电力系统中人工智能应用研究

[摘 要]随着科技的快速发展，人工智能技术已逐渐渗透到各个领域，电力系统作为国家基础设施的重要组成部分，其智能化升级已成为必然趋势。人工智能技术的引入，不仅能够有效提升电力系统的运行效率，降低运维成本，还能在保障系统安全稳定方面发挥重要作用。文章研究了人工智能在电力系统中的应用及优化策略，以期为相关人员提供参考。

[关键词]电力系统；人工智能；应用

[中图分类号]TM73 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2024）06–0109–03

Research on the Application of Artificial Intelligence in Power Systems

GUO Xinjie，ZHANG Senda，LI Hebao，LV Zhijuan，HU Xiaofei

[Abstract]With the rapid development of technology， artificial intelligence technology has gradually penetrated into various fields. As an important component of national infrastructure， the intelligent upgrading of the power system has become an inevitable trend. The introduction of artificial intelligence technology can not only effectively improve the operational efficiency of the power system and reduce maintenance costs， but also play an important role in ensuring system safety and stability. The article studies the application and optimization strategies of artificial intelligence in power systems， aiming to provide reference for relevant personnel.

[Keywords]power system； artificial intelligence； application

1 电力系统中人工智能相关概述

通过对电网运行状态的实时监测和预测，人工智能实现了智能调度和优化，提高了电力系统的稳定性和效率。此外，人工智能算法还能够快速准确地识别电力设备的故障位置和原因，为维修人员提供精确的维修方案，从而大幅缩短了维修时间和提高了工作效率。人工智能在电力需求侧管理方面也发挥着重要作用。如通过智能家居、智能楼宇等方式，人工智能技术实现了电力需求的智能化管理和调节，有助于节能减排和推动电力系统的可持续发展。人工智能在电力系统中的主要应用领域及其功能见表1。

未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能在电力系统中的应用将更加深入和广泛。例如，智能化控制技术将实现更加精准和灵活的控制方式，满足用户的个性化需求；同时，电力系统也将更加注重环保和高效性，通过结合人工智能技术，实现更加清洁、高效、智能、安全的发电、输电和供电过程。

2 人工智能技术在电力系统中的具体应用

2.1 应用神经网络技术构建智能信息平台

2.1.1 神经网络技术概述

神经网络技术，也称为人工神经网络或类神经网络，是机器学习的子集，同时也是深度学习算法的核心。其是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。

神经网络技术的基本原理在于，每个神经元（也称为一个人工神经元）把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和。这个总和再经过神经元的偏差调整，之后用激励函数把输出值标准化。这些神经元一层一层地连接起来，形成网络结构，可以对数据进行处理分类。

在训练过程中，神经网络技术依靠训练数据来学习，并随时间推移提高自身准确性。一旦这些学习算法经过了调优，提高了准确性，它们就会成为计算机科学和人工智能领域的强大工具，能够快速地对数据进行分类和聚类。

2.1.2 应用神经网络技术构建智能信息平台的优势

（1）神经网络具有强大的非线性映射能力，使其能够有效处理各种复杂和非线性的问题。这一特性使得神经网络技术特别适用于构建智能信息平台，用于处理和分析电力系统中大量的、复杂的、非线性的数据。

（2）神经网络具有自适应学习和自组织的能力。这意味着神经网络可以通过学习训练数据，自动调整网络结构和参数，以适应新的数据和任务。这使得智能信息平台能够不断地优化自身的性能，提高预测和决策的准确性。

（3）神经网络还具有强大的容错性和鲁棒性。即使在网络部分受损或输入数据存在噪声和干扰的情况下，神经网络仍然能够保持较好的性能。这一特性使得智能信息平台在处理不完整的、有噪声的或实时的数据时，仍然能够提供可靠的结果。

（4）神经网络技术的并行处理能力使得智能信息平台能够高效地处理大规模的数据集。这种并行处理的能力不仅提高了数据处理的速度，还使得智能信息平台能够实时地响应电力系统的需求，提供及时的决策支持。

2.1.3 应用神经网络技术构建智能信息平台的措施

（1）需要对电力系统的具体需求进行深入分析，明确智能信息平台需要实现的功能和目标。然后，基于这些需求，设计智能信息平台的基本架构和神经网络模型。这包括确定平台的输入和输出，以及选择合适的神经网络类型和结构。再采集电力系统中的各类数据，包括设备状态、负荷变化、环境参数等。对采集到的数据进行清洗、整合和标准化等预处理操作，以消除噪声和异常值，提高数据的质量。

（2）使用预处理后的数据对神经网络模型进行训练。通过调整模型的参数和结构，优化模型的性能，使其能够准确地对电力系统数据进行分类、识别或预测。同时，将训练好的神经网络模型集成到智能信息平台中，开发平台的各项功能。这包括数据可视化、实时监测、预警与决策支持等。确保平台能够稳定运行，并与电力系统的其他部分无缝对接。

（3）对构建好的智能信息平台进行测试，评估其性能和准确性。使用实际电力系统数据对平台进行验证，确保其能够满足预期的需求。

（4）将智能信息平台布署到实际运行环境中，对平台进行持续的监控和维护。根据运行情况和反馈，对平台进行必要的调整和优化，确保其能够长期稳定地为电力系统提供服务[1]。

