王曉燕，宋方宇軒，盧 珊

（1.鄭州電力高等專科學(xué)校，河南 鄭州 450000；2.國網(wǎng)河南省電力公司直流中心，河南 鄭州 450000）

新時(shí)期下，信息技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了各行各業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。社會經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展以及城市建設(shè)的突飛猛進(jìn)，使電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大。隨著風(fēng)、光、電等新型能源的推進(jìn)，電力系統(tǒng)的發(fā)展也發(fā)生了變化，包括功能形態(tài)與技術(shù)特征等。互聯(lián)網(wǎng)全面普及對電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域來說既是機(jī)會又是挑戰(zhàn)，特別是在電網(wǎng)建設(shè)中特高壓建設(shè)項(xiàng)目的推進(jìn)，電網(wǎng)布局、電網(wǎng)運(yùn)行特性發(fā)生了巨大變化，促使電網(wǎng)調(diào)控的發(fā)展模式也要進(jìn)行變革。傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)控以及對系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)的采集分析，已經(jīng)不能滿足現(xiàn)行電網(wǎng)的發(fā)展，思維、技術(shù)及管理都在進(jìn)行創(chuàng)新。應(yīng)用人工智能技術(shù)，對調(diào)控?cái)?shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)及知識開展高效管理，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)智能化，是電力行業(yè)必然發(fā)展的道路。

1 人工智能特點(diǎn)及其對電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)的意義

1.1 人工智能特點(diǎn)

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)快速發(fā)展，且被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，提高了許多崗位的生產(chǎn)力，豐富了眾多產(chǎn)業(yè)的管理方式和業(yè)務(wù)流形式，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，智能化的管理和使用方式越來越多。調(diào)度業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)智能化，是電網(wǎng)調(diào)控的必然發(fā)展趨勢。調(diào)控?cái)?shù)據(jù)并不僅僅來自于一個(gè)系統(tǒng)，而是由多個(gè)系統(tǒng)組成的數(shù)據(jù)合集，包括地理信息系統(tǒng)等系統(tǒng)靜態(tài)信息、生產(chǎn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)及能量管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)等。各個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的大量數(shù)據(jù)信息能夠在電網(wǎng)調(diào)控中應(yīng)用人工智能技術(shù)提供基本的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

人工智能的基本數(shù)據(jù)流為采集數(shù)據(jù)、傳輸數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、人機(jī)交互。想要充分體現(xiàn)人工智能技術(shù)的作用，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)控的智能化升級，便要將人工智能技術(shù)自身的特點(diǎn)與調(diào)控業(yè)務(wù)的實(shí)際需求相融合。人工智能技術(shù)主要特點(diǎn)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，能夠快速解決復(fù)雜的、特定的規(guī)劃化問題，實(shí)現(xiàn)智能調(diào)控、人機(jī)交互、可視化展示。對于需要大量人力的規(guī)則分析工作，人工智能技術(shù)可以利用分析模型機(jī)進(jìn)行人工無法有效解決的調(diào)控工作。當(dāng)下，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，主要體現(xiàn)在語言、圖像識別以及理解自然語言等[1]。

1.2 人工智能技術(shù)對電網(wǎng)調(diào)控的意義

電力調(diào)度的目標(biāo)是保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，且對外提供可靠用電，使各類電力生產(chǎn)工作有序進(jìn)行。電力調(diào)度是根據(jù)電網(wǎng)中設(shè)定的各種數(shù)據(jù)采集設(shè)備及終端傳回的數(shù)據(jù)信息，結(jié)合電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)的電壓、電流、頻率、負(fù)荷等參數(shù)，對電網(wǎng)安全機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判斷，然后對發(fā)電機(jī)出力、調(diào)整負(fù)荷分布、投切電容器、電抗器等進(jìn)行調(diào)整，從而確保電網(wǎng)持續(xù)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

在電力行業(yè)中，電力調(diào)度控制中心作為指揮中心，對整個(gè)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行具有重要的作用，其中包含了非常多的專家經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)信息及行為規(guī)則，以往傳統(tǒng)的調(diào)控主要憑借工作人員的自身經(jīng)驗(yàn)及分析，實(shí)效性、準(zhǔn)確性、處理應(yīng)急問題的效果都受到個(gè)人能力的影響。隨著社會的快速發(fā)展，電網(wǎng)中的終端及運(yùn)行設(shè)備不斷增加，采集的數(shù)據(jù)已呈海量規(guī)模，調(diào)控中心的數(shù)據(jù)信息急劇增加，造成在實(shí)際工作開展中缺少邏輯模型。這一情況下，便要求調(diào)控工作人員具有豐富的經(jīng)驗(yàn)與專業(yè)的知識能力，很大程度上增加了調(diào)控人員的工作量和業(yè)務(wù)難度，且對電力調(diào)控業(yè)務(wù)的智能化發(fā)展產(chǎn)生了不利影響。因此，隨著整個(gè)電網(wǎng)業(yè)務(wù)的升級發(fā)展以及信息化在社會各業(yè)務(wù)中的普及，在電網(wǎng)調(diào)控中應(yīng)用人工智能技術(shù)勢在必行。

