电力系统智能化关键技术应用与分析

靳 威，宋 睿，叶佑春

（广东电网有限责任公司计量中心，广东 广州 511500）

1 电力系统智能化关键技术概述

电力系统智能化关键技术指通过信息技术、通信技术和自动化技术等手段，将传统的电力系统转变为智能化、自动化以及信息化的系统，以实现电力系统的高效、可靠和安全运行。其集成和优化了电力系统中的各个环节，提升电力系统的管理水平和运行效率，为电力行业的发展带来了重要的机遇和挑战。电力系统智能化关键技术的核心是将信息技术与电力系统的各个环节相结合，实现数据的采集、传输、存储以及处理，以支持电力系统的监控、调度、管理以及维护。其中，大数据技术和物联网技术是电力系统智能化的重要组成部分，为电力系统提供强大的数据处理和通信能力[1]。

2 大数据技术在电力系统中的应用

2.1 大数据技术在电力调度的应用

在电力调度过程中，大数据技术发挥了重要作用，通过对大量实时数据的采集、分析和处理，实现了电力系统的精细化调度和动态优化。以循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）为例，RNN 模型在电力调度中可以通过对历史负荷数据的学习和分析，预测未来一段时间内的负荷情况。

首先，收集历史负荷数据，包括过去一段时间内每个时间点的负荷值。同时，可以收集与负荷相关的其他数据，如表1 所示。

表1 历史负荷数据案例

其次，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。将处理后的数据输入RNN 模型进行深度学习，包括历史负荷数据和其他相关数据，如天气情况。通过对历史数据的学习，令模型捕捉时间序列数据中的内在规律和趋势。另外，使用历史负荷数据作为训练集，利用反向传播算法和梯度下降等优化方法不断调整模型的权重和偏置，使模型能够更准确地预测未来的负荷情况。

最后，将当前时间点输入给训练后的模型，模型可以输出预测的负荷值，再将预测结果与实际负荷数据进行对比，评估模型的准确性和性能。这样的预测和评估过程可以帮助电力调度人员做出合理决策，优化电力系统的运行和调度策略。

2.2 大数据技术在配电过程的应用

大数据技术在配电过程中的应用可以借助RNN深度学习模型，其应用模式如下。

首先，收集配电系统中的大量数据，包括供电负荷、电压、电流、频率以及温度等相关参数，如表2 所示。同时，可以收集与配电相关的其他数据，如天气信息和设备状态等。

表2 2023 年5 月1 日配电系统相关数据

其次，将收集到的数据进行预处理，用于构建RNN 模型的训练集。通过对历史数据的学习，模型可以理解电力系统在不同情况下的运行特征，并建立起电力系统中各个参数之间的关联。经过训练后，RNN 模型可以获得较好的预测能力，能对数据输入模型进行实时监测和预测。

最后，通过实时监测和预测，利用RNN 模型可以检测出系统中的异常情况和潜在的故障。当模型检测到与正常情况不符的情况时，可以发出预警信号，提醒运维人员及时采取措施，避免潜在的事故或故障发生[2]。基于RNN 模型的预测结果和实时数据，可以优化配电系统的调控策略。

2.3 大数据技术在设备维护的应用

在设备维护方面，大数据技术可以借助RNN 的深度学习模型进行应用。

通过传感器等设备实时采集设备运行过程中的各项参数，包括温度、振动、电流等。将经过预处理的设备数据作为训练数据，输入RNN 模型中进行训练。经过训练的RNN模型可以用于实时监测设备数据，并识别异常情况。当设备数据与预期的模式偏离时，模型可以发出预警信号，提示设备可能存在故障或异常情况。同时，通过监测设备数据的变化趋势和模式，模型可以判断设备是否存在潜在故障，并预测故障可能发生的时间和类型。这些应用有助于提高设备的可靠性和运行效率，实现智能化的设备维护管理。

2.4 大数据技术在电力安全的应用

大数据技术在电力安全领域的应用可以借助RNN 的深度学习模型进行实现。

首先，收集与电力安全相关的大量数据，包括供电负荷、电网状态、设备运行情况、故障事件以及天气条件等。这些数据来自各个电力设备的传感器、监测系统、历史记录等。

其次，对收集到的数据进行预处理和特征提取，以便更好地应用于RNN 模型。预处理包括数据清洗、去除异常值、归一化等操作，确保数据的质量和一致性。特征提取则是从原始数据中提取出对电力安全具有重要影响的特征，如供电负荷的波动和设备运行状态的变化等。

