電力系統智能化關鍵技術應用與分析

靳 威，宋 睿，葉佑春

（廣東電網有限責任公司計量中心，廣東 廣州 511500）

1 電力系統智能化關鍵技術概述

電力系統智能化關鍵技術指通過信息技術、通信技術和自動化技術等手段，將傳統的電力系統轉變為智能化、自動化以及信息化的系統，以實現電力系統的高效、可靠和安全運行。其集成和優化了電力系統中的各個環節，提升電力系統的管理水平和運行效率，為電力行業的發展帶來了重要的機遇和挑戰。電力系統智能化關鍵技術的核心是將信息技術與電力系統的各個環節相結合，實現數據的采集、傳輸、存儲以及處理，以支持電力系統的監控、調度、管理以及維護。其中，大數據技術和物聯網技術是電力系統智能化的重要組成部分，為電力系統提供強大的數據處理和通信能力[1]。

2 大數據技術在電力系統中的應用

2.1 大數據技術在電力調度的應用

在電力調度過程中，大數據技術發揮了重要作用，通過對大量實時數據的采集、分析和處理，實現了電力系統的精細化調度和動態優化。以循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）為例，RNN 模型在電力調度中可以通過對歷史負荷數據的學習和分析，預測未來一段時間內的負荷情況。

首先，收集歷史負荷數據，包括過去一段時間內每個時間點的負荷值。同時，可以收集與負荷相關的其他數據，如表1 所示。

表1 歷史負荷數據案例

其次，對收集到的數據進行預處理，包括數據清洗、歸一化等操作，以確保數據的準確性和一致性。將處理后的數據輸入RNN 模型進行深度學習，包括歷史負荷數據和其他相關數據，如天氣情況。通過對歷史數據的學習，令模型捕捉時間序列數據中的內在規律和趨勢。另外，使用歷史負荷數據作為訓練集，利用反向傳播算法和梯度下降等優化方法不斷調整模型的權重和偏置，使模型能夠更準確地預測未來的負荷情況。

最后，將當前時間點輸入給訓練后的模型，模型可以輸出預測的負荷值，再將預測結果與實際負荷數據進行對比，評估模型的準確性和性能。這樣的預測和評估過程可以幫助電力調度人員做出合理決策，優化電力系統的運行和調度策略。

2.2 大數據技術在配電過程的應用

大數據技術在配電過程中的應用可以借助RNN深度學習模型，其應用模式如下。

首先，收集配電系統中的大量數據，包括供電負荷、電壓、電流、頻率以及溫度等相關參數，如表2 所示。同時，可以收集與配電相關的其他數據，如天氣信息和設備狀態等。

表2 2023 年5 月1 日配電系統相關數據

其次，將收集到的數據進行預處理，用于構建RNN 模型的訓練集。通過對歷史數據的學習，模型可以理解電力系統在不同情況下的運行特征，并建立起電力系統中各個參數之間的關聯。經過訓練后，RNN 模型可以獲得較好的預測能力，能對數據輸入模型進行實時監測和預測。

最后，通過實時監測和預測，利用RNN 模型可以檢測出系統中的異常情況和潛在的故障。當模型檢測到與正常情況不符的情況時，可以發出預警信號，提醒運維人員及時采取措施，避免潛在的事故或故障發生[2]。基于RNN 模型的預測結果和實時數據，可以優化配電系統的調控策略。

2.3 大數據技術在設備維護的應用

在設備維護方面，大數據技術可以借助RNN 的深度學習模型進行應用。

通過傳感器等設備實時采集設備運行過程中的各項參數，包括溫度、振動、電流等。將經過預處理的設備數據作為訓練數據，輸入RNN 模型中進行訓練。經過訓練的RNN模型可以用于實時監測設備數據，并識別異常情況。當設備數據與預期的模式偏離時，模型可以發出預警信號，提示設備可能存在故障或異常情況。同時，通過監測設備數據的變化趨勢和模式，模型可以判斷設備是否存在潛在故障，并預測故障可能發生的時間和類型。這些應用有助于提高設備的可靠性和運行效率，實現智能化的設備維護管理。

2.4 大數據技術在電力安全的應用

大數據技術在電力安全領域的應用可以借助RNN 的深度學習模型進行實現。

首先，收集與電力安全相關的大量數據，包括供電負荷、電網狀態、設備運行情況、故障事件以及天氣條件等。這些數據來自各個電力設備的傳感器、監測系統、歷史記錄等。

其次，對收集到的數據進行預處理和特征提取，以便更好地應用于RNN 模型。預處理包括數據清洗、去除異常值、歸一化等操作，確保數據的質量和一致性。特征提取則是從原始數據中提取出對電力安全具有重要影響的特征，如供電負荷的波動和設備運行狀態的變化等。

