人工智能与云服务在智能电网中的应用

许放

（北京中电飞华通信有限公司 北京市 100071）

人工智能技术是指一种为了塑造出能以与人类智能相似的方式做出反应的系统，所采用的技术，而云服务则是指基于互联网的虚拟服务技术，将这两种技术应用到智能电网的建设中，能够提高电网运行的稳定性、安全性，优化企业供电服务水平，因此，工作者要深入分析上述两种技术的在智能电网中的应用，并采取有效措施，强化技术应用效果，推动电力系统建设水平的发展。

1 人工智能与云服务在智能电网中的应用特点

就目前来看，人工智能与云服务在智能电网中的应用呈现出以下几个特点：

（1）精确度高，在智能电网中，基于人工智能、云服务所构建的系统，运行时主要依赖既定的计算程序以及具有强大计算功能的中央处理器，因此，在执行巡检、故障处理等智慧功能时，往往具有更高的准确度，同时，其所具备的与人类智能相似的行为模式，也使其能够在处理具体问题上，形成更加合理的判断；

（2）效率高，在人工智能与云服务技术的应用中，人们为了满足这两种技术对硬件性能的需求，研发了300M 的高速单片机，这种集成电路芯片相当于一个小而完善的微型计算机系统，使智能电网系统具有更强的兼容性，促进了5G 等高新技术的集成，实现了系统运行效率的可持续优化发展；

（3）安全性强，人们借助AI、云计算服务，可以通过大量地收集运行数据，训练出适应性极强的AI 安全防护模型，并利用其模糊性决策能力，消除边界安全缺陷，保证智能电网系统的运行安全。

2 人工智能在智能电网中的应用

2.1 在安全防护中的应用

自大云物移智链等信息技术融入智能电网建设以来，异构电网终端越来越多，如充电桩、摄像头等，而这些异构终端不仅支持外部接入，而且与电网直接相连，使得恶意代码很容易通过这些终端，损害电网系统，导致故障。为此，人们利用AI 技术，可以建立一个灵敏的威胁感知系统，来及时识别、处理恶意攻击和病毒，保护智能电网系统的安全。以AI 深度学习智能检测系统为例，该系统借助人工智能技术，构建了一个AI 识别模型，且技术人员在将其投入使用前，基于其深度学习功能，使用了规模充足的样本，以及准确的标签，对其进行训练，在其投入使用后，发现其能够识别98%以上的黑样本，在识别效率方面，高于传统安全系统的10 倍以上，由此可见，只要系统培训用的样本足够充沛、标签足够准确，该AI 安全防护系统，即可满足智慧电网系统在异构终端接入方面的安全防护需求。此外，基于AI 技术的安全动态感知系统，也可以通过提取更多的黑样本特征点，来提高危险识别的准确率，强化智能电网系统的安全运行。在此过程中，系统内的AI 大脑核心恶意号码检测模型，能在单位恶意代码样本中提取、记录190 个以上的特征点，实现深度学习，待投入使用后，通过对外来信息代码进行多维度画像，再与恶意代码特征点进行对比，完成危险识别，且能达到91.86%的准确度，有助于智慧电网系统信息安全防护水平的发展。

2.2 在故障恢复预防中的应用

现阶段，AI 在智能电网故障恢复预防中的应用主要体现在两个方面，即运作系统故障自动恢复，以及智能巡检两个方面。在运作系统故障自动恢复方面，AI 技术主要用于用电故障处理，即当停电问题出现后，AI 运作系统根据具体情况，进行决策和执行，使电网在短时间内自动恢复供电，以降低停电事故对人们日常生活的影响。在此过程中，AI 中控系统需要通过对30 余万条信息进行分析，来捕捉异常数据，然后生成内部故障报警信息，再深入分析这些报警信息，并作出判断，同时，由于每个故障一般都会生成数十条报警信息，因此，AI 系统需要综合分析这些报警信息，来识别故障、生成故障处理预案。但就目前来看，AI 系统在单片机等先进硬件系统的支持下，可以达到秒级的故障判断速度，而专业的调控员至少需要3min 才能判断一个故障类型，且一些供电公司，利用AI 系统，已经可以在0.3s 以内处理好停电事故，也就是说，在人们感知到故障之前，AI 系统就已经能够完成故障处理。在智能巡检方面，AI 技术主要应用在智能巡检机器人的构建中，并使其能够支持24 小时不间断的高效巡检以及远程控制，大幅度减轻电网巡检人员的工作强度，增强智能电网运作的稳定性。目前，巡检机器人完成一个一般规模的电网变电站巡检，仅需要2 小时，而人工却需要4 小时，由此可见AI 技术在电网故障预防中起到了显著的作用。

