人工智能在電網運行領域中的應用研究

李嘉輝

（佛山順德供電局，廣東 佛山 528300）

0 引 言

人工智能給予傳統行業發展以新的思路，并且在新興產業方面有著明顯的效果。電網調控是電力系統運行和協調過程中的重要控制中心。電網調控過程中，主要運用現代化大數據分析和電網運行的機理分析方式，對于區域電力的分配和運行具有決策性的意義。

1 人工智能在電網運行領域中的應用意義

人工智能在電網運行領域中的應用，可以有效增強電力供應的穩定性和可靠性，利用人工智能技術，可以實現電力系統的實時監測和調整，及時發現和解決潛在的安全隱患，減少電網故障的發生概率，增強電力供應的穩定性和可靠性。人工智能在電網運行領域中的應用過程具體如下。

一是利用人工智能技術分析和學習歷史數據，可以實現對未來電力需求的預測，從而提前做好調度和規劃，避免因電力供需不平衡導致的電網故障和停電事故。人工智能可以學習和分析電力系統的歷史數據，利用人工智能中的機器學習等技術預測未來的能源需求，從而提前做好調度和規劃，實現電網運行領域的優化資源配置，提高效率。此外，人工智能可以根據電網的運行狀態和負荷情況，智能地調整設備的運行狀態和維修計劃，提高設備的運行效率，延長設備的使用壽命。

二是利用人工智能技術優化調度電力系統，可以最大限度地利用電力資源，增強電力系統的運行效率和穩定性。人工智能在電網運行領域中的應用可以降低運營成本。通過自動化控制和遠程監控等技術手段的應用，可以減少人力投入和設備維護成本。同時，利用人工智能技術智能化改造設備，可以提高設備的運行效率和使用壽命，進一步降低運營成本。

三是利用人工智能技術實時監測和調整電力系統，可以減少因設備故障導致的維修成本和停機時間，提高電力公司的經濟效益。人工智能可以提高能源利用效率。通過智能化改造和優化資源配置等措施的實施，可以精細化管理能源，減少能源浪費和損耗。同時，利用人工智能技術監測和管理可再生能源，提高可再生能源的利用效率和穩定性。

四是利用人工智能技術監測和管理太陽能和風能，可以避免天氣變化引發的電力供需不平衡問題，提高可再生能源的利用效率和穩定性。人工智能在電網運行領域中的應用可以增強電網的自我修復能力，利用人工智能技術實時監測和評估電網運行狀態，及時發現和解決潛在的安全隱患，減少電網故障的發生概率。同時，在出現故障時，人工智能可以通過快速分析和優化控制算法，實現快速恢復和自我修復，增強電網的穩定性和可靠性。

五是利用人工智能技術快速定位和修復電力系統的故障，可以縮短停電時間，減少對用戶用電的影響[1]。

2 人工智能在電網運行領域中的應用方向

2.1 可再生能源管理預測

目前，我國在能源創新開發方面取得階段性成果，各種各樣的可再生能源在生產生活中發揮著切實作用。但是，可再生能源普遍具有間歇性，基于可再生能源所產生的電能自然也存在一定的間歇和波動，給電網運行帶來一定的不穩定風險。只有根據可再生資源的波動周期調整發電功率及配電方法，才能為廣大人民群眾提供穩定的電力支持。換言之，要盡快建立具有數據處理能力、特征提取能力的預測模型，準確預測可再生能源發電功率，同時人工智能模型需要具有自我學習能力，才能在復雜多變的電網運行條件下發揮應有作用。想要實現這一目標，引入人工智能技術勢在必行，其所具有的深度學習能力和回歸能力，保障發電功率預測模型的準確度。從實際應用情況來看，基于人工智能技術建成的預測模型，確實準確地預測和分析對政策、價格及天氣等因素，為電網運行提供支持。

2.2 電網穩定性評估

電力能源是現代社會發展所必不可少的能源之一，將人工智能技術應用于電網穩定性評估，是保證電網運行的重要手段。電網穩定性指電網在受到各種干擾后恢復原有運行狀態的能力，傳統的電網穩定模型已經不再具有合理性。近年來，工作人員不斷地研究控制電網穩定性的手段，在綜合考慮拓撲結構、運行方式和故障類型的基礎上，提出數據流控制的新思路。其主要是借助人工智能學習和數據挖掘技術等，運算電網運行數據，并快速提取、捕獲其中的關鍵信息，以此為基礎預測后續運行情況，最大限度地保障電網運行的穩定性，使電網在受到干擾后快速恢復穩定狀態。

2.3 配用電控制

人工智能技術能夠使電力系統快速地分析電網配電用電情況，在實現聚類能力、分類能力及辨識能力學習后，還能夠實時監測電網運行數據并處理用電需求，這對于優化電網配電水平有一定的積極意義。另外，人工智能技術能夠優化綜合能源系統，在分析數據流的基礎上提供高效操作方式。具體來說，人工智能在電網運行領域中，能夠根據用戶端電表采集的功率、電壓及電流等信息，智能地為客戶配電，最大限度地發揮有限的電力資源作用[2]。

