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摘要：随着社会主义经济建设的不断发展，人们对于电力的需求也逐渐增大，电力系统由于自身相对比较复杂，仅仅依靠人工操作显然已经不能满足日益增加的用电需求。因此，人工智能技术应用于电力调度自动化系统就非常有必要，对电力调度工作的稳定与效率提升有着十分重要的作用。接下来，对人工智能技术应用于电力调度自动化系统进行了简要分析，以此可以为相关从业者提供参考。
关键词：电力调度自动化系统；人工智能技术；应用
随着智能电网的发展，电力系统每天都会产生大量的信息，在传统的电力营销服务调度系统中，没有对这些数据进行深度的挖掘，不利于电力营销服务、调度工作水平的提高。为了解决这一问题，通过分析大数据人工智能的应用，推动电力企业可持续发展。
1大数据技术与人工智能技术
大数据首要特点便是“大”，通常都超出了常规数据库软件工处理能力的数据集合，数据量大小在10TB以上。并且有着显著的4V特征，分别是大容量（Volume）、多样化（Variety）、低价值密度（Value）与高真实性（Veracity）。大数据在实际应用上，最为重要的价值是通过挖掘这些信息数据，能够从中获得一些潜藏的数据价值。主要是通过借助数据挖掘技术，来提取分析数据中的信息，从中挖掘出需要的信息，并能够分析数据集合的特征、走向等，从中发现这些数据应用价值，为行业工作决策提供更好的支持。
人工智能概念非常广泛，涵盖机器学习、自然语言识别处理、图像识别处理、计算机视觉等多个技术领域，从本质上来看，人工智能技术即是人们尝试应现有的相关技术来模拟人脑原理，使得相关技术行为更加智能化，同时在机器作出相关行为前，不再仅仅是完全根据既有的程序执行操作过程，而是能够根据实际情况，使得机器有一个“思考”的过程，从而自主作出目前最优的选择，并执行相应程序，有效提升生产效率，降低生产风险。另一方面，人工智能在具体应用，上，还凸显出记忆性特征，它可以通过存储记忆信息的方式，将这些信息存储到权值中，在需要应用时，能提取对这些信息特征，作出作为准确的分析判断，从而更好地服务于行业工作。
2大数据在电力营销服务调度系统中的应用
在电力营销服务调度系统中应用搭建大数据平台，主要应用于以下几方面：
2.1用电信息采集
通过在大数据平台的帮助下，结合电力营销服务调度系统在日常运营中收集的各种数据信息，统一对这些信息进行充分的挖掘处理，从而能够科学合理的预测停电、设备故障等信息，相关工作人员能够以此为依据，提前做出反应，完成调度客户服务工作安排，并制定相关的应对策略，可以有效降低客户负面情绪，保障电力客服调度的科学合理性。大数据在电力营销服务调度系统应用方面，除了数据挖掘，还包括报文数据分析、异常事项处理分析、反窃电分析等。
2.2电费回收风险评估
在电力营销服务调度系统中，用电客户的电费回收风险是一种常见的风险，做好对这一风险评估，能够帮助营销服务人员了解用户缴费信用与缴费能力，从而以此制定出针对的营销服务策略，有效降低电力企业损失。在具体电费回收风险评估上，主要从定性与定量两方面进着手，通过借助电力营销服务调度系统大数据平台，来收集查询用户信息档案、缴费记录、服务记录等数据信息，来对用户信用等级进行科学合理的评估，在大数据的应用下，使得评估指标更加多样化，例如有用户缴费能力指标，用户缴费意愿指标、用户缴费信用指标等，有效提升了电费回收风险评估的客观公正性，能够从根本上解决供电企业电力营销难题，减少坏账问题产生概率，降低供电企业损失，提升供电企业经营效益。
2.3用电负荷风险预测
用电负荷预测是供电企业开展电力营销服务调度的一项重大工作，只有控制好用电负荷风险，才能够有效提升电力调度的准确性。传统的用电负荷风险预测多是根据以往历史信息变化规律来预测，但受各种客观不可控因素影响，例如天气因素等，从而不利于用电负荷预测准确度提升，而通过借助大数据平台，通过进行数据挖掘分析，能够找出隐藏的用电负荷数据变化规律，实现对未来短期负荷预测，通过将这种预测方式与传统方法相结合，可促使用电负荷预测准确率得到有效的提升。
2.4客户服务分析
在大数据挖掘技术的帮助下，能够通过对各种结构化数据（例如客户用电数据、服务信息等）、非结构数据（例如客服电话录音、客服服务截图等）进行统一挖掘分析。从而合理分析客户渠道偏好、话务习惯、敏感标签等，从而准确掌握客户诉求特点，并为用电客户提供个性化服务，提升客户服务的针对性，改善服务方式，有效提升客户用电体验与用电满意度
3人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用
在我国电力调度系统引入人工智能技术，可以较好地解决复杂的工程计算和非线性优化问题，改进以往的许多不确定性因素，通过自身性能实现数据分析调整状态，实现语音操控。
3.1专家系统
专家系统是建立在已有的事实基础上，构成一个庞大的知识数据库，形成基础整体控制体系。专家系统可以将已有的知识与经验和信息技术相结合，完善信息数据库，通过网络模拟专家的分析判断过程，从而对人工智能中出现的问题进行合理的推理判断，并根据此作出决策，快速判断出电力调度中出现的问题。专家系统中的数据库来源于专家知识，提升专家系统的应用效率，获取更加深层次的专业知识，使其更加具有实用性和可靠性。电网调度系统受多种因素的影响，问题比较复杂，随着社会经济的不断发展，人们的生产生活越来越离不开电力调度系统，电力调度系统也将面临更多的问题和挑战，为电力调度系统的自动化应用带来了很多难题，在电力调度自动化系统的应用中，电力调度的故障需要丰富的经验来排除，一般的软件难以实现，专家系统可以发挥自身的作用。
3.2可视化技术
随着电力调度系统的信息和数据不断增加，电力调度系统的自动化在故障处理的工作难度和压力上也在不断增加，调度人员要在大量的信息中找到准确的信息，需要消耗较长的时间和较多的精力，不利于及时解决电力调度系统故障。可视化技术可以提高操作人员的效率，帮助操作人员调查分析，及时发现电力调度系统的故障问题。可视化技术可以将大量的信息数据以图片的形式展现出来，通过二维、三维的手段，以直观的图片、图像等的形式，呈现原本繁杂的数据信息，调度操作人员可以通过图像及时发现电力故障的原因并采取解决措施，提高电力调度排除故障的效率，保证电力调度系统的稳定运行。
3.3人工神经网络
人工神经网络是人工智能系统中模仿人体神经系统信息处理和传输的技术，在电力调度系统中应用广泛，可以提高信息传输和处理效率，实现电力调度系统中的信息数据并行处理、联想记忆和在线学习等等，具有诊断快速、容错率强的特点，可以帮助处理电力调度系统故障，提高故障分析和处理效率，保障电力调度系统的正常运行。
4结束语
人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用研究在不断进步。生产生活对电力调度的要求越来越高，电力调度自动化系统承担着很大的压力。运用人工智能技术，可以实现信息数据的快速高效处理，减少电力调度故障，保证电力故障的及时处理。通过专家系统、可视化技术等人工智能技术的应用，可以有效提高数据传输效率，提高电力调度系统的故障分析和处理效率，方便调度操作人员的工作。电力调度自动化系统中人工智能技术的应用还有很大的发展空间。
参考文献：
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