2.3 在智能调度中的应用

在智能电网的调度中，AI 技术的应用主要体现在电网预测与辨识上。在此过程中，人们利用AI 技术中的人工算法，结合调度大数据技术，使AI 模糊决策模型可以根据学习样本数据，来预测电网运行趋势，然后对有可能出现的故障进行分析，最后根据分析结果，协调智能电网的运作，以准确规避各类运行风向，使其时刻保持良好的运行状态。此外，随着清洁能源开发利用的不断深入，人们逐步研发出了微电网，以解决多种电源并网的问题。在微电网技术的背景下，智能电网转化为了一个由分布式电源、能量转换装置等结构组成的小型配电系统，人们通过将AI 技术应用到该类型的智能电网中，可以构建一个深度递归神经网络，并利用该网络对微电网的运行状态特征进行提取，再基于此，调控微电网中的各个分布式发电单元，实现智能微电网的优化调度，同时，由于该调度模式完全是通过学习而形成的，所以无需预测建模，即可呈现出对微电网的良好自适应性，由此可见，AI 智能调度系统不仅能有效用于传统的智能电网结构中，而且在微电网模式的智能电网调度中，依然可以表现出优质的性能。

2.4 在能源互联建设中的应用

能源互联在本质内涵上，正如美国华盛顿特区经济趋势基金会总裁，杰里米·里夫金所阐述的“正如我们在网络上相互分享信息一样，使亿万人在家、办公室、工厂中生产再生能源，并将多余的能源与他人分享”，同时，他还提出了实现能源互联的4 个元素，即分布式储能、分布式发电、可再生能源、电气化交通、互联网。而目前，微电网技术、互联网技术的形成和日趋成熟，使得人们逐步具备了上述4 项元素，但仍需要相应的运行维护技术，来支持这4 项元素的融合，以达到构建基于能源互联的智能电网建设。在此过程中，智能电网系统必须具备满足能源互联的数据处理需求，以及信息互联条件下的安全防护需求，而在AI 技术下，人们借助大数据技术、互联网技术、物联网技术，可以构建一个具有强大数据处理、信息识别、问题决策能力、学习能力的AI 模型，使智能电网系统具有更强的运算能力，实现对能源互联运作的不间断监控，保证能源互联的稳定性与有效性，因此，将人工智能应用到智能电网的能源互联建设上，有助于电力系统运行模式的发展。

3 云服务在智能电网中的应用

3.1 在电网智慧服务建设中的应用

从整体上来看，云服务内容可以包括IT 和软件、互联网相关，以及其他服务。据统计，国内有5000 万以上的用户，正在使用个人云服务，现阶段，个人云服务的营收已经达到了2.4 亿美元，其市值预计可达到40 亿美元以上，由此可见，云服务早已成为了服务领域的发展趋势。为了顺应该趋势，智能电网领域也逐步基于云服务，构建了智能电网智慧服务体系，以期塑造更好的用户体验。在此过程中，人们将云服务与政务结合在一起，构建了一种新型的智慧服务模式，减少了用户在业务变更时需要办理的手续，落实了提升了电网便民服务水平。以二手房用电“无感过户”服务为例，人们通过将云服务技术应用到智能电网数据处理中，结合基于互联网的政务办理系统，使人们在办理过户时，工作人员只要选择将数据同步推送至智能电网系统，即可实现在不提交任何材料、进行任何审核的情况下，直接同步完成用电过户，提高了用户体验。此外，借助云服务技术，人们还可以业务办理中心与智能电网系统相连，构建出智能化的供电营业厅，以实现电网智慧服务，例如：2019年9月初投入使用的青秀智慧营业厅，该营业厅基于云服务技术，设立了线上办电体验中心、业务办理中心、智慧生活馆等服务区，并结合人脸识别的新兴技术，使客户在体验智能科技的同时，完成办电程序[1]。

