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现阶段,社会生产生活对于电力能源的需求度不断提升,人们开始关注电网运行质量与效率问题。长期以来,电网建设与运行都受到多种因素干扰,再加上世界环境复杂化发展,都使电力系统环境污染问题严峻。为了彻底解决好该类问题,应当大力发展风能、太阳能和水能等清洁能源和二次能源,并且不断提升上述能源在电网建设运行中的比例。为了将清洁能源合理地应用到电网中,必须处理好电网运行的各项问题。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 智能电网调度技术

智能电网处于不断变化发展过程,能够实现信息流与能量流的实时交互。智能电网融合了时代发展特点,合理应用自动化技术、通信技术和传感技术,以此发挥出实时监测效果。明确设备的运行状态,通过现代计算机系统的信息处理能力,能够合理选择不同复杂运行状态下的电力系统,有效维护电能质量,还能够从根本上提升电网运行的经济性和安全性,向用户提供清洁能源,以此实现电力系统与生态环境的同步发展。电网调度系统对于调度数据的精确性和可靠性要求比较高,没有注重到调度数据信息运算分析问题。电网运行期间需要调度大量数据,运算分析时效问题会对调度决策准确性造成影响。通过应用人工智能技术能够有效处理上述问题。

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 电网预测与辨识技术

通过深度学习和机器学习等人工算法,联合调度大数据技术,能够通过学习样本数据对电网运行趋势进行预测。对于电源侧来说,则应当分析可再生能源受环境因素的影响,通过集成学习、深度置信网络以及集成学习等方式,通过多分类决策、网络训练以及泛化能力,对不同预测算法和模型进行整合。通过多样化自主学习方法智能电网技术下载,能够对不同因素的关联性、数据内部规律等进行分析,还能够预测可再生能源发电情况,明显提升预测精度。

对于用户侧方面来说,负荷侧风能、光伏等连接到电源中,会导致功率随着温度敏感性负荷的增多、双重特性设备的增加,明显加大负荷预测的难度。此外,还要对不同算法对负荷预测中的应用进行研究,例如混合模型聚类算法和神经网络算法等。通过集成化学习思想,能够建立预测算法和模型,对不同因素在负荷预测中的作用进行模拟;其次智能电网技术下载,对于充电站和智能楼宇来说,则应当进行复核特征辨识,通过深度学习算法,对不同气象环境和电价激励的柔性调节能力进行识别,有助于实现电网实时平衡控制效果。

对于电网侧来说,当气象环境和设备健康状态发生变化时,很有可能造成设备故障跳闸,并且按照设备故障跳闸事件、设计参数等,联合具体运行状态,建立设备状态评估模型。通过训练和学习设备的历史故障,能够及时发现导致设备故障跳闸的规律和影响因素。通过应用物理模型评价法,能够明显提升设备故障跳闸风险辨识的准确性。

2.4 基于知识谱图的辅助决策技术

现阶段,电网调度系统还是多以实践经验进行调度,设备检修操作具备标准化流程,在处理故障时具有故障预案与处理机制中。通过人工智能技术训练和学习经验知识,利用计算机系统处理固定化和重复性工作,随着知识图谱技术的发展,被广泛应用到医疗辅助诊断和金融风险防控中,通过实际应用发现,该项技术也可应用到调度规则知识的分析方面。电网调度知识图谱比较类似于互联网,能够提取、存储和计算知识。

2.5 基于语音交互的调度智能助手技术

在未来发展中,人机交互可以具备智能化及互动化特点。交互方式通过触屏控制、语音识别和人脸识别等技术实现。可以按照调度人员所输入的内容,加工和分析系统中的原始数据和计算结果。当需要对电力设备运行状态进行查询时,可以采用智能搜索引擎,自动化抽取数据并进行计算。

2.6 电网运行安全风险在线防控

电网运行安全风险在线防控属于实时预警和监控当中的重要应用之一,其功能主要包括电网故障概率在线评估、电网运行安全风险在线评估、风险在线控制辅助决策。其与四类应用、基础平台等在实时预警和监控类应用当中的逻辑关系如图1。