魏燕飞
国网山东省电力公司德州供电公司 山东省德州市 253000
摘要：人工智能时代智慧电网调度所体现了的智能化较为突出，人工智能技术在调度运行中的应用实现了调度改革创新。文章通过对人工智能技术进行了解，探讨人工智能时代智慧电网调度的实现策略。
关键词：人工智能；智慧电网；电网调度；智能技术
引言
随着电网的发展,智能电力调度技术越来越重要,其中,发电机组的启停问题是影响电力调度平衡和优化的重要因素。电力系统需要为各种负载需求、电力供应、传输和分配提供稳定服务,也是可再生能源系统的核心。可再生能源的逐渐增加提升了电力调度的难度,而电力的不合理和不可控分配增加了电力传输损耗,降低了电力质量,因此智能、可靠的电力调度技术具有重要意义。
1人工智能技术概述
人工智能技术是用于模拟、延伸和扩展人类智能思维和解决方式的一种新兴科学技术，主要包括机器人、自然语言处理、图像识别、语音识别和专家系统等。人工智能技术还可以解决电力系统非线性问题，包括人工神经网络在负荷预测与系统保护中的应用、人工智能算法在系统调度规划中的应用及模糊理论在电力系统运行管理中的应用等。运用人工智能技术建立调度支撑系统，可以提高调度运行工作效率和质量，推动电网调度运行由经验依赖型向智能导航型转变。人工智能调度技术应用于电网，可以提升电网对异常情况和事故情况的响应速度和处理效率，减少人工调度的工作量，可以建立电网运行态势，感知和故障预警分析机制，通过多维度数据对电网调度进行全方位指挥、对设备全生命周期决策管理，从而达到减少设备故障率、提升电网运行质量的目的。通过建立智慧型调度体系，可以减少人工失误，提升电网运行和管理水平，因此能够提升电网整体的经济性。人工智能调度技术应用于电网调度，能够大幅提高调控运行决策效率和电网智能化水平，通过安全操作决策辅助分析系统和自主知识学习机制的建立，能够将人工智能技术应用于电网运行态势感知，根据大数据和云计算等关键性技术，提供科学和快速的决策，从而提升调控运行的决策效率和工作质量。人工智能调度技术在提升电网安全运行控制水平的同时，能够增强供电可靠性和经济调度水平，减少停电总时间，提高转供电率及电网运行的灵活性和高效性，能够从整体上促进电网在社会经济发展中的生产作用，降低全网络停电风险。
2电网调度面临的问题
2.1自动化调度控制系统不完善
近年来，围绕智能电网建设，我国已基本实现了电网智能化升级改造，为我国电网现代化建设创设了良好的条件。自动化调度控制技术在电网运行中的应用，转变了传统的调度控制模式，能够在“智能”分析与预判中提高电网运行效率。但是，电网自动化调度控制系统整体不完善，自动化远程调度控制效能不足。一是自动化调度控制系统功能不完备，在运行研判、远程调度等方面尚未形成完善的调度功能模块；二是自动化调度技术不成熟，特别是基于人工智能技术、云技术的现代智慧网络系统，尚未形成智慧网络全覆盖，电力调度控制自动化程度不高。因此，在智慧电网建设中，进一步加快电网调度控制技术升级，成为人工智能技术应用的关键，也是推进电网调度控制技术创新发展的重要保障。
2.2数据融合、开放、规范化程度不够
现有的电网业务数据还没有达到高度融合和共享的程度,导致数据资源的价值并没有发挥出来,缺少高质量的数据支撑就会限制人工智能模型算法的开发。同时在样本标注方面,各有各的标签体系和标注方法,最后导致训练出来的模型算法迁移能力变弱。
2.3调度指令问题
自从实行厂网分开建设的方针之后,我国电力生产出现了多元化的局面。从电力调度的角度分析,各级调度在执行相关调度指令的过程往往是非常迅速的,但如出现调峰和压负荷等指令时就容易出现相互推诿现象,对电网运行安全构成了非常大的挑战,直接威胁到了电网运行的安全性。
例如,在实际运行的过程中就出现了电网运行波动剧烈的情况,其中各种限电措施不能执行到位是造成电网供电质量问题的主要原因,电网供电波动比较激烈如果不能及时进行应对,就容易出现大面积的停电事故。
3人工智能时代智慧电网调度的实现
3.1更好地服务于调度工作
随着网络时代的快速发展，人工智能技术应用到电力调度系统中已成为不可逆转的趋势，首先，在该系统中采用人工智能技术可有效处理与分析多项数据。通过该技术能有效设置电力模型，借助其内部产生的参数可高效开展负荷监控与负载预测，并将可能产生故障的环节进行细致分析，对解决电力调度的运行起到较大帮助。与此同时，人工智能技术还可参与到电力工作的决策中，由于其内部可存储大量数据信息，也蕴含着多类历史数据，在决策过程中管理人员可借助历史经验开展专业分析，进而改善处理效率。此外，由于电力调度系统较庞大，每日都会产生多种不同类别的数据，借助此类海量数据进行处理与研究，能更好地服务于调度工作。运用人工智能技术可对每项数据进行分析与提取，并利用历史数据判断其未来的发展方向，解决多种当前调度问题，该技术通过精准预测能最大程度地避免风险。
3.2深度学习
深度学习是人工神经网络的重要分支，含多隐层的多层感知器就是深度学习的一种结构，该结构来源于人工神经网络。深度学习通过组合底层特征形成更加抽象的高层，用来表示一类概念的属性和特征，从而对数据进行深入挖掘。深度学习是机器学习中的新兴领域，能够建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络，获取图像、声音和文本等信息，模仿人脑的工作机制来对数据进行处理。从广义上说，机器学习是一种能够赋予机器的学习能力，让其完成一定功能。从实践意义上讲，深度学习能够利用一定数据对模型进行训练，从而让模型对数据进行预测。人工神经网络是一种自上而下的数据处理方式，也是人工智能领域的研究热点之一。
3.3以人工智能技术为依托，全面升级电网技术
目前，我国的“大电网”已基本形成，在智慧电网建设中应以人工智能技术为基础，全面升级电网技术，这是现代电力事业发展的内在需求。首先，在人工智能时代，智慧电网调度的实现，应强化对大数据技术等的应用，建立大数据库，对电网运行状态进行实时监测，为自动化电网调度提供科学依据。其次，在智慧电网建设中，应进一步扩大智慧电网的覆盖面，在云技术、大数据技术、人工智能技术等的综合应用中，实现“大电网”下的智慧电网建设，这是全面升级电网技术的重要内容，能够加快电网自动化调度技术生成。
3.4智能网络调度
在电力系统领域,人工智能技术的应用可以创建智能电网调度系统,实现了源网络各种负荷因子的全局协调,达到了准确调度和快速调度的目的。当前,相对复杂的交直流电力系统的快速发展以及新电力的广泛使用对电力系统的运行和管理提出了重大挑战,要求电力系统更快,更智能。通过对电力系统运行机制的深入分析,对控制规则的独立理解和研究以及快速的故障处理等,深度学习技术等人工智能技术被用于构建智能电网调度系统。可以分析电力系统的暂态和稳态运行,可以自动确定系统不稳定的机理,并提出稳定状态调整计划。
结语
综上所述，人工智能技术在电力调度自动化系统应用分析是现代化技术在社会生产与发展中综合运用的理论归纳。在此基础上，还需要加强人工智能技术的研究，将其与智慧供电系统相结合，强化调度管理水平，满足社会发展下电力系系运行需求。
参考文献
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