人工智能在电力系统中的应用与发展

陈明　梁宇鹏

摘  要：人工智能是研究和开发人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新兴技术。深度学习是一种分层的神经网络，其原理是将多个层次的神经网络进行分层训练，即将该层次的输出作为下一层次地输入，从而达到分层表示的目的;随着电力系统信息化、智能化的发展，其积累的信息量也日益庞大，且具有复杂的信息维度，传统的人工智能浅层学习方法在线性和非线性模式上表现的局限性，无法将数据信息完整地呈现出来。

关键词：电力系统;人工智能;技术发展

1.电力系统中的人工智能

1.1电网无功电压的智能化与控制

由于电网的复杂性、非线性、模糊性和对实时性的要求，使得电网的电压无功控制在某些方面难以用传统的数学模型来进行，而人工智能也逐渐成为解决这些问题的关键。专家系统是一种发展较早、成熟度较高的人工智能技术，它是一种以知识库和推理机制为基础的计算机程序，它是一种以专家为基础的方法来解决问题的方法。

在无功电压控制中，专家系统的典型运用就是将已有的无功控制经验用计算法则表示，以形成一个知识库，以供专家系统参考，当遇到实际问题时，利用该知识库对无功电压进行实时测量，从而得出电压调整的控制方法。本系统通过对PV节点电压、变压器分接头、并联电容等进行调整，针对不同的参数，采取相应的控制措施，对相应的电压进行敏感性和控制余量的选择，从而对电网的异常电压进行精确的校正。

ANN是一种以生物神经网络为基础，通过仿真大脑的神经来进行复杂信息处理的模式，通过大量的人工神经元通过特定的方法将其串联起来，从而使ANN具有复杂的非线性特征，与ES相比，ANN具有更强的容错能力、更大的信息分布、更大的学习能力和执行速度，因此在无功电压控制中有很大的应用前景。在无功电压控制中，一阶ANN用来探测系统中的无功电压是否超出极限，二阶ANN则提供一种处理策略，当无功电压出现波动时，它可以快速地进行检测和响应，从而加快采样的收敛。在实际应用中，建立了一种基于前向网络的神经网络，它的输入由主变压器的有功无功、高压侧和低压侧的实时电压等组成，并将其输出，其中包含并联电容器的切换状态和主变压器的分接位置，并将历史数据作为人工智能的培训样本。当然，也存在着诸如FT、GA之类的人工智能技术，但是由于目前的研究还不够深入，因此大多将其与ANN结合起来。

1.2电力调度与人工智能

电力调度是指根据电力负荷变化，对电网潮流进行管理的一种工作，其主要目标是确保电网的安全、确保用户的供电可靠性和经济效益。在满足网络运行限制的情况下，人工智能可以根据调度目标来确定优化调度方案，包括机组组合优化和机组调度优化。在机组组合优化上，其目标是在电网条件下，根据电网的限制，确定最佳的投切方式，以降低投资和增加经济效益。

专家系统最初是用于求解电力系统的调度问题，但是由于机组的组合优化问题日益复杂，本文将专家系统和PSO算法结合起来，构造了一个双层机组的组合优化模型。在考虑其他可再生能源的接入条件时，利用非参数神经网络对风力发电等能源产生的不确定性进行定量预测，并与蒙特卡洛法相结合，将其归类为安全约束的组合优化模型，并利用遗传算法求解出最优解。目前比较流行的是将可再生能源与电力网相结合的ANN-GA智能调度机制，该方案通过ANN训练，学习满足需要的能量管理模式，并通过GA的优化流程，使“高峰期”的能量消耗达到最低，太阳能、风能等可再生资源得到最大化，同时也可以减少对电力的依赖。在充分考虑可再生能源的随机、无序特性的前提下，采用分散式储能技术是解决能源系统能量不确定特性的最优选择。

