電力系統中人工智能應用研究

[摘 要]隨著科技的快速發展，人工智能技術已逐漸滲透到各個領域，電力系統作為國家基礎設施的重要組成部分，其智能化升級已成為必然趨勢。人工智能技術的引入，不僅能夠有效提升電力系統的運行效率，降低運維成本，還能在保障系統安全穩定方面發揮重要作用。文章研究了人工智能在電力系統中的應用及優化策略，以期為相關人員提供參考。

[關鍵詞]電力系統；人工智能；應用

[中圖分類號]TM73 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）06–0109–03

Research on the Application of Artificial Intelligence in Power Systems

GUO Xinjie，ZHANG Senda，LI Hebao，LV Zhijuan，HU Xiaofei

[Abstract]With the rapid development of technology， artificial intelligence technology has gradually penetrated into various fields. As an important component of national infrastructure， the intelligent upgrading of the power system has become an inevitable trend. The introduction of artificial intelligence technology can not only effectively improve the operational efficiency of the power system and reduce maintenance costs， but also play an important role in ensuring system safety and stability. The article studies the application and optimization strategies of artificial intelligence in power systems， aiming to provide reference for relevant personnel.

[Keywords]power system； artificial intelligence； application

1 電力系統中人工智能相關概述

通過對電網運行狀態的實時監測和預測，人工智能實現了智能調度和優化，提高了電力系統的穩定性和效率。此外，人工智能算法還能夠快速準確地識別電力設備的故障位置和原因，為維修人員提供精確的維修方案，從而大幅縮短了維修時間和提高了工作效率。人工智能在電力需求側管理方面也發揮著重要作用。如通過智能家居、智能樓宇等方式，人工智能技術實現了電力需求的智能化管理和調節，有助于節能減排和推動電力系統的可持續發展。人工智能在電力系統中的主要應用領域及其功能見表1。

未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，人工智能在電力系統中的應用將更加深入和廣泛。例如，智能化控制技術將實現更加精準和靈活的控制方式，滿足用戶的個性化需求；同時，電力系統也將更加注重環保和高效性，通過結合人工智能技術，實現更加清潔、高效、智能、安全的發電、輸電和供電過程。

2 人工智能技術在電力系統中的具體應用

2.1 應用神經網絡技術構建智能信息平臺

2.1.1 神經網絡技術概述

神經網絡技術，也稱為人工神經網絡或類神經網絡，是機器學習的子集，同時也是深度學習算法的核心。其是一種模仿生物神經網絡結構和功能的數學模型或計算模型，用于對函數進行估計或近似。

神經網絡技術的基本原理在于，每個神經元（也稱為一個人工神經元）把最初的輸入值乘以一定的權重，并加上其他輸入到這個神經元里的值（并結合其他信息值），最后算出一個總和。這個總和再經過神經元的偏差調整，之后用激勵函數把輸出值標準化。這些神經元一層一層地連接起來，形成網絡結構，可以對數據進行處理分類。

在訓練過程中，神經網絡技術依靠訓練數據來學習，并隨時間推移提高自身準確性。一旦這些學習算法經過了調優，提高了準確性，它們就會成為計算機科學和人工智能領域的強大工具，能夠快速地對數據進行分類和聚類。

2.1.2 應用神經網絡技術構建智能信息平臺的優勢

（1）神經網絡具有強大的非線性映射能力，使其能夠有效處理各種復雜和非線性的問題。這一特性使得神經網絡技術特別適用于構建智能信息平臺，用于處理和分析電力系統中大量的、復雜的、非線性的數據。

（2）神經網絡具有自適應學習和自組織的能力。這意味著神經網絡可以通過學習訓練數據，自動調整網絡結構和參數，以適應新的數據和任務。這使得智能信息平臺能夠不斷地優化自身的性能，提高預測和決策的準確性。

（3）神經網絡還具有強大的容錯性和魯棒性。即使在網絡部分受損或輸入數據存在噪聲和干擾的情況下，神經網絡仍然能夠保持較好的性能。這一特性使得智能信息平臺在處理不完整的、有噪聲的或實時的數據時，仍然能夠提供可靠的結果。

（4）神經網絡技術的并行處理能力使得智能信息平臺能夠高效地處理大規模的數據集。這種并行處理的能力不僅提高了數據處理的速度，還使得智能信息平臺能夠實時地響應電力系統的需求，提供及時的決策支持。

2.1.3 應用神經網絡技術構建智能信息平臺的措施

（1）需要對電力系統的具體需求進行深入分析，明確智能信息平臺需要實現的功能和目標。然后，基于這些需求，設計智能信息平臺的基本架構和神經網絡模型。這包括確定平臺的輸入和輸出，以及選擇合適的神經網絡類型和結構。再采集電力系統中的各類數據，包括設備狀態、負荷變化、環境參數等。對采集到的數據進行清洗、整合和標準化等預處理操作，以消除噪聲和異常值，提高數據的質量。

（2）使用預處理后的數據對神經網絡模型進行訓練。通過調整模型的參數和結構，優化模型的性能，使其能夠準確地對電力系統數據進行分類、識別或預測。同時，將訓練好的神經網絡模型集成到智能信息平臺中，開發平臺的各項功能。這包括數據可視化、實時監測、預警與決策支持等。確保平臺能夠穩定運行，并與電力系統的其他部分無縫對接。

