淺析人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用趨勢(shì)

陳欣卉

摘 要 科學(xué)技術(shù)的飛躍發(fā)展讓計(jì)算機(jī)功能變得更強(qiáng)大，人工智能就是計(jì)算機(jī)操控的技術(shù)。目前，人工智能在多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域得到了運(yùn)用，甚至延伸到了電力部門(mén)，很大程度上提高了電力系統(tǒng)的運(yùn)行能力和運(yùn)行效，保障了電力系統(tǒng)的可靠性和安全性，減少系統(tǒng)發(fā)生的故障。本 文圍繞著人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，進(jìn)一步分析人工智能在電力系統(tǒng)的應(yīng)用趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞 人工智能技術(shù) 電力系統(tǒng) 應(yīng)用趨勢(shì)

中圖分類(lèi)號(hào)：K928 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0引言

電力系統(tǒng)是由發(fā)電設(shè)備、變壓器、輸配電線(xiàn)路和用電設(shè)備等很多單元組成的復(fù)雜的非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。隨著電網(wǎng)的不斷發(fā)展和電力走向市場(chǎng)化，人們對(duì)電網(wǎng)的安全運(yùn)行和供電可靠性的要求越來(lái)越高。電力系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，要求調(diào)度人員迅速準(zhǔn)確地判別故障元件與故障性質(zhì)，及時(shí)處理故障，恢復(fù)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。所以研究工作者一直致力于發(fā)展先進(jìn)、準(zhǔn)確、高效的自動(dòng)故障診斷系統(tǒng)。

1人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用范圍

1.1電力系統(tǒng)的運(yùn)行與控制

電力系統(tǒng)中分布著大量的自動(dòng)控制和手動(dòng)控制裝置， 如繼電器、斷路器、隔離開(kāi)關(guān)等。由這些相對(duì)簡(jiǎn)單的局部控制的協(xié)同作用構(gòu)成整個(gè)電力系統(tǒng)復(fù)雜的實(shí)時(shí)控制。實(shí)時(shí)控制有2種形式，即離散控制和連續(xù)控制。

1.1.1保護(hù)

繼電保護(hù)是一種普遍的離散控制，分布于系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)中。對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)（正常或事故）進(jìn)行判斷，是實(shí)現(xiàn)保護(hù)動(dòng)作的關(guān)鍵。由于人工智能的邏輯思維和快速處理能力，人工智能已成為在線(xiàn)狀態(tài)評(píng)估的重要工具。在繼電保護(hù)設(shè)計(jì)中存在著大量的模糊知識(shí)與方法。

1.1.2切負(fù)荷

切負(fù)荷是另一種離散控制。系統(tǒng)元件的突然丟失，會(huì)造成系統(tǒng)容量的急劇變化。當(dāng)負(fù)荷超出系統(tǒng)供應(yīng)容量，就必須降低負(fù)荷以避免大范圍 的供電中斷。這時(shí)，需通過(guò)對(duì)負(fù)荷需求和系統(tǒng)行為的分析和啟發(fā)式知識(shí)來(lái)控制繼電器及時(shí)動(dòng)作。如果將故障后系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定問(wèn)題用故障后系統(tǒng)微分方程的解來(lái)描述，則故障與暫態(tài)穩(wěn)定之間存在著某種數(shù)學(xué)映射。

1.1.3勵(lì)磁控制

勵(lì)磁控制是控制發(fā)電機(jī)端電壓和無(wú)功功率的重要組成部分，是重要的實(shí)時(shí)連續(xù)控制系統(tǒng)，對(duì)維持電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性起主要作用，完成該功能的部分又稱(chēng)為電力系統(tǒng)穩(wěn)定器（PSS）。由于大容量機(jī)組的投入和快速勵(lì)磁系統(tǒng)的應(yīng)用，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性問(wèn)題愈來(lái)愈突出。將模糊集理論用于勵(lì)磁控制系統(tǒng)，較傳統(tǒng)基于線(xiàn)性系統(tǒng)理論的 PSS 有更好的控制效果。

1.2電力系統(tǒng)中的智能故障診斷

1.2.1專(zhuān)家系統(tǒng)診斷

專(zhuān)家系統(tǒng)是應(yīng)用大量人類(lèi)專(zhuān)家的知識(shí)和推理方法求解復(fù)雜實(shí)際問(wèn)題的一種人工智能計(jì)算機(jī)程序。一般包括知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、人機(jī)接口及知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)、解釋系統(tǒng)等。

1.2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其大規(guī)模并行處理能力、自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力、分布式信息存儲(chǔ)、魯棒性、容錯(cuò)性和推廣能力等特點(diǎn)在故障檢測(cè)和診斷領(lǐng)域受到廣泛重視。

