人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無功電壓控制中的應(yīng)用探索

廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司湛江供電局 廣東 湛江 524022

1 引言

在我國工農(nóng)業(yè)發(fā)展并推動(dòng)我國國民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，人們不斷提高的物質(zhì)生活水平以及不斷改變的生產(chǎn)方式都使得用電需求在不斷增加，對(duì)電能供應(yīng)的可靠性和電能質(zhì)量提出了更高的要求，也就是對(duì)其中的無功電壓控制提出了更高的要求。與此同時(shí)，我國的各項(xiàng)科學(xué)技術(shù)也在快速進(jìn)步，主要表現(xiàn)出人工智能技術(shù)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大以及應(yīng)用程度的不斷深入，實(shí)現(xiàn)對(duì)非確定性問題的快速處理，而且還表現(xiàn)出較強(qiáng)的自學(xué)能力。因此，在目前的電力系統(tǒng)中，也將人工智能技術(shù)應(yīng)用于無功電壓控制中來實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)運(yùn)行成本的降低和經(jīng)濟(jì)效益的提高。

2 目前電力系統(tǒng)無功控制現(xiàn)狀

目前電網(wǎng)普遍采用電壓無功通過AVC系統(tǒng)來自動(dòng)控制。AVC系統(tǒng)是以在線模式運(yùn)行的電網(wǎng)電壓無功控制系統(tǒng)，通過調(diào)度自動(dòng)化SCADA系統(tǒng)采集各變電站、發(fā)電廠的母線電壓、母線無功、主變高、低壓側(cè)無功測(cè)量數(shù)據(jù)，以及各開關(guān)狀態(tài)數(shù)據(jù)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行在線分析和計(jì)算，存在的主要不足是變電站測(cè)控裝置數(shù)據(jù)刷新不及時(shí)或者發(fā)生通道卡澀，導(dǎo)致AVC系統(tǒng)動(dòng)作不及時(shí)沒有實(shí)時(shí)調(diào)壓，造成用戶電網(wǎng)電壓偏低。這一情況在筆者管轄的變電站時(shí)有發(fā)生。基于電壓、無功補(bǔ)償表現(xiàn)出復(fù)雜性、非線性、不精準(zhǔn)性以及實(shí)效性等特點(diǎn)，通過傳統(tǒng)的手段來進(jìn)行無功補(bǔ)償控制有諸多的不足。在目前人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用下，也將此技術(shù)應(yīng)用于無功電壓控制中，發(fā)揮此技術(shù)的智能特性等優(yōu)點(diǎn)。

3 人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無功控制中的應(yīng)用

在電力系統(tǒng)無功控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)中的專家系統(tǒng)，此系統(tǒng)主要有知識(shí)庫和推理機(jī)構(gòu)兩部分組成，其主要的原理就是模擬人的思維過程，通過某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域中的知識(shí)來進(jìn)行合理的推理并作出相應(yīng)的決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)問題的解決。針對(duì)開展無功控制中應(yīng)用傳統(tǒng)控制方式時(shí)表現(xiàn)出的缺乏獨(dú)立分析能力、無法對(duì)知識(shí)進(jìn)行積累以及無法對(duì)復(fù)雜信息獲取的問題，通過人工智能技術(shù)中的專家系統(tǒng)的應(yīng)用，可以通過一定的規(guī)則來表現(xiàn)無功電壓控制的專業(yè)知識(shí)并進(jìn)行知識(shí)庫的組建，然后通過上述規(guī)則來對(duì)電壓數(shù)值進(jìn)行計(jì)算。在對(duì)此專家系統(tǒng)中的母線電壓上線、下線、母線電壓、控制潮流以及控制器控制量等知識(shí)內(nèi)容的應(yīng)用下，可以實(shí)現(xiàn)在上述規(guī)則下對(duì)最合理的電壓偏差控制器的選擇，而且確保將母線電壓控制在規(guī)定的范圍之內(nèi)。在實(shí)際的應(yīng)用中主要是對(duì)PV節(jié)點(diǎn)電壓、變壓器接頭、電容器等方法進(jìn)行合理選擇來對(duì)電壓異常問題進(jìn)行改變，而且還可以輔助工作人員對(duì)電壓進(jìn)行控制，主要是通過對(duì)電力系統(tǒng)變量的控制來實(shí)現(xiàn)損耗的降低，實(shí)現(xiàn)無功電壓控制。此外，針對(duì)大型的變電站來說，則需要專門的系統(tǒng)通過分層的思想進(jìn)行控制，這需要將專業(yè)知識(shí)分層的同時(shí)，也通過應(yīng)用不同模塊的知識(shí)庫來實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫中對(duì)不同層次的分層儲(chǔ)存。

