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摘要：在我国各方面对于电能需求量不断增加的背景下，新一代电力系统的发展，电网运行特性发生了深刻变化，电网调控运行复杂性不断加大，调控人员工作强度不断提高。调控运行智能化是保障电网安全稳定运行，降低调控人员工作量的重要手段。
关键词：电网调控操作；智能助手；方案
引言
在我们国家不断繁荣发展的今天，如何将人工智能领域新技术与电网调控特定领域的技术需求进行有效对接，进而在电力系统特定研究领域有效发挥先进人工智能的模式识别及合理决策能力，已成为人工智能应用研究的热点与难点问题。
1调控语音识别技术语音识别
与语音合成作为独立的模块存在，通过服务的方式接收语音，经过噪音处理、特征提取、语音解码等过程，以服务的方式输出文本。语音识别最关键的问题是准确率，而影响语音识别准确率的关键是语音模型和语言模型。语音识别是通过语言特征提取，匹配声学特征库语音，再利用语言模型把字词解码形成完整的语句。通过在声学特征库中构建方言语音库，在语言模型中构建电力专业词汇库，提高电力专业术语文字转换正确率。因此，语音识别技术的关键是在现有基于语素的语音识别技术和通用汉语语音词典的基础上，增加电力调度专业语音词典的支持，强化电力调度特定业务场景的语言模型分析功能，提高电网调度业务语音识别解码器的解码效率，从而保证业务操作语音识别的正确率。在调控操作知识库中建立电力系统专业词典库，以此为基础建立语料管理库和对应的指令管理库。利用现有的电力系统专业词表，通过调控专业人员整理，形成电力系统专业词汇文本文件，导入语音系统形成电力系统专业词典。利用调度规程标注工具，由调控专业人员对典型调度规程文件进行标注，然后利用机器学习和人工干预形成语料库。指令管理库根据语料库通过配置生成。语料库和指令库的关系如图2所示。语料库的每条词语可以带若干个参数(用1．n表示)，如某线路故障、某变压器故障等。每一个业务场景对应一个后台指令(用1．1表示)，所有类型的故障场景对应一个后台指令。指令库用来配置每一个语料库的词条对应的后台指令，指令就是对应调控系统中的程序。语料库和指令库的关系多对一，即多个词条对应一个指令。
2电网预测技术及调度智能助手技术
借助人工算法及调控大数据功能，通过学习训练样本数据实现未来趋势的预测，考虑到可再生能源易受天气条件影响，可基于调控大数据通过集成学习、条件变分编码器深度置信网络等技术及自主学习方式（无监督/半监督）的使用及多种预测模型和算法的整合，完成数据内部规律及多因素间耦合关联关系的分析和获取，提高可再生能源的预测精度，据此实现预测功能。地区电网随着大量分布式电源的接入及源荷双重特性设备的增加，需进一步完善循环神经网络、长短期记忆等算法的应用效果，建立综合性的预测模型和算法对各类因素进行学习和模拟，以满足电网负荷预测需求，例如，引起设备故障跳闸的原因包括电网设备老损、外部气象环境破坏等，需根据设备历史故障跳闸事件、外部气象环境等相关信息完成设备状态评估模型（基于自学习）的建立，通过训练学习样本数据获取跳闸的潜在主导因素及规律，结合评估方法提高故障跳闸风险辨识的准确度。通过应用虚拟现实、语音识别等技术可使调控系统的人机交互性能得以显著提升，实现以语音交互为特征的智能助手功能，包含触屏控制、人脸/语音识别等多种交互方式，通过将强大搜索引擎配备到系统服务端实现使用语音、键盘输入相关内容，搜索、抽取、加工、分析和自动统计系统中的各类数据（包括原始数据、相关规程、计算结果等），进一步提升交互方式的智能化水平。搜索引擎根据服务对象的种类可部署在本地（为本地调控人员提供搜索服务）或云端（可为全网提供搜索服务）。
