馬玲 呂繼成 馬娜 周保存 馮凝

【摘要】智能電網(wǎng)也稱之為“電網(wǎng)2.0”，它是在世界性電力工業(yè)發(fā)展的形式下提出的。智能電網(wǎng)包括智能電表、智能點(diǎn)電站、智能電網(wǎng)建設(shè)、智能發(fā)電系統(tǒng)等，中國(guó)國(guó)家電網(wǎng)公司提出的“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)體系”是為了更好地滿足用戶的需要及電網(wǎng)安全，其中“堅(jiān)強(qiáng)”是根基，“智能”是核心，兩者的高度融合是我國(guó)現(xiàn)代電網(wǎng)建設(shè)的發(fā)展趨勢(shì)。我國(guó)目前處于智能電網(wǎng)建設(shè)的起步價(jià)段，在建設(shè)初期要做到智能電網(wǎng)的可靠、經(jīng)濟(jì)、高效、安全、環(huán)保等目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)持續(xù)健康發(fā)展的關(guān)鍵。

【關(guān)鍵詞】智能電網(wǎng)；人工智能；系統(tǒng)；發(fā)展

隨著智能電網(wǎng)的建設(shè)，電力行業(yè)迎來(lái)了一場(chǎng)巨大的變革。2017年，我國(guó)南方電網(wǎng)廣東公司同百度簽署了戰(zhàn)略合作協(xié)議，百度一方將利用百度多年來(lái)掌握、積累的人工智能技術(shù)為南方電網(wǎng)的發(fā)展提供人工智能領(lǐng)域的技術(shù)支持。百度同南方電網(wǎng)的合作是電力行業(yè)同人工智能技術(shù)的再一次跨界合作，也在一定程度上使中國(guó)智能電網(wǎng)的建設(shè)“更上一層樓”。目前，智能電網(wǎng)在監(jiān)控系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、輔助決策系統(tǒng)、雙向通訊系統(tǒng)等方面均取得了較大的成就，電力系統(tǒng)也變得更加智能化、自動(dòng)化、數(shù)字化。

一、人工智能的定義

人工智能專業(yè)涉及網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)信息等多門專業(yè)，在未來(lái)行業(yè)中，是有著發(fā)展前景的科學(xué)技術(shù)。人工智能是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為，其專業(yè)性主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科，幾乎可以涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇。人工智能是通過(guò)思維科學(xué)進(jìn)行相對(duì)的實(shí)踐和理論，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，屬于思維科學(xué)技術(shù)的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，還需要考慮形象思維、靈感思維，才能促進(jìn)人工智能突破性的發(fā)展。數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，而且進(jìn)入人工智能學(xué)科，兩者將互相融合，促進(jìn)人工智能快速的發(fā)展。

二、人工智能技術(shù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用要點(diǎn)

（一）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用分析

我們知道人身體內(nèi)各個(gè)部位都有神經(jīng)的存在，哪個(gè)部位的神經(jīng)疼痛都會(huì)第一時(shí)間傳遞到大腦，在智能電網(wǎng)中也有一個(gè)龐大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其具有大規(guī)模信息處理能力，具有高效的學(xué)習(xí)方式，可對(duì)不同的復(fù)雜狀況進(jìn)行分析?？茖W(xué)家通過(guò)人工智能將所遇到的各類問(wèn)題及解決方案?jìng)鬏數(shù)缴窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，這可以高效地保證電力系統(tǒng)的安全、高效運(yùn)行。在開展back propagation（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中，在訓(xùn)練樣本充足的情況下，將預(yù)測(cè)模型進(jìn)行正確分類，構(gòu)造出不同季節(jié)環(huán)境的月、周、日預(yù)測(cè)模型，對(duì)輸入變量及溫度的選取問(wèn)題開展研討，通過(guò)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與元件關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行電力系統(tǒng)故障診斷，得出了電力系統(tǒng)多種復(fù)雜故障的診斷方案。在此類方法中使用的元件的ArtificialNeural Network（ANN）模型，把電力系統(tǒng)中的元件分成為線母、線路、變壓器，ANN對(duì)這三類元件都有獨(dú)立的處理報(bào)警信息，進(jìn)而確定故障的發(fā)生位置。如果發(fā)生同一跳閘區(qū)域內(nèi)每個(gè)元件的ANN診斷輸出，可定義一個(gè)特性故障指標(biāo)函數(shù)，根據(jù)各元件的故障指標(biāo)函數(shù)的不同來(lái)識(shí)別出該區(qū)域內(nèi)多種故障。

