電力人工智能開放平臺關鍵技術研究及應用探討

王睿東，白冰，梁景軒，肖景陽，柴寶軍

（內蒙古大板發電有限責任公司，內蒙古 赤峰 024000）

1 電力人工智能綜合開放平臺

人工智能技術又被叫做機器智能，是一種通過人工制造出來的智能系統，可以實現多方面的功能，如感知、學習、推理、規劃、交流、操控物體等各種能力。人工智能在各方面能力上均表現出要強于人類的特點，如2016 年的Alpha Go 挑戰世界圍棋冠軍獲得勝利。從中也可以看出人工智能的運算功能較強，如果能夠將人工智能技術應用在行業發展當中，勢必會為該行業帶來新的發展活力。而電力系統則是國家經濟發展水平的重要標志之一，電力系統包含發電、輸電、用電、變電、配電等各個環節，是一個電能生產與消費的綜合系統。近些年來，智能電網對電力系統的運行提出了新的要求，也為人工智能技術在電力系統中應用創造了良好的環境基礎。

隨著科學技術的不斷發展和進步，人工智能技術實現了長足的發展，為各行各業的發展帶來了新的機遇，促進了各行各業實現人力資源的大幅節約。也正是因為當前的人工智能技術在社會當中已經實現了較為成熟的發展，因此，當前的電力企業在實際的發展過程中也非常重視人工智能技術，積極地開發以人工智能為技術基礎的開放平臺。同時，為了更好促進人工智能技術在電力系統中的應用，還針對相關的技術展開了較為深入的研究以及具體應用，成功地研發出了一套具有較高智能化程度的人工智能開放平臺，并且將其部署在了電力企業的園區內部。同時，能夠在該平臺的終端科學、合理地植入邊緣計算技術，這樣一來也就能夠使得當前的電力企業在實際的發展過程中，切實地實現人工智能的發展模式，建立起一個較為快速、高效的人工智能管理體系，該體系可以對電力企業當中的所有工作實現全過程以及全方位的科學管控，建立起具有較強多樣化的應用服務工作。

2 技術路線

2.1 技術架構

人工智能開放平臺的技術架構具有比較強的復雜性，其中這樣一套技術架構形式實際上被2 個環節所采用，分別是訓練中心以及推理中心。在整個架構的最底層采用的是硬件層，該層次當中主要包括有2 種類型的節點，一種是單純以CPU 為基礎的節點，另一種則是將CPU 與GUP 混合起來的節點形式；而容器云層則是在Kubernetes 的現實基礎上完成了相關容器在實際應用過程中需要進行的較為全面的管理工作，這些管理工作在實際的開展過程中覆蓋的范圍包括但不限于容器、資源以及節點等相關環節的管理。整個技術架構的上層應用層所采用的技術基礎非常先進，主要是以自助式的分析工作作為基礎，以整個平臺作為技術架構的上層應用層，并且在這個層次當中的人工智能部分可以實現的功能有很多，比如，文件管理、模型搭建、開發環境設置、流程編排以及工作任務的合理調度等。

2.2 部署架構

人工智能開放平臺的部署主要以訓練中心為核心，下面設置了一級部署與二級部署，一級部署雖然是一個次層級的部署，但是一級部署當中也具有非常完整的結構，訓練中心、數據中心以及模型中心這3 個基本的結構都包括在內。訓練中心在實際應用過程中所具有的現實功能主要就是在現有數據信息的基礎上展開相關模型的搭建，并且能夠針對該模型進行訓練；數據中心的具體工作則是針對于推理中心處理的相關數據信息進行更進一步的科學管理，該項工作的具體結果可以為訓練中心的建模工作提供一定的科學支持；模型中心則會將訓練中心搭建好并且上傳至云端的模型進行科學的管理，這樣一來推理中心就可以使用經過模型中心科學處理之后的相關模型。整個部署架構當中不僅僅只有一個推理中心，但是各個推理中心在實際的工作過程中并不會相互影響，因為這些推理中心都是獨立部署一套較為完整的系統，并且這些推理中心都能夠采用較為獨立的賬戶權限體系，因此彼此之間并不能相互通信。

