基于大數據技術和人工智能技術的配電網優化措施研究

李文獻

(國網四川省電力公司青神縣供電分公司,四川 眉山 620400)

0 引言

配電網作為電力系統的末端,承擔著將高壓電能轉變為低壓電能并送達終端用戶的重要任務。然而,由于傳統配電網的運行方式存在一些問題,如電壓不穩定、功率分配不均等,導致能源的浪費和用戶的不滿意。為了解決傳統配電網存在的問題并提高配電網的運行效率和穩定性,研究人員開始著手探索新的優化措施。近年來,大數據技術和人工智能技術的興起為配電網優化帶來了新的思路和方法。大數據在配電網中的應用,主要在于通過大數據分析,為配電網運行監控、決策提供可靠的信息數據[1]。人工智能技術可以通過學習與決策來模擬人類的思維過程,并根據實時變化的環境來調整優化策略。

1 傳統配電網優化運行方法

傳統配電網的優化運行方法主要包括負荷預測、線路配置優化、設備參數優化和電壓控制等方面。

1.1 負荷預測

負荷預測是配電網優化運行的重要環節之一。配網運行人員通過對配網運行歷史負荷數據的分析和建模,可以預測未來一段時間內配網的負荷水平,從而為電網運行人員提供準確的負荷預測結果,以便配網運行人員根據負荷情況合理安排電網運行策略,達到提高電網的可靠性和效益的目的。

1.2 線路配置優化

線路配置優化是指在給定的負荷和電壓條件下,配網運行人員通過調整電網中線路的開關狀態,使整個配電網的功率損耗最小。傳統的線路配置方法主要基于靜態功率流模型,通過遺傳算法等優化算法求解最優的線路配置方案。

1.3 設備參數優化

設備參數優化是指配網運行人員通過調整配電變壓器、饋線電容器、有功和無功補償裝置等設備的參數,以提高電網運行效率和功率因數,降低網絡損耗。傳統的設備參數優化方法主要基于經驗公式和試錯法。

1.4 電壓控制

電壓控制是指在給定負荷條件下,配網運行人員通過調整變壓器的插入變比、補償裝置的容量以及無功補償裝置的補償量等,使得電網中的電壓穩定在合理的范圍內。傳統的電壓控制方法主要基于靜態功率流模型和經驗規則。

2 配電網的優化措施方案

傳統配電網優化運行方法通過合理地調整負荷、線路和設備參數,可以提高配電網的可靠性、效率和經濟性。然而,傳統方法受制于靜態模型和經驗公式的局限性,無法充分利用大數據和人工智能技術的優勢。因此,在實際應用中,配網運行人員還需要結合大數據技術和人工智能技術,提出新的優化方法,以更好地解決配電網優化運行問題。其中,強化學習是一種通過與環境交互學習最優策略的機器學習方法[2]。該方法通過試錯來學習最優策略的機器學習方法,其核心思想是通過與環境的互動來獲取反饋信號,從而在多步決策問題中尋找最優解。在配電網優化中,強化學習方法可以分為深度Q網絡算法、基于策略梯度的方法、基于動作-評價結構的方法、多智能體深度強化學習等幾種類型。

2.1 深度Q網絡算法

深度Q網絡算法是一種深度強化學習方法,能夠有效地解決配電網優化問題。深度強化學習將深度學習的特征提取能力和強化學習的決策能力相結合,實現從原始狀態輸入到決策輸出的直接映射[3]。該算法通過將配電網優化問題轉化為強化學習問題,實現對環境的探索與學習。

在深度Q網絡算法中,首先需要定義狀態空間、動作空間和獎勵函數。對于配電網問題而言,狀態空間主要包括電流、電壓、功率等參數的取值范圍;動作空間主要包括調整設備參數、切換設備狀態等操作的集合;獎勵函數主要根據優化目標來定義,例如:最小化功耗、最大化可靠性等。

