电力调度自动化系统中的人工智能技术应用

电力调度自动化系统中的人工智能技术应用

王玮

国网山西省电力公司太原供电公司 山西省 太原市 030012

摘要：随着我国经济的快速发展，人们生活水平的提高，人们对于电力的需求也逐渐增大，电力系统由于自身相对比较复杂，仅仅依靠人工操作显然已经不能满足日益增加的用电需求。因此，人工智能技术应用于电力调度自动化系统就非常有必要，对电力调度工作的稳定与效率提升有着十分重要的作用。接下来，对人工智能技术应用于电力调度自动化系统进行了简要分析，以此可以为相关从业者提供参考。

关键词：电力调度；自动化系统；人工智能技术；应用

引言

当今社会，电力在人们的生产生活中有着不可或缺的作用，电力调度系统也越发受到人们的重视。将人工智能技术引入电力调度自动化系统成为必然的趋势，当前电力调度系统的信息和数据量在不断增长，对信息和数据的传输速度的要求也在不断增加，电力调度的稳定运行的重要性对电力系统不言而喻。人工智能技术的应用可以有效保证电力调度自动化系统的稳定运行，促进电力调度系统的长远发展。

1人工智能技术概述

人工智能是当前的一个热门领域，这项技术研究涉及科学、信息技术、神经学等多个领域，从本质上来讲，是借助现代科学技术将人脑原理和行为机器自动化，这一过程中包括了发现问题、分析问题等思维过程。人工智能技术在当前工业化大生产中发挥着重要作用，这项技术内部是由多个简单的处理单元组成的，这些看似简单的小单元有着极高的处理能力，这些小单元相互联系的同时又相互独立，具有极强的信息处理能力。人工智能在“人工”方面的突出的体现是其记忆性特征，它通过记忆信息可以将这些信息存储到权值之中，对这些信息进行特征提取，从而更好地服务于行业工作。人工智能技术在电力系统中的应用也正是利用了人工智能的这一特征，将电力系统中大量的数据信息进行归置管理，代替了耗时耗力的大量人工操作，提高了工作效率。人工智能技术的神经元之间存在着互通关系，一种神经元能够通过来自其他神经元的输入在并行网络中转换输出，这一过程会对其他神经元造成一定的影响，这种牵一发而动全身的相互作用和相互制约的关系是人工智能技术的非线性全局特征的体现。从当前人工智能技术的应用情况来看，在社会各行业领域中主要应用遗传算法、人工神经网络、混合技术等。遗传算法以数学模式作为理论基础，借鉴了自然遗传机制中的随机搜索算法原理，实现了群体与个体信息之间的交换，电力系统中常见的非线性难题也是通过遗传算法的原理来解决的。智能模糊逻辑在人工智能技术中的应用比较广泛，其原理是建立在模糊理论之上，通过变量输入形成数学模型，通过这一技术原理可以合理规划电力系统，对电力系统中出现的故障作出及时的反应。当前，智能模糊逻辑在人工智能技术中的应用已形成较为完善的体系。人工神经网络涉及非线性问题，这也是人工智能技术中的一个难点，这一技术主要应用于继电保护方面，其原理建立在对人的神经系统的模仿上，其优势在于反映较快，当电力系统中出现故障时能够快速作出判断，对具体的故障情况进行探测分析，这也是这一技术在继电保护方面能够得到广泛应用的重要原因。

2人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用

2.1专家系统的应用

人工智能技术中应用最为广泛的一种就是专家系统，其主要是一种模拟人类专家解决问题的系统。在特定领域中，专家系统是通过对本领域专家的知识经验的总结，形成一个具有大量专业知识的知识库，并在一定规则基础上实现对整体系统的控制。现阶段，我国人工智能技术中专家系统已经开始在中医诊断、汽车调度等系统中具体应用。在电力调度自动化系统中，应用专家系统，就是将已有的信息技术专业知识与电力系统领域相关专业经验结合，构建专家数据库，并网络模拟专家解决问题的过程，结合遥测、保护信息源，智能程序编制，对系统运行过程中出现的问题进行分析、处理、解决，从而帮助相关工作人员准确、快速判断系统中出现的问题，提出有效的应对措施。专家系统中，最核心的部分是集中了专业性知识与经验的数据库，提高专家系统在电力调度自动化系统中的应用水平，首先需要解决的难点就是建立完善的数据库。数据库来源主要是本领域专家的知识与经验，然而，由于专家的知识与经验来源非常复杂，很多是面对各种不同的因素导致的问题，从而获取的解决问题的知识与经验，要保证专家系统具有较强的适用性，能够应对复杂化的问题，则需要不断丰富其知识体系，获取更深层次的专业知识，有效提升提应用价值。电力调度自动化系统运行过程中，可能导致运行故障的原因非常复杂，并且随着社会发展，问题复杂化的程度日益加深，使其运行面临更多的挑战，区域、环境等不同条件都是造成不同问题发生的因素，极大的增加了电力调度的难度。通过对专家系统的应用，利用其数据库中丰富的专业知识与经验，能够极大的提升系统运行故障的诊断、处理效率，具有非常高的使用价值。

2.2可视化技术的应用

社会生产生活对电力需求的增加的同时也增加了电力系统内部信息量，在电力系统内部信息多样化和海量化的发展趋势下，电力调度的自动化发展在一定程度增加了调度操作人员在故障处理工程中工作难度和工作压力，调度操作人员要在海量的信息处理中快速准确地找到需要的信息，是一个较为枯燥繁琐的过程，会消耗掉较长的时间和较多的精力，可视化技术的应用在一定程度上缓解了这个问题，它将海量的数据信息以图片、图形等形式展示出来，对提高电力调度工作效率有很大的帮助。可视化技术通过二维可视化、三维可视化技术手段绘制出直观的电力信息数据图像，将原本繁杂的数据信息以更为形象直观的图片、图像等形式呈现出来，方便了调度操作人员观察分析，及时发现电力故障问题，及时作出应对解决措施，有效提升了电力调度工作效率。

2.3人工神经网络

人工智能系统中，人工神经网络是用来模仿人的神经系统，从而实现信息处理与传输的一项技术，在电力调度自动化系统中的应用十分广泛。人工神经网络技术在电力调度自动化系统中的应用，主要是实现高速的信息处理与传输，保证信息处理的准确性，提高处理效率，从而保证传输信息的精确性。同时，在电力调度自动化系统中应用人工神经网络技术，还能够实现对信息数据的并行处理、联想记忆以及在线学习等等，具有较高的容错率，并且能够对信息进行快速、准确的诊断，帮助电力调度自动化系统及时发现并处理发生的故障，极大的提高了故障分析及处理的效率，为电力调度自动化系统的正常运行提供重要保障。

结语

人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用研究在不断进步。生产生活对电力调度的要求越来越高，电力调度自动化系统承担着很大的压力。运用人工智能技术，可以实现信息数据的快速高效处理，减少电力调度故障，保证电力故障的及时处理。通过专家系统、可视化技术等人工智能技术的应用，可以有效提高数据传输效率，提高电力调度系统的故障分析和处理效率，方便调度操作人员的工作。电力调度自动化系统中人工智能技术的应用还有很大的发展空间。

参考文献

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