3 電力人工智能開放平臺關鍵技術的具體研究以及應用內容

3.1 變電站巡檢機器人集控平臺

通過搭建起巡檢機器人的集控平臺，就能夠以巡檢工作的具體流程以及統一的規則約定對機器人進行合理的控制，進而就能夠實現對于不同型號機器人的統一管理以及監督控制。巡檢機器人一般都能夠自動地設置巡檢的路線，在巡檢的實際過程中也能夠非常靈活地應用現有的圖像識別技術以及目標檢測技術，一旦在電力企業園區內部的樓宇或者是設備的巡檢過程中發現了異常問題，那么就能夠及時地通過人工智能技術檢測出帶有異常或者缺陷的被檢測目標的特征數據庫以及典型故障特征數據庫，進而訓練出被檢測目標的科學模型。除此之外，這樣一個平臺在實際的工作過程中還能夠切實地在深度學習的基礎上應用聲紋識別技術，構建起較為靈敏的設備故障診斷的機器聽覺模型，從而能夠對于故障的音頻進行信號層面的準確識別。

3.2 智能配變終端臺區綜合監測系統

在當前已經發展較為成熟的人工智能開放平臺的現實基礎上構建起智能的配變終端臺區綜合監測系統，通過與電力企業內部園區的抵押設備進行連接，就可以充分地利用當前的高速寬帶載波通訊技術、智能配變終端實時采集臺區用電數據，采取邊緣計算的相關算法來更加準確地獲取到臺區內部可能存在的不平衡、線路損壞等不正常的運行數據，這樣能夠更加方便相關的運營維護人員及時地提升當前臺區運行的實際穩定性，切實提高用電的質量以及用電的安全性。與此同時，智能終端配變終端臺區綜合監測系統還可以充分地應用Kafka 消息隊列進行海量數據信息的高速傳輸，同時還可以進一步地將采集到的數據信息以及針對這些數據信息的分析結果及時地進行分發或者轉存。通過應用神經網絡的具體算法，還能夠以已經采集到的所有臺區運行數據作為重要的基礎，對正在運行的指標以及相關的參數進行較為集中的分析以及研究工作，這樣相關的技術人員以及工作人員都能夠切實地根據這些參數或者數據信息的分析研究成果持續地更新臺區運行的指標設置對于現有運行影響的實際權重值，直到能夠得到一個具有比較高準確度的故障分析算法，這樣也就能夠實現低壓感知設備與人工智能管理平臺的智能化融合，切實地實現臺區內部用電的智能化以及精確化，切實保證臺區內部用電的安全性。

3.3 反竊電稽查監控系統

電力企業通過運用當前的人工智能技術可以搭建起一個具有較強智能化的反竊電模型，利用該模型對于電力企業用戶較為長期的用電行為以及用電習慣等具體個性化信息展開科學深入的分析，從而能夠更加科學地提取出表征用戶的實際用電行為以及用電規律等較為關鍵的特征，進而就能夠根據這些提取到的數據信息構建起一個具有一定典型性的電力企業用戶竊電樣本庫。電力企業內部的相關技術人員和工作人員還可以利用相關的層次分析法對于出現異常用電情況的用戶按照嫌疑度進行層級的劃分，這樣能夠更加及時地判斷相關用戶的異常用電情況，對于用戶的用電行為進行更加嚴格、實時的監督以及控制。反竊電稽查平臺還能夠通過對于模型的科學深入分析，對具有非常高嫌疑度的竊電用戶進行工單實現全業務的閉環管理。并且電力企業通過人工智能技術搭建起來的智能化模型還可以切實地通過已經獲取并且歸入檔案當中的用戶現場檢查結果以及具體的數據進行模型的自主學習和迭代優化，切實提升當前用電模型分析的實際結果準確率以及分析過程的全面性。

3.4 智能用電高級應用

以神經網絡作為技術基礎，切實地進行用電信息數據的全面搜集，充分地利用可視化技術具體地展示智能用電負荷的預測工作、居民用電負荷的實際情況分析、用電客戶畫像的具體定義以及相關用戶定制化節能的服務分析。用電企業就能夠根據這些信息開展居民用電的分類統計，切實地為用電用戶提供電器級別的可視化用電數據，從而能夠為當地的政府、電器廠商等提供可靠性較強的數據支撐，為用戶提供更加合理的用電安全診斷服務。