在本次研究中,筆者選擇采用深度神經網絡中的深度強化學習法來求近似值函數。深度強化學習的經典算法就是Deep Q-Learning。深度Q學習結合了Q學習和深度神經網絡的優勢,在學習過程中能夠高效地更新值函數。具體而言,深度Q學習通過采樣、經驗回放和目標網絡更新等步驟進行訓練,不斷優化值函數的近似準確度[4]。

在配電網優化中,深度Q網絡算法可以通過迭代更新值函數來尋找最優策略,實現對配電網狀態的優化調整。算法通過不斷與環境進行交互,觀察狀態、選擇動作并獲得獎勵,然后根據獎勵信號來更新值函數。通過這樣的迭代過程,深度Q網絡算法能夠自動學習到最優的配電網運行策略。

與傳統的配電網優化方法相比,深度Q網絡算法具有以下幾個優點。首先,在深度Q網絡算法中,是用一個函數來代替Q-Table。因此,深度Q網絡算法能處理連續的狀態空間和連續的動作空間的情況。其次,深度Q網絡算法能夠通過學習來適應環境的變化,具有較強的自適應能力。此外,深度Q網絡算法還能夠通過不斷地與環境進行交互來探索未知的運行狀態,并通過獎勵信號來引導優化過程。

2.2 基于策略梯度的方法

基于策略梯度的方法是一種常用的強化學習方法,用于解決復雜的決策問題。該方法以策略函數為基礎,通過不斷迭代優化策略函數參數來最大化累積獎勵,從而對環境進行控制和優化。

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在配電網優化中,基于策略梯度的方法可以用于實現多種功能,例如配電網負荷預測、故障診斷和設備維護等。具體而言,基于策略梯度的方法可以通過以下步驟來實現優化。

筆者建立策略函數,該函數將當前的配電網狀態作為輸入,并輸出相應的決策策略。策略函數可以采用多種形式,如概率分布、神經網絡或經驗表。筆者先根據具體的問題需求,來選擇合適的策略函數結構。然后再根據選擇的策略函數,進行仿真或實際操作,獲得配電網的反饋信息,包括獎勵值和狀態轉移概率等。其中,獎勵值反映了當前策略的好壞程度,狀態轉移概率表示從一個狀態轉移到下一個狀態的概率。在策略函數中,因為每個狀態指定一個確定的動作,而不是一個概率分布,所以策略函數通常用于描述在特定情況下采取特定行動的概率或確定性。

筆者根據得到的反饋信息,使用梯度上升法更新策略函數參數。梯度上升法是一種最優化算法,用于尋找函數的最大值或最小值。在神經網絡中,梯度上升法通常用于訓練模型,通過不斷迭代更新模型參數,以逐漸減小損失函數值。梯度上升法通過計算策略函數關于參數的梯度,從而確定參數的優化方向。通過迭代更新參數,可以逐步提高策略函數的性能。

通過不斷迭代優化策略函數參數,使得配電網的性能逐漸達到最優。在實際應用中,配網運行人員可以采用多種技術手段來加速收斂速度,如引入基線函數、使用自適應學習率等。

基于策略梯度的方法在配電網優化中具有廣泛的應用前景。配網運行人員通過優化策略函數參數,可以實現配電網的負荷預測,從而合理調配電力資源,提高能源利用效率。同時,該方法還可以用于故障診斷和設備維護,通過優化配電網的操作策略,降低故障率,提高配電網的可靠性和穩定性。

2.3 基于動作-評價結構的方法

在傳統的強化學習方法中,主要是通過一種價值函數來評估當前狀態對于未來決策的價值。然而,這種方法存在一些問題,比如需要大量存儲Q值函數,計算復雜度較高等。因此,近年來,研究人員提出了一種新的強化學習方法,即基于動作-評價結構的方法。

基于動作-評價結構的方法是一種改進的強化學習方法,它通過將動作和評價分開來進行決策。具體而言,該方法通過定義一個評價網絡和一個動作網絡來實現。評價網絡用于評估當前狀態的價值,而動作網絡用于選擇動作。評價網絡可以是一個值函數,也可以是其他形式的評價函數。動作網絡可以是一個策略函數或者是其他選擇動作的方法。

