人工智能技術在電力工業工程自動化轉型中的應用研究

胡 娜， 成 的， 仇培飛

（國電南瑞南京控制系統有限公司， 江蘇 南京 211100）

0 引言

人工智能技術作為當前時代中較為前沿的科學技術，在社會各領域當中都能看到其應用的身影，進而該項技術也被稱之為應用最為廣泛的社會性科學技術。在電力工業工程自動化轉型過程中，人工智能技術作為主要的轉型技術，能夠直接作用內部，致使電力工業工程具備自動化特點，從而滿足當前社會發展過程中，增長的用電需求，以及行業的電力控制要求，不斷提高電力工業工程的整體運營及管理的效率，最大限度保證的電力系統及工業工程，長期在穩定且安全的環境下運行。

1 人工智能技術概述

人工智能技術從微觀層面來說，是計算機科學的一個分支，是一種智能計算機系統，思維層面的一種科學，能與人類的智力相當或者相近，從而能夠理解語言、能夠開展自主學習以及自主思考。而從宏觀層面來看，人工智能是人類對智能行為規律、智能理論方面的研究，進而在長期研究過程中研發出，可以像人類一樣或比人類更好完成智能行為的機器[1]。因此，人工智能技術的電力工業工程自動化轉型的應用研究，需要從技術的實踐應用，及發揮的作用等方面來分析，并且在分析前，必須對人工智能技術在該領域的應用價值，具備一定的認知，才能體會該項技術的應用意義，才能較為全面地對其領域的轉型應用內容，進行分析和研究。此外，人工智能技術在電力工業工程自動化轉化的應用優勢，可概括為不易受外界因素影響、相關參數調節容易、產品性能統一化、操作誤差控制效果好、節約資源[2]。

2 人工智能技術在電力工業工程自動化轉型的實際應用

2.1 控制方面的應用

對于電力工業工程來說，人工智能技術對內容的各項控制內容起到重要的作用，進而在眾多研究活動當中，如何利用人工智能技術實現其智能化和自動化的內部控制成為主要的研究方向，同時在此基礎上不斷提高內部各運行系統的安全性和穩定性，同樣也是重要的研究內容[3]。因此，在實際開展過程中，首先需要考慮到電力系統的復雜性和多樣性，將系統的故障及問題，作為控制的重點內容；其次是人工智能技術的應用，明確人工智能技術在電力工業工程中的應用范圍及側重，如監控、檢測、執行、預警等等，最大限度提高電力工業工程的各項工作效率，如圖1 所示；最后是控制各項各種一次能源的轉換，由于電力工業工程的開展是由管理能源供給的工業部門執行的，所以各項能源想要穩定地輸送到用戶手中，那么需要電力工業部門開展能源轉化、供應、配置等，加上能源供應是無法暫?；虼鎯Φ?，所以能源在工藝過程中需要作用統一化的調度和配置，而這就是電力工業部門開展相應工程的主要工作，而人工智能技術則是簡化這一流程，提高這一工作的效率，降低能源傳輸時的消耗，加強能源供給的使用價值和利用效率。

圖1 電力調度自動化控制系統結構

2.2 設備故障及問題方面的應用

電力工業工程在日常管理及運行過程中，會涉及到許多的設施和設備，大量設備同時運行中出現故障的問題概率相對較高，再加上引發設備故障及問題的因素較多，其中就包含部分無法確定的影響，從而導致后期設備維修難度較大，不僅投入的人力較多，在故障問題排除方面所消耗的時間也較多[4]。因此，將人工智能技術應用到電力工業工程自動化轉型當中，可以全面對所有設備進行監控，保證設備故障在發生前提前的對其進行預測，從而預先掌握設備故障的出現的原因，并且在人工智能技術的作用下，完成設備的智能化檢測，了解當前設備是否存在發生故障的風險，以及準確檢測出將會發生故障的位置，進一步為后期的設備維護與維修提供工作方向，如圖2 所示。

圖2 人工智能技術設備故障監控及預測

由圖2 可知，人工智能技術的實際應用，滿足電力工業工程自動化運行要求，在結構上體現出較強的科學性、邏輯性和專業性。如風電能源在供應過程中，能源供應環節相對較多，從發電裝置到用電設施，包含了非常多的設備和部件，所以能源供應時難免出現設備故障問題，而出現設備問題后，人工智能技術便會通過排查、篩選、定位、預警、報警等方式，第一時間通知維護人員，致使維護人員能夠按照既定的維護計劃，開展后續維護工作。

