基于人工智能技术的智能电网调度技术探讨

基于人工智能技术的智能电网调度技术探讨

郑继涛

济南荣耀合创电力科技有限公司 山东省济南市

摘要：不同人工智能技术对于电网建设都具有一定的推动作用，然而也会发生风险问题。所以必须选择适宜的人工智能技术，以此提升智能电网调度技术的成熟化水平。

关键词：人工智能技术；智能电网；调度技术

引言

人工智能技术具备自主学习和自主组织等特点，可以简化和处理复杂问题，该类复杂问题都是无法通过传统算法所处理的。所以，在智能电网运行中应用人工智能技术，能够提升电力系统运行效率。

1、调度自动化标准需求

1.1调度自动化基础通用技术

作为调度自动化技术的基础，调度自动化基础通用方面的标准化是一个长期的过程。国际上已经形成了以IEC61970、IEC61850、IEC60870等为核心的众多标准。但是这些标准在应用中还存在诸多需要完善的地方，例如IEC61970CIM模型与IEC61850变电站模型的协调、通信协议通用性和效率不足、数据规范不统一等，这些改进工作已经取得一定的成果，并且还将继续进行。中国在调度自动化系统发展中，已经形成了《电力系统模型数据动态消息编码规范》、《电力系统简单服务接口规范》、《电力调度消息邮件传输规范》、《电力系统通用服务协议》等满足国内实际应用需求标准，但是在实际应用中，产生了很多基础通用方面的应用方式和需求的变化，亟须标准化支撑，例如数据对象结构的标准化设计、通用高效的通信协议以及众多新出现的基础通用类支撑服务的进一步规范等。

1.2调度自动化支撑平台

在智能电网调度技术支持系统的建设中，已经制定了以《智能电网调度技术支持系统》、《智能电网调度控制系统技术规范》、《智能电网调度控制系统》、《地区智能电网调度控制系统应用功能规范》、《地区电网调度控制系统技术规范》等标准的平台相关部分为核心的覆盖各级调度的支撑平台标准规范。未来需要调度自动化平台能够结合高速通信、移动互联等通信方式和语音、图像等自然人机交互手段，提供可靠安全高效的系统运行环境，为电网调度业务提供统一的模型、数据、计算引擎和人工智能服务等基础技术支撑，从而在横向上实现调度中心各类应用的协同运行以及与其他应用系统的协调，在纵向上实现上下级智能电网调度控制系统间的一体化运行。亟须制定新的支撑平台架构规范，在资源管理、通信总线、基础服务、数据服务、图形服务、人机交互服务、计算引擎、大数据挖掘分析、人工智能引擎、专业化管理、安全防护、系统监视与控制以及检测评估等各方面进行标准化。

1.3调度自动化应用功能

在智能电网调度技术支持系统的建设中，未来需要进一步通过“标准化、服务化”的方式提高各类应用功能在不同应用场景中的高度复用能力，亟须对监视控制类、预测类、稳态分析类、清洁能源综合分析类、在线分析预警类、安全校核类、优化决策类、综合评估类、仿真模拟类等各类调度自动化核心应用功能的定义、输入输出接口、性能及指标要求等进行标准化。

1.4调度自动化业务场景

电网调度运行生产中存在不同的业务场景，但尚未形成相关的场景类标准。实际上，在智能电网调度控制系统的研究和设计中，已经开始要求以业务为导向区分不同的业务场景，不同的业务场景由相应基础应用功能通过逻辑链接、灵活组合进行实现。未来需要逐步规范化各类业务场景，例如监视控制、分析决策、计划市场、综合评估、仿真模拟、系统支撑等各类场景，制定各类场景的定义、流程、人机界面、输入输出接口、性能指标等标准。

2、基于人工智能技术的智能电网调度技术分析

2.1高性能计算技术

早在上世纪八十年代就提出了神经网络理论，然而由于实施难度比较大，因此未成为主流理论和技术。深度神经网络在近些年的发展中开始显现出迹象，主要是因为高强度的计算能力和样本数据。通过计算力和数据量的深度学习，对于高性能计算的要求也在不断提升。调控系统运行过程中，将会产生数以百万计的数据，且历史数据量明显大于现有计算规模。所以在电网调度领域中，应当注重深度学习，即计算力。联合计算机中央处理器、图像处理器以及张量处理器等核心技术，联合服务器、网络资源和存储资源，能够建立基于手持电脑的软件，以此降低电网调度的成本，还能够提升运行效率，以此满足不同学习算法的需求。不同业务场所所需要的计算要求均不相同，所以电网调度技术在未来发展中应当注重建立硬件资源、设计分布式框架以及改进功能算法等。