2.2 基于人工智能的电力系统故障诊断

人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用，为电力系统的稳定运行和高效维护提供了强大的技术支持。人工智能技术可以通过数据分析和模式识别来发现潜在的故障风险。例如，传感器和监测设备可以实时采集电力系统的运行数据，包括电压、电流、功率等参数，将这些数据输入到人工智能算法中，系统可以自动学习电力系统的正常运行模式，并在出现异常情况时提前发出预警。这种预警机制可以帮助运维人员及时发现并处理故障，防止故障扩大化，减少停电时间，提高电力系统的可靠性。传统的故障诊断通常需要由专业人员来分析和判断，这需要耗费大量的时间和精力。而基于人工智能的故障诊断系统可以通过自动化的方式，实现对电力系统的实时监测和故障诊断。AI系统可以实时处理和分析大量数据，快速定位故障点，并给出相应的处理建议。这大幅减少了人工操作的参与，降低了诊断难度，提高了诊断速度和准确性。

人工智能还可以通过与传感器和监测设备的实时数据交互，实现对电力系统状态的持续监测和故障诊断。通过持续收集和分析数据，AI系统可以不断优化故障诊断模型，提高诊断精度和可靠性。同时，其还可以根据历史数据和当前状态预测未来的故障趋势，为电力系统的预防性维护提供有力支持[2]。

3 人工智能技术在电力系统中应用的优化策略

3.1 增强数据处理与分析能力

随着电力系统规模的扩大和复杂性的增加，数据处理与分析成为了提高系统性能、优化资源配置及预防故障的关键环节。通过增强数据处理与分析能力，可以更有效地利用人工智能技术来推动电力系统的智能化升级。为了增强数据处理能力，可以引入更高效的算法和计算框架，如利用分布式计算、云计算等技术，可以实现对大规模数据的并行处理，提高处理速度。同时，结合边缘计算和物联网技术，可以实现对电力系统实时数据的快速采集和处理，为决策提供及时准确的信息。

在数据分析方面，可以利用人工智能技术对电力系统的运行数据进行深入挖掘和分析。通过应用机器学习、深度学习等算法，可以实现对电力负荷、设备状态、故障模式等的精准预测和分类。此外，为了提高数据处理与分析的精度和可靠性，还需要加强对数据质量的管理和控制，包括数据清洗、去噪、标准化等预处理操作，以及数据质量的实时监测和评估。这有助于消除数据中的异常值和噪声，提高数据分析的准确性和可靠性。

3.2 强化安全保障与故障预防

通过引入智能监控和预警系统，可以实现对电力系统各个环节的实时监测和预警。利用人工智能技术，系统能够自动收集并分析大量的运行数据，识别出潜在的安全隐患和故障风险。一旦检测到异常情况，系统会立即发出预警，提醒相关人员及时采取措施，防止故障的发生或扩大。通过对设备运行状态和数据的深度挖掘和分析，人工智能技术可以精准地识别设备的故障模式和原因，并预测设备的剩余寿命。这使得维修人员能够提前制订维护计划，进行针对性的维修和更换，避免设备因故障而停机，保障电力系统的稳定运行。

为了进一步强化安全保障与故障预防，还需要加强人工智能技术的研发和应用创新。不断引入新的算法和技术，提升系统的智能化水平，使其能够更好地适应电力系统的复杂性和多变性。同时，加强人才培养和技术交流，推动人工智能技术在电力系统中的广泛应用和深入发展。

3.3 促进电力系统智能化升级

（1）通过引入先进的人工智能算法和模型，可以对电力系统的运行数据进行深度挖掘和分析，实现精准的负荷预测、设备状态监测和故障诊断。这有助于电力系统运营者更好地了解系统的运行状况，制订科学的调度计划和维护策略，优化资源配置，降低运行成本。

（2）人工智能技术可以应用于电力系统的自动化控制中。通过构建智能控制系统，实现对电力设备的自动监测、自动调节和自动保护，提高设备的运行效率和安全性。同时，智能控制系统还可以根据实时数据对电力网络进行优化调度，平衡供需关系，提高电力供应的可靠性和稳定性。

（3）人工智能技术还可以推动电力系统的数字化和信息化建设。通过构建数字化平台，整合电力系统的各类数据资源，实现数据的共享和互通。在此基础上，可以进一步开发智能电网、智能电表等应用，为用户提供更加便捷、高效的电力服务[3]。

4 结束语

随着大数据、云计算等技术的不断发展，人工智能与电力系统的结合将更加紧密，未来，应进一步加强人工智能技术的研发与创新，提升其在电力系统中的应用水平，推动电力系统的智能化升级，共同推动人工智能在电力系统中的应用和发展，为构建安全、高效、可持续的能源体系贡献力量。

参考文献

[1] 孙驰.人工智能在电力系统中的应用[J].电力系统装备，2022（12）：50-52.

[2] 林世溪.人工智能在电力系统中的应用[J].今日自动化，2023（7）：123-125.

[3] 王望.人工智能技术在新型电力系统中的应用[J].集成电路应用，2023，40（9）：76-77.