基于動作-評價結構的方法在配電網優化中也有應用。例如:在配電網的運行過程中,需要不斷地評估系統的狀態和選擇合適的控制動作。傳統的強化學習方法可能無法滿足實時性和精確性的要求,而基于動作-評價結構的方法可以更好地解決這些問題。通過使用評價網絡對系統狀態進行評估,然后利用動作網絡選擇最優的控制動作,可以提高配電網的運行效率和穩定性。

2.4 多智能體深度強化學習

在傳統的強化學習方法中,單個智能體通過與環境交互,通過學習最優策略來優化問題的解決方案。然而,在某些應用場景中,將多個智能體引入其中可以更好地解決問題。多智能體強化學習是指多個智能體共同學習和優化問題的解決方案。隨著深度學習的發展,多智能體深度強化學習被廣泛應用于各個領域。

多智能體深度強化學習不僅可以提高問題解決的效果,還可以解決傳統強化學習方法中的一些限制和困難。在多智能體深度強化學習中,每個智能體都具有自己的神經網絡模型,并可以通過經驗回放和共享知識來提高學習效果。此外,多智能體之間的相互作用和合作也可以提供更多樣化的決策選擇,從而更好地適應復雜的應用場景。

在配電網優化中,配網運行人員通過引入多智能體深度強化學習,可以有效解決配電網中的一些問題。首先,在儲能裝置的調度控制中,多智能體深度強化學習通過不斷地協同學習和優化,可以實現儲能裝置的有效調度,以提高配電網的能源利用效率。其次,對于配電網的動態重構和恢復力,多智能體深度強化學習可以實現自主決策和協同控制,提高配電網的可恢復性和魯棒性。此外,在無功優化與電壓控制方面,多智能體深度強化學習可以通過合作學習和協同控制,優化無功功率的分配和電壓的調節,提高配電網的穩定性和可靠性。

3 案例分析

3.1 國網某公司“電網腦”示范工程項目案例

國網某公司“電網腦”示范工程項目是國家電網公司在該省范圍內啟動的一個重大項目,旨在利用強化學習法對配電網進行智能化改造,提高配電網的安全性、穩定性和可靠性。該項目的主要目標是通過引入先進的大數據技術和人工智能技術,實現對配電網運行狀態、負荷需求、設備運行狀況等數據的實時采集、存儲和分析,對配電網的智能化監控、控制和優化。

3.2 案例分析

通過對案例的實施,筆者對該案例中配電網的系統平均停電時間、系統平均停電次數、系統可靠性等重要指標在采用優化措施前后的數據進行了統計分析。具體數據如表1所示。

表1 優化前后配電網可靠性對比

從表1可以看出,優化后的配電網在各項指標上都優于優化前。其中,系統平均停電時間和次數分別降低了27.3%和31.1%,系統可靠性提高了2.8%。這些數據充分表明了基于大數據和AI的配電網優化研究在提高電力系統可靠性方面的有效性。

3.3 案例結論

案例的結果表明,基于大數據技術和人工智能技術的配電網優化措施在提高配電網的安全性、穩定性和可靠性方面具有重要的應用價值。對工程案例的研究和理解,可以進一步推動配電網的智能化改造,并為未來的研究提供有益的啟示。

4 結語

大數據技術和人工智能技術在配電網優化中具有的巨大潛力和優勢?；诖髷祿夹g和人工智能技術的配電網優化措施研究具有重要的理論和實際意義。然而,目前的研究主要集中在理論方面,實際應用仍然面臨一些挑戰和困難。在配電網運行方面,研究人員應該加強對配電網智能化改造的研究。大數據技術和人工智能技術的應用可以使配電網更加智能化,進一步提高其安全性、穩定性和可靠性。未來的研究應該注重算法的優化、智能化改造的實施、工程實踐的開展以及與相關領域的交流與合作,開發出一系列的智能化裝置和系統,使配電網能夠自動化運行,并可以主動預防和應對各種故障和問題。這些努力有效提升了配電網的安全性、穩定性和可靠性,為能源供應提供更好的保障。