3.5 設備安全控制

通過人工智能開放平臺，利用人工智能技術對設備分布圖進行構建，可以有效的評估設備目前運行狀況，以及設備在運行過程中所具備的風險，從而實現對設備運行安全性的保障。而且就目前電力系統當中發生故障的原因來看，絕大多數都是由于設備故障所引起的，如果能夠針對設備運行狀態進行動態分析，就可以有效避免這些故障。而人工智能技術就可以實現這種動態分析功能，并且還可以結合追蹤性設備和掃描設備等獲取設備目前的質量和性能狀況，對電力系統當中設備運行可能存在的風險進行預警，并實施有針對性的設備監控，最大程度上減少設備和電網故障。就目前人工智能監控預警系統在電力系統當中運行情況來看，可以實現比傳統監控預警系統更好的效果，促進了電網運行的全面性和高效性。除此之外，人工智能技術在電力系統中的應用還可以提供更好的用戶體驗，針對用戶的需求進行分析，實現更加具有針對性的服務。

3.6 智能網絡調度工作

通過人工智能開放平臺的構建，可以對電力企業的電力系統進行全方位監控工作，這也就意味著人工智能技術的應用可以實現創建智能電網調度系統。當前隨著電網的不斷發展，相對復雜的交直流電力系統得到了快速發展，加上新電力被廣泛的應用在各個電力系統當中，這也對電力系統的運行和管理提出了更大的挑戰：不僅要求電力系統能夠快速的實現調度工作，還需要電力系統更加智能的開展調度工作。而人工智能技術如果能夠對電網運行制度和控制規則進行分析，就可以將其應用在智能電網調度系統的構建當中。可以有效的針對電力系統運行狀態進行監測，分析系統不穩定的原因，并直接制定出調節計劃，有效的提升了電網運行的安全性和穩定性。除此之外，還可以進行在線分析大型電網的未來趨勢，排除電網當中的風險，評估和排除各種網絡故障，對于恢復電力拓撲有積極作用。如果在系統當中加入研究計劃規則的文本，就可以對管理行為進行研究，自動生成信息任務，進行系統管理，降低了管理的人力成本。

4 人工智能在電力企業中應用的方向和未來前景

近些年來，隨著國家方面持續加強對節能減排政策的落實力度，以及我國能源問題的日益凸顯，國家對于電力企業的要求也越來越高。電力企業必須通過新的發展方式來實現節能減排目標，促進電力企業管理效果的提升，才能夠更好的在市場競爭日漸激烈的環境當中存活。加上目前對于電網安全運行的影響因素也越來越復雜，以及電網運行機制的日趨復雜化，為了更好的確保電網安全運行，在電力系統中應用人工智能也將會變得更加普遍。通過人工智能在電力系統中的應用，可以有效的減少電力系統中人力資源的損耗，促進電力系統的控制、管理、運行等各個領域水平的提升。就目前來看，人工智能技術已經在電力系統中有了一定的應用背景，并且取得了一定的收益。目前，人工智能技術在電力系統當中應用主要包括有2種情況：一種是通過成熟的人工智能技術來解決電力系統中存在的各種問題，而另一種則是以近些年來新興的人工智能技術去進行電力系統中的探索性研究工作，但2 種模式都在電力系統中取得了應用效果，進入了平穩且健康的發展軌道。而電力人工智能開放平臺的建設，則是為了更好促進人工智能技術在電力系統中應用效果的提升，實現對電力企業工作的全方位掌控。不難看出，人工智能技術在電力行業中擁有較好的發展前景，在未來勢必會有越來越多的電力企業嘗試將人工智能技術融入到自身的發展中，更好地促進電力工作開展的科學高效性。

5 結語

隨著當前人工智能技術的不斷發展，電力企業已經成為了當前進行人工智能應用以及推廣的一個非常重要的平臺。在當前進行人工智能開放平臺的實際建設過程中，切實地通過智能化的信息搜索技術與人機交互就能夠在很大程度上實現開放平臺的智能化發展，進而也為日后電力企業內部人工智能的開發以及發展提供了非常堅實的理論基礎。