目前專家系統(tǒng)的應(yīng)用和建設(shè)中也表現(xiàn)出以下問題需要解答：首先就是針對(duì)具有較大規(guī)模以及結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的電力系統(tǒng)，容易出現(xiàn)其推理機(jī)構(gòu)的運(yùn)行速度受到限制的問題，同時(shí)還需要在離線狀態(tài)下應(yīng)用此技術(shù)，需要進(jìn)一步進(jìn)行考究和完善。其次就是表現(xiàn)出自主學(xué)習(xí)能力比較弱以及應(yīng)對(duì)能力比較差的問題，難以快速解決新出現(xiàn)的問題，容易在電力系統(tǒng)故障時(shí)給出不合理的結(jié)石和回答。最后就是需要通過較長時(shí)間來進(jìn)行專業(yè)控制系統(tǒng)的建設(shè)，因此也增加了對(duì)新知識(shí)和技能獲取的難度以及增加了建立知識(shí)庫的難度。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)在無功控制中的應(yīng)用分析

人工神經(jīng)網(wǎng)就是對(duì)人的思維進(jìn)行模擬來實(shí)現(xiàn)對(duì)信息傳遞的人工智能技術(shù)，在此神經(jīng)網(wǎng)中的神經(jīng)元就是通過人工模擬的方式來制造并且通過專業(yè)的方式來連接的。通過人工神經(jīng)網(wǎng)的應(yīng)用，表現(xiàn)出其具有龐大的信息儲(chǔ)存量和較強(qiáng)的信息處理能力、具有較強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)能力能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)知識(shí)的自動(dòng)阻止以及形成新的知識(shí)庫、對(duì)不同信息進(jìn)行處理、相互獨(dú)立、執(zhí)行能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。在目前人工智能技術(shù)快速發(fā)展的同時(shí)，在電力系統(tǒng)無功電壓控制中可以通過兩級(jí)人工神經(jīng)網(wǎng)來進(jìn)行控制，其中一級(jí)可以對(duì)無功電壓中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量進(jìn)行檢測(cè)，另一級(jí)則可以提供校對(duì)策略，表現(xiàn)出較大的應(yīng)用潛力。但是在此技術(shù)的應(yīng)用中，也表現(xiàn)出具有較慢的數(shù)據(jù)計(jì)算速度以及訓(xùn)練時(shí)間長、不容易收斂等問題，需要對(duì)其進(jìn)行不斷調(diào)整和完善。

5 模糊理論在電力系統(tǒng)無功控制中的應(yīng)用分析

在人工智能技術(shù)中，模糊理論也是在模擬人思維的同時(shí)表現(xiàn)出具有較強(qiáng)實(shí)用性的控制技術(shù)，其主要的內(nèi)容就是模糊化、模糊推理以及模糊判決。通過此技術(shù)的應(yīng)用不僅可以對(duì)不確定性的問題、不精準(zhǔn)性的問題、噪音問題進(jìn)行處理，而且通過此技術(shù)可以對(duì)專業(yè)人士的經(jīng)驗(yàn)和分析進(jìn)行表述，所采用的表述方式也比較接近人類的表述方式，同時(shí)也便于進(jìn)行知識(shí)的提取。將此系統(tǒng)應(yīng)用與電力系統(tǒng)無功控制中，在單片機(jī)無用電壓系統(tǒng)的應(yīng)用中，不僅實(shí)現(xiàn)將無功電壓在合理的范圍內(nèi)控制，而且能夠針對(duì)無功電壓系統(tǒng)中的故障進(jìn)行及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決。通過此技術(shù)在無功控制中的應(yīng)用，不僅可以實(shí)現(xiàn)無功損耗的降低以及電壓運(yùn)行質(zhì)量的提升，而且可以實(shí)現(xiàn)控制次數(shù)的減少。但是在目前此類人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，也表現(xiàn)出會(huì)使得無功電壓系統(tǒng)的精準(zhǔn)度降低的問題、設(shè)計(jì)方法不夠合理而導(dǎo)致控制目標(biāo)不夠明確的問題、通過試湊法來應(yīng)用模擬控制方法時(shí)容易無法控制復(fù)雜系統(tǒng)的問題。為此還需要繼續(xù)研究將此技術(shù)與其他技術(shù)結(jié)合來實(shí)現(xiàn)其自主學(xué)習(xí)能力和解決問題能力提高的解決策略。

6 結(jié)語

專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)以及模擬控制技術(shù)是針對(duì)大型變電站開展無功電壓控制時(shí)常用的人工智能技術(shù)，通過對(duì)應(yīng)用最早的專家系統(tǒng)的應(yīng)用、通過模擬人的思維方式進(jìn)行信息傳遞并通過專業(yè)方式進(jìn)行神經(jīng)元連接的人工神經(jīng)網(wǎng)的應(yīng)用、通過模擬人的思維且具有較強(qiáng)實(shí)用性的模糊控制理論的應(yīng)用，表現(xiàn)出顯著的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也暴露出較多的問題，需要在今后的研究和應(yīng)用中進(jìn)行不斷完善和調(diào)整。