運行情況，監(jiān)測設(shè)備的溫度、振動、壓力等關(guān)鍵指標，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常或潛在故障。

（2）借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以對設(shè)備進行預測性維護。通過分析設(shè)備采集的歷史數(shù)據(jù)，可以建立設(shè)備的健康狀態(tài)模型，并利用智能算法和機器學習技術(shù)進行故障預測。當模型檢測到設(shè)備可能發(fā)生故障的跡象時，會發(fā)出預警信號，運維人員可以及時采取維護措施，避免設(shè)備故障帶來的影響。

（3）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以支持遠程設(shè)備維護和診斷。通過與設(shè)備的遠程連接，運維人員可以遠程診斷設(shè)備故障，進行遠程維護操作。借助遠程控制終端，可以遠程調(diào)整設(shè)備參數(shù)、升級軟件、執(zhí)行診斷程序等，避免了人工維護的時間和成本。

3.4 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力安全的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力安全領(lǐng)域的應(yīng)用可以有效監(jiān)測、管理和保障電力系統(tǒng)的安全運行。

（1）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以通過集成視頻監(jiān)控、智能傳感器和圖像識別等技術(shù)，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全事件識別和響應(yīng)。例如，通過視頻監(jiān)控和圖像識別技術(shù)，可以實時檢測電力設(shè)備周圍的人員活動情況，識別異常行為或潛在危險，及時報警并采取相應(yīng)措施。

（2）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以提供全面的安全管理和追溯功能。通過對電力設(shè)備的實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集，建立設(shè)備的運行檔案和歷史數(shù)據(jù)記錄。這些數(shù)據(jù)可以用于設(shè)備運行狀態(tài)的評估和安全風險的分析。同時，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以提供設(shè)備的追溯功能，記錄設(shè)備的維護和維修歷史，確保設(shè)備的可追溯性與安全性[4,5]。

4 結(jié) 論

隨著電力系統(tǒng)智能化技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，給電力行業(yè)的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。電力系統(tǒng)智能化關(guān)鍵技術(shù)主要包括大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，已經(jīng)成為電力系統(tǒng)智能化的重要支撐，為電力系統(tǒng)提供了全新的解決方案，推動了電力行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和可持續(xù)發(fā)展。同時，通過這些技術(shù)的應(yīng)用，可以提高電力系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性以及安全性，還可以降低電力生產(chǎn)和供應(yīng)的成本。