目前，利用人工智能技术可以对电网的实时运行状态进行监测和存储，根据电网的具体数据，制定更加经济合理的供电方式，根据电网的实际情况和电力需求，合理地安排电网的供电设施，从而达到对电网设备的合理利用，为电网的非必要的损耗和节能改造提供参考。

1.3电力市场与人工智能

电力市场的变化使得电网的优化决策越来越复杂，而人工智能技术在电网中的应用也越来越广泛。

在配电端，利用人工智能技術对配电系统进行监测，可以使数据采集更为精确、高效，同时还可以实现远程抄表、自动报告，并通过对电费进行有效的评估和管理。

在用电方面，由于智能电表的广泛使用，以及智能服务机器人的广泛使用，许多用户都在不知不觉中开始享受到了人工智能的好处。传统的人工客服无法完全满足每个人的需求，而将语音识别、语义理解、自然语言处理等技术整合到智能客服机器人中，对以往客户的来电进行语义挖掘，建立一个24小时的实时、准确的语言服务，效果非常好。

1.4智能化与生产安全控制

随着智能化技术在电网中的应用，电力生产的安全控制也逐渐向智能化方向发展。在人身安全管理中，通过人脸识别、光学字符识别等技术，对作业人员进行身份认证、工作信息采集、自动巡视等，为企业提供有效的安全监控服务。设备的安全性，将会涉及到大量的整流和变频装置，其中的谐波会对电网造成很大的伤害，利用人工智能技术建立设备的可视化，对设备的运行状况进行智能的评价，对设备的运行状况进行智能的分析，对设备的性能进行分析，从而对电网的谐波进行实时监测，从而对电网中的各种危险进行预警，从而大大降低因故障造成的电网故障。

1.5智能化和维护

随着用电量的增加和信息化的发展，电网中经常发生的断电维修是不能容忍的，所以，带电作业成了供电部门不可或缺的一种方式。

人工智能技术也显示出其自身的优势。在巡检过程中，利用巡检机器人、无人机、直升机、固定摄像头等手段对巡检图像进行检测，建立了典型缺陷的样本库，并利用视频处理、图像识别、深度学习等技术，建立了一套智能的巡检系统。当发现有问题时，必须进行带电作业，并利用三维环境重构、运动控制、视觉识别等技术，自动识别引线位置、自动抓取、剥线、穿线、点火等。采用智能化带电操作，可以有效地避免传统带电操作带来的人身安全隐患，极大地减少了工作强度，提高了工作质量。

2.人工智能存在的缺陷

（1）大部分智能体在进行问题分析时，往往没有建立清晰的系统模型，没有将计算与实体系统进行关联，运算过程不透明，从而导致了算法的不可解释性、缺少用户可交互性和操作性。

（2）人工智能的稳定性很差，很容易做出错误的判断，而且涉及到国家和人民生活的方方面面，对精度的要求也很高，因此很多人工智能应用还处于试验阶段，还需要进一步的改进。

（3）人工智能的基础是学习，它需要大量的数据，大量的数据会让人工智能的运算变得更加复杂，当大量的数据被用于分析问题时，很容易出现错误。

结语

虽然人工智能技术还处于起步阶段，很多方面还不够成熟，但是它的发展空间很大。在算法上，它采用了深度学习、强化学习等先进的算法，并将专家系统、神经网络、模糊理论等人工智能技术融合在一起，使得机器人拥有了独立的行为能力，而不需要按照特定的步骤进行操作，可以自主学习，从而达到人类的智能。随着人工智能理论的不断发展，它必将在电力系统和其他重要领域中扮演越来越重要的角色。

参考文献

[1]杨莹、张向聪、王磊、孙元.基于人工智能的计算机视觉技术在电力系统中的应用.

[2]杜晟玮.电力系统中的人工智能应用及发展.人民出版社，2021，36（09）

[3]钟业荣.基于人工智能的电力系统的研究.电力设备管理，2021（05）