基于人工智能技術電力調度智能代理操作方法研究

成明儀

摘 ?要：在我國科技的發展，各領域的技術水平逐漸提高的今天，將人工智能技術引入電力調度自動化系統是新時期發展的重要方向，不僅可以提升電力調度自動化系統的穩定性、安全性，還能夠提升電力調度的效率，解決實際調度當中所存在的問題。本文探討了人工智能技術電力調度智能代理操作方法。

關鍵詞：人工智能技術;電力調度;智能代理;操作方法

引言

近年來，電力行業正處于快速發展、持續變革的重要階段。為適應不斷增加的配電網規模，正在持續開展智能配電網項目。電力調度需要針對現有調度系統存在的靈活性、實用性、標準化、仿真性能等方面的不足展開研究，積極應用功率綜合預測、調度網絡、分布式電源等先進技術，構建智能化的實時仿真平臺，并通過多種手段實現節能調度的目標，應用智能自動化、高精度數字化量測等技術提升智能配電網的調度管理水平。

1人工智能技術的優勢

（1）有利于參數的調節。相比以往的控制端，應用人工智能技術后的電氣設備使用更為便捷，而且有著極高的可行性。能夠根據相關數據來對參數進行合理設置，最大程度的提高智能函數的性能。（2）受外界干擾影響小。在實際工作中，電氣設備對于人工智能技術的融合應用要求較少。動態模型的準確性要求并不嚴格，不需要額外設置相關參數，進行作業的環境也比較簡單，即使外界環境比較惡劣，也并不會對人工智能技術的應用效果造成過多干擾。（3）有著非常小的失誤率。上文提高，人工智能技術受到外界干擾很小，并對于動態模型的操作環境和準確性要求比較低。

2人工智能技術電力調度智能代理操作方法

2.1基于人工智能技術的電力調度代理

（1）人機語音交互。人機語音交互是電力系統中推動數字化和網絡化運行的重要手段之一，因此人機語音交互是人工智能技術中的重要應用。利用人機語音交互技術，能夠實施計劃檢修申請單批復、網絡化下發指令、電子公告牌、故障匯報和生產信息匯報等關于調度指揮內容的具體工作。（2）專家系統。專家系統是指在某一領域具有專家級別知識和經驗的計算機程序和系統，能夠利用與專家知識相匹配的能力做出推理和決策。典型的專家系統包括知識庫、推理機、知識獲取機制和人機交互界面。專家系統在電力系統中的應用是人工智能的主要體現，目前已經具有較為成熟的應用，包括監測與診斷、電網調度操作、事故預想分析和系統故障恢復。電網調度操作是專家系統主要的應用領域。根據存儲知識的不同，可以將專家系統分為經驗知識、規則、決策樹和模型等，通過不同的知識形式來反映不同問題的解決思路。基于模型的知識表示方式適合于實時出力，與其他方法（如基于規則或啟發的推理方式）相比，該方法更加快速和易于維護。專家系統在電力操作中的典型應用是基于生產規則的系統，通過保護規則、斷路器的動作邏輯以及運行人員的操作規律用規則表示，形成系統的專家庫，利用這類知識推動下一步操作，獲取調度操作序列行為。基于生產規則的調度，操作專家系統得以廣泛應用，主要是由調度操作的程序性決定的。電力調度操作一次設備的動作邏輯具有一定規范性，可以用直觀化的模塊形式表示。基于生產規則的專家系統可以靈活地修改規則，并且根據專家系統的實時性和有效性對規則進行適當調整。在某些不確定問題上，還可以利用人機語音交互實現問題的有效解決。

2.2可視化系統

可視化技術的出現正是為了解決這類問題而存在的，引入可視化技術可以很好地幫助人工智能技術在電力調度自動化系統中落地。結合人工智能的處理技術來提高操作人員的業務效率，幫助業務人員在海量數據中及時地找到最有用的信息。進而做出相關的調查處理，及時發現引起故障以及問題的根本原因，有效幫助解決電力調度系統的故障問題。

2.3潮流轉移

潮流轉移指標是針對關鍵潮流斷面相鄰時間變化的情況，如果檢測到潮流方向和大小發生變化，則需要判斷其變化幅值與閾值的大小，通過對比發出報警信號，判斷潮流變化是否起于系統故障，并根據潮流轉移大小情況進行后續處理。潮流轉移主要考慮關鍵斷面相鄰時間變化情況，當潮流轉移指標超過預警值時，或者檢測到動態ACE動作、故障智能告警系統告警時，需要由智能代理進行方案解決。如果代理發現潮流轉移由系統故障引起，則根據電力調度運行規則對事故進行預案操作;如果潮流轉移由動態ACE動作引起，則需要動態調整ACE值;如果潮流轉移由機組跳閘引起，則需要系統代理根據機組跳閘信息給出下一步意見;如果備用不足，則需要進行相應的告警信息，并對系統進行相應解列。

2.4電力系統調度場景

在完全適配的場景中，人工智能方法可以作為解決問題的重要基礎。在部分適配的問題中，人工智能方法應當與機理模型結合使用，將專業知識和經驗進行數學化表示和封裝，形成知識模塊，嵌入機器學習方法，指導機器學習。把人工智能用在其擅長的領域，即記憶、搜索和運算等，而針對其存在的可解釋性差、過擬合和欠擬合等問題，可以通過將機理知識作為約束等來解決。例如，在電力系統穩定評估的場景中，人工智能方法的時效性明顯優于傳統的機理方法，但通過數據的映射關系得到的評估結果受到輸入參數的影響極大，因此輸入量的完備性十分重要。機理知識在輸入參數的選擇中起到重要的指導作用。

結語

新一代調度自動化標準體系反映了智能電網調度技術支持系統、調控云建設所取得的豐富成果，隨著新一代智能電網調度控制系統的試點建設和發展，后續需要及時跟進調度自動化系統技術和應用的需求，及時更新各個系列的標準計劃，調整各個階段的重點標準。

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