数字经济背景下智能电力系统创新研究的思路

于毓佳

（广西壮族自治区海洋研究院，广西 南宁 530022）

0 引言

近年来，全球数字经济体量不断增加，在国民经济中的地位持续提升，已成为世界经济增长的潜力所在[1]。《“十四五”国家信息化规划》中提出，到2025年，数字中国建设取得决定性进展，信息化发展水平大幅跃升，发展数字经济成为世界经济增长的新动能[2]。电力作为国家的支柱能源，在国民经济的可持续发展中起着重要作用。近年来，我国逐渐建起了以特高压为骨干网架和以各级电网为分区的中国特色电网[3]。而与此同时，基于节能减排目的的风力发电、太阳能发电、燃料电池发电等分布式发电也逐渐加入公共电网。面对这一局面，传统的电力网络以及控制措施已经难以支持如此多的发展要求。针对电力系统发展面临的这些挑战，智能电网被认为是有效的解决方案。智能电网是以先进的信息、通信和控制技术为手段，以坚强的电网网架为基础，构建贯穿发电、输电、变电、配电、用电和调度全部环节和全电压等级的电网可持续发展体系[4]。

近年来，国家电网公司全面推行“三集五大”体系建设，对电网运行的各类基础设施的监控数据提出了更高的要求，高压电力线路在线实时监控显然也更为重要，以往的常规在线监测已无法满足未来智能电网和“三集五大”体系建设的要求。随着视频监控系统在电力系统中变电站内的不断实践和完善，高压电力线路在线视频监控系统也必然成为未来线路在线监测的一个重要方向[5]。

电力行业的关键设备是多种多样的，它们包括发电机、发电机断路器、线路断路开关、升压和降压变压器、隔离和非隔离母线槽、电压互感器柜、中压开关设备和电机等[6]。这些系统会承受过大的负载、正常的磨损和充满挑战的环境条件，这些条件可能导致热故障或电气故障。因此，加强对电力设备的监测与电力系统的智能分析，发展智能电力系统与智能电网，不仅能够保证供电的安全性与可靠性，降低输电网的电能损耗，减少用户的电费支出，还有助于提高能源利用效率，减小环境污染，促进节能减排，实现可持续发展。

智能电网的建设，核心是要突破电气信息关键技术的研究与科技创新，比如智能电网调度优化、智能电网负荷预测、电力系统智能监测与故障分析等。经过文献查阅与分析，本文将从智能电网的这三个科技创新研究方向进行简单的总结与探讨。

1 智能电网调度优化

传统的集中式能量管理优化方法可扩展性差，且受限于有限的计算和通信能力，难以适用于融合了微电网和大量分布式单元的智能电网。智能化调度使电网管理更加简洁、高效，不仅能提高电网的稳定性，还能提高供电质量，实现供电系统灵活运行，以更好地满足社会电力应用需求[7]。

智能电网调度优化的具体研究方向包括停电后机组的恢复决策、电网调度与优化、经济调度优化、最优潮流、微电网调度优化等。目前可用于此研究方向的开放数据集有IEEE4、5、14、30、57、118、300、1047节点数据和BetterGrids电网拓扑数据等，其主要研究手段是基于Matlab仿真，采用的研究方法及理论基础包括图论、遗传算法、蒙特卡洛树搜索、稀疏自动编码器、强化学习、神经网络、近似动态规划算法等。选择此研究方向的优点是能紧扣电力系统应用中的关键问题，解决智能电网的核心控制问题；缺点是国内外已有大量学者在研究，较难取得突出性成果。

2 智能电网负荷预测

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统的规划和运行都极其重要[8]。电网负荷预测是近年来的热门研究方向，也是智能电网的核心技术之一。尤其是随着风电、光电等可再生能源的利用，给电网带来了波动性、随机性和不确定性，如何做好电网负荷的智能预测，提高预测精度，也是当前相关研究人员比较关注的问题。

智能电网负荷预测的具体研究方向包括短期负荷预测、长期负荷预测、风电功率预测等。可用于此研究方向的开放数据目前有：欧美风电、太阳能和负荷等时间序列数据、印度的每日发电量（2017-2020）数据、电工数学建模竞赛负荷预测数据、GEFCom2012负荷预测数据等。其主要研究手段依然是基于Matlab仿真或人工智能算法模拟，主要研究方法包括：BP神经网络、回归法、粒子群算法、极限学习机、混沌神经网络、卷积神经网络、随机森林、支持向量机等。选择此研究方向的优点是紧扣电气工程领域的研究热点问题，并能充分结合可再生能源利用、分布式发电、微网等新兴应用领域。缺点及难点大概有两个方面：①国内外已有大量学者在研究，创新较困难；②公开数据集部分数据可能不全（缺少部分属性），影响预测结果的精度。

