許放

（北京中電飛華通信有限公司 北京市 100071）

人工智能技術是指一種為了塑造出能以與人類智能相似的方式做出反應的系統，所采用的技術，而云服務則是指基于互聯網的虛擬服務技術，將這兩種技術應用到智能電網的建設中，能夠提高電網運行的穩(wěn)定性、安全性，優(yōu)化企業(yè)供電服務水平，因此，工作者要深入分析上述兩種技術的在智能電網中的應用，并采取有效措施，強化技術應用效果，推動電力系統建設水平的發(fā)展。

1 人工智能與云服務在智能電網中的應用特點

就目前來看，人工智能與云服務在智能電網中的應用呈現出以下幾個特點：

（1）精確度高，在智能電網中，基于人工智能、云服務所構建的系統，運行時主要依賴既定的計算程序以及具有強大計算功能的中央處理器，因此，在執(zhí)行巡檢、故障處理等智慧功能時，往往具有更高的準確度，同時，其所具備的與人類智能相似的行為模式，也使其能夠在處理具體問題上，形成更加合理的判斷；

（2）效率高，在人工智能與云服務技術的應用中，人們?yōu)榱藵M足這兩種技術對硬件性能的需求，研發(fā)了300M 的高速單片機，這種集成電路芯片相當于一個小而完善的微型計算機系統，使智能電網系統具有更強的兼容性，促進了5G 等高新技術的集成，實現了系統運行效率的可持續(xù)優(yōu)化發(fā)展；

（3）安全性強，人們借助AI、云計算服務，可以通過大量地收集運行數據，訓練出適應性極強的AI 安全防護模型，并利用其模糊性決策能力，消除邊界安全缺陷，保證智能電網系統的運行安全。

2 人工智能在智能電網中的應用

2.1 在安全防護中的應用

自大云物移智鏈等信息技術融入智能電網建設以來，異構電網終端越來越多，如充電樁、攝像頭等，而這些異構終端不僅支持外部接入，而且與電網直接相連，使得惡意代碼很容易通過這些終端，損害電網系統，導致故障。為此，人們利用AI 技術，可以建立一個靈敏的威脅感知系統，來及時識別、處理惡意攻擊和病毒，保護智能電網系統的安全。以AI 深度學習智能檢測系統為例，該系統借助人工智能技術，構建了一個AI 識別模型，且技術人員在將其投入使用前，基于其深度學習功能，使用了規(guī)模充足的樣本，以及準確的標簽，對其進行訓練，在其投入使用后，發(fā)現其能夠識別98%以上的黑樣本，在識別效率方面，高于傳統安全系統的10 倍以上，由此可見，只要系統培訓用的樣本足夠充沛、標簽足夠準確，該AI 安全防護系統，即可滿足智慧電網系統在異構終端接入方面的安全防護需求。此外，基于AI 技術的安全動態(tài)感知系統，也可以通過提取更多的黑樣本特征點，來提高危險識別的準確率，強化智能電網系統的安全運行。在此過程中，系統內的AI 大腦核心惡意號碼檢測模型，能在單位惡意代碼樣本中提取、記錄190 個以上的特征點，實現深度學習，待投入使用后，通過對外來信息代碼進行多維度畫像，再與惡意代碼特征點進行對比，完成危險識別，且能達到91.86%的準確度，有助于智慧電網系統信息安全防護水平的發(fā)展。

2.2 在故障恢復預防中的應用

現階段，AI 在智能電網故障恢復預防中的應用主要體現在兩個方面，即運作系統故障自動恢復，以及智能巡檢兩個方面。在運作系統故障自動恢復方面，AI 技術主要用于用電故障處理，即當停電問題出現后，AI 運作系統根據具體情況，進行決策和執(zhí)行，使電網在短時間內自動恢復供電，以降低停電事故對人們日常生活的影響。在此過程中，AI 中控系統需要通過對30 余萬條信息進行分析，來捕捉異常數據，然后生成內部故障報警信息，再深入分析這些報警信息，并作出判斷，同時，由于每個故障一般都會生成數十條報警信息，因此，AI 系統需要綜合分析這些報警信息，來識別故障、生成故障處理預案。但就目前來看，AI 系統在單片機等先進硬件系統的支持下，可以達到秒級的故障判斷速度，而專業(yè)的調控員至少需要3min 才能判斷一個故障類型，且一些供電公司，利用AI 系統，已經可以在0.3s 以內處理好停電事故，也就是說，在人們感知到故障之前，AI 系統就已經能夠完成故障處理。在智能巡檢方面，AI 技術主要應用在智能巡檢機器人的構建中，并使其能夠支持24 小時不間斷的高效巡檢以及遠程控制，大幅度減輕電網巡檢人員的工作強度，增強智能電網運作的穩(wěn)定性。目前，巡檢機器人完成一個一般規(guī)模的電網變電站巡檢，僅需要2 小時，而人工卻需要4 小時，由此可見AI 技術在電網故障預防中起到了顯著的作用。

