電力系統(tǒng)自動化中智能技術(shù)的運用

中國能源建設(shè)集團東北電力第一工程有限公司 侯金山

本文的研究目的在于綜合分析電力系統(tǒng)自動化中智能技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)，以及對策，探討如何利用這些先進技術(shù)提升電力系統(tǒng)的效率和可靠性，同時確保其安全穩(wěn)定運行。

1 概述

1.1 電力系統(tǒng)自動化的背景

電力系統(tǒng)自動化代表了電力行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵趨勢，是應(yīng)對現(xiàn)代社會能源需求不斷增長的有效途徑。隨著技術(shù)的進步，尤其是信息技術(shù)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展，電力系統(tǒng)正從傳統(tǒng)的手動控制模式，轉(zhuǎn)變?yōu)楦又悄芑⒆詣踊倪\營方式。該轉(zhuǎn)變可提升電力供應(yīng)的可靠性，極大地改善能源管理和分配靈活性。

1.2 智能技術(shù)的重要性

智能技術(shù)通過引入先進的數(shù)據(jù)分析、人工智能算法和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可增強電力系統(tǒng)的智能化。例如，通過實時數(shù)據(jù)分析，可以更準確地預(yù)測電力需求，優(yōu)化電力分配，從而提高能源效率。同時，智能技術(shù)還有助于更好地融合傳統(tǒng)和新能源，如太陽能和風(fēng)能，確保電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。此外，智能化的電力系統(tǒng)還能夠支持更為復(fù)雜的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，如微網(wǎng)，提供更加靈活和可持續(xù)的能源解決方案。

2 電力系統(tǒng)自動化中的核心技術(shù)

2.1 實時數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)

2.1.1 遙測與遙信系統(tǒng)

遙測系統(tǒng)負責(zé)收集電網(wǎng)中的各種實時數(shù)據(jù)，如電壓、電流、功率等參數(shù)，而遙信系統(tǒng)則負責(zé)傳輸開關(guān)狀態(tài)、報警信號等非模擬量的信息。這些系統(tǒng)通過遠程終端單元（RTU）實現(xiàn)，RTU 將現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，再通過通信網(wǎng)絡(luò)傳送到中心控制室[1]。

2.1.2 監(jiān)控控制與數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)

SCADA 系統(tǒng)是實現(xiàn)電力系統(tǒng)監(jiān)控和管理的關(guān)鍵組成部分。其集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理和展示等功能于一體，能夠?qū)崟r監(jiān)控電網(wǎng)運行狀態(tài)，并對采集到的數(shù)據(jù)進行分析處理，為運行控制和故障診斷提供支持。

2.1.3 遙控系統(tǒng)

在電力系統(tǒng)自動化中，遙控系統(tǒng)主要負責(zé)對電網(wǎng)設(shè)備進行遠程控制。通過SCADA 系統(tǒng)，操作人員可以遠程操作電網(wǎng)中的開關(guān)設(shè)備，實現(xiàn)對電力系統(tǒng)的有效管理。

2.2 高級數(shù)據(jù)分析與人工智能

高級數(shù)據(jù)分析與人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用范圍廣泛，涉及負荷預(yù)測、系統(tǒng)優(yōu)化和故障診斷等多個方面。

第一，在負荷預(yù)測方面，AI 算法特別是時間序列分析和機器學(xué)習(xí)模型如隨機森林和支持向量機，被用于準確預(yù)測電網(wǎng)的負荷需求。這些模型能夠處理和分析歷史負荷數(shù)據(jù)[以兆瓦時（MWh）為單位]，并預(yù)測未來的負荷模式，預(yù)測精度高。第二，對于系統(tǒng)優(yōu)化，運用高級優(yōu)化算法，如線性規(guī)劃（LP）和混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP），可以有效地平衡發(fā)電成本和電網(wǎng)需求。這些算法考慮了各種約束條件，包括發(fā)電機的輸出限制[以兆瓦（MW）為單位]和輸電線路的容量限制[以安培（A）或兆瓦（MW）為單位]，以實現(xiàn)成本效益最大化。第三，在故障檢測和診斷領(lǐng)域，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），可以實時監(jiān)控和診斷電網(wǎng)中的異常狀態(tài)。例如，通過分析變壓器的溫度讀數(shù)[以攝氏度（℃）表示]和電流模式，AI 系統(tǒng)能夠及時識別潛在的設(shè)備故障或性能下降。

2.3 網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)

在通信協(xié)議方面，國際電工委員會（IEC）的61850標準是電力系統(tǒng)自動化領(lǐng)域的關(guān)鍵標準。IEC61850規(guī)定了數(shù)據(jù)交換的格式和協(xié)議，支持高達100Mbps 的數(shù)據(jù)傳輸速率，確保了電力系統(tǒng)中信息傳遞的實時性和準確性。此外，這一標準還支持寬帶寬度至少為1Gbps 的以太網(wǎng)通信，可滿足大規(guī)模電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸需求[2]。

