马骏毅 周杨 徐丁吉 姚勇 岳帅
国网镇江供电公司 江苏镇江 212001
摘要：电力系统作为我国运行发展的基础系统，对整个社会的安全稳定具有十分重要的影响，在新时期社会经济迅速发展的情况下，对电力系统的稳定性提出了更高的要求。企业需要在新时期信息技术、人工智能技术、计算机技术迅速发展的情况下，实现电力调度系统的升级。
关键词：人工智能技术；电力调度；自动化系统；应用
1人工智能在电力调度自动化系统中的应用优势
1.1在电力调度自动化系统中使用人工智能技术能够有效的降低操作过程中的误差，这是人工智能技术优势种比较明显的一个优势，其主要的原因是由于人工智能技术在使用过程种要基于计算机进行操作和控制，其计算机本身就具有很高的控制能力，所以在具体使用过程中能够有效的提高运行过程中相关参数的稳定程度，以减少由于运行参数的不稳定而产生操作误差，有效地解决了人工操作过程中容易出现误差的问题。
1.2人工智能技术在实际运用过程中还能有效的提高控制的效果。在电力调度自动化系统运行时，可以对相关的设备进行很好的控制，以达到电力调度自动化系统运行中所需要的要求。人工智能技术的使用，为工作人员提供了极大的便利，使得工作人员能够对部分装置进行一键控制，而人工智能的最终效果也能够被工作人员所控制[1]。在以往的电力系统运行时，通过相关人员对相关设备进行控制以达到想要的效果非常的有限，只能够对一些固定目标的控制达到要求，但是对于一些标准比较高的生产要求还是很难满足，并且在参数控制方面也比较欠缺，但在使用了人工智能技术之后，能够有效地完成特定的目标，达到理想的效果，同时还能够利用一些自身所具有的智能化控制对其他的对象有着很好的控制效果。
1.3对电力系统中设备的使用效率进行提高，根据以往纯人工操作电力设备的状况而言，人工智能技术的使用更加凸显了非人性化的特色，帮助电力设备减少来自外界因素的干扰，同时还能够有效地避免由于工作人员个人的情绪问题给操作带来的失误，影响电力系统运行的效率和稳定性。虽然人工智能技术的使用能够代替人工操作，但是在使用过程中并不是直接可以不用任何工作人员，而是对工作人员有着更好的要求，需要工作人员对人工智能技术进行充分的掌握，特别是在对相关参数进行把关的过程中，要有效地避免由于人工智能出现问题而导致“负效率”状况的出现，在对人工智能相关参数进行控制的过程中，也需要相关人员进行实际的操作。
2人工智能技术在电力调度自动化系统的具体应用
2.1专家系统
在电力调度工作实际的业务推进中引入专家系统，可进一步促进已有的知识和经验充分与时代最新的信息技术紧密结合。在完善的数据调研和查询录入基础之上，结合网络模拟的过程来对电力调度过程中所出现的各类问题和现象及时做出分析和判断，在分析和判断得出结论后辅助提出决策，进而实现人工智能技术在电力调度自动化系统中应用。这类的合理推断所得出的结论效率和质量，相比于传统的人工操作方法而言，不仅节约了大量的时间、精力和财力，也会使得可靠性、准确性、及时性得到真正的提升[2]。
由于电力调度自动化系统涉及业务环节多，因此所受影响因素多。特别是随着社会经济的不断发展，电力系统的设计越来越复杂，其中和各类生产生活之间的紧密结合，使其可靠性要求高。
因此，面对这样的问题和挑战，就会给相关系统的设计带来很多难题，在自动化业务的处理过程中，特别是在电力调度故障排除的过程中，需要有经验的专业人士来实现。对于一般的传统人力和之前的处理软件而言，都难以满足实际的要求。而基于专家库建立的专家系统则可以很好地发挥效用，提升整体的效果。
2.2可视化系统
人工智能技术最为显著的特点是对于海量数据进行有效的处理，而在针对这些数据进行处理时，可以将部分非数值类型或者数值类型的数据转化为可视的形式，从而对数据进行更加深层次的展示。可视化系统主要是将复杂的信息进行更加直观地展现，是在计算机图形学以及图像处理等技术的基础上，将相应的数据转化为人们日常能够接受的图形、图像以及表格，便于人们对这些数据内涵的理解以及记忆。
可视化系统也是人工智能技术在电力调度系统自动化应用中的具体展示。随着电力调度系统信息量的不断激增，在数据处理方面的难度也不断提高，特别是对电力调度系统而言，由于其所涉及的业务十分庞杂，业务部门也十分众多，所以累积起来的数据可以说是海量的[3]。在故障处理过程中，整体上的工作难度也会随着数据量的增加而提升，给相关人员带来不小的压力。因此，调度人员需要在众多的数据中找出有用信息，并结合有用信息间的相互关联，从专业角度找到问题存在的根本原因，结合自身的挖掘找到数据背后的可靠依据，进而找出问题解决以及系统故障调整的依据。最终以理论的模式指导实践业务，消耗时间长，也会使得工作人员十分疲惫，自身精力难以保证及时解决电力调度系统中的故障问题。
2.3人工神经网络
在人工智能系统中，人工神经网络技术可以看作是十分基础的一项技术，也是十分重要的代表技术。人工神经网络，主要是从信息处理的角度，建立相应的模型，尤其是对人脑神经网络进行相应的抽象展示，是根据不同的连接方式来形成不同的网络。这是一种运算的模型，是在大量神经元连接的基础上来进行展示的，而每一个节点则代表着不同的函数体现了逻辑策略。人工神经网络是结合人工智能在具体行业的应用，采取模仿人的神经系统方式，以数据作为基础，以决策作为根本实现目标，来帮助信息处理和传输更加快速高效简洁的一项技术集合。
人工神经网络技术在国内的电力调度自动化系统中应用主要是结合高速的信息处理和传输，保证其信息处理的准确性，提升业务人员各类操作的效率。此外，结合人工神经网络技术也可以保证信息传输的精确性，使得决策制定可以真正地符合业务实际。因此，在电力调度自动化系统中引入人工神经网络技术还可以实现传统模式下无法对信息做出的各类处理，比如多命令处理、联想记忆处理、在线学习处理等，整体容错率的提升是十分可观的，有效促进国内电力调度自动化系统升级[4]。人工神经网络技术还可以对信息做出快速准确判断，进而使得故障发生时能够及时地做出最可靠的处理措施。给予合理的建议，这对于电力调度自动化系统的可靠、稳定运转而言，也是重要的技术保障。
总而言之，新时期在人工智能技术迅速发展的情况下，基于人工智能技术完善，电力调度自动化系统的应用是非常必要的，而人工智能技术中专家系统、可视化系统以及人工神经网络都可以在电力调度自动化系统中得到充分应用，结合这些系统的应用，能够有效地提升数据传输以及处理的效率，并且强化对电力调度自动化系统的故障分析，方便操作人员开展相应的工作。
参考文献
[1]潘炫霖.智能配电网优化调度设计及关键技术分析[J].机电信息，2019(35):32-33.
[2]孙静.人工智能在电气工程自动化中的应用探讨[J].计算机产品与流通，2019(12):82.
[3]周峰，周晖，刁赢龙.泛在电力物联网智能感知关键技术发展思路[J].中国电机工程学报，2020，40(01):70-82+375.
[4]刘海龙，朱雪璇.人工智能在电力系统恢复中的应用探究[J].南方农机，2019，50(22):195.