目前新能源發(fā)電已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，風(fēng)光發(fā)電推進(jìn)的同時(shí)，增加了大量分布式電源，隨之加重了電網(wǎng)運(yùn)行負(fù)荷，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)行為與特性的有效分析。以往傳統(tǒng)的物理建模方式無法滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，物理建模無法有效分析電網(wǎng)形態(tài)的單體，而利用人工智能技術(shù)，可根據(jù)各個(gè)系統(tǒng)提供的海量數(shù)據(jù)信息有針對性地對電網(wǎng)整體特性進(jìn)行分析，并且能夠預(yù)測、評估用戶用電的行為，進(jìn)而提升預(yù)測負(fù)荷的準(zhǔn)確度，有利于電網(wǎng)運(yùn)行的平衡。另外，人工智能技術(shù)能夠模擬、學(xué)習(xí)調(diào)控經(jīng)驗(yàn)知識，如故障處置及設(shè)備維修等，日常調(diào)控操作具有固定的操作流程，以知識和經(jīng)驗(yàn)為主，能有效完成相關(guān)工作[2]。

2 電網(wǎng)調(diào)控中人工智能應(yīng)用技術(shù)

2.1 海量數(shù)據(jù)融合技術(shù)

數(shù)據(jù)融合技術(shù)是將來自多個(gè)傳感器或多源的監(jiān)測信息進(jìn)行分析、綜合處理，然后作出決策并進(jìn)行各項(xiàng)估計(jì)的處理過程。融合過程中要對多種信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、傳輸、綜合、過濾及合成，因此數(shù)據(jù)融合在多信息源、多用戶及多平臺的系統(tǒng)內(nèi)能夠起到重要的數(shù)據(jù)處理作用。

大數(shù)據(jù)時(shí)代環(huán)境下，電網(wǎng)的復(fù)雜性和多樣性、海量采集端的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)融合提出了更高的要求，在高效能存儲設(shè)備、傳輸設(shè)備、計(jì)算設(shè)備的輔助下，利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)將不同系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效融合，依據(jù)不同類型的數(shù)據(jù)，使用多樣化的數(shù)據(jù)處理方法，進(jìn)而在線快速分析處理完成電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)測量。人工智能可以快速、高效進(jìn)行在線處理海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，主要因?yàn)槿诤狭?個(gè)數(shù)據(jù)處理框架：一是在線智能響應(yīng)，二是趨勢智能分析。海量數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠通過電網(wǎng)的智能調(diào)控系統(tǒng)框架，創(chuàng)建精準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)平臺框架。針對離線數(shù)據(jù)，可以通過海量數(shù)據(jù)融合技術(shù)對數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)離線分析。針對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)而言，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)流失計(jì)算調(diào)控。

2.2 建模技術(shù)

電網(wǎng)系統(tǒng)中存在的設(shè)備元件種類較多，運(yùn)行復(fù)雜，除了實(shí)時(shí)檢測運(yùn)行情況外，還需分析電網(wǎng)整體運(yùn)行的趨勢，進(jìn)而提升電網(wǎng)的穩(wěn)定性和實(shí)效性。采用建模技術(shù)，可以對電網(wǎng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行質(zhì)量和運(yùn)行軌跡進(jìn)行建模，預(yù)測電網(wǎng)運(yùn)行的整體趨勢，預(yù)判重要的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)時(shí)間，輔助電力調(diào)度進(jìn)行預(yù)判，提高電網(wǎng)的實(shí)效性。通過建模技術(shù)不僅僅能夠構(gòu)建等效參數(shù)辨識模型，還能夠建立電網(wǎng)動(dòng)靜態(tài)周邊穩(wěn)定模型。同時(shí)在多個(gè)場景環(huán)境下，能夠識別電網(wǎng)臨界穩(wěn)定的相關(guān)特征，從而精準(zhǔn)化評估電網(wǎng)的穩(wěn)定態(tài)勢[3]。

2.3 調(diào)控技術(shù)