1.2.3模式識(shí)別診斷

模式識(shí)別診斷是將系統(tǒng)的工作流程經(jīng)過(guò)仿真和分析，加上人的經(jīng)驗(yàn)，建成各種故障模式，并根據(jù)測(cè)量信息，確定系統(tǒng)屬于哪種模式，從而檢測(cè)和分離故障。

2主要的應(yīng)用方法

2.1專(zhuān)家系統(tǒng)（ES）的應(yīng)用

專(zhuān)家系統(tǒng)是在某一領(lǐng)域內(nèi)具有專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的計(jì)算機(jī)程序，并能像人類(lèi)專(zhuān)家那樣運(yùn)用這些知識(shí)，通過(guò)推理作出決策。一個(gè)典型的專(zhuān)家系統(tǒng)由4部分組成：知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、知識(shí)獲取機(jī)制和人機(jī)界面。專(zhuān)家系統(tǒng)已成為在電力系統(tǒng)中應(yīng)用最為成熟的人工智能技術(shù)。國(guó)內(nèi)外已發(fā)展了多種專(zhuān)家系統(tǒng)，應(yīng)用于電力系統(tǒng)的不同領(lǐng)域：監(jiān)測(cè)與診斷、電網(wǎng)調(diào)度、預(yù)想事故篩選、系統(tǒng)恢復(fù)。尤其是監(jiān)測(cè)與故障診斷已成為 ES 在電力系統(tǒng)最重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN）的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN）是模擬人腦組織結(jié)構(gòu)和人類(lèi)認(rèn)知過(guò)程的信息處理系統(tǒng)，自1943年首次提出以來(lái)，已迅速發(fā)展成為與專(zhuān)家系統(tǒng)并列的人工智能技術(shù)的另一個(gè)重要分支。他以其諸多優(yōu)點(diǎn)，如并行分布處理、自適應(yīng)、聯(lián)想記憶等，在智能故障診斷中受到越來(lái)越廣泛的重視，而且已顯示出巨大的潛力，并為智能故障診斷的研究開(kāi)辟了一條新途徑。

2.3遺傳算法的應(yīng)用

遺傳算法是基于自然選擇和遺傳機(jī)制，在計(jì)算機(jī)上模，擬生物進(jìn)化機(jī)制的尋優(yōu)搜索算法。他能在復(fù)雜而龐大的搜索空間中自適應(yīng)的搜索，尋找出最優(yōu)或準(zhǔn)最優(yōu)解，且算法簡(jiǎn)單，適用，魯棒性強(qiáng)。遺傳算法對(duì)待求解問(wèn)題幾乎沒(méi)有什么限制，也不涉及常規(guī)優(yōu)化問(wèn)題求解的復(fù)雜數(shù)學(xué)過(guò)程，并能夠得到全局最優(yōu)解或局部最優(yōu)解集，這是他優(yōu)于傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)之處。

3人工智能在電力系統(tǒng)中的發(fā)展趨勢(shì)

3.1混合智能

目前，人工智能中的 4 種主要工具，即專(zhuān)家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、啟發(fā)式搜索，各有優(yōu)點(diǎn)和局限，缺少一種普遍有效的方法應(yīng)用于電力系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域。混合智能成為人工智能的重要發(fā)展方向之一。

3.2分布式人工智能（Distributed AI，DAI）

DAI 技術(shù)是 80 年代發(fā)展起來(lái)，DAI 在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用目前主要集中于運(yùn)用多代理技術(shù)。DAI 已在電力系統(tǒng)中獲得了健康的發(fā)展，在較為成熟的技術(shù)（如專(zhuān)家系統(tǒng)）實(shí)用化的同時(shí)，進(jìn)行多種智能技術(shù)的研究和探索。隨著我國(guó)電力建設(shè)和電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的引入，不確定性因素和運(yùn)行復(fù)雜性的增加，人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用前景將更加廣闊。

4結(jié)語(yǔ)

本文介紹了近年來(lái)專(zhuān)家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，由此可見(jiàn)，依靠單一智能技術(shù)的故障診斷已難以滿(mǎn)足復(fù)雜的輸配電網(wǎng)絡(luò)診斷的全部任務(wù)要求。因此，將多種不同的智能技術(shù)結(jié)合起來(lái)的混合診斷系統(tǒng)是智能化故障診斷研究的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)

[1] 葛朝強(qiáng).綜合智能式的故障恢復(fù)專(zhuān)家系統(tǒng)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2015， 24（02）： 17-21.

[2] 陳漢平.人工智能技術(shù)（AI）在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].電力建設(shè)，2016，23（01）： 42-44.endprint