人工智能在农村电网建设中的应用

叶智豪

（江苏省泰州市宣堡供电所）

0 引言

电网，也称电力系统，也称为电力网。电网是将电能从发电站输送到用户的网络系统。它由一系列的发电厂、输电线路、变电站、配电线路和终端用户组成，是将电能从发电厂传输到终端用户的系统。它是现代社会不可或缺的基础设施，为各个领域的生产、生活和科技创新提供了可靠的能源供应。改革开放以来，电力工业实行多种方针，大大调动了地方办电的积极性，使得全国电力迅猛发展。

电网如今也面临着诸多挑战，新闻中常常提醒着我们提高电力系统安全稳定运行的重要性［1］。随着技术的进步，智能化是电网发展的重要方向。然而，做到电网智能化并不容易。首先，电网数据的采集和管理面临重大挑战。电力网络包括大量的数据，例如发电量、消耗数据和发电厂的状态数据。有效收集、存储和分析这些数据的方法是一个复杂的问题。其次，智能决策需要强大的计算能力和先进的算法。在现有网络基础设施和IT 资源有限的背景下，智能技术的有效利用也是目前面临的一个问题。

电力系统是现代社会最重要的基础设施之一，人工智能作为一项革命性技术正逐渐应用于电网。能源系统作为现代社会的核心基础设施，具有更大的经济、社会和环境影响。然而，随着电力需求的增加和网络结构的复杂性，网络管理面临着越来越多的挑战。

1 人工智能技术在电网中的基本原理

机器学习：负荷预测是网络运营的一个基本方面，包括预测未来的负荷需求。机器学习技术可以利用历史负荷数据、天气信息等因素构建预测模型，准确预测未来电力负荷，为电网规划提供基础。机器学习技术可以通过实时监测和分析网络数据、检测异常和识别可能的故障原因来加速故障排除并提高网络可靠性。

深度学习：该技术在电力系统中的重要应用是图像识别。图像识别功能，如工厂状态监测和故障检测，可以提高电力维护效率。深度学习也广泛应用于电气故障诊断。通过深入了解电气故障数据，可以建立故障诊断模型，准确识别网络故障的类型和原因，指导故障处理和故障排除。

强化学习：该技术在电力系统的智能配电中有许多应用。通过实施智能配电系统，电网可以根据当前形势和未来预测，自动规划电力负荷并做出资源优化决策，从而确保电网的高效运行。强化学习技术可以通过与环境的互动学习，不断优化配置策略，逐步提高网络性能和效率。通过规划电力负荷和优化资源，可以实现电网的有效运行。先进的学习技术可以通过不断优化配置策略，逐步提高网络性能和效率。

2 人工智能在电力运维检修的作用

运维检修保障了电网的可靠性运行，电网的可靠性是保障电力供应的关键要素，然而，电网面临着多种可靠性挑战［2］。首先，电网设备老化、维护不及时等问题可能导致设备故障和停电。其次，自然灾害和恶劣天气条件可能导致电力设施受损，进而影响电力供应的稳定性。此外，电力需求的不断增长和新能源接入的不确定性也给电网的可靠性带来了挑战。为了应对这些挑战，需要加强设备维护和更新，提升电力系统的韧性，采用智能化的故障诊断和预测技术，以及建立灵活的电力市场机制。

以电力变压器举例，为解决传统的依赖导则与专家经验开展业务评价工作的弊端，学术界基于多源设备状态数据，应用数学分析方法与机器学习算法开展了设备状态评价模型研究工作，期望能够全面准确地反映电力变压器的真实状态［3］。一是：基于现有的电力设备的参数以及相关运行状态，进行客观化评价以及智能化分析，通过现有数据预测各个模型器件之间的运行状态，来对接下来运行进行优化。这一部分主要使用的是数学模型，常见的数学模型有：层次分析法［4］、熵权法［5］。通过计算机、人工智能来进行复杂的数学模型的运算和预测，大大节省了工作时间，解决了原本使用人员来进行数学模型运算而带来的效率低下等问题。二是：通过深度学习网络，对计算机人工智能不间断地训练，来达到对电力系统运行状态的预测。由于电力线长度之长，工作情况环境复杂，相比于人工，计算机极大节省了人员在对电力系统故障识别时间，并且有效地避免了因为工作人员实地检修而带来的工作危险性。三是：通过计算机人工智能对线路存在的故障缺陷进行精准地识别，这一部分常常使用神经网络进行实现。使用神经网络训练来达到理想状态需要大量的训练数据，而电力设备的故障目前仍存在数据单一问题，为此，首先应当结合不同地域的电力线路的独有特点以及以往的故障检修案例、运行数据，生成对应网络。同时为应对实际数据集少的问题，应当使用翻转角度、增加噪声、样本合成等多种方法进行数据增殖，以达到目标的数据集数量。有了以上两点的保证，以及强大的智能数据库中保存的大量杆塔杆号牌信息，就可以做到对线路存在的故障进行快速以及准确地识别以及故障存在位置定位，这极大地节省了由人员进行故障识别以及位置定位地时间，提高了工作效率。我国的电网体量之大，要求我们对故障的识别以及维修具有较高的水平，上述相对来说可以很好的增加我们这方面的能力。