深度學(xué)習(xí)需要海量的數(shù)據(jù)以及超高的計(jì)算能力，電網(wǎng)調(diào)控中深度學(xué)習(xí)必須要有較強(qiáng)的計(jì)算能力，從而滿足深度學(xué)習(xí)算法以及不同場景的業(yè)務(wù)需求，還要具有持續(xù)完善的芯片技術(shù)、存儲器、網(wǎng)絡(luò)資源。所使用的樣本數(shù)據(jù)來自于人工智能算法，必須保證數(shù)據(jù)完整性、全面性、具體性。電網(wǎng)調(diào)控存儲匯集大數(shù)據(jù)技術(shù)主要有以下3點(diǎn)：①數(shù)據(jù)匯集。利用多樣化的抽取與匯集方式對多種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯集，將大數(shù)據(jù)的Flume、Sqoop與常規(guī)數(shù)據(jù)接入方式進(jìn)行結(jié)合，從而保證全量抽取數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)存儲。實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)，針對多形式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)采用多樣化的存儲形式，存儲類型主要包括列式數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、時(shí)序數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、分布式文件存儲。③數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。利用引用、外鍵等方式關(guān)聯(lián)不同數(shù)據(jù)，從而有利于后期的數(shù)據(jù)分析[4]。

3 電網(wǎng)調(diào)控中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

3.1 基于人工智能技術(shù)的電網(wǎng)調(diào)控框架

電力行業(yè)新的建設(shè)目標(biāo)為中國特色國際領(lǐng)先的能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，要求加快現(xiàn)代信息通信技術(shù)的推廣應(yīng)用，使電網(wǎng)智能化數(shù)字化水平顯著提升。這一目標(biāo)為用新一代信息技術(shù)改造提升傳統(tǒng)電網(wǎng)提出了新的要求，眾多新信息技術(shù)的應(yīng)用都基于人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)，從信息流的角度可以按照采集、傳輸存儲、分析、應(yīng)用等環(huán)節(jié)，將電網(wǎng)數(shù)據(jù)分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)據(jù)場景應(yīng)用等4個(gè)階段，基本框架如圖1所示。

圖1 基于人工智能技術(shù)的電網(wǎng)調(diào)控框架

在數(shù)據(jù)采集層，利用電力物聯(lián)網(wǎng)中各種傳感器及多形式終端，采集電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，如外部風(fēng)速、雷電、山火、覆冰等數(shù)據(jù)以及地理位置信息、日志、設(shè)備臺賬等控制系統(tǒng)信息，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理、海量數(shù)據(jù)融合。數(shù)據(jù)存儲采用分布式存儲，提升存儲能力和數(shù)據(jù)恢復(fù)能力。數(shù)據(jù)挖掘是自動(dòng)發(fā)現(xiàn)有價(jià)值信息的過程，用來探查樣本集，發(fā)現(xiàn)事先未知的有用模式，還能夠推測未來的觀測結(jié)果，對國家、社會、個(gè)人的決策起到指導(dǎo)性作用。在數(shù)據(jù)分析挖掘階段，通過聚類分析、支持向量機(jī)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等算法引擎對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析，為電力具體業(yè)務(wù)層面提供數(shù)據(jù)支撐服務(wù)。在各行業(yè)中，智能化的程度大部分呈現(xiàn)在業(yè)務(wù)層中，包括舒適的管理模式和可視化的人機(jī)交互。在基于人工智能的能源互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)層面，能夠進(jìn)行態(tài)勢預(yù)測、智能調(diào)度、決策輔助、精準(zhǔn)控制。態(tài)勢預(yù)測，即進(jìn)行電網(wǎng)負(fù)荷的預(yù)測，通過建模技術(shù)進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)模擬和知識庫對比，從而進(jìn)行設(shè)備故障預(yù)測、系統(tǒng)臨界點(diǎn)、危險(xiǎn)值、平穩(wěn)狀態(tài)安全評估以及終端用電行為分析。智能調(diào)度，即通過高性能計(jì)算設(shè)備、傳輸設(shè)備精化調(diào)度流程，使用高效能系統(tǒng)平臺簡化操作過程，穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)快速響應(yīng)調(diào)度實(shí)施。決策輔助，包括電網(wǎng)中的設(shè)備過載判斷，通過圖片識別進(jìn)行電力設(shè)備智能巡檢判別設(shè)備故障，通過建模技術(shù)和虛擬化輔助設(shè)備檢修操作判斷，通過可視化技術(shù)和語音識別技術(shù)、圖像識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，進(jìn)行智能調(diào)控和可視化展示。

3.2 調(diào)控廣域源荷互動(dòng)

在電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)業(yè)務(wù)中，針對非連續(xù)性新能源如風(fēng)、電、光伏等，在并網(wǎng)容量中形成一定占比后，僅僅依靠發(fā)電機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)的內(nèi)部調(diào)控是無法完成的，并且無法實(shí)現(xiàn)用電平衡，無法真正實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)控的目的。針對新能源應(yīng)用中的發(fā)電機(jī)容量等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，利用物聯(lián)網(wǎng)采集發(fā)電設(shè)備及底層數(shù)據(jù)，然后利用大數(shù)據(jù)技術(shù)通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)融合，經(jīng)過智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)判，進(jìn)而調(diào)控不同能源的用電平衡，提升電網(wǎng)的整體調(diào)控能力，確保資源配置的優(yōu)質(zhì)化[5]。