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面，先進的電力系統(tǒng)可采用分層的通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。在此類架構(gòu)中，采用了多種通信媒介，包括光纖（支持高達10Gbps 的數(shù)據(jù)傳輸速率）、無線網(wǎng)絡(luò)（如LTE，具備約30～50Mbps 的速率）和電力線載波通信（PLC，通常在幾十至幾百Kbps）。這些多樣化的通信媒介確保了不同場景下通信的可靠性。

電力系統(tǒng)自動化中網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)見表1。

表1 電力系統(tǒng)自動化中網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)

3 智能技術(shù)在電力系統(tǒng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的應(yīng)用

3.1 利用大數(shù)據(jù)分析，提高電網(wǎng)運行效率

在電力系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的關(guān)鍵在于高效處理和分析海量數(shù)據(jù)集，以提高電網(wǎng)運行的效率和響應(yīng)能力。這些數(shù)據(jù)包括電網(wǎng)負荷記錄、用戶消費模式、電力設(shè)備狀態(tài)（如變壓器溫度），以及環(huán)境因素（如溫度、風(fēng)速）。通過應(yīng)用高級統(tǒng)計方法和機器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、支持向量機（SVM）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以從這些復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有價值的信息[3]。

其中，應(yīng)合理運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），在電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析中表現(xiàn)出卓越的創(chuàng)新性。LSTM 在處理時間序列數(shù)據(jù)時，能夠更準確地捕捉到電網(wǎng)負荷的動態(tài)變化，從而提供更準確的負荷預(yù)測，這對于電力調(diào)度計劃的優(yōu)化至關(guān)重要。例如，在一項針對短期和中期電網(wǎng)負荷預(yù)測的實驗中，LSTM 模型展示了比傳統(tǒng)方法更高的準確率，準確率達到±3%，顯著優(yōu)于以往模型的±5%。此外，在分析消費模式方面，引入了基于用戶行為的預(yù)測模型。這些模型不僅能夠識別電網(wǎng)高峰和低谷時段，還可根據(jù)用戶的用電習(xí)慣，為電網(wǎng)運營商提供更精細化的負荷管理方案。

3.2 通過智能診斷系統(tǒng)，增強電力設(shè)備的可靠性

智能診斷系統(tǒng)利用綜合的傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)和數(shù)據(jù)分析算法，實現(xiàn)電力設(shè)備的實時狀態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)測。這些系統(tǒng)通過收集關(guān)鍵參數(shù)，如溫度、電流、電壓和振動，對設(shè)備健康狀況進行精確評估。

以變壓器為例，智能監(jiān)測系統(tǒng)集成溫度傳感器（精度±1℃）、油位傳感器（精度±5mm）和負載電流傳感器（精度±1A）。系統(tǒng)通過連續(xù)監(jiān)測這些參數(shù)，可檢測潛在故障，如溫度異常升高或油位顯著下降。例如，當變壓器的溫度連續(xù)超過8℃或油位低于正常范圍20mm 時，系統(tǒng)將觸發(fā)警報。

對于輸電線路，智能診斷系統(tǒng)通過溫度傳感器和電流傳感器來監(jiān)測線路的負荷條件和環(huán)境影響。特定參數(shù)閾值，如線路溫度超過60℃和電流超過額定值的80%，被用作判斷線路健康狀況的基準[4]。

電力電纜的智能監(jiān)測側(cè)重于絕緣電阻[通常以兆歐（MΩ）測量]和接頭溫度。通過實時跟蹤這些參數(shù)，系統(tǒng)可以提前識別電纜老化或損傷，如絕緣電阻降低至1MΩ 以下或接頭溫度持續(xù)超過50℃。

智能診斷系統(tǒng)在不同電力設(shè)備中的關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù)及其閾值見表2。

表2 智能診斷系統(tǒng)在不同電力設(shè)備中的關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù)及其閾值

3.3 結(jié)合智能控制系統(tǒng)，優(yōu)化電力調(diào)度策略

智能控制系統(tǒng)通過綜合應(yīng)用最新的優(yōu)化算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，為電力系統(tǒng)調(diào)度策略帶來了革命性的改進。這些系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于，其可綜合分析和處理眾多參數(shù)，如發(fā)電量（以兆瓦（MW）計量）、電網(wǎng)負荷（以兆瓦時（MWh）表示）和市場電價（以美元/MWh 計量），以實現(xiàn)成本和效率的最佳平衡[5]。