3 人工智能在电网安全与稳定性方面的作用

人工智能还可以使网络恢复过程自动化［6］。通过与自动化和智能设备集成，人工智能系统可以自动控制开关等设备，并实现远程控制。减少了人为错误的数量，并提高了恢复的效率和准确性。通过整合和分析历史和实时数据，人工智能系统可以预测潜在的错误和异常。通过这种预测方法，网络可以提前采取措施，减少干扰对工厂运营的影响。

防范攻击：人工智能在确保能源系统安全和稳定方面的作用与其他公司类似。在这里，我们将解释人工智能在其他公司的安全性和稳定性。数字化转型吸引了企业对人工智能技术的关注。随着网络空间成为数字经济发展的基础，网络空间不断扩大，双方之间的信息不对称日益明显。随着攻击和防御能力的提高，人工智能是网络安全技术发展的必然趋势之一。网络攻击通常使用计算机深度学习、神经网络和其他技术进行响应。通过不断学习计算机网络，潜在的和现有的攻击可以

故障识别：由美国麻省理工学院领导的一个研究项，能够对由众多变量组成的复杂互联系统建模，这些变量的值随时间而变化。通过映射这些所谓的多重时间序列的连接，贝叶斯网络可以学会识别数据中的异常。电网的故障不仅仅是通过观察电力线路的故障来进行判定，电力系统运行参数也是一个很好的参考指标，很多个电力系统运行的数据点叠加在一起就是整个电网的运行状态，常用参数为：整个电网电压的幅值、频率和角度以及电流。通过检测异常依赖于识别异常数据点来对电网是否存在故障进行判断，并且有利于进一步对存在故障的精准判别以及故障存在位置定位。

运行恢复：如果发生停电，人工智能可以帮助开发智能恢复策略。系统根据故障的类型、位置和操作范围自动优化恢复路径和顺序。这缩短了恢复时间，并将停电的影响降至最低。人工智能还可以使网络恢复过程自动化。通过与自动化和智能设备集成，人工智能系统可以自动控制开关等设备，并实现远程控制。这减少了人为错误的数量，并提高了恢复的效率和准确性。

4 人工智能在电网中发展趋势以及面临挑战

未来，智能规划将在网络管理中变得更加普遍。在人工智能的帮助下，网络可以进行自主决策和实时监控，有效地分配电力负荷和优化资源。这将提高电力系统的灵活性和响应能力，更好地满足各种电力需求和供应；与此同时，电力系统预测和分析技术将继续发展，利用更好的数据和模型来提高电力供需预测的准确性。这将有助于电力公司更好地规划电力生产和分配，减少能源浪费，满足日益增长的电力需求。

人工智能必须处理网络应用中的大量机密数据，包括用户能耗数据、发电数据等。数据和安全漏洞可能会产生严重后果。因此，确保网络数据的安全和隐私是一个严重的问题；同时，人工智能可以使网络应用中的许多任务自动化，但人机合作仍然是必要的。在紧急情况下，人工智能系统可能需要与人类操作员进行有效的沟通与合作，这需要解决人工智能系统与人类之间的互动问题。目前，人工智能发展人才短缺，人工智能在网络应用中的发展需要人才。

5 结束语

现如今人工智能进入发展快车道，国家加大在这方面的时间以及资金投入，人工智能在各方面尤其是电力系统当中发挥着越来越大的作用。我们在享用人工智能对我们电力系统带来的便利的同时，也要看清存在的问题，关于人工智能技术发展的技术人员缺少是相当大的一个问题，应当在这一方面加大力度投入。在未来，相信有着人工智能技术，我国的电力系统将会得到更加长远的发展。