最后，利用RNN模型對電力安全進行建模和預測。RNN 模型能夠學習和記憶時間序列數據的依賴關系，因此非常適合處理電力系統中具有時序性的數據。通過將歷史數據輸入RNN 模型，模型可以學習到電力系統中各種參數之間的復雜關系，并進行預測。

在電力安全領域，RNN 模型可以應用于預測電力設備的故障和損壞、異常檢測、入侵監測、電力負荷預測以及優化調度等方面，從而增強電力系統的安全性和可靠性，保障電力系統的穩定運行。

3 物聯網技術在電力系統中的應用

3.1 物聯網技術在電力調度的應用

物聯網技術在電力系統中的應用可以改善電力調度的效率和精確度。

通過物聯網技術，可以將各個電力設備和傳感器連接到互聯網，從而實現數據的實時采集和監測，這些設備包括發電機、變電站、變壓器等。通過物聯網技術，這些設備可以不間斷地傳輸運行狀態、負荷信息、能源消耗等數據，為電力調度提供實時的監測和反饋。

電力系統中的設備可以通過物聯網技術實現遠程控制和調節。通過物聯網連接的設備可以遠程監控和調整設備的運行模式、輸出功率等參數，實現對電力系統的靈活控制，優化電力調度，并根據實時需求進行合理的能源分配和負荷調節。

3.2 物聯網技術在配電過程的應用

物聯網技術在配電過程中的應用可以提升配電系統的效率、可靠性以及安全性。

（1）物聯網技術可以收集大量的負荷數據，包括各個用戶的用電情況、用電量和負荷曲線等。通過對這些數據進行分析和處理，實現負荷管理和優化。運用智能算法和預測模型，可以預測負荷峰谷期，合理安排供電策略，優化配電網絡的負荷分配，以提高能源利用率和供電質量。

（2）物聯網技術可以提供實時的能源數據，包括電能的消耗和供應情況。通過物聯網平臺的能源管理系統，監測和控制能源使用情況。結合智能算法和能源優化策略，實現能源的合理分配與節能控制，提高配電過程的能源效率和可持續性[3]。

3.3 物聯網技術在設備維護的應用

物聯網技術在設備維護方面的應用可以提升設備的監測、維護和管理效率，以保障電力系統的穩定運行。

（1）通過物聯網技術，設備可以與物聯網平臺連接，實現遠程設備監測。傳感器和監測設備可以實時采集設備的工作狀態、運行參數以及性能數據，并將這些數據傳輸至物聯網平臺。運維人員可以通過遠程監測終端實時查看設備的運行情況，監測設備的溫度、振動、壓力等關鍵指標，及時發現設備異常或潛在故障。

（2）借助物聯網技術，可以對設備進行預測性維護。通過分析設備采集的歷史數據，可以建立設備的健康狀態模型，并利用智能算法和機器學習技術進行故障預測。當模型檢測到設備可能發生故障的跡象時，會發出預警信號，運維人員可以及時采取維護措施，避免設備故障帶來的影響。

（3）物聯網技術可以支持遠程設備維護和診斷。通過與設備的遠程連接，運維人員可以遠程診斷設備故障，進行遠程維護操作。借助遠程控制終端，可以遠程調整設備參數、升級軟件、執行診斷程序等，避免了人工維護的時間和成本。

3.4 物聯網技術在電力安全的應用

物聯網技術在電力安全領域的應用可以有效監測、管理和保障電力系統的安全運行。

（1）物聯網技術可以通過集成視頻監控、智能傳感器和圖像識別等技術，實現電力系統的安全事件識別和響應。例如，通過視頻監控和圖像識別技術，可以實時檢測電力設備周圍的人員活動情況，識別異常行為或潛在危險，及時報警并采取相應措施。

（2）物聯網技術可以提供全面的安全管理和追溯功能。通過對電力設備的實時監測和數據采集，建立設備的運行檔案和歷史數據記錄。這些數據可以用于設備運行狀態的評估和安全風險的分析。同時，物聯網技術可以提供設備的追溯功能，記錄設備的維護和維修歷史，確保設備的可追溯性與安全性[4,5]。

4 結 論

隨著電力系統智能化技術的快速發展與廣泛應用，給電力行業的發展帶來了新的機遇和挑戰。電力系統智能化關鍵技術主要包括大數據技術和物聯網技術，已經成為電力系統智能化的重要支撐，為電力系統提供了全新的解決方案，推動了電力行業的轉型升級和可持續發展。同時，通過這些技術的應用，可以提高電力系統的可靠性、穩定性以及安全性，還可以降低電力生產和供應的成本。