最后，利用RNN模型对电力安全进行建模和预测。RNN 模型能够学习和记忆时间序列数据的依赖关系，因此非常适合处理电力系统中具有时序性的数据。通过将历史数据输入RNN 模型，模型可以学习到电力系统中各种参数之间的复杂关系，并进行预测。

在电力安全领域，RNN 模型可以应用于预测电力设备的故障和损坏、异常检测、入侵监测、电力负荷预测以及优化调度等方面，从而增强电力系统的安全性和可靠性，保障电力系统的稳定运行。

3 物联网技术在电力系统中的应用

3.1 物联网技术在电力调度的应用

物联网技术在电力系统中的应用可以改善电力调度的效率和精确度。

通过物联网技术，可以将各个电力设备和传感器连接到互联网，从而实现数据的实时采集和监测，这些设备包括发电机、变电站、变压器等。通过物联网技术，这些设备可以不间断地传输运行状态、负荷信息、能源消耗等数据，为电力调度提供实时的监测和反馈。

电力系统中的设备可以通过物联网技术实现远程控制和调节。通过物联网连接的设备可以远程监控和调整设备的运行模式、输出功率等参数，实现对电力系统的灵活控制，优化电力调度，并根据实时需求进行合理的能源分配和负荷调节。

3.2 物联网技术在配电过程的应用

物联网技术在配电过程中的应用可以提升配电系统的效率、可靠性以及安全性。

（1）物联网技术可以收集大量的负荷数据，包括各个用户的用电情况、用电量和负荷曲线等。通过对这些数据进行分析和处理，实现负荷管理和优化。运用智能算法和预测模型，可以预测负荷峰谷期，合理安排供电策略，优化配电网络的负荷分配，以提高能源利用率和供电质量。

（2）物联网技术可以提供实时的能源数据，包括电能的消耗和供应情况。通过物联网平台的能源管理系统，监测和控制能源使用情况。结合智能算法和能源优化策略，实现能源的合理分配与节能控制，提高配电过程的能源效率和可持续性[3]。

3.3 物联网技术在设备维护的应用

物联网技术在设备维护方面的应用可以提升设备的监测、维护和管理效率，以保障电力系统的稳定运行。

（1）通过物联网技术，设备可以与物联网平台连接，实现远程设备监测。传感器和监测设备可以实时采集设备的工作状态、运行参数以及性能数据，并将这些数据传输至物联网平台。运维人员可以通过远程监测终端实时查看设备的运行情况，监测设备的温度、振动、压力等关键指标，及时发现设备异常或潜在故障。

（2）借助物联网技术，可以对设备进行预测性维护。通过分析设备采集的历史数据，可以建立设备的健康状态模型，并利用智能算法和机器学习技术进行故障预测。当模型检测到设备可能发生故障的迹象时，会发出预警信号，运维人员可以及时采取维护措施，避免设备故障带来的影响。

（3）物联网技术可以支持远程设备维护和诊断。通过与设备的远程连接，运维人员可以远程诊断设备故障，进行远程维护操作。借助远程控制终端，可以远程调整设备参数、升级软件、执行诊断程序等，避免了人工维护的时间和成本。

3.4 物联网技术在电力安全的应用

物联网技术在电力安全领域的应用可以有效监测、管理和保障电力系统的安全运行。

（1）物联网技术可以通过集成视频监控、智能传感器和图像识别等技术，实现电力系统的安全事件识别和响应。例如，通过视频监控和图像识别技术，可以实时检测电力设备周围的人员活动情况，识别异常行为或潜在危险，及时报警并采取相应措施。

（2）物联网技术可以提供全面的安全管理和追溯功能。通过对电力设备的实时监测和数据采集，建立设备的运行档案和历史数据记录。这些数据可以用于设备运行状态的评估和安全风险的分析。同时，物联网技术可以提供设备的追溯功能，记录设备的维护和维修历史，确保设备的可追溯性与安全性[4,5]。

4 结 论

随着电力系统智能化技术的快速发展与广泛应用，给电力行业的发展带来了新的机遇和挑战。电力系统智能化关键技术主要包括大数据技术和物联网技术，已经成为电力系统智能化的重要支撑，为电力系统提供了全新的解决方案，推动了电力行业的转型升级和可持续发展。同时，通过这些技术的应用，可以提高电力系统的可靠性、稳定性以及安全性，还可以降低电力生产和供应的成本。