基于人工智能技术的电网调控关键技术研究

康先果

河北省电力有限公司邯郸市新区供电分公司，河北省邯郸市，056000 

摘要：随着网络技术的飞速发展，中国的人工智能也得到了飞速的发展，并已被广泛地运用到各个行业，并已逐渐形成了一个新的潮流。在这种情况下，传统的电力系统控制已经不能适应社会发展的需要，为了与时代发展的需要相适应，在电力系统控制中引入了人工智能技术，以更高的效率和更高的质量为社会和群众服务。基于此，本文对人工智能技术的电网调控关键技术进行简要的分析与论述。

关键词：电网调控；人工智能；关键技术

1人工智能技术的定义

被称为“人工智能之父”的约翰·麦卡锡将人工智能定义为一种可以高度模拟人的动作的机器；根据美国麻省理工学院的温斯顿教授的说法，人工智能是一种可以用来辅助人们进行逻辑思考的机器。人工智能是一种智能科技，它是由人类创造出来的，是人类赋予它视觉、听觉、触觉等多种感觉的，它还可以用编程的方式，让它拥有学习、思考的能力，可以进行复杂的工作。也就是说，人工智能能够通过对外界信息的响应，从而达到自己想要的目的。总而言之，人工智能是将人的智力机器化、程序化，它可以在不具有人的生理特征的前提下，用深度学习来识别、判断、推理、理解信息，它是人站在自己的立场上，赋予机器的一种行为，但这并不等于说它也拥有了思维，机器没有生活和新陈代谢的功能，虽然它也会因为能量耗尽而停止工作。过度的宣传很可能会激起人们内在的渴望，从而引发不可预知的道德问题，因此，我们必须理智地看待人工智能技术。

2电网调控中人工智能技术的应用

2.1电网调控中人工智能应用技术

2.1.1海量数据融合技术

数据融合技术就是将多种传感器与来源监测到的信息加以分析与综合从而作出决策与评价。由于数据融合的过程包含了多源数据获取，传输，合成，筛选以及合成等环节，所以数据融合能够为多源，多用户以及多平台系统的数据处理起到决定性的作用。电网的复杂性与多样性与大数据时代采集到的海量数据使得数据融合的需求越来越大。采用高性能存储，传输与计算设施，运用云计算与大数据技术对不同系统中海量数据进行有效整合并采用不同处理技术，根据不同数据类型对电网系统数据计量进行快速分析与在线处理。人工智能能够对海量异质数据进行快速高效的在线处理，其主要途径是综合运用在线智能响应与智能趋势分析两大数据处理系统进行。海量数据融合技术能够借助网络的智能调节与控制框架，构建精准的数据平台框架。对离线数据而言，海量数据融合技术能够实现离线数据分析。对实时数据可实时计算并调整损失[1]。

2.1.2建模技术

电网系统中设备配置多样，运行复杂，在测定实时性能的同时还要对全网性能变化趋势进行分析，从而提高电网运行的稳定性与效率。该建模技术可用于辅助配电对关键网络系统设备质量及运行轨迹建模、对全网发展趋势预测、对关键节点数据及节点时间预测、对网络效率预测。建模技术使等效参数识别模型得以发展，同时也使网络具有静，动态周边稳定性。网络的关键稳定性特征可以同时在几种情况下被识别出来，从而对网络的稳定性进行准确评估[1]。

2.1.3调控技术

深度学习对数据的要求非常高，计算能力也非常强。对深度学习网络进行调整与控制要求有较强的计算能力来适应深度学习算法及不同场景下的操作要求，同时要求芯片技术，内存及网络资源等不断得到改善。所用样本数据须通过人工智能算法得到，才能保证数据完整性，全面性与特殊性。

