電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中智能技術的應用分析

國網(wǎng)吉林省電力有限公司遼源供電公司 冷 淼

電力調(diào)度自動化系統(tǒng)是指以計算機技術、控制手段、通信技術為依托，為電力調(diào)度機構(gòu)提供系統(tǒng)運行參數(shù)、決策工具的一種數(shù)據(jù)處理程序，能夠?qū)崿F(xiàn)信息挖掘、整合、分析，具有完善的監(jiān)控體系，能夠自動識別系統(tǒng)運行環(huán)節(jié)存在的異常狀態(tài)，并依靠預警功能，提醒工作人員進行故障處理。

1 電力調(diào)度自動化系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

電力調(diào)度自動化系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 電力調(diào)度自動化系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

1.1 SCADA 子系統(tǒng)

SCADA 子系統(tǒng)的作用在于對現(xiàn)場運行裝置實施全過程監(jiān)視與控制，其功能模塊主要包括：一是數(shù)據(jù)采集處理。數(shù)據(jù)來源表現(xiàn)為辦公系統(tǒng)以及變電站，能夠滿足基本通信要求，憑借轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)寄存，直至處理結(jié)束后，劃分在實時數(shù)據(jù)庫中，也能與其他控制收集完成數(shù)據(jù)交互，并提供集群化管理，減少系統(tǒng)采集負荷，便于后期維護作業(yè)的實施，也有利于采集點擴展。

二是人機界面。用于進行畫面呈現(xiàn)與更新，當出現(xiàn)用電頂峰，可憑借設置操作權(quán)限的方式，依托用戶訪問程序，維持系統(tǒng)安全運行。同時，模塊內(nèi)設有繪圖建模功能，可結(jié)合電網(wǎng)運行狀態(tài)，進行容量限制，也能為日后的用戶訪問節(jié)點轉(zhuǎn)化提供有力支持。用戶可依照工作需求，進行狀態(tài)提取，從而第一時間掌握電網(wǎng)運行峰值，簡化數(shù)據(jù)獲取難度。至于維護人員也可利用人機界面及時確定設備的使用效果，通過報警服務，完成事件類型的劃分，及時處理相關問題。

三是Web 服務器。主要負責各子系統(tǒng)之間的連接，可依照用戶權(quán)限，給予相應的瀏覽內(nèi)容，也能發(fā)布動態(tài)畫面，進行數(shù)據(jù)的立體化呈現(xiàn)。還可在線顯示相關數(shù)據(jù)參數(shù)，并實時更新，根據(jù)用戶需求，進行圖像的收縮、位移與放大。

1.2 配電網(wǎng)應用軟件

配電網(wǎng)是指負荷區(qū)域供電的網(wǎng)絡，能夠把握電網(wǎng)的生產(chǎn)狀況。而配電網(wǎng)應用軟件，則是利用多個模塊組成，根據(jù)監(jiān)控結(jié)果，進行電網(wǎng)安全性評估，并結(jié)合評估結(jié)果，提出適合的優(yōu)化措施，深入探究電網(wǎng)的運行狀態(tài)，確保采取的調(diào)度方案具有一定的針對性、實用性與可行性。

1.3 配電網(wǎng)GIS 系統(tǒng)

配電網(wǎng)GIS 系統(tǒng)是指以空間數(shù)據(jù)引擎為支撐，搭配圖形操作界面，利用從SCADA 系統(tǒng)中獲取的相應信息參數(shù)，實現(xiàn)與關聯(lián)設備的有機結(jié)合，打造自主應用平臺。憑借GIS 衛(wèi)星圖，完成圖形修改，從而為電網(wǎng)提供拓撲結(jié)構(gòu)，實施空間分析，通常運用在設備維護環(huán)節(jié)，可利用地理單線圖、接線圖，提高管理效率，便于人員進行故障處理，也能實現(xiàn)系統(tǒng)的網(wǎng)絡化建設，具有自定義菜單、工作流等多種功能[1]。

2 電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中智能技術的應用路徑

根據(jù)上述分析可知，現(xiàn)階段電力調(diào)度自動化系統(tǒng)已初步實現(xiàn)了數(shù)字化、智能化操作，能夠降低對人員的操作依賴度，自主實現(xiàn)數(shù)據(jù)感知、管理。為了進一步提高電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的運行水平，還需要不斷提高人工智能的運用效果，優(yōu)化系統(tǒng)的各項業(yè)務執(zhí)行。人工智能是指借助計算機模擬人的思維以及智能行為，憑借計算機科學、機器學習，使系統(tǒng)程序具備識別、理解、決策的能力，從而結(jié)合任務要求以及環(huán)境特征，自主進行問題解決。具體的實施路徑可分為以下幾點。

