人工智能技術在電力系統中的應用

宋曉旭

摘要：電力系統起著能源供應的作用，保障著社會各個領域的能源供應，在經濟發展領域占有關鍵地位。毫無疑問，在高度依賴電能的社會背景下，如何提高電力系統的保障能力，保持良好的運行狀態，一直是電力領域的關鍵問題。隨著現代科學技術的發展，智能技術的優勢越來越明顯，這也引起了電力企業的興趣。智能技術與自動化技術的融合必將有助于電力系統的升級，優化電力系統的供電質量。

關鍵詞：人工智能技術;電力系統;應用

1 電力系統自動化與智能技術概述

1.1 電力系統自動化

電能是保障社會生活和生產的主要能源形式，為我國的長遠發展提供了重要支撐。隨著社會對電力需求的不斷增加，依靠傳統手動控制方式的運行模式逐漸被淘汰。目前，我國電力系統逐漸呈現出復雜性，電網所依托的設備和技術不斷創新，人工操作無法保證正常運行狀態。因此，電力系統自動化應運而生。電力系統自動化是一種高效的電力系統管理技術，它實現了發電設備、電網調度和配電系統應用信息的智能集成管理，極大地提高了電力系統的自動化管理水平。在具體應用上，主要依靠網絡技術、信息技術和計算機技術。通過集成和應用先進技術，具有自動處理能力，完成包括系統控制、檢測和管理在內的各個環節的控制，完成電力系統運行的全面升級。

1.2智能技術

智能技術是現代科學技術的產物，它源于計算機技術、互聯網技術和仿生學技術的融合。智能技術的優勢在于它大大超越了傳統的自動化技術，使系統的控制、檢測和管理更加智能化，能夠模擬人類的部分思維和行為，具有一定的學習性、模仿性和適應性，它是現代科學技術的重大飛躍和創新。在智能技術應用的背景下，電力系統將具有更好的反饋、運行和故障排除能力，提高設備的運行效率和管理效率。因此，智能技術將突破傳統技術的約束，達到處理非線性和不確定性問題的高度，逐步取代人工參與管理的方式。從智能技術的結構來看，它主要由神經網絡控制、模糊控制、專家系統控制、綜合智能控制和線性最優控制組成。它與現代電力系統管理結構高度一致，可以極大地促進電力系統的發展，保障社會能源供應。

2 人工智能在電力系統中的應用

2.1 人工智能與電力系統無功電壓控制

電力系統電壓無功控制作為電力系統自動化水平的重要組成部分，具有復雜性、非線性、模糊性和強實時性等特點。因此，在某些方面很難用傳統的數學模型分析來描述，人工智能逐漸被用來解決這些問題。專家系統是一種發展較早、成熟度較高的人工智能技術。它主要由知識庫和推理機組成。它是一種計算機程序或信息系統，模擬人類專家在處理問題時的行為，并使用知識和推理技術來解決問題。在解決問題時，它模擬人類專家的決策過程，并提供專家級解決方案。專家系統在無功電壓控制中的典型應用是用計算規則表達無功控制的經驗，形成專家系統參考的知識庫。當遇到實際問題時，根據上述知識庫，從無功功率和電壓的實時測量值中獲取電壓調節的控制手段。一種控制步驟少的電網電壓控制專家決策支持系統已在國外成功試驗。系統采用集中控制策略調整光伏節點電壓、變壓器分接頭和并聯電容器，并根據不同的參數數據采取不同的控制措施，對相關母線電壓的靈敏度和控制裕度選擇控制步驟，從而準確糾正電網電壓異常狀況。

人工神經網絡（ANN）是基于生物學中神經網絡的基本原理，模擬人腦神經系統處理復雜信息的模型。它由大量人工神經元以某種方式連接在一起，使得神經網絡具有復雜的非線性特性。與專家系統相比，人工神經網絡具有容錯能力強、信息分布和存儲量大、學習能力強等優點，在無功電壓控制中具有很大的應用潛力。當兩級人工神經網絡用于無功電壓控制時，第一級人工神經網絡用于檢測系統中的無功電壓是否超標，第二級人工神經網絡給出處理策略，能夠快速檢測和響應無功電壓波動。為了加快樣本的收斂速度，還可以使用加速BP算法。

2.2 人工智能與電力調度

電力調度是根據電力負荷的變化對電網潮流進行管理的工作。其主要目的是保證電力系統的安全運行，保證用戶供電的可靠性，提高系統的經濟性。人工智能根據調度目標，制定滿足網絡運行約束條件下的最優調度方案，主要分為機組組合優化和機組調度優化兩個方面。在機組組合優化方面，主要目的是在滿足電網約束條件下，制定最優的機組切換方案，以降低投入成本，提高經濟效益。

專家系統最早用于解決電力系統調度問題，但隨著機組組合優化問題的復雜性不斷增加，專家系統與粒子群優化算法相結合，生成了兩層機組組合優化模型。首先，在預調度階段采用粒子群優化算法建立穩定的聚類，然后通過人工智能專家系統找到最優解。考慮到其他可再生能源的可獲得性，采用非參數神經網絡對風力發電和其他能源引起的不確定性進行定量預測。結合蒙特卡羅方法，將這些可再生能源分類為安全約束組合優化模型，然后利用遺傳算法得到最優方案。機組調度優化主要是根據現有的能量儲備，制定合理的系統負荷配置方案。目前比較流行的是考慮可再生能源發電與電網相結合的人工神經網絡遺傳算法（ANN-GA）智能調度方案。通過人工神經網絡訓練學習滿足要求的能源管理模型，利用遺傳算法的優化過程使智能控制裝置的能耗最小化，減少“高峰期”的能源需求，最大限度地利用光伏、風力發電等可再生能源，減少對電網能源的依賴。該方案在實際住宅中得到了驗證，最大能耗降低了近50%。在考慮光伏等可再生能源的隨機性和無序性時，更好的方法是采用分布式儲能技術，它可以有效地消除能源不確定性的特點，對實現能源網絡的移動性和有序性起到關鍵作用。

結束語

人工智能技術在電力系統中的應用取得了良好的發展。我國的相關研究尚處于起步階段，需要不斷完善。隨著我國電力系統的不斷發展和系統數據的不斷增加，管理的難度也越來越大。在這種情況下，人工智能技術有著更加廣闊的發展空間。因此，目前最重要的是加強人工智能在電力系統中的應用效果，制定切實可行的應用策略，以確保電力系統更穩定、更安全的運行，為電力系統的可持續發展提供一定的支持。

參考文獻

[1]人工智能在電力系統繼電保護中的應用[J]. 徐英. 電子技術與軟件工程. 2019（24）