2.2基于人工智能技术的电网调控框架

很多新型信息技术应用都建立在人工智能与大数据技术之上。在信息流方面，电网数据按采集，传输与存储，分析与应用可划分为数据采集，数据存储，数据分析与抽取，数据场景应用4个阶段。数据采集方面，使用多种电力物联网传感器及多台终端对电网的运行状态进行采集，例如外部风速，雷电，火灾，结冰等信息，以及控制系统的信息，随后执行数据清洗，标准化处理及大范围数据融合。设计分布式数据存储系统，以提高系统存储容量及数据恢复能力。数据挖掘就是一个自动寻找有价值信息，可用来对样本集进行检验，找出先前未知而有用的规律，推测出将来观察到的结果，从而为国家，社会及个人在解决问题时做出决策提供辅助。从分析挖掘的角度出发，利用聚类分析，支持向量机，深度神经网络和贝叶斯网络等技术，可以实现对电网运行过程中不同方面的深入分析和研究，并在此基础上，提出了基于聚类分析的电网运行状态预测方法。就单个产业而言，智能化水平更多地表现为企业层面上的智能化，在此既具有与人相似的经营方式又具有可视化人机界面。从智能电网服务的层面上实现情景预测，智能调度，支持决策以及精确控制等功能。情况预测就是采用建模技术，模拟运行条件并根据知识进行对比对网络负荷进行预测，从而达到对设备故障预测，系统关键点，危险值，稳态安全评估以及终端能源行为分析等目的。智能调度采用高性能计算与传输设备进行调度过程优化，采用高性能系统平台进行高效操作，采用坚强电网结构进行快速调度。决策主要包括对电网设备过载进行检测，以及采用图像识别对设备故障进行智能检查。建模与虚拟化技术还应用于支持维护任务的实现，可视化与语音、图像识别技术应用于人机互动、智能控制与可视化等领域

[2]。

2.3调控广域源荷互动

在电网调节系统设计中，如果使用风、电、光伏等间歇性新能源，一旦并网容量达到一定比例，单纯依靠发电机系统进行适当的内部调节是不可能的，也就无法做到电力平衡和真正意义上的电网调节的目的。使用物联网来收集重要的数据，例如新能源应用时发电机容量等，借助大数据技术可使用智能算法来清理并融合这些数据，对数据进行预测，均衡了不同的能量，增强了整体电网的调节能力并确保了资源配置的质量。保证资源高质量配置。

2.4 智能监控电网状态

实际工作中，监测，分析与诊断通常仅发生于单台设备中，即监测数据不能够实时地共享，也不能够有效地对不同设备实际工作情况进行分析。在此背景下，分布式存储能够减轻海量数据存储压力，并为海量数据分析与挖掘提供了可靠的数据支撑。高效的数据存储与处理能够有效地协调与互联网络上所用到的各种设备，实时地监控各种设备的数据[3]。

2.5安全智能预警

迄今为止，电网控制中心安全预警模块仅能通过对电网系统典型工况评价离线计算。大数据技术能够在网络上进行统一仿真，对网络仿真样本数量大、接入效率高、存储机制完善，并通过仿真、对比等方式对设备故障进行预测，网络关键点、风险值、稳态安全评估及终端用户行为分析等。并且提供了更有效果，更有效率，更综合的实时网络警报。当各种干扰问题发生后，能够对网络调控与运行中存在的问题做出精确定位，并做出科学综合评价，确保网络调控工作有序开展。

结束语：

将人工智能技术运用于电网调控是时代的必然选择，也是能源行业的必然发展趋势。其能够转变传统电网协调控制模式，较好地适应新时代电网运行管理现实需求，切实提升电网协调控制智能化与自动化程度。利用人工智能技术可以高效，全面，精准的解决电网调控中存在的各类问题，实现人工智能技术和电网调控技术的深度结合，切实保障电网调控工作的良好开展。

参考文献：

[1]王晓燕,宋方宇轩,卢珊.电网调控中人工智能应用的关键技术研究[J].科技与创新,2022(23):4-6+11.

[2]窦昊翔,孔陈祥.基于人工智能技术的电网调控关键技术研究[J].电气自动化,2022,44(06):91-94.

[3]郦丽华.基于人工智能技术的电网调控技术分析[J].粘接,2022,49(04):170-174.