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡是指依照誤差逆向傳播算法訓練的一種網(wǎng)絡模型，作為一種信息處理系統(tǒng)，可通過學習某種規(guī)則，在輸出結(jié)果時，獲得接近期望的輸出值。該技術更像是一種關聯(lián)模型，能在虛擬網(wǎng)絡實現(xiàn)節(jié)點數(shù)據(jù)的交匯與互聯(lián)，促進信息溝通形式的多元化、多樣化。將其運用在PDAS 中，可進一步承接程序操控項目，切實提高數(shù)據(jù)傳輸效率，保證信息安全，能夠結(jié)合供電區(qū)域，在線反饋電網(wǎng)參數(shù)，幫助工作人員采集、記錄信息，為后續(xù)的業(yè)務工作提供支撐。

在應用過程中要注意做好數(shù)據(jù)資源調(diào)控，打造集電力管理、信息反饋于一身的數(shù)據(jù)架構(gòu)，確保所有信息傳輸都預先經(jīng)過終端裝置，從而做好數(shù)據(jù)跟蹤與更新。若發(fā)現(xiàn)部分資料出現(xiàn)較大幅度的波動，則系統(tǒng)會第一時間進行特殊性記錄。

2.2 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)屬于智能計算機程序，內(nèi)置大量專家知識與經(jīng)驗，可根據(jù)相關理論與算法，實現(xiàn)問題的推理與判斷，模擬專家決策過程，從而處理復雜事件。在實際運用過程中，需要搭配自動感應元件，執(zhí)行PDAS 的自由化檢驗，將其作為內(nèi)外信息輸入、輸出的端口，根據(jù)電波波峰變化，準確判斷電力調(diào)度信號的穩(wěn)定效果，并在數(shù)據(jù)庫中自行搜索適合的數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)方法。

同時，在專家系統(tǒng)運行時，程序能夠?qū)⒖刂浦噶睿D(zhuǎn)換為具備信息功能的模塊結(jié)構(gòu)，若外部程序存在與其不匹配的信號，可第一時間對故障區(qū)域發(fā)出報警提示，此時程序會啟動修復指令，從而給出適合的應對措施。同時，一些地區(qū)在應用PDAS 時，還會在搭配專家系統(tǒng)的基礎上，設定檢測渠道，用以依照已經(jīng)設定完成的電壓、電流參數(shù)，對與運作活動不匹配的內(nèi)容進行阻隔，或在發(fā)現(xiàn)問題后，完成信號強度的調(diào)節(jié)。

2.3 可視化技術

可視化技術是指實現(xiàn)完整地理空間數(shù)據(jù)的具象化、生動化呈現(xiàn)，打造信息直觀、交互的可視化環(huán)境。可視化技術在PDAS 中的應用，需要以打造多維度視覺為首要任務，實現(xiàn)信息、動態(tài)畫面有機整合，并與程序運作環(huán)節(jié)相結(jié)合，完善信息傳輸形態(tài)，控制PDAS 信息呈現(xiàn)模式的多樣化轉(zhuǎn)換。并在指定范圍內(nèi)協(xié)調(diào)電網(wǎng)運行，對大量調(diào)度信息實時評估與比對。

同時，在應用可視化技術過程中還要注意，技術人員需要依托網(wǎng)絡信息模型，將其作為面向?qū)ο蠓治龅幕A與核心，在圖形表示方面，可提供全局觀點，考慮系統(tǒng)的完整性與一致性，幫助人員更多的站在數(shù)據(jù)分析的角度，考慮電力供應水平。

憑借大數(shù)據(jù)手段，完成電力供應時的參數(shù)記錄。此外，可視化技術構(gòu)建的多維視覺形式，也能憑借數(shù)據(jù)波感應的方法，從局部調(diào)節(jié)效果層面，做好信息傳導機制的調(diào)節(jié)。最后要注意，可視化技術與PDAS 的融合，還能在調(diào)度數(shù)據(jù)反饋后根據(jù)用電規(guī)律，評估電力調(diào)度操作的科學性，全面反映電網(wǎng)能源供應狀況[2]。

2.4 故障診斷

智能故障診斷是指結(jié)合數(shù)字化設備、模擬人腦功能的硬件、數(shù)據(jù)庫、診斷推理算法等組成的運行程序。對于電力裝置來說，在調(diào)度環(huán)節(jié)，難以避免的會受到人為操作或是外部環(huán)境的影響，進而引發(fā)運行異常，產(chǎn)生故障問題，并影響PDAS 的正常使用。由于電力故障的類型較多，并夾雜大量不確定因素，因此處理難度較大，會耗費工作人員大量的時間與精力。因此需要打破傳統(tǒng)的故障診斷理念，利用智能化技術，依托模糊理論，引入語言變量以及模糊邏輯，以此分析不確定因素，提高故障診斷準確率。

