基于人工智能技术的电网安全校核智能管理系统

杨继党，李 哲，左娟娟

（云南电网有限责任公司保山供电局，云南 保山 678000）

0 引 言

我国电网较为庞大，具有装机容量最大、电压等级最大、新能源并网容量最大以及输送容量最大的特点。为了保障电网能够安全运行，需要对电网进行定期的检查。同时，随着新能源的接入以及电力市场的改革，增大了电力系统的安全隐患，迫切需要对电网智能管理。当前，虽然有许多学者研究了电网安全校核方法，但是不能够满足当前对电网运行管理的需求。

人工智能技术是结合计算机科学、信息论等学科的综合学科，其能够模仿人类的智能行为，基于该技术的优点，本文设计基于人工智能技术的电网安全校核智能管理系统，期望解决当前存在的问题，为电网安全校核提供技术支持。

1 电网安全校核智能管理系统硬件设计

1.1 IPMC模块

智能平台管理控制器（Intelligent Platform Management Controller，IPMC）模块采用三星32位ARM9 （S3C2440）和周边设备为核心。S3C2440系统外部设备资源丰富，功率消耗小，主频率可达到533 MHz，满足了对智能管理和监视的要求。这个模块的主要作用如下：

（1）在机架上读出单板的硬件地址[1]；

（2）采用 Handle Switch接口，完成了单板的热插、上、下两种电源；

（3）采用I2C界面进行管理指令交互；

（4）在各种条件下，实现控制指示灯的亮和熄灭；

（5）可调整机架风机的速度；

（6）与负荷进行数据交互；

（7）监控单板关键线路的电压及核心芯片的温度值；

（8）采用网络端口进行远程监测；

（9）通过 GPIO发送对应的报警信号。

S3C2440包含27条地址线ADDR，8条选择信号nGCS0～nGCS7，与BANK0～BANK7相对应。目前市场上仅有32 bit宽的 同步动态随机存取内存（Synchronous Dynamic Random Access Memory，SDRAM），通常采用两个16 bit SDRAM来扩充32 bit SDRAM。

所选 SDARM为HY57V561620F，4 bit×16，32 Mbyte，SDRAM的内部是一组存储器，可以将其视为一张表。与表格的查找原则相同，确定数据行与数据列，这样就能精确地查找到所需的数据。此表被称作“逻辑连接”。当前 SDRAM的主要特点是4个 BANK，首先指定 BANK，其次是行，最后是列，这是 SDRAM地址的基本原则[2]。

1.2 通信模块

AD9361是 ADI公司开发的高性能、高集成度RF捷变接收机，是目前应用软件无线电通信的一个很好的选择，其特点如下：

（1）能够同时完成发射与接收的功能，也就是说，能够支持二次发射和二次接收；

（2）DAC及 ADC具有12位宽；

（3）覆盖70 MHz～6.0 GHz的广泛操作频率；

（4）有两种工作方式，即时分双工（Time Division Duplexing，TDD）以及频分双工（Frequency Division Duplexing，FDD）；

（5）发射与接收信道带宽在200 kHz～56 MHz（受限于模拟滤波器的带宽）[3]；

（6）数字界面支持低电平差分信号（Low Voltage Differential Signal，LVDS）和互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor，CMOS）两种方式；

（7）模拟界面包括两个接收机，12路单端输入，两个发送器；

（8）在接收信道的增益控制中，有两种方式，一种是人工增益控制（Manual Gain Control，MGC），另一种是自动增益控制（Automatic Gain Control，AGC）；

（9）一种用于产生本振的内部集成了一个小数N分频频率合成器，它具有2.4 Hz的最大步进。

AD9361内置有高密度的功放、混频器、本振产生、滤波器、 ADC/DAC等功能，要想让AD9361具有足够的灵活性，首先要了解AD9361的内部结构，它包括发射信道、接收信道、 PLL模块。PLL部分主要是将外部晶振输入到时钟，经数控晶体振荡器（Digitally Canpensate Crystal Oscille，DCXO），由内部的小数N分频机构产生发射与接收所需要的本振信号，再将一条线路送至 BBPLL ，用于生成 ADC/DAC所需要的取样时钟，和接收端的 DATACLK、RXFRAME等。

