基于電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值的人工智能方法初探

徐浩然

華潤(rùn)電力（海豐）有限公司，廣東汕尾 516468

摘 要 我國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展，電力系統(tǒng)規(guī)模越來(lái)越大。社會(huì)生產(chǎn)生活需要源源不絕的電力，只有保證電力系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，才能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。在電力系統(tǒng)的運(yùn)行中，動(dòng)態(tài)等值技術(shù)發(fā)揮著重要作用。動(dòng)態(tài)等值技術(shù)可以保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性能，降低電力系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)。本文具體探討基于電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值的人工智能方法，希望能為相關(guān)人士提供一些參考。

關(guān)鍵詞 電力系統(tǒng)；動(dòng)態(tài)等值技術(shù)；人工智能方法

中圖分類號(hào) TP2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2095-6363（2017）13-0073-02

進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)的社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)繁榮，電力系統(tǒng)朝著現(xiàn)代化和高精端的方向發(fā)展。電力系統(tǒng)的規(guī)模越大，儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)越多，計(jì)算分析的難度越大。一旦計(jì)算出現(xiàn)失誤，就會(huì)影響電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行，嚴(yán)重的甚至?xí)?dǎo)致電力系統(tǒng)停轉(zhuǎn)。動(dòng)態(tài)等值技術(shù)能對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行層次劃分，對(duì)每個(gè)系統(tǒng)層進(jìn)行分別管理。為了提高電力系統(tǒng)的智能水平，必須掌握電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值的人工智能方法。

1 電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)等值技術(shù)

1.1 同調(diào)技術(shù)

首先，同調(diào)技術(shù)是動(dòng)態(tài)等值技術(shù)之一。所謂的同調(diào)技術(shù)，就是以發(fā)動(dòng)機(jī)作為動(dòng)力基礎(chǔ)的等值技術(shù)。同調(diào)技術(shù)最早源自國(guó)外，自20世紀(jì)70年代，國(guó)外學(xué)者就開始對(duì)同調(diào)發(fā)電機(jī)進(jìn)行研究。同調(diào)發(fā)電機(jī)釋放的動(dòng)態(tài)因子可以相互聚合，在電力系統(tǒng)上方形成保護(hù)層，避免受到外界信號(hào)干擾。在應(yīng)用同調(diào)等值技術(shù)的過(guò)程中，需要將電力系統(tǒng)劃分成內(nèi)部系統(tǒng)和外部系統(tǒng)兩個(gè)部分。每個(gè)部分的發(fā)電機(jī)組不同，發(fā)電性能也呈現(xiàn)出較大的差異。在對(duì)內(nèi)外系統(tǒng)等值簡(jiǎn)化之后，可以獲取同調(diào)發(fā)電機(jī)，擬算聚合值域[1]。就優(yōu)點(diǎn)來(lái)看，同調(diào)技術(shù)的應(yīng)用流程比較便捷，對(duì)電力系統(tǒng)的控制力較好。就缺點(diǎn)來(lái)看，同調(diào)技術(shù)存在計(jì)算誤差，會(huì)使發(fā)電機(jī)受到擬合影響。

1.2 模式技術(shù)

模式技術(shù)是動(dòng)態(tài)等值技術(shù)之一。所謂的模式技術(shù)，就是以系統(tǒng)模式作為簡(jiǎn)化基礎(chǔ)的等值技術(shù)。模式技術(shù)可以收集大量信號(hào)，對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行簡(jiǎn)化和分析。當(dāng)電力系統(tǒng)受到外界干擾，模式技術(shù)可以在第一時(shí)間獲取干擾數(shù)據(jù)，并得到干擾數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)特征。在應(yīng)用模式技術(shù)的過(guò)程中，需要將電力系統(tǒng)分成內(nèi)外兩部分，外部系統(tǒng)可以突出其線性特征，而內(nèi)部電力系統(tǒng)需要削弱其物理影響。在計(jì)算時(shí)可以應(yīng)用系數(shù)矩陣，使內(nèi)外系統(tǒng)的法向量進(jìn)行轉(zhuǎn)換。就優(yōu)點(diǎn)來(lái)看，模式技術(shù)的計(jì)算結(jié)果比較精確，可以及時(shí)判斷電力系統(tǒng)的故障。就缺點(diǎn)來(lái)看，模式技術(shù)的應(yīng)用流程相對(duì)復(fù)雜，需要耗費(fèi)大量的人力物力資源。

1.3 估計(jì)技術(shù)

估計(jì)技術(shù)是動(dòng)態(tài)等值技術(shù)之一。所謂的估計(jì)技術(shù)，就是以模型測(cè)算作為基礎(chǔ)的等值計(jì)算。估計(jì)技術(shù)可以被分為兩類：第一類受外界擾動(dòng)信號(hào)干擾影響較大，第二類受外界擾動(dòng)信號(hào)干擾影響較少。兩類估計(jì)技術(shù)的實(shí)用效果不同，需要形成不同的數(shù)學(xué)等值模型，計(jì)入干擾數(shù)據(jù)和非干擾數(shù)據(jù)。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量時(shí)，可以采用最優(yōu)數(shù)學(xué)算法，簡(jiǎn)化計(jì)算流程。就優(yōu)點(diǎn)來(lái)看，估計(jì)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)為測(cè)算效果好。就缺點(diǎn)來(lái)看，估計(jì)技術(shù)的缺點(diǎn)為計(jì)算難度大。