同時，還要基于統(tǒng)一的規(guī)范完成系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式設計，并進一步體現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關系，利用人工搭建的形式設置電網(wǎng)故障診斷規(guī)則，為電網(wǎng)調(diào)度中心提供智能化決策，通過分層分區(qū)的形式進行任務分解，降低調(diào)度端的工作壓力[3]。

2.5 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指借助算法搜索，依托情報檢索、在線分析處理、模式識別，挖掘潛藏在數(shù)據(jù)背后的內(nèi)容。當前，信息技術發(fā)達，智能技術的普及度得到大幅度提升，一些企業(yè)都將其作為保障PDAS 正常運行的重要工具手段。而運用數(shù)據(jù)挖掘可更好地應對愈發(fā)龐雜的數(shù)據(jù)預處理要求，借助打造3D 電力模型的形式，憑借內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)參數(shù)，實現(xiàn)負荷監(jiān)控與負載預測，從而預防故障問題，憑借細致分析，將安全隱患扼殺在搖籃中。

同時，還要利用數(shù)據(jù)挖掘的分析功能，優(yōu)化電力工作決策效果。具體應用步驟為：一是分類。從數(shù)據(jù)中選取分好類的訓練集，依托數(shù)據(jù)挖掘技術，構(gòu)建分類模型，將該模型投入到尚未分類的數(shù)據(jù)，進行分類作業(yè)；二是估值。與分類的操作相似，但估值輸出結(jié)果本質(zhì)上屬于連續(xù)型數(shù)值，因此估值的量無法預先確定，更多的作為分類準備工作；三是預測。即利用分類或估值的訓練獲取模型，若對于檢驗樣本來說，模型準確率較高，則可繼續(xù)用于新樣本未知量預測；四是關聯(lián)規(guī)則設計。用于確認哪些事件屬于一同發(fā)生，最后憑借聚類形式，自動建立分組規(guī)則，判斷樣本相似性，并將相似樣本劃分在同一個簇中。此類數(shù)據(jù)挖掘方式有利于結(jié)合用戶需求，進行數(shù)據(jù)提取，進而提高調(diào)度問題的應對效率，規(guī)避風險[4]。

2.6 動態(tài)監(jiān)控

動態(tài)監(jiān)控是指在視頻服務內(nèi)，集成智能行為識別算法，從而判斷、識別車輛、行人，并在適當條件下進行報警提醒用戶。通常來說，PDAS 會采用多電纜驅(qū)動，若出現(xiàn)電纜損壞，或者處于異常狀態(tài)，都有可能造成漏電現(xiàn)象，不僅會影響企業(yè)的經(jīng)濟效益，阻礙系統(tǒng)的正常使用，還會危及人員的生命安全。但以往采用的人工排查，往往會消耗大量的人力資源、物力資源，且無法達到理想的排查效果。為此，可引入動態(tài)監(jiān)控技術，依托電力調(diào)度運行網(wǎng)絡，憑借相關設備元件的監(jiān)控功能，找出調(diào)度異常，降低異常狀態(tài)造成的不良影響。

以某地方城市的變電站作為研究對象，該變電站為迎合時代發(fā)展潮流，提高管理效率，選擇投放AI 機器人，并搭載智能監(jiān)控系統(tǒng)，用以捕獲異常參數(shù)，機器人內(nèi)部設有數(shù)據(jù)監(jiān)測、異常判定以及信號預警等功能，能夠與調(diào)度系統(tǒng)以及中臺信息進行貫通，實現(xiàn)智慧監(jiān)盤、智慧巡檢以及智慧研判。其功能分層設計情況如圖2所示。可依照保護信號研判事故，自動生成事故報告，達到事故快速響應的目的，根據(jù)實際調(diào)查顯示，該裝置的異常處置效率超過90%，具有極高的推廣價值。

圖2 系統(tǒng)功能分層

此外，管理人員還要利用智能控制手段，在產(chǎn)生突發(fā)事件時，第一時間切斷各電路間的聯(lián)系，采用PID 控制器，借助比例+微分的控制器，抑制誤差的控制作用，避免被控量超標，改善系統(tǒng)調(diào)節(jié)過程中的動態(tài)特性。也能進行參數(shù)整定，依托自學習系統(tǒng)，適應外界變化。

綜上所述，電力企業(yè)要充分挖掘數(shù)據(jù)潛在價值，結(jié)合用戶的個性化需求，實現(xiàn)系統(tǒng)程序的自動化管理，進行能源科學分配及動態(tài)監(jiān)控，降低用電成本，優(yōu)化負荷運行模式，改善電力系統(tǒng)服務水平。