2.2调度大数据技术

大数据技术属于人工智能技术的基础，关于人工智能的算法都必须有样本数据的支持。尤其是针对数据驱动为主的深度学习算法、机器学习等，数据的完整性和全面性会直接影响学习效果。所以需要建立调度大数据平台，汇集和整合分散数据，建立统一化数据平台，还能够为后续业务场景提供训练样本。从本质上讲，电网调度属于广域时间与空间下的协调控制，所以调度大数据也属于广域的时空数据。从数据内容来看，调度大数据包含设备模型参数、监控与采集、地理位置以及故障录波等。从数据来源角度分析，由于管理职责的不同，因此多分布于地理信息系统、配电管理系统、调度管理系统以及设备状态检测等。从调度数据的结构看，包括非结构化数据和结构化数据。从调度数据采集方式划分为数据转发和直接采集等。从调度数据的更新频率来看，包括毫秒级数据、秒级数据、分钟数据和小时数据等。所以调度大数据技术属于综合性技术。

2.3电网动态监测预警与辅助决策技术

在进行电网动态监测过程中，通过将人工智能技术融入监测管理工作中，能进行电网监测的预警和辅助决策。通过利用电网动态监测预警与辅助决策技术能及时收集相关数据信息，也能够使操作人员对电网具有更高效的控制和管理。另外，在2008年，我国也制定了关于电力网络系统的《在线安全稳定预警系统功能规范》等文件，为我国电力网络运行的管理与控制工作提供了规范参考。电网动态监测预警与辅助决策技术主要包括电网实时动态监测、在线状态评估、在线静态安全分析等多种功能。通过对数据进行实时分析，能为决策人员提供意见。与传统技术相比，该技术具有以下几点特点。①能有效提高评估结果的精确度，为操作人员提供更加合理的决策方案。②能够进行在线低频振荡计算。目前，电网系统常常会出现电网低频振荡问题。为了解决该问题，通过利用电网动态监测预警与辅助决策技术，能准确地对异常区域进行计算和标定，同时能实时将数据发送给控制人员。③能记录和存储低频振荡的相关数据。利用该技术能对电网的状态进行实时监控，且能记录和存储发生低频振荡的相关数据，为后续的分析提供准确的数据支持。

2.4电网运行方式的在线分析技术

电网运行方式的合理性是保证电网整体稳定运行、安全运行的关键。在进行电网运行方式的安排之前，要对整体电网进行负荷预测，然后再制订电网运行安排计划、相应的设备检修计划和整体发电计划，这样才能促使整体网络的安全稳定运行。在实际电力系统运行过程中，对影响电力系统正常运行的因素进行分析和研究，寻找解决问题的方式，能保障电力系统在工作过程中不会出现故障问题，能使电力系统稳定运行。利用传统计算方式进行故障问题和运行情况计算，大量的计算数据不仅给工程计算带来了极大困难，也使工作人员的工作量成倍增加。为了提高测算结果的准确性，通过利用在线分析技术，不仅能准确地对运行方式和运行状态进行分析，也能提高工作人员的工作效率和工作质量。实际上，无论是利用在线分析技术，还是利用传统的分析技术，都是为了进一步提高电网系统的运行稳定性，使整体的状态由原来的离线变到现在的在线。

结束语

本文通过对智能电网调度运行过程中涉及的关键技术进行分析研究发现，虽然智能电网调度运行能改变传统的电力行业运行方式，提高电力行业的工作效率，但在目前应用过程中仍存在一定的问题。因此，研究人员应针对已存在的问题及时提出解决对策，防止类似问题再次发生。

参考文献

[1]孙航.智能电网技术在电力调度自动化中的发展研究[J].四川水泥,2019(12):142.

[2]刘炳.智能电网调度运行面临的关键技术研究[J].河南科技,2019(34):122-124.