3 电力系统运行状态智能监测与故障分析

随着国民经济的高速发展以及国家电网公司“统一坚强智能电网建设”的重大战略性发展，输电线路大量建设，电力网络也越来越庞大，随之而来的则是电力线路路况越来越复杂，线路维护难度越来越高，巡检量急剧增大，通常采用的人工线路巡检模式已较难满足实际需要。电力设备状态监测和故障诊断技术经历了经验诊断、对比诊断、工厂综合诊断、远程诊断4个阶段。对智能电网而言，电网的自愈特征是其主要特征之一，为了实现智能电网的自愈功能，提高对电力系统的监测与故障分析能力是必要措施。

电力系统智能监测与故障分析的具体研究方向包括：绝缘子缺陷检测、电力设备锈蚀检测、电塔螺丝脱落检测、电力线路故障检测、各式电力表读数识别等。可用于此研究方向的公开数据集有人工智能算法大赛发布的绝缘子缺陷数据、电力线路巡检视频、各式电力表数据等，另外，借助于无人机技术的发展，可根据具体需求运用无人机航拍自行采集大量数据。研究此方向通常采用tensorflow、caffe、pytorch、matlab等工具，常用的研究方法和理论包括：Faster R-CNN、深度迁移学习、孪生神经网络、生成对抗网络、图神经网络、Finetune、metric、匹配网络、原型网络、元学习、递归记忆模型、meta-learning LSTM、模型无关自适应等。选择此研究方向的优点主要有：①有大量成熟的机器学习/深度学习框架可使用；②数据简单易处理，无需太多电气行业专业知识；③目前属于比较新的研究方向，其在电气行业的应用目前研究成果较少，且各种新算法层出不穷，易创新。其主要缺点是正常样本数据易获取，但设备缺陷、系统故障数据较少且难以获取。

4 配电网自然灾害智能监测预警

2018年10月10日，习近平在中央财经委员会第三次会议中强调：加强自然灾害防治关系国计民生，要建立高效科学的自然灾害防治体系，提高全社会自然灾害防治能力，为保护人民群众生命财产安全和国家安全提供有力保障。《国务院办公厅关于印发国家综合防灾减灾规划（2016-2020年）的通知》提出：加强防灾减灾救灾科技支撑能力建设，推进互联网+、大数据、物联网、云计算、地理信息、移动通信等新理念新技术、新方法的应用，提高防灾减灾能力。

针对配电网多灾种智能监测预警中存在的“体系不健全、感知不协同、预警不智能、平台不灵性”等四大挑战，重点研究方向包括以下5个方面的内容：①面向多灾种的配电网智能监测预警技术体系；②不同灾害环境下的智能监测终端研制及协同感知技术研究；③极端自然灾害条件下的基于北斗短报文的应急通信系统研究；④不同自然灾害环境下电网的风险评估和智能预警模型研究；⑤具有时空数据分析功能的配电网多灾种智能监测预警平台的研发及应用示范。

方向一：面向多灾种的配电网智能监测预警技术体系研究

针对灾情多维立体感知与灾害智能预警尚未深度耦合的难点，以及复杂环境下应急通信的需求，研究包括“感知层”“网络层”“平台层”“应用层”一体的配电网多灾种智能监测预警服务系统架构，提升极端情况下的应急组网通信能力，优化天地一体观测资源的配置，设计基于云-边-端的配电网多灾种监测预警服务平台。

方向二：不同灾害环境下的智能监测终端研制及协同感知技术研究

针对各种复杂灾害机理和灾害发生时环境多样性的特点，研制涵盖洪涝、台风、山体滑坡、线路覆冰等多类型监测终端，研究复杂环境下多类型观测资源一体化协同调度机制，针对不同类型的监测项目可采用不同的组合方式，提供最优、最可靠、最有效的监测方案。在可能发生自然灾害的区域结合水文地质条件，合理布设监测点，形成整体的自然灾害监测网，监测系统实时显示监测点的变化情况，如风速、降雨量、地表变形、覆冰厚度等，在灾害发生时提供预警功能，确保危险区域发生灾害前及时有效地应急响应。