3.2 在电网智能计量普及中的应用

智能计量主要是指是指一种能够帮助用户控制用电量、消除账单纠纷的智能用电量计量系统，其作为智能电网的建设基础，由于成本过高，现阶段仅应用于大型的公用事业单位公司，但大部分中小企业客户所持有的用户量较少，且不具备独立建设全套智能计量系统的经济能力，因此，难以得到全方位的普及。为此，西门子公司利用云服务技术，建立了一个智能计量服务平台，使客户在不具备IT 基础设施、智能计量应用系统的情况下，可以直接通过登录云服务平台，来与其他客户共享智能计量系统，并接受实时计量、数据安全、远程通断、自动账单等智能计量功能，实现智能计量的普及，以增强用户对自身电能耗费情况的认知，优化其用电消费行为。此外，云服务平台也给予了智能计量走入群众日常生活的可能性，并结合智能电表，大幅度提高了电费抄核收的效率。目前，我国已经制定了3.5 亿台智能电表的安装计划，形成了电费抄核收的智能化趋势，有助于智能电网建设水平的发展[2]。

3.3 在电网信息统筹分析中的应用

云服务技术在智能电网信息统筹分析中的应用主要体现在“国网云”的建立和使用中。该系统用于统筹和管理电网运营中所产生的数据，如线损数据、营销档案数据等，目前，基于该系统的线损计算实时性较以往提高了21%，营销档案数据整理速度也达到了分钟级，有助于精益化理念在智能电网运行管理中的落实。在云服务的视域下，国网云中的同期线损管理系统，作为云服务技术优越性呈现最明显的数据分析决策系统，上云后，其电量计算数据抽取时长从之前的10 小时，缩短到了4.5 小时，计算时效性提高了2.2 倍，而这种效果形成的关键源于云服务技术，跨域计算的实现，使该系统的应用一级部署、数据二级存储框架下的计算实时性得到了显著的提高，因此，云服务技术在智能电网信息统筹分析中呈现出了良好的应用效果。此外，云服务的应用，也赋予了国网云优质的并行计算能力，结合该平台对42T 实时采集数据全量接入的支持，为跨主体、业务等分析、决策类场景建设，提供了充足的数据资源，提升了智能电网对用电信息采集数据整合应用的效果[3]。

3.4 在电网智慧数据运维中心建设中的应用

一个优质的数据运维中心，是保障智慧电网系统稳定运行的基础条件，但在数据中心的实际运行中，经常会出现运维协作不畅等问题，影响智慧电网系统运行的稳定性。为此，可以将云服务应用到智能电网数据运维中心的建设中，来构建一个基于互联网的微服务数据中心架构，以强化数据运维中的兼容性，使各类硬件设施顺利接入到数据运维中心网络中，保证整体运维协调效果。以Noa 小时智慧运维综合管理平台为例，在该平台的建设中，技术人员利用云服务技术，基于微服务架构，将传统的集中式IDC 数据中心，转变为分布式存储DDC 数据中心，使各类自主硬件设备，得以顺利接入到数据运维中心系统中，同时，该数据中心还具有极强的技术兼容性，可以支持大数据技术、AI 技术等高新信息技术的接入，使该数据运维中心得以具备故障智能预测、AI 节能、报警智能分析等功能，增强了数据运维中心的使用性能，有助于智慧电网数据运维中心的建设发展。此外，由于在云服务技术下，计算分布于各个分布式计算机上，而非远程服务器或本地计算机，因此，基于云服务技术打造的数据运维中心，能够使操作者将资源切换到需要的应用上，优化人们对智能电网系统控制的灵活性，提升了智能电网的建设水平[4]。

4 结论

综上所述，增强云服务、人工智能的应用效果，能够提升智慧电网的建设水平。对于智能电网来说，人工智能的应用，可以减轻电网运行管理压力，促进新能源的接入，有助于新基建的深入推进，同时，云服务技术的落实，也丰富了智能电网的服务项目，提高了用户用电的便捷性与经济性，从而促进了我国电力系统的可持续优化。