2.3 在智能調度中的應用

在智能電網的調度中，AI 技術的應用主要體現在電網預測與辨識上。在此過程中，人們利用AI 技術中的人工算法，結合調度大數據技術，使AI 模糊決策模型可以根據學習樣本數據，來預測電網運行趨勢，然后對有可能出現的故障進行分析，最后根據分析結果，協調智能電網的運作，以準確規(guī)避各類運行風向，使其時刻保持良好的運行狀態(tài)。此外，隨著清潔能源開發(fā)利用的不斷深入，人們逐步研發(fā)出了微電網，以解決多種電源并網的問題。在微電網技術的背景下，智能電網轉化為了一個由分布式電源、能量轉換裝置等結構組成的小型配電系統，人們通過將AI 技術應用到該類型的智能電網中，可以構建一個深度遞歸神經網絡，并利用該網絡對微電網的運行狀態(tài)特征進行提取，再基于此，調控微電網中的各個分布式發(fā)電單元，實現智能微電網的優(yōu)化調度，同時，由于該調度模式完全是通過學習而形成的，所以無需預測建模，即可呈現出對微電網的良好自適應性，由此可見，AI 智能調度系統不僅能有效用于傳統的智能電網結構中，而且在微電網模式的智能電網調度中，依然可以表現出優(yōu)質的性能。

2.4 在能源互聯建設中的應用

能源互聯在本質內涵上，正如美國華盛頓特區(qū)經濟趨勢基金會總裁，杰里米·里夫金所闡述的“正如我們在網絡上相互分享信息一樣，使億萬人在家、辦公室、工廠中生產再生能源，并將多余的能源與他人分享”，同時，他還提出了實現能源互聯的4 個元素，即分布式儲能、分布式發(fā)電、可再生能源、電氣化交通、互聯網。而目前，微電網技術、互聯網技術的形成和日趨成熟，使得人們逐步具備了上述4 項元素，但仍需要相應的運行維護技術，來支持這4 項元素的融合，以達到構建基于能源互聯的智能電網建設。在此過程中，智能電網系統必須具備滿足能源互聯的數據處理需求，以及信息互聯條件下的安全防護需求，而在AI 技術下，人們借助大數據技術、互聯網技術、物聯網技術，可以構建一個具有強大數據處理、信息識別、問題決策能力、學習能力的AI 模型，使智能電網系統具有更強的運算能力，實現對能源互聯運作的不間斷監(jiān)控，保證能源互聯的穩(wěn)定性與有效性，因此，將人工智能應用到智能電網的能源互聯建設上，有助于電力系統運行模式的發(fā)展。

3 云服務在智能電網中的應用

3.1 在電網智慧服務建設中的應用

從整體上來看，云服務內容可以包括IT 和軟件、互聯網相關，以及其他服務。據統計，國內有5000 萬以上的用戶，正在使用個人云服務，現階段，個人云服務的營收已經達到了2.4 億美元，其市值預計可達到40 億美元以上，由此可見，云服務早已成為了服務領域的發(fā)展趨勢。為了順應該趨勢，智能電網領域也逐步基于云服務，構建了智能電網智慧服務體系，以期塑造更好的用戶體驗。在此過程中，人們將云服務與政務結合在一起，構建了一種新型的智慧服務模式，減少了用戶在業(yè)務變更時需要辦理的手續(xù)，落實了提升了電網便民服務水平。以二手房用電“無感過戶”服務為例，人們通過將云服務技術應用到智能電網數據處理中，結合基于互聯網的政務辦理系統，使人們在辦理過戶時，工作人員只要選擇將數據同步推送至智能電網系統，即可實現在不提交任何材料、進行任何審核的情況下，直接同步完成用電過戶，提高了用戶體驗。此外，借助云服務技術，人們還可以業(yè)務辦理中心與智能電網系統相連，構建出智能化的供電營業(yè)廳，以實現電網智慧服務，例如：2019年9月初投入使用的青秀智慧營業(yè)廳，該營業(yè)廳基于云服務技術，設立了線上辦電體驗中心、業(yè)務辦理中心、智慧生活館等服務區(qū)，并結合人臉識別的新興技術，使客戶在體驗智能科技的同時，完成辦電程序[1]。

