人工智能技术在电力系统中的应用

宋晓旭

摘要：电力系统起着能源供应的作用，保障着社会各个领域的能源供应，在经济发展领域占有关键地位。毫无疑问，在高度依赖电能的社会背景下，如何提高电力系统的保障能力，保持良好的运行状态，一直是电力领域的关键问题。随着现代科学技术的发展，智能技术的优势越来越明显，这也引起了电力企业的兴趣。智能技术与自动化技术的融合必将有助于电力系统的升级，优化电力系统的供电质量。

关键词：人工智能技术;电力系统;应用

1 电力系统自动化与智能技术概述

1.1 电力系统自动化

电能是保障社会生活和生产的主要能源形式，为我国的长远发展提供了重要支撑。随着社会对电力需求的不断增加，依靠传统手动控制方式的运行模式逐渐被淘汰。目前，我国电力系统逐渐呈现出复杂性，电网所依托的设备和技术不断创新，人工操作无法保证正常运行状态。因此，电力系统自动化应运而生。电力系统自动化是一种高效的电力系统管理技术，它实现了发电设备、电网调度和配电系统应用信息的智能集成管理，极大地提高了电力系统的自动化管理水平。在具体应用上，主要依靠网络技术、信息技术和计算机技术。通过集成和应用先进技术，具有自动处理能力，完成包括系统控制、检测和管理在内的各个环节的控制，完成电力系统运行的全面升级。

1.2智能技术

智能技术是现代科学技术的产物，它源于计算机技术、互联网技术和仿生学技术的融合。智能技术的优势在于它大大超越了传统的自动化技术，使系统的控制、检测和管理更加智能化，能够模拟人类的部分思维和行为，具有一定的学习性、模仿性和适应性，它是现代科学技术的重大飞跃和创新。在智能技术应用的背景下，电力系统将具有更好的反馈、运行和故障排除能力，提高设备的运行效率和管理效率。因此，智能技术将突破传统技术的约束，达到处理非线性和不确定性问题的高度，逐步取代人工参与管理的方式。从智能技术的结构来看，它主要由神经网络控制、模糊控制、专家系统控制、综合智能控制和线性最优控制组成。它与现代电力系统管理结构高度一致，可以极大地促进电力系统的发展，保障社会能源供应。

2 人工智能在电力系统中的应用

2.1 人工智能与电力系统无功电压控制

电力系统电压无功控制作为电力系统自动化水平的重要组成部分，具有复杂性、非线性、模糊性和强实时性等特点。因此，在某些方面很难用传统的数学模型分析来描述，人工智能逐渐被用来解决这些问题。专家系统是一种发展较早、成熟度较高的人工智能技术。它主要由知识库和推理机组成。它是一种计算机程序或信息系统，模拟人类专家在处理问题时的行为，并使用知识和推理技术来解决问题。在解决问题时，它模拟人类专家的决策过程，并提供专家级解决方案。专家系统在无功电压控制中的典型应用是用计算规则表达无功控制的经验，形成专家系统参考的知识库。当遇到实际问题时，根据上述知识库，从无功功率和电压的实时测量值中获取电压调节的控制手段。一种控制步驟少的电网电压控制专家决策支持系统已在国外成功试验。系统采用集中控制策略调整光伏节点电压、变压器分接头和并联电容器，并根据不同的参数数据采取不同的控制措施，对相关母线电压的灵敏度和控制裕度选择控制步骤，从而准确纠正电网电压异常状况。

人工神经网络（ANN）是基于生物学中神经网络的基本原理，模拟人脑神经系统处理复杂信息的模型。它由大量人工神经元以某种方式连接在一起，使得神经网络具有复杂的非线性特性。与专家系统相比，人工神经网络具有容错能力强、信息分布和存储量大、学习能力强等优点，在无功电压控制中具有很大的应用潜力。当两级人工神经网络用于无功电压控制时，第一级人工神经网络用于检测系统中的无功电压是否超标，第二级人工神经网络给出处理策略，能够快速检测和响应无功电压波动。为了加快样本的收敛速度，还可以使用加速BP算法。

2.2 人工智能与电力调度

电力调度是根据电力负荷的变化对电网潮流进行管理的工作。其主要目的是保证电力系统的安全运行，保证用户供电的可靠性，提高系统的经济性。人工智能根据调度目标，制定满足网络运行约束条件下的最优调度方案，主要分为机组组合优化和机组调度优化两个方面。在机组组合优化方面，主要目的是在满足电网约束条件下，制定最优的机组切换方案，以降低投入成本，提高经济效益。

专家系统最早用于解决电力系统调度问题，但随着机组组合优化问题的复杂性不断增加，专家系统与粒子群优化算法相结合，生成了两层机组组合优化模型。首先，在预调度阶段采用粒子群优化算法建立稳定的聚类，然后通过人工智能专家系统找到最优解。考虑到其他可再生能源的可获得性，采用非参数神经网络对风力发电和其他能源引起的不确定性进行定量预测。结合蒙特卡罗方法，将这些可再生能源分类为安全约束组合优化模型，然后利用遗传算法得到最优方案。机组调度优化主要是根据现有的能量储备，制定合理的系统负荷配置方案。目前比较流行的是考虑可再生能源发电与电网相结合的人工神经网络遗传算法（ANN-GA）智能调度方案。通过人工神经网络训练学习满足要求的能源管理模型，利用遗传算法的优化过程使智能控制装置的能耗最小化，减少“高峰期”的能源需求，最大限度地利用光伏、风力发电等可再生能源，减少对电网能源的依赖。该方案在实际住宅中得到了验证，最大能耗降低了近50%。在考虑光伏等可再生能源的随机性和无序性时，更好的方法是采用分布式储能技术，它可以有效地消除能源不确定性的特点，对实现能源网络的移动性和有序性起到关键作用。

结束语

人工智能技术在电力系统中的应用取得了良好的发展。我国的相关研究尚处于起步阶段，需要不断完善。随着我国电力系统的不断发展和系统数据的不断增加，管理的难度也越来越大。在这种情况下，人工智能技术有着更加广阔的发展空间。因此，目前最重要的是加强人工智能在电力系统中的应用效果，制定切实可行的应用策略，以确保电力系统更稳定、更安全的运行，为电力系统的可持续发展提供一定的支持。

参考文献

[1]人工智能在电力系统继电保护中的应用[J]. 徐英. 电子技术与软件工程. 2019（24）