3 人工智能在電網運行領域中的應用策略

3.1 數據驅動

在電網運行領域中，數據驅動策略至關重要，為實現人工智能的應用，需要大量的歷史數據和實時數據支持。因此，建立完善的數據采集與管理系統必不可少。一方面，通過建立完善的數據采集網絡，收集各類電網運行數據和能源信息，從而建立全面的數據集。這些數據可以包括電力負荷、電壓、電流及頻率等參數，還可以包括天氣、溫度和濕度等環境因素。另一方面，利用數據挖掘和分析技術，可以挖掘數據背后的規律和模式，為電網運行領域的運行和管理提供有效的數據支撐和決策依據，通過數據分析，預測電力需求，優化電網調度，并增強供電可靠性。

3.2 多元化技術融合策略

為充分發揮人工智能在電網運行領域中的作用，需要采取多元化技術融合策略，包括將機器學習、深度學習、自然語言處理等多種人工智能技術有機融合，構建智能化的電網管理系統。例如：利用機器學習算法預測電力負荷，以優化電網調度；利用深度學習算法診斷和處理電網故障，以提高供電可靠性；利用自然語言處理技術分析和理解用戶的需求，以提供個性化的服務。同時，結合大數據分析、云計算和物聯網技術，構建電網運行領域的信息化平臺，實現對電網全方位、全周期的智能監控與管理，提高電網的運行效率和管理水平[3]。

3.3 響應與決策

在電網運行領域的建設中，實時響應與決策策略十分重要。應用人工智能技術可以建立實時的監測系統，實時監測和分析電網運行狀態，及時發現異常情況并做出相應的響應和決策。通過建立智能化的預警機制，能夠預測潛在的故障和風險，并提前制定相應的應對策略，保障電網的安全穩定運行。例如：利用機器學習算法實時預測電力負荷，以調整發電計劃；利用深度學習算法實時監測和診斷電網設備，以提前發現潛在的故障隱患；利用自然語言處理技術實時分析和理解用戶的需求，以提供個性化的服務[4]。

3.4 智能化運維與管理

利用人工智能技術建立智能化的電網運維管理系統，智能監控和維護電網設備。通過建立智能化的設備診斷與預測模型，可以實時監測和預測設備運行狀態，提前發現潛在的故障隱患，確保設備的正常運行和使用壽命。例如：利用機器學習算法評估和預測設備的健康狀態，以制定相應的維護計劃；利用深度學習算法診斷和處理設備故障，以提高維修效率；利用自然語言處理技術理解和分析用戶的反饋，以改進設備的性能和服務。

3.5 網絡安全保障策略

目前，相關部門需要建立完善的安全防護體系，安全防護電網設備、數據采集與傳輸、數據存儲與處理等各環節的同時，加強網絡安全監管，及時發現和處理安全威脅，確保電網運行領域的安全穩定運行。例如：利用人工智能技術監測和預警電網設備安全，以發現潛在的攻擊和漏洞；利用深度學習算法實時分析和監測網絡流量，以發現異常流量和惡意攻擊；利用自然語言處理技術分析和理解安全日志，以發現異常行為和安全事件[5]。

3.6 人工智能電網調控技術

整個分布式系統中每個機器都有著其單獨負責的節點計算內容，更加適用于一些單機儲存內存小的場景和模型，有著良好的擴展能力。在整個分布式深度學習的框架中，每一步學習階段都存有技術網絡模型的副本，并且每一臺機器都需要對自己分配的數據訓練和處理，然后同步每個節點中的模型參數，其可被分為同步和異步式2 種模式[6]。分布式計算框架能夠為其深度學習模型提供一定的計算基礎，并且需要將單機和現階段十分主流的離線、流式和圖計算計算框架相互融合，以新型計算引擎的構建來處理計算集群中的海量數據，然后融合并行與分布式2 種框架，減少訓練過程中所損耗的具體時間，提升算法模型其迭代的速度。人工智能平臺本身基于分布式深度學習的特點，其所包含的模塊也相對較多，如數據或模型的劃分、每一臺機器算法的優化訓練、模型聚合和同步通信機制與異步通信機制的模塊等。其中，以一種并行的模型類實現框架計算機數據模型的劃分，進而有效解決單個機器中神經網絡模型內存超大的問題。模型構建過大則可以采取分布式模型中的相關模塊代替其構建。而單機優化中的算法訓練模塊主要算負責參數的訓練與迭代數據的向前傳遞。隨后，這些數據會被向后發送到服務器，完成一個完整的迭代訓練循環。在這樣的流程與順序的幫助下，可提升迭代優化的效率[7]。

4 結 論

在現代科學技術中，人工智能有著強大的處理能力，主要表現與感知、認知和計算智能處理等功能。同時，隨著人工智能技術的快速發展，其在電網調控領域中已經有著初步的應用，以人工智能技術的優勢來減少調度人員的工作強度，全面提升工作效率。人工智能在電網運行領域中的應用為智能電網的建設和發展提供新的思路和方向，有利于促進電網運行領域智能化管理和可持續發展，以此為推動能源行業的發展和進步提供有效保障。