例如，德國電力公司E.ON 使用了一種基于人工智能的控制系統(tǒng)來優(yōu)化其風(fēng)力發(fā)電場的運營。該系統(tǒng)利用高級氣象預(yù)測模型，結(jié)合實時風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù)，自動調(diào)整風(fēng)力發(fā)電機的角度和運行狀態(tài)。這種策略使風(fēng)力發(fā)電的效率得到顯著提升，同時減少對化石燃料發(fā)電的依賴，有效降低了運營成本和環(huán)境影響。在電網(wǎng)負荷管理方面，智能控制系統(tǒng)的創(chuàng)新體現(xiàn)在實時數(shù)據(jù)分析和先進的負荷預(yù)測技術(shù)上。以國家電網(wǎng)為例，其基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，結(jié)合歷史和實時電網(wǎng)數(shù)據(jù)，來精準預(yù)測各區(qū)域的電力需求。通過這種方式，可在高需求時段提前準備充足的電力資源，同時在低需求時段相應(yīng)減少發(fā)電量，從而優(yōu)化資源分配。

3.4 采用先進的自動化技術(shù)，提升電網(wǎng)安全管理

第一，實時監(jiān)控系統(tǒng)利用廣泛部署的傳感器網(wǎng)絡(luò)，持續(xù)跟蹤電網(wǎng)各個節(jié)點的關(guān)鍵參數(shù)，如電壓、電流和頻率，并將這些數(shù)據(jù)實時傳輸至中央控制系統(tǒng)以監(jiān)測電網(wǎng)的整體健康狀況。

第二，自動化故障檢測系統(tǒng)采用先進的數(shù)據(jù)分析算法，如異常檢測和模式識別，可快速準確地識別電網(wǎng)中的異常情況。

第三，該系統(tǒng)的進一步創(chuàng)新包括故障隔離和恢復(fù)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能在檢測到故障時自動隔離受影響區(qū)域，防止故障擴散，并快速恢復(fù)正常供電。

3.5 融合算法與監(jiān)控技術(shù)，保障電網(wǎng)正常運行

3.5.1 決策樹算法

決策樹算法在電網(wǎng)安全分析中的應(yīng)用包括從實時數(shù)據(jù)中識別模式和異常。例如，通過分析電網(wǎng)的電壓（V）、電流（A）和頻率（Hz）等數(shù)據(jù)，決策樹可以有效地識別出導(dǎo)致故障的條件。這一算法通過創(chuàng)建一系列基于數(shù)據(jù)特征的決策規(guī)則，逐步細化問題，直至預(yù)測故障。例如，如果某個電網(wǎng)節(jié)點的電壓連續(xù)下降超過10%，且頻率偏差超過0.5Hz，決策樹將標記此節(jié)點為高風(fēng)險區(qū)域，并觸發(fā)進一步的檢查或預(yù)防措施[6]。

3.5.2 實時監(jiān)控與自動響應(yīng)系統(tǒng)

自動響應(yīng)系統(tǒng)綜合利用傳感器數(shù)據(jù)和通信技術(shù)，持續(xù)監(jiān)測電網(wǎng)的運行狀態(tài)。在檢測到異常情況，如電壓或電流的急劇波動時，自動響應(yīng)機制立即被激活。這些系統(tǒng)配備了智能斷路器和重合閘裝置，能夠在毫秒級別快速響應(yīng)，隔離故障區(qū)域，防止故障擴散。例如，當電網(wǎng)某部分出現(xiàn)短路時，自動化系統(tǒng)能夠在20ms 內(nèi)斷開相關(guān)電路，保護電網(wǎng)的其他部分免受影響[7]。

3.5.3 網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)保護

電網(wǎng)系統(tǒng)通常采用高級加密技術(shù)和安全協(xié)議，如TLS/SSL 加密，以及入侵檢測和防御系統(tǒng)，來確保數(shù)據(jù)的完整性和系統(tǒng)的安全運行。例如，通過實施持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和定期的安全審計，電網(wǎng)可以及時發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)安全威脅，保障關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全。

3.5.4 預(yù)測性維護和故障預(yù)防

預(yù)測性維護主要利用歷史和實時數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測設(shè)備的故障和性能退化。例如，對于輸電線路，系統(tǒng)會分析溫度、電流負荷和歷史維護記錄，以查找潛在的故障。通過這種方法，電網(wǎng)運營商能夠在故障發(fā)生前進行維護，減少意外停電和相關(guān)成本。

4 結(jié)語

綜上所述，實時數(shù)據(jù)采集、高級數(shù)據(jù)分析、智能診斷，以及自動化控制技術(shù)在提高電力系統(tǒng)的運行效率和可靠性方面具有顯著效果。同時，通過分析電力系統(tǒng)自動化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將有助于推動電力系統(tǒng)向更高效、更可靠、更安全的方向發(fā)展，為應(yīng)對日益增長的能源需求和復(fù)雜的電網(wǎng)管理挑戰(zhàn)提供堅實的技術(shù)支撐。