3.2 在電網智能計量普及中的應用

智能計量主要是指是指一種能夠幫助用戶控制用電量、消除賬單糾紛的智能用電量計量系統，其作為智能電網的建設基礎，由于成本過高，現階段僅應用于大型的公用事業(yè)單位公司，但大部分中小企業(yè)客戶所持有的用戶量較少，且不具備獨立建設全套智能計量系統的經濟能力，因此，難以得到全方位的普及。為此，西門子公司利用云服務技術，建立了一個智能計量服務平臺，使客戶在不具備IT 基礎設施、智能計量應用系統的情況下，可以直接通過登錄云服務平臺，來與其他客戶共享智能計量系統，并接受實時計量、數據安全、遠程通斷、自動賬單等智能計量功能，實現智能計量的普及，以增強用戶對自身電能耗費情況的認知，優(yōu)化其用電消費行為。此外，云服務平臺也給予了智能計量走入群眾日常生活的可能性，并結合智能電表，大幅度提高了電費抄核收的效率。目前，我國已經制定了3.5 億臺智能電表的安裝計劃，形成了電費抄核收的智能化趨勢，有助于智能電網建設水平的發(fā)展[2]。

3.3 在電網信息統籌分析中的應用

云服務技術在智能電網信息統籌分析中的應用主要體現在“國網云”的建立和使用中。該系統用于統籌和管理電網運營中所產生的數據，如線損數據、營銷檔案數據等，目前，基于該系統的線損計算實時性較以往提高了21%，營銷檔案數據整理速度也達到了分鐘級，有助于精益化理念在智能電網運行管理中的落實。在云服務的視域下，國網云中的同期線損管理系統，作為云服務技術優(yōu)越性呈現最明顯的數據分析決策系統，上云后，其電量計算數據抽取時長從之前的10 小時，縮短到了4.5 小時，計算時效性提高了2.2 倍，而這種效果形成的關鍵源于云服務技術，跨域計算的實現，使該系統的應用一級部署、數據二級存儲框架下的計算實時性得到了顯著的提高，因此，云服務技術在智能電網信息統籌分析中呈現出了良好的應用效果。此外，云服務的應用，也賦予了國網云優(yōu)質的并行計算能力，結合該平臺對42T 實時采集數據全量接入的支持，為跨主體、業(yè)務等分析、決策類場景建設，提供了充足的數據資源，提升了智能電網對用電信息采集數據整合應用的效果[3]。

3.4 在電網智慧數據運維中心建設中的應用

一個優(yōu)質的數據運維中心，是保障智慧電網系統穩(wěn)定運行的基礎條件，但在數據中心的實際運行中，經常會出現運維協作不暢等問題，影響智慧電網系統運行的穩(wěn)定性。為此，可以將云服務應用到智能電網數據運維中心的建設中，來構建一個基于互聯網的微服務數據中心架構，以強化數據運維中的兼容性，使各類硬件設施順利接入到數據運維中心網絡中，保證整體運維協調效果。以Noa 小時智慧運維綜合管理平臺為例，在該平臺的建設中，技術人員利用云服務技術，基于微服務架構，將傳統的集中式IDC 數據中心，轉變?yōu)榉植际酱鎯DC 數據中心，使各類自主硬件設備，得以順利接入到數據運維中心系統中，同時，該數據中心還具有極強的技術兼容性，可以支持大數據技術、AI 技術等高新信息技術的接入，使該數據運維中心得以具備故障智能預測、AI 節(jié)能、報警智能分析等功能，增強了數據運維中心的使用性能，有助于智慧電網數據運維中心的建設發(fā)展。此外，由于在云服務技術下，計算分布于各個分布式計算機上，而非遠程服務器或本地計算機，因此，基于云服務技術打造的數據運維中心，能夠使操作者將資源切換到需要的應用上，優(yōu)化人們對智能電網系統控制的靈活性，提升了智能電網的建設水平[4]。

4 結論

綜上所述，增強云服務、人工智能的應用效果，能夠提升智慧電網的建設水平。對于智能電網來說，人工智能的應用，可以減輕電網運行管理壓力，促進新能源的接入，有助于新基建的深入推進，同時，云服務技術的落實，也豐富了智能電網的服務項目，提高了用戶用電的便捷性與經濟性，從而促進了我國電力系統的可持續(xù)優(yōu)化。