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人工智能技術在電力調度自動化系統中的應用分析

2021-08-01 23:43孫海濤
家園·電力與科技 2021年6期
關鍵詞:電力調度自動化人工智能

孫海濤

摘要:人工智能技術在諸多領域充分發揮應用價值,對于電力調度同樣如此。本文以電力調度工作為例,首先分析電力調度系統的特征,隨后結合調度工作的自動化屬性,分析人工智能技術的應用路徑。

關鍵詞:人工智能;電力調度;自動化

引言:

電力調度工作對于數據信息和自動化的要求相對較高,人工智能技術的發展和普及,則為電力調度工作開辟了廣闊的空間。鑒于人工智能技術的顯著價值,有必要結合電力調度系統的應用場景分析應用方式。

一、電力調度系統分析

1.自動化屬性。變電站在電力系統中處于核心地位,也是電網監控體系重點關注的對象。變電站主要采用分布式結構布局,功能主要設置在繼電保護裝置中;利用電力調度系統實現對數據遠程傳輸效果,達到遠程控制變電站的目的,實現變電站控制的自動化效應。

2.監視屬性。電力調度系統的重要性能之一在于監控電力系統的運行狀態,根據監控得到的狀態結果形成完整的數據記錄,根據需要顯示并處理監控的數據。通過監視屬性實現對電力系統故障的識別效果,幫助調度人員及時發現電力系統設備的異常情況,針對電氣參數異常的設備執行內部控制功能。通過內部控制體系達到隔斷開關、阻隔接頭、保證電力系統安全的目的。

3.安全分析。利用電力調度系統可以分析電網的整體狀況,掌握電網當前狀態并及時發現電網設備的潛在隱患,實現良好的設備故障預測效果,為工作人員制定落實安全預防措施提供有效依據。安全分析功能有助于優化電力調度體系,為管理人員縮減電力系統的運行成本提供有效的方案支撐,進一步體現電力系統乃至電力企業的經濟效益。

4.軟件信息處理。電力調度體系具有收集信息、總結信息的功能,利用多種手段保證信息收集的全面性和準確性,通過軟件實現數據分析效果,滿足電力系統調度生產的各項要求。在軟件處理過程中需要做好配套的監視工作,確保電力運行狀況分析結果的準確性,并為電力系統的運行提供足夠的安全支撐,提升電力系統事故的判別能力和處理能力。

二、人工智能技術應用

1.神經網絡。電力調度系統與神經網絡的結合,實現人工智能模式與電力調度體系的融合效應。在電力調度系統內部建立關聯性較強的網絡,每個網絡節點之間實現數據自由溝通的效果,拓寬信息傳輸的渠道并體現信息溝通的多元性效果。電力調度系統需要監控電網體系的實際情況,根據電網參數判斷電力系統的具體情況,并對監測到的數據信息進行記錄。神經網絡技術的應用,顯著提升電力調度系統的基礎操作效率,電網參數監控工作由神經網絡負責,為不同節點的數據溝通提供足夠的便利,為電網體系數據傳輸提供堅實保障。神經網絡的應用輔助于信息體系的構建過程,形成完整的電力系統數據收集、管理、反饋程序鏈條;對數據情況進行實時跟蹤,如果數據出現特殊變化則建立特殊性反饋記錄。利用神經網絡將管轄的電力系統劃分為多個區域,在每個區域下方進一步劃分分支內容,建立電力系統多層次結構體系,及時感應電力系統中存在信息變化情況并及時訂正。神經網絡的應用提升電力系統數據處理的靈活性,適應順向、逆向兩種數據記錄反饋場景,兼顧數據的處理的針對性和集中性要求。

2.專家診斷體系。電力系統專家診斷體系充分發揮診斷分析手段的作用,在電力系統內置程序感應體系,實現自由化檢驗效果。專家診斷效果則通過輸入輸出渠道實現,通過設置的專家診斷渠道實現外部信息的輸入效果,進而判斷監測范圍內電力調度峰谷變化狀況,實現對信號穩定性的判斷效果。應用專家診斷體系的基礎在于信息自由分析,在出現不符合基礎因素配置信號的情況下快速發出電力調度故障警報,相關程序接收到故障警報后執行修復指令,自主建立處理設備故障的方案。專家診斷體系實現外部檢測效果,以事先設定的電壓電流等參數為標準,如果監測到電力系統內部出現不符合參數標準的信號,通過信號強度調節或者信號阻擋方式削弱非正?;顒拥挠绊?。

3.設備故障處理。電力調度系統需要具備較強的設備故障的判斷、感應和處理能力,由于電力故障的表現特征受很多因素影響,程式化的故障處理思路應對能力明顯不足。人工智能技術的應用,意味著應對不同特征的故障更加從容,解決由于設備故障帶來的問題。在事前排查環節中利用人工智能技術,對電力系統開展全面的智能監測,判斷其中存在的隱性隱患因素以及潛在的故障高發點,確定維護工作的重點。根據人工智能技術反饋的監測結果,技術人員可以開展整體性或者局部性的維護工作;例如在確定維護區域后對該區域進行隔離處理,在處理該區域故障的過程中不會影響電力系統其他區域的工作,確保電力調度系統穩定運行。對于調度系統的監測同樣可以應用人工智能技術,將可能出現的故障扼殺在萌芽之中,保障電力系統的應用價值。人工智能技術在常規巡檢工作中也可以發揮不可替代的作用,在較短時間內發現電力系統的問題,起到未雨綢繆的效果。

4.多維度視覺模式。人工智能技術綜合性較強,實現數字化信息與可視化效果的有效融合,優化電力調度系統流程體系,促進相關信息的傳輸,并實現不同類型信息的自由轉換效果。多維度視覺的應用,重視調度信息的對比評估工作,為電網協調管控提供有效幫助。在電力調度服務體系中,綜合應用數據信息和網絡模型,準確監測并記錄電力系統工作狀況,反映電力供應質量。多維度視覺有助于提升電力調度系統的調節能力,在感應宏觀數據波的基礎上提升電力調度系統的穩定性,為電力信息傳輸調節創設自由化空間條件。在數據記錄分析層面應用多維度視覺模式,根據每個時間周期內反饋的用電數據信息進行綜合分析,掌握用戶用電變化狀況并分析用電變化規律,充分發揮資源調度數據的作用。

5.與調度工作融合。電力調度系統中建立電力模型并分析電力數據的內在關系,這種方式事實上利用到人工智能技術。根據反饋的電力系統參數信息,判斷電力系統的負荷變化情況,實現電網負荷的預測效果;與此同時確定電力系統中的故障高發點,并結合可能產生的故障進行深入分析,提升電力調度系統的針對性。人工智能技術在電力數據儲存方面同樣大有用途,構建詳實的電力運行數據體系,在電力分析活動中充分發掘歷史數據的內在價值,提升電力系統問題處理效率。電力調度工作需要大量歷史數據作為支撐,應用人工智能技術有助于數據信息分析提取質量的提升,掌握數據的內在特征并總結電力系統的規律,還可以展望電力系統的未來發展方向,發揮精準預測的價值。

結束語:

人工智能技術的作用無需贅述,對于電力調度體系的作用也是顯而易見。在電力調度工作中需要高度重視人工智能技術的作用,靈活應用神經網絡、專家決策系統等技術方式,為電力調度工作提供更多支持。

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