它被分成RX信道1和 RX信道2，各自对I、Q信号进行处理，从左至右可以看到，所接收的模拟信号经过选择器进入LNA，再进入混合器，用PLL部件输入的本振信号，将I、Q两个信号分别解调，随后再进行相同的工作，再经过一个放大器和一个模拟低通滤波器（最大带宽是56 MHz），然后进入ADC，进行模-数变换，在此，ADCclk是BBPLL提供的，后面的数字信号经过3个半带滤波器和FIR滤波再输出，所有的数字滤波器都能被不同地抽取，从而减少取样速度，从而使所输出的数据具有适当的数据率[4]。

1.3 FPGA模块

IPMC与单板上的核心设备FPGA进行数据交互，可以了解到系统的业务流程和设备的工作状态。EP2S90F1020是阿尔特拉公司生产的Stratix II系列 FPGA芯片。Stratix II是90纳米系列的第2代高性能 FPGA。EP2S90F1020采用先进的FPGA架构，其主要包括：

（1）自适应逻辑模块36384个；

（2）拥有72768个可调整的查询表；

（3）有90960个逻辑单位；

（4）RAM存储器空间为4520488字节；

（5） DSP组件48个；

（6）具有192 bit乘以18 bit的倍数；

（7）最多存在902个输入/输出管脚。

自适应逻辑模块主要包括自适应查询表、寄存器、专用完全加法器、寄存器、进位链、共享算术链和直接连接等。EP2S90F1020具有4种工作模式，分别为扩充查询表模式、普通模式、算术模式和分项算术模式，扩展的查询表方式有7 bit的输入。

2 人工智能技术的电网安全校核智能管理系统软件设计

2.1 电网安全校核智能管理数据库设计

运用人工智能技术，可以充分利用其低成本、高能效和网络化的优势。利用人工智能构建的平台无须服务器，节省了服务器的采购和维护费用；通过计算机的计算和数据的安全存储，降低了人工的操作，实现了系统的智能化和自动化[5]。人工智能的模型如图1所示。

图1 人工智能模型

该系统利用人工智能技术，对工程项目的审计数据进行分析、重组，并构建相应的数据库、方法库、模型库。此数据库设计的目的是加强现场作业风险预警，减少员工操作风险，确保现场作业的安全运行。首先要改进数据库的结构，虽然数据库中的信息数据的增删处理经常发生，而且数据库中数据的变化也很大，但数据库结构相对稳定，而以物联网技术为基础的数据库结构一般采用3层结构模式，通过对施工风险进行预警，从而确定哪些工作场所有较大的危险，哪些时段有可能发生违规，将电力现场作业安全系统的数据库分为模式、模式以及外模式等3级抽象模式。

为减少员工在工地上的工作危险，使用MySQL数据库，设计多个表，如电网设备型号表、状态表、用户基本信息表等，这些表并不是独立的，而是由各个关键字连接起来，组成了一个现场作业安全管理系统的数据库。其中，用户基础资料信息表主要用于存储用户的详细资料和存取权限，而电力设备的基础资料则是用于存储某些设备的基础资料。

2.2 风险判定

通过对这些数据的过滤，采用人工智能技术将电网公司的数据分成几个子集，然后对各个子集进行分析，选出影响最大的一个，再对选定的单元进行分割，如此反复，直至最终的子集仅含有特定的数据。

将样本信息期望值表示为：

式中：pi代表第i个类别。

将信息增益计算公式表示为：

式中：E(Q)代表期望信息的计算值；A1、A2、Ax分别代表每个信息的增益值。

基于上述过程能够及时发现增长的信息，然后实时处理这些信息，以此完成电网安全校核智能管理。

3 实验对比

为验证所提出的基于人工智能技术的电网安全校核智能管理系统的有效性，将传统系统作为对比系统进行实验。主要对比两种系统对电网安全校核的实时性和准确性，实时性对比结果如表1所示。

表1 电网异常校核的实时性对比

通过表1可以看出，本文提出的基于人工智能技术的电网安全校核智能管理系统发现异常时间在2 min之内，相比传统系统用时更快，能够及时发现电网异常情况。

准确性对比结果如表2所示。

表2 异常发现准确性对比

通过表2可知，所提出的电网安全校核智能管理系统发现异常准确性能够保持在98%以上，相比传统系统的准确性更高，有效提高了校核的准确性，能够为电网安全提供帮助。

4 结 论

基于上述过程完成基于人工智能技术的电网安全校核智能管理系统的设计，实验结果表明，所研究的方法能够及时发现异常情况，满足设计需求。然而由于时间有限，所提出的方法还有不足之处，在后续研究中还需要进一步优化。