方向三：极端自然灾害条件下的基于北斗短报文的应急通信系统研究

研究连接人、车、物、监测终端和指挥调度中心的通信方案，融合北斗短报文/4G/5G/LoRa/NB-lot等多种通信方式，保障监测区域与指挥调度中心之间的通信畅通。主要有以下两种通信场景：

（1）研究连接监测区域的人、车、物、监测终端的通信方案：在公网通讯基础设施遭受破坏时，通信方式以基于系留无人机的小型化升空应急通信系统为主，融合LoRa/NB-lot等通信方式提供语音对讲、数据传输等服务，可满足灾区现场应急抢修通信保障需求，助力灾害发生后的现场应急抢修有序、高效、快速完成。

（2）研究连接监测区域与指挥调度中心的通信方案：在公网通讯基础设施遭受破坏时，通信网络中断，影响正常抢险救灾的指挥调度，针对此问题，研究基于北斗短报文的应急通信系统，提供全天候、全天时、全覆盖的数据传输服务，保障灾区现场与调度指挥中心的通信畅通，实现通信覆盖无盲区，应急工作无死角，指令畅通无障碍。

方向四：不同自然灾害环境下电网的风险评估和智能预警模型研究

梳理监测区域历史台风、覆冰、洪涝、冰灾等不同自然灾害环境下电网场景的典型灾损场景及灾损信息，将地理环境、风速、温度、降水、时间等灾害关键因素结合电网设备损坏、线路跳闸、负荷损失等受损情况进行关联性分析，结合国家防灾预警分级、电网公司防风防汛和应急响应等相关规程，对电网不同灾害环境下的灾损情况进行分级，研究不同自然灾害环境下的风险评估体系。

针对自然灾害环境下电网监测与配置的多源时空数据关联分析难题，研究提出不同灾害下电网风险预警、灾损评估的技术流程和算法模型，确立不同灾害的电网风险评估指标体系，形成灾害动态监测和灾情预测模拟的技术应用体系，实现对电网设备遭受自然灾害的综合风险进行评估定级，分析电网设备本体抵御自然灾害的能力，自主初步研判线路跳闸原因，辅助开展灾害应急处置决策。

方向五：具有时空数据分析功能的配电网多灾种智能监测预警平台研究

为提高自然灾害下配电网灾害灾损的评估预警能力，解决配电网自然灾害监测过程中的数据资源整合不及时、数据分析时空关联度不高、风险预警不精准等问题，研究基于遥感数据、地理信息数据、北斗位置数据、传感器监测数据的、统一时空基准的多源数据融合技术，以一张图模式建设集多态时空数据分析为一体的配电网多灾种智能监测预警平台，并实现以下建设目标：

（1）实现建立自然灾害导致电网故障的知识图谱，并在平台中以可视化方式展示灾害致灾机理和过程；

（2）实现监测预警及自然环境类在线监测设备历史数据与趋势分析，按照时间尺度展示相关灾害发展趋势；

（3）完成整合监测预警及自然环境类在线监测设备数据资源，按照分层叠加、分类筛选、分级显示的方式，在一张图中展示电网设备及灾害分布情况；

（4）完成汇总监测预警历史数据及关联设备，统计各类自然灾害的历史数据及引发的电网故障信息。

5 结语

综上所述，智能电力系统的创新研究方向包括但不限于以上四个领域。其中，智能电网调度优化能提高电力系统的稳定性和故障快速恢复能力，对于配合可再生能源的使用也十分重要；智能电网负荷预测具有较强的经济性，能大幅提高能源利用率，节约电网运营成本，两者均具有十分重要的现实研究意义；而电力系统智能监测与故障分析作为智能电网的一部分，不仅能提高系统的稳定性和可靠性，降低电力系统的故障率，且由于其与目前火热的人工智能技术深度结合，其本身亦具有较强的创新性和先进性，是值得深入研究的一个重点方向之一。

此外，除了上述介绍的四个创新研究方向之外，智能电网建设还有许多其它的关键技术有待突破，如特高压防雷绝缘技术、特高压交/直流输电技术、智能输变电装备技术、柔性输电新型电力电子器件及应用技术、大规模交/直流混合电网安全稳定控制技术、可再生能源发电友好接入技术、大容量储能技术、微网等。为保障国民经济发展和人民生活水平的提高，必须加强新技术和新装备的研究，为建设安全可靠、经济高效、清洁低碳、灵活智能的现代化电网提供有力的保障。