2 電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值的人工智能方法

2.1 人工智能方法

就目前來(lái)看，電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值方法被分為三種。第一種方法是層次法，需要將電力系統(tǒng)分割成不同的工作層次，判斷每一層次的運(yùn)行方向。第二種方法是任意法，需要獲取大量的隨機(jī)數(shù)據(jù)，測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值出現(xiàn)的概率。第三種方法人工智能方法，需要依靠智能技術(shù)，對(duì)動(dòng)態(tài)等值算法進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化。

人工智能方法具有突出的技術(shù)集成性特征，一方面，人工智能技術(shù)以網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)作為依托，可以自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)和選擇算法。另一方面，人工智能技術(shù)以智能技術(shù)作為主導(dǎo)，可以習(xí)得人腦思維模式和學(xué)科知識(shí)。由于人工智能技術(shù)具有突出的實(shí)用價(jià)值，得到了社會(huì)的廣泛關(guān)注。將人工智能技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值中，可以保障電力系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率。人工智能方法包括遺傳算法、禁忌算法等等，上述幾種算法普遍適用于復(fù)雜系統(tǒng)的計(jì)算。與其他方法相比，人工智能計(jì)算更加精確，計(jì)算量更小，可以節(jié)省人力物力資源，降低系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)[2]。

2.2 動(dòng)態(tài)等值分析

在應(yīng)用人工智能方法時(shí)，經(jīng)常要配合估計(jì)等值技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用。估計(jì)等值技術(shù)存在信號(hào)干擾，一旦電力系統(tǒng)受到信號(hào)波動(dòng)影響，就會(huì)阻礙電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行，嚴(yán)重的甚至?xí)?dǎo)致電力系統(tǒng)停轉(zhuǎn)。由于擾動(dòng)數(shù)據(jù)較多，可以應(yīng)用人工智能方法估計(jì)等值，用擾動(dòng)數(shù)據(jù)推測(cè)非擾動(dòng)數(shù)據(jù)的值域。人工智能方法以數(shù)學(xué)計(jì)算方法作為依托，在進(jìn)行動(dòng)態(tài)等值分析時(shí)，要應(yīng)用PARK方程。在構(gòu)建方程、形成動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型之后，需要導(dǎo)入發(fā)電機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，和外網(wǎng)模型建立聯(lián)系，計(jì)算總負(fù)荷量。根據(jù)動(dòng)態(tài)等值模型可以發(fā)現(xiàn)，在外部電力系統(tǒng)中，擾動(dòng)數(shù)據(jù)較多，但是和非擾動(dòng)數(shù)據(jù)的值域相近，二者存在對(duì)稱關(guān)系。擾動(dòng)數(shù)據(jù)分為兩種，一種是人為因素引發(fā)的擾動(dòng)，另一種是自然因素引發(fā)的擾動(dòng)，擾動(dòng)數(shù)據(jù)的類型不同，數(shù)據(jù)波動(dòng)性也呈現(xiàn)出不同。自然擾動(dòng)的影響性比較小，并不會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)造成過(guò)多影響，但是人為擾動(dòng)的影響非常大，很有可能會(huì)威脅到電力系統(tǒng)的安全性。為了避免出現(xiàn)上述問(wèn)題，需要自動(dòng)收集擾動(dòng)數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特性劃分類別，對(duì)人為擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)處理。在收集數(shù)據(jù)的過(guò)程中，需要使用故障錄波器。故障錄波器可以記錄不同時(shí)段的電壓、電流等等，以此作為依據(jù)判斷故障類型和故障種類。故障電流信號(hào)和常規(guī)信號(hào)不同，為了截取故障信號(hào)，應(yīng)該介入電流變換器，并應(yīng)用防護(hù)裝置，對(duì)變換器進(jìn)行安全保護(hù)。

在獲取信號(hào)之后，需要對(duì)數(shù)學(xué)模型中的動(dòng)態(tài)等值進(jìn)行計(jì)算。在設(shè)置算法時(shí)，應(yīng)該遵循以下的幾個(gè)計(jì)算流程：第一，應(yīng)該對(duì)抗原進(jìn)行識(shí)別。所謂的抗原，就是電力系統(tǒng)中的免疫因子；第二，應(yīng)該建立一個(gè)初始群，在群中羅列大量數(shù)據(jù)；第三，應(yīng)該對(duì)不同抗原的關(guān)系進(jìn)行劃定，并看抗原是否滿足電力系統(tǒng)運(yùn)行的約束條件；第四，應(yīng)該對(duì)抗原進(jìn)行分化，并把分化之后的數(shù)據(jù)記錄在系統(tǒng)碎片之中；第五，應(yīng)該對(duì)碎片進(jìn)行重組，形成最終的抗體群。在計(jì)算之后，可以發(fā)現(xiàn)依靠擾動(dòng)數(shù)據(jù)和非擾動(dòng)數(shù)據(jù)，能形成科學(xué)的數(shù)學(xué)計(jì)算模型。估計(jì)等值技術(shù)具有精確性的特點(diǎn)，將這一技術(shù)和人工智能方法組合，能保證電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。同時(shí)，上述動(dòng)態(tài)等值分析方法的魯棒性非常強(qiáng)，得到的測(cè)算結(jié)果也比較精確。

3 結(jié)論

綜上所述，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展，電力系統(tǒng)規(guī)模越來(lái)越大。為了提高電力系統(tǒng)的智能水平，必須掌握電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值的人工智能方法。

參考文獻(xiàn)

[1]朱林，盛啟亮，劉平，等.基于相似理論的電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值精確度量化評(píng)價(jià)方法[J].電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào)，2016（4）：116-122.

[2]劉麗霞，羅敏，李曉輝，等.電力系統(tǒng)常用動(dòng)態(tài)等值方法的比較與改進(jìn)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2011（1）：149-154.