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摘要：随着现代社会的不断发展，电力在社会生产生活中影响力也在不断深化，社会电力需求的不断增加也给电力系统工作带来了更大挑战，在电力系统内部复杂的运行过程中，涉及大量的数据信息，对这些数据信息的管理仅仅依靠人工力量已经远远不能满足不断增长中的社会电力需求。当前人工智能在社会各行业和各领域的运用范围在不断扩展，电力部门也将人工智能技术引入到电力系统运行之中作为电力调度。整个供电工作的最后一个环节，其安全稳定运行对电力供应的正常运行的重要性不言而喻。
关键词：人工智能技术；电力调度自动化系统；可视化技术
引言
随着现代社会的不断发展，电力在社会生产与生活中的影响力也在不断增强，社会电力需求的不断增加也给电力系统工作带来了更大挑战，在电力系统中有大量的数据信息，仅仅依靠人工力量管理这些数据信息已远远不能满足不断增长的需求。当前人工智能技术在社会各行业和各领域的运用范围在不断扩展，电力部门也将人工智能技术引入电力系统之中，电力调度是整个供电工作的最后一个环节，电力调度系统的安全稳定运行对电力正常供应的重要性不言而喻，而将人工智能技术引入电力调度自动化系统中对提高电力调度工作效率、稳定电力系统有着重要的作用。
1 电力调度自动化系统概述
电力调度自动化系统能够为电网系统安全、稳定运行提供重要支持，并为相关电力人员工作、决策提供有力信息的支持。电力调度自动化系统的组成如下所示：第一，前置机。前置机能够从RTU从完成数据信息的收集整理工作，并能够结合实际对系统的指令进行接收、解释。第二，主备用服务器。主备泳服务器包括数据库和实时库服务器，是电力调度系统的重要组成部件，能够对系统各个工作站的运行进行监督。第三，网络服务器。网络服务器主要是对数据信息分布和数据表整理工作的监督。第四，卫星钟。卫星钟系统将全球定位时间作为系统时间。第五，物理隔离开关。物理隔离开关能够解决数据的隔离应用问题。
2 人工智能技术
现如今的电力系统，在运行过程中需要工作人员对其存在的故障进行监测与控制，然后根据实际检测的数据结果分析，设计一个科学合理的方案；但是如果在电力系统中使用人工智能技术，就可以实现电力系统的自动化控制，可以大大的提高电力系统的运行效率。在传统的电力系统控制系统下，如果电网系统的线路出现问题，就需要马上切断相关的线路，放着线路上通过的电流，但是采用人工智能技术，可以省略这些相关的步骤，可以大大的减少产生影响的范围，同时减少负面影响的程度。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。
3 人工智能技术在电力调度自动化系统中的具体应用分析
我国电力调度系统起步较晚，从发展阶段来讲还属于起步阶段，人工智能技术的引入也相对较晚。从本质上讲，电力系统是一个非线性的整体，其中存在较多的复杂的工程计算和非线性优化问题，这些问题的解决可以借助人工智能技术来完成，人工智能技术相较于传统的智能技术可以改进以往问题中的很多不确定性因素，通过自身性能来调整数据分析的状态，在一些领域甚至可以实现语音操控。
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3.1 可视化技术的应用
人们对电力需求的增加，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中工作难度和工作压力，调度操作人员要在海量的信息中快速准确找到需要的信息，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，可以及时发现电力故障问题，及时采取解决措施，有效提升了电力调度工作效率。
3.2 专家系统的应用
专家系统作为人工智能技术的一种，其工作运行原理建立在已有的事实基础上，从本质上来讲，专家系统是将已有的专家性知识经验构建成一个庞大的知识库，在一定规则基础上形成整体控制体系。专家系统的相关研究工作在国外开始较早，目前已经由理论研究进入到实践应用阶段，而国内起步较晚，随着近年来研究的不断深入，在多个领域和行业都有所突破，如中医诊断中的专家系统应用，汽车调度系统中的专家系统应用等。专家系统将当前已有的专家知识和相关专业经验与信息技术相结合，建立数据库，通过网络模拟专家分析判断过程，结合遥测、保护等信息源和人工智能编制程序对对出现的事实问题进行推理判断、进而做出决策，这一项技术能够协助调度工作者对电力调度系统中出现的问题作出快速准确的事故判断和应对。
3.3 数据分析功能模块
第一，同期数据分析模块。同期数据分析模块一般被人们用在调度自动化数据系统的横纵向比较，通过对同期数据的比对分析能够为电力调度系统数据评估提供更多便利。同期对比分析模块应用了动态生成查询语句，能够对数据信息进行动态化的查询和分析整理。第二，周期性数据分析。周期性数据分析主要是在数据库系统中挖掘具有周期性特点的数据集，从而对数据波动情况进行清晰的反应。在周期性数据分析模块挖掘算法中存在一个最小时间的误差参数，这参数是周期数据集的基础数据，影响周期性数据分析的精确度。第三，数据预警分析。数据预警主要是结合现有的调度自动化系统报警信息和数据挖掘周期数据集来对关联数据进行分析，数据分析系统采取了有限权值分配的方法，预警列表按照预警信息的大小进行有序排列，具体包含报警周期性数据集、预警信息周期性数据集大小、预警模式等内容。
结束语
现代科学技术的飞速发展在给社会发展带来便利的同时，也在潜移默化之中改变着人们的生产和生活方式，现代社会发展过程中电力在生产生活中的影响力也在不断深化，社会发展对电力的需求量不断增加，对电力调度自动化系统提出了更高要求，现代科学技术在电力调度自动化系统中发挥着重要作用，人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用使电力调度更趋于科学、稳定。本文就人工智能技术在电力调度自动化系统的具体应用进行分析，为电力调度自动化系统的进一步发展提供理论支持。
参考文献：
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论文作者:尹燕霖
论文发表刊物:《电力设备》2018年第1期
论文发表时间:2018/5/28
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