3.3 智能監(jiān)控電網(wǎng)狀態(tài)

在實(shí)際開展電網(wǎng)調(diào)控運(yùn)行工作中，通常情況下，監(jiān)測、分析、診斷只是針對單獨(dú)設(shè)備，所監(jiān)測的數(shù)據(jù)無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)共享，無法高效統(tǒng)籌分析不同設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)信息，并且互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下增加了海量的電網(wǎng)數(shù)據(jù)量，在存儲傳輸過程中，數(shù)據(jù)監(jiān)測裝備工作負(fù)荷較大。對此，可以采用分布式存儲，減輕海量數(shù)據(jù)存儲壓力，為大數(shù)據(jù)分析挖掘提供可靠數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)有效的存儲與處理形式，能夠?qū)崿F(xiàn)高效統(tǒng)籌、連接電網(wǎng)所使用的各個(gè)設(shè)備，有效保證對各設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測。

3.4 安全智能預(yù)警

以往電網(wǎng)調(diào)控中心，有關(guān)安全預(yù)警模塊在對電網(wǎng)系統(tǒng)中典型的運(yùn)行方式進(jìn)行評估預(yù)案時(shí)，只能實(shí)現(xiàn)離線計(jì)算，不具備較高的時(shí)效性，并且預(yù)警系統(tǒng)也缺少全面性與完整性，無法滿足現(xiàn)代社會電網(wǎng)發(fā)展的需求。而通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，能針對電網(wǎng)實(shí)施統(tǒng)一的在線仿真計(jì)算，建立海量電網(wǎng)仿真樣本，創(chuàng)建高效訪問與系統(tǒng)性存儲機(jī)制，通過模擬和對比進(jìn)行設(shè)備故障預(yù)測，系統(tǒng)臨界點(diǎn)、危險(xiǎn)值、平穩(wěn)狀態(tài)安全評估，終端用電行為分析，從而保證電網(wǎng)系統(tǒng)預(yù)警更加實(shí)時(shí)、高效、全面。對于不同形式的故障問題，均可以進(jìn)行精準(zhǔn)定位，發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)控運(yùn)行過程中的問題，然后實(shí)行科學(xué)全面評估，保證了電網(wǎng)調(diào)控有序運(yùn)行[6]。

4 電網(wǎng)調(diào)控中人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展

電網(wǎng)仿真樣本生成與管理。針對離線和在線數(shù)據(jù)，建立海量電網(wǎng)仿真樣本，創(chuàng)建高效訪問與系統(tǒng)性存儲機(jī)制，利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化仿真樣本分布改造及補(bǔ)充，從而提升仿真樣本數(shù)據(jù)庫的合理性、多樣性和均衡性，更好地為電網(wǎng)穩(wěn)定規(guī)律挖掘提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

電網(wǎng)穩(wěn)定自適應(yīng)巡航。針對電網(wǎng)調(diào)控運(yùn)行知識庫，努力實(shí)現(xiàn)運(yùn)行規(guī)則電子化方式，實(shí)現(xiàn)根據(jù)知識圖譜進(jìn)行抽取的運(yùn)行規(guī)則知識，能夠?qū)⒎稚⒌闹R統(tǒng)一，用來支持不同場景的調(diào)控知識體系，并且能夠進(jìn)行自動(dòng)處置，實(shí)現(xiàn)綜合負(fù)荷預(yù)測、外部環(huán)境監(jiān)控、電網(wǎng)安全約束、清潔能源消納等情況的電壓控制策略與發(fā)輸電計(jì)劃的調(diào)整[7]。

5 結(jié)束語

新時(shí)期下，隨著能源互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)和電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)，電網(wǎng)布局、電網(wǎng)運(yùn)行特性發(fā)生了巨大變化，促使電網(wǎng)調(diào)控的發(fā)展模式也要進(jìn)行變革，傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)控以及對系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)的采集分析已經(jīng)不能滿足現(xiàn)行電網(wǎng)的發(fā)展。電網(wǎng)調(diào)控應(yīng)用人工智能技術(shù)，是時(shí)代發(fā)展的必然選擇，是電力行業(yè)的必然發(fā)展趨勢，能夠改變以往傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)控形式，更好地滿足新時(shí)代下對電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行與管理需求，有效提升電網(wǎng)調(diào)控的智能化、自動(dòng)化。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能夠高效、全面、精準(zhǔn)地解決電網(wǎng)調(diào)控過程中出現(xiàn)的各類問題，深度融合人工智能技術(shù)與電網(wǎng)調(diào)控技術(shù)，有效保證電網(wǎng)調(diào)控的良好運(yùn)行。