（二）遺傳算法應(yīng)用分析

遺傳算法是指在自然選擇及遺傳機(jī)制的基礎(chǔ)上，運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬出生物進(jìn)化機(jī)制的尋優(yōu)搜索算法，在龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)待解決問(wèn)題時(shí)遺傳算法基本上不會(huì)遇到任何阻礙，它可以最快、最好、最準(zhǔn)地搜尋出準(zhǔn)確答案，這就是其優(yōu)越于傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)之處。站在優(yōu)化的角度出發(fā)，遺傳算法基本可以解決故障診斷問(wèn)題，特別是在故障修復(fù)及保護(hù)斷路器錯(cuò)誤操作時(shí)，可以做出最佳的診斷結(jié)果。遺傳算法在智能電網(wǎng)建設(shè)中遇到的最大困難是如何合理地建立故障診斷數(shù)字模型，如果數(shù)字模型建立完善，可以使遺傳算法更好地運(yùn)用在智能電網(wǎng)建設(shè)中。

（三）人工智能對(duì)智能電網(wǎng)輔助決策系統(tǒng)發(fā)展的推動(dòng)作用

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，無(wú)人超市、無(wú)人駕駛、人工智能視覺(jué)系統(tǒng)等科研成果不斷刷新人們對(duì)“人工智能”這個(gè)詞匯的認(rèn)知，電力行業(yè)也將目光投向了人工智能領(lǐng)域，從而產(chǎn)生了決策輔助系統(tǒng)，主要應(yīng)用于智能電網(wǎng)故障“自愈”和無(wú)人變電站兩大場(chǎng)景之中。

對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)系統(tǒng)而言，如果電網(wǎng)某處出現(xiàn)故障點(diǎn)，便需要專業(yè)的技術(shù)人員火速前往故障點(diǎn)進(jìn)行維修，然而頻繁修理小故障對(duì)經(jīng)濟(jì)較為落后、人口較少的偏遠(yuǎn)地區(qū)而言無(wú)疑是困難的。智能電網(wǎng)輔助決策系統(tǒng)的出現(xiàn)解決了這一難題，該系統(tǒng)依托人工智能技術(shù)，具有“自我診斷”能力，系統(tǒng)能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)中的運(yùn)營(yíng)狀況進(jìn)行分析，合理使用電力設(shè)施內(nèi)的各類零件，當(dāng)遇到零件故障的情況時(shí)，該系統(tǒng)可以根據(jù)預(yù)設(shè)程序在無(wú)人工干預(yù)或較少人工干預(yù)的情況下對(duì)故障部件進(jìn)行隔離，從而使電力系統(tǒng)重新回到正常運(yùn)營(yíng)的狀態(tài)。

隨著我國(guó)電力系統(tǒng)的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)總量也在增加，所以管理的復(fù)雜程度也在增加，同時(shí)各類新能源發(fā)電技術(shù)的應(yīng)用，都為人工智能技術(shù)在智能電網(wǎng)建設(shè)中提供了無(wú)限前景。只有不斷地加強(qiáng)人工智能科學(xué)在電網(wǎng)中的應(yīng)用，才能保證電網(wǎng)的平穩(wěn)安全運(yùn)行，進(jìn)而給社會(huì)穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)幫助。

參考文獻(xiàn)

[1]狄義偉.面向未來(lái)智能電網(wǎng)的智能調(diào)度研究[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2010.

[2]朱城香，楊俊華，陳思哲.智能電網(wǎng)背景下基于人工智能理論的需求響應(yīng)技術(shù)[J].陜西電力，2015，43（07）：63～69.