展示方式的，针对电网各场景通过使用虚拟现实技术丰富的可视化的展示效果，采用自动构图技术实现面向多场景图形（如电气分区图、停电区域图、供电路径图、潮流图自动生成等）的自动形成。
3基于语音交互的调度智能助手技术
随着虚拟现实、增强现实以及语音识别等技术的发展，未来调度控制系统人机交互将发生显著变化，将从简单的图形浏览及操作转变为以语音交互为特征的智能助手。未来的人机交互将呈现出智能化、友好化和互动化的特点。首先，交互方式多样化，将具备人脸识别、语音识别以及触屏控制等多种交互方式，而不仅是鼠标键盘操作，交互方式更加友好、自然。其次，交互方式智能化，人机交互的服务端将配备强大的搜索引擎，即能够根据调度员语音或键盘输入的查询内容，对系统中的原始数据、计算结果和规程日志等各类数据进行搜索、加工和分析，从而代替以往调度人工查询统计的烦琐过程。正如文中开始提到的，若要临时查询某个设备／断面在某段时间内的过载情况或某几个站的发电总加，目前需要手动查询和统计，灵活性和智能化不足，未来通过智能搜索引擎，将实现语义解析、数据抽取和自动统计。同时针对服务对象的不同，该搜索引擎既可以部署在本地也可以部署在云端，部署在本地即为当地调控人员提供搜索服务，部署在云端则可为全网调控人员提供搜索服务。此外，展示方式的可视化，一方面采用虚拟现实、增强现实等技术，丰富电网各场景的展示效果，包括采用三维展示输电线路三跨及变电站内设备状态、虚拟现实用于调度员培训仿真等，另一方面采用基于机器学习的自动构图技术，能够根据现有调控系统图形的展示风格（图元、电压等级颜色、动态数据等）和厂站画图的相对位置，自动形成面向多个场景的图形，减轻人工画图的工作量，例如根据供电范围自动形成电气分区图、故障情况下自动形成停电区域图、重要用户／保供电用户供电路径自动成图、调度语音输入某个区域的潮流图自动生成等。总而言之，未来调度控制系统的人机交互将不再仅仅是图形浏览，是融合自然交互、智能搜索和自动构图多种技术为一体的系统，人机交互的客户端将是轻量级的，其服务端将是强大的智能搜索引擎，其定位为调度的智能助手，是信息检索、任务发起以及图形展示为一体的综合性工具。
4虚拟等效测辨建模技术
虚拟等效测辨建模技术主要是指对智能电网系统的关键设备元件进行虚拟等效测辨建模，从而提高智能大电网的时效性。利用虚拟等效测辨建模技术不仅可以构建戴维南等效参数辨识模型，优化辨识参数，而且可以构建智能大电网动静态临界稳定边界模型，实现对多个场景下临界稳定主导特征的识别，从而可以使得智能大电网可以对稳定态势进行精细化评估。
5电网稳态自适应巡航。
研究面向调控运行知识库的运行规则电子化方法，实现基于知识图谱的运行规则知识抽取，将离散知识形成可以支撑实际应用场景的调控知识体系，支撑调控运行业务场景的自动处置。研究考虑外部环境、负荷预测、清洁能源消纳、电网安全约束等因素的发输电计划与电压控制策略滚动校核与调整技术，实现电网运行风险的实时评估与预测、调度计划和控制策略的滚动调整和自动下发。
结语
调控领域人工智能应用坚持需求驱动、目标导向、实用实效，将先进、适用的人工智能技术与业务迫切需求紧密结合。方向上从解放人力、提高效率开始，逐步开展辅助分析、智能决策，最终到全面应用于电网调控运行与管理。布局上通过试点先行、逐步推广，有序、稳健推进电网调控领域人工智能研发和应用。
参考文献:
［1］文成林，吕菲亚，包哲静，等．基于数据驱动的微小故障诊断方法综述［J］．自动化学报，2016，42(9):1285-1299．
［2］袁文浩，孙文珠，夏斌，等．利用深度卷积神经网络提高未知噪声下的语音增强性能［J］．自动化学报，2018，44(4):751-759．