2.3 日常經營及管理方面的應用

人工智能技術在電力工業工程自動化轉型中的日常經營及管理方面的應用，主要體現在人力資源的管理、日?？刂?，以及行政制度考核等方面，所構建的人工智能日常經營及管理體系，不但具備較強的科學性，還具備很高的智能化，因此，科學合理地將人工智能技術應用到電力工業工程自動化轉型當中，能夠有效提高領域中企業的綜合發展水平，保證在原本企業的日常工作效率基礎上，實現進一步的提高，從而簡化原本復雜的工作流程。此外，人工智能技術在電力工業工程自動化轉型當中的應用，在一定程度上還能發揮優化轉型設計的作用，而這也是人工智能技術自身具備的特點，所誘發的結果，從而在相關設計人員的指導下，將原本的電力工業工程項目內的各項流程，調整成自動化流程，并將多個功能聯系起來，實現多功能協調或輔助的效果，大大增加人工智能技術的智能化特性，最終在人工智能技術的幫助下，以具體的能源裝機容量，體現出該技術對于行業發展的推動作用，例如：2021 年國家能源局發布1—6 月全國電力工業統計數據，“截至2021 年6 月底，全國發電裝機容量約為22.6 億kW，同比增長9.5%。其中，風電裝機容量約為2.9 億kW，同比增長34.7%。太陽能發電裝機容量約為2.7 億kW，同比增長23.7%?！?/p>

3 人工智能技術在電力工業工程自動化轉型案例

3.1 項目背景

電網信電監測旨在通過大數據理念，結合風架拓撲關系圖與電能表采集數據，針對配電網信電情況進行專題監測，重點關注配電網信電頻次、停電時長、頻繁停電、停電影響戶數、電量損失等維度，從單位區域分布及時間趨勢監測分析了公司配電網停電管理的特征及存在的不足，針對性提出管理意見和建議，為公司安全生產、配網管理及供電優質服務提供輔助支撐。

配電網運行質量關系到用電客戶的切身利益和用電體驗，其中停電、供電質量不達標、計劃停電執行偏差引發的客戶投訴居高不下，該項目充分運用信息化手段，通過配網設備數據控制分析，客觀反映配網停電情況，分類整理和歸納配網停電范圍及規律，有針對性地提出改進措施和優化建議，促進配網運行管理水平提升。

3.2 項目難點

1）配電網停電數據無法溯源。采用雙系統聯動監測策略，將相關業務系統中的故障停電事件與用電信息采集系統中的公變臺區停電信息進行匹配，若在兩個系統中均出現停電信息，則判定為日停電事件。

2）系統分析主題難以確定。對整個業務邏輯進行了全面的梳理，以用戶訴求為導向，與客戶方共同討論并確定了配電網停電監測平臺的五大分析主題，分別是平臺首頁、主線停電、主線頻繁停電、支線停電和支線頻繁停電。

3）指標邏輯梳理復雜。根據指標定義，快速與相關人員核實指標計算的關鍵時間，嚴格按照指標邏輯進行計算，固化成存儲過程，加速指標歸集的效率。利用億信ABI 工具中簡化取數腳本邏輯，使之加載數據更迅速。

3.3 建設內容

1）配電網停電監測平臺包含五大分析主題，分別是平臺首頁、主線停電、主線頻警停電、支線停電和支線警停電，如圖3 所示。通過線路總數、停電線路總數、停電次數、停電時長等指標直觀展現公司各主線、支線停電情況，反饋線路整體運營狀況，通過TOP10的分析方法，快速定位出異常停電線路，幫助企業實現線路的精細化管理。

圖3 配電網停電監測平臺結構

2）主線/支線（頻）停電。實時監控線路停電情況，通過停電時間、復電時間、停電時長、影響用戶數、少供電量、是否頻繁停電等指標來衡量線路的運營情況。針對用戶調研情況，根據不同地區居民對停電時間的接受程度不同，來制定針對性的預警，從而提高用戶體驗。

4 結語

人工智能技術作為推動新世紀發展的重要科學技術之一，將其應用到電力工業工程的自動化轉型當中，能夠有效提高電力工業工程的內部控制效果，從而構建最高效、最簡單的體系及管理控制體系；同時在電力工業工程的故障及問題檢測方面，在人工智能技術的作用下，實現故障和問題的預先掌握，從而開展有效的準備措施；并且在人工智能技術的幫助下，對所有參與電力工業工程的工作人員，進行自動化管理，大大降低了日常經營成本的投入，加快各項工作間的信息傳輸速率，為保證電力工業工程的安全性、高效性以及可靠性，提供堅實的基礎支撐[5]。