（3）對構建好的智能信息平臺進行測試，評估其性能和準確性。使用實際電力系統數據對平臺進行驗證，確保其能夠滿足預期的需求。

（4）將智能信息平臺布署到實際運行環境中，對平臺進行持續的監控和維護。根據運行情況和反饋，對平臺進行必要的調整和優化，確保其能夠長期穩定地為電力系統提供服務[1]。

2.2 基于人工智能的電力系統故障診斷

人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用，為電力系統的穩定運行和高效維護提供了強大的技術支持。人工智能技術可以通過數據分析和模式識別來發現潛在的故障風險。例如，傳感器和監測設備可以實時采集電力系統的運行數據，包括電壓、電流、功率等參數，將這些數據輸入到人工智能算法中，系統可以自動學習電力系統的正常運行模式，并在出現異常情況時提前發出預警。這種預警機制可以幫助運維人員及時發現并處理故障，防止故障擴大化，減少停電時間，提高電力系統的可靠性。傳統的故障診斷通常需要由專業人員來分析和判斷，這需要耗費大量的時間和精力。而基于人工智能的故障診斷系統可以通過自動化的方式，實現對電力系統的實時監測和故障診斷。AI系統可以實時處理和分析大量數據，快速定位故障點，并給出相應的處理建議。這大幅減少了人工操作的參與，降低了診斷難度，提高了診斷速度和準確性。

人工智能還可以通過與傳感器和監測設備的實時數據交互，實現對電力系統狀態的持續監測和故障診斷。通過持續收集和分析數據，AI系統可以不斷優化故障診斷模型，提高診斷精度和可靠性。同時，其還可以根據歷史數據和當前狀態預測未來的故障趨勢，為電力系統的預防性維護提供有力支持[2]。

3 人工智能技術在電力系統中應用的優化策略

3.1 增強數據處理與分析能力

隨著電力系統規模的擴大和復雜性的增加，數據處理與分析成為了提高系統性能、優化資源配置及預防故障的關鍵環節。通過增強數據處理與分析能力，可以更有效地利用人工智能技術來推動電力系統的智能化升級。為了增強數據處理能力，可以引入更高效的算法和計算框架，如利用分布式計算、云計算等技術，可以實現對大規模數據的并行處理，提高處理速度。同時，結合邊緣計算和物聯網技術，可以實現對電力系統實時數據的快速采集和處理，為決策提供及時準確的信息。

在數據分析方面，可以利用人工智能技術對電力系統的運行數據進行深入挖掘和分析。通過應用機器學習、深度學習等算法，可以實現對電力負荷、設備狀態、故障模式等的精準預測和分類。此外，為了提高數據處理與分析的精度和可靠性，還需要加強對數據質量的管理和控制，包括數據清洗、去噪、標準化等預處理操作，以及數據質量的實時監測和評估。這有助于消除數據中的異常值和噪聲，提高數據分析的準確性和可靠性。

3.2 強化安全保障與故障預防

通過引入智能監控和預警系統，可以實現對電力系統各個環節的實時監測和預警。利用人工智能技術，系統能夠自動收集并分析大量的運行數據，識別出潛在的安全隱患和故障風險。一旦檢測到異常情況，系統會立即發出預警，提醒相關人員及時采取措施，防止故障的發生或擴大。通過對設備運行狀態和數據的深度挖掘和分析，人工智能技術可以精準地識別設備的故障模式和原因，并預測設備的剩余壽命。這使得維修人員能夠提前制訂維護計劃，進行針對性的維修和更換，避免設備因故障而停機，保障電力系統的穩定運行。

為了進一步強化安全保障與故障預防，還需要加強人工智能技術的研發和應用創新。不斷引入新的算法和技術，提升系統的智能化水平，使其能夠更好地適應電力系統的復雜性和多變性。同時，加強人才培養和技術交流，推動人工智能技術在電力系統中的廣泛應用和深入發展。

3.3 促進電力系統智能化升級

（1）通過引入先進的人工智能算法和模型，可以對電力系統的運行數據進行深度挖掘和分析，實現精準的負荷預測、設備狀態監測和故障診斷。這有助于電力系統運營者更好地了解系統的運行狀況，制訂科學的調度計劃和維護策略，優化資源配置，降低運行成本。

（2）人工智能技術可以應用于電力系統的自動化控制中。通過構建智能控制系統，實現對電力設備的自動監測、自動調節和自動保護，提高設備的運行效率和安全性。同時，智能控制系統還可以根據實時數據對電力網絡進行優化調度，平衡供需關系，提高電力供應的可靠性和穩定性。

（3）人工智能技術還可以推動電力系統的數字化和信息化建設。通過構建數字化平臺，整合電力系統的各類數據資源，實現數據的共享和互通。在此基礎上，可以進一步開發智能電網、智能電表等應用，為用戶提供更加便捷、高效的電力服務[3]。

4 結束語

隨著大數據、云計算等技術的不斷發展，人工智能與電力系統的結合將更加緊密，未來，應進一步加強人工智能技術的研發與創新，提升其在電力系統中的應用水平，推動電力系統的智能化升級，共同推動人工智能在電力系統中的應用和發展，為構建安全、高效、可持續的能源體系貢獻力量。

參考文獻

[1] 孫馳.人工智能在電力系統中的應用[J].電力系統裝備，2022（12）：50-52.

[2] 林世溪.人工智能在電力系統中的應用[J].今日自動化，2023（7）：123-125.

[3] 王望.人工智能技術在新型電力系統中的應用[J].集成電路應用，2023，40（9）：76-77.