摘要：电力系统故障诊断具有复杂性,难以用传统的数学方法来描述,而人工智能技术由于善于模拟人类处理问题的过程及经验、具有一定的学习能力等特点,因而在该领域得到广泛应用。近10年来,国内外学者提出了多种故障诊断方法,本文旨在总结和归纳人工智能故障诊断方法,分析各种方法的特点与不足,取长补短,探讨智能电网建设新形势下电力系统故障诊断的发展趋势。
关键词：人工智能技术；电力调度；应用
前言
当前，电力调度属于电网运行管理中的一个薄弱环节。应用人工智能技术进行电力调度，可以降低调度中的出错率，提高电力调度的稳定性，保证电网更加高效的运行。
1当前电力调度中存在的不足之处
首先，由于历史原因，部分调度员年龄偏大，素质偏低，对于近年分布式电源大量接入、自动化设备推广应用以及电力现货市场试运行等新技术、新模式，难以充分适应，以致在调度运行风险迅速激增。其次，现有调度运行管理仍旧较为依赖人工完成繁琐枯燥的信息收集整理、评估分析和决策处置，效率低、易出错且人力成本高。
2探索在电力调度中应用人工智能技术
2.1应用人工智能进行日常管理
在电力系统中应用人工智能技术，调度员再也不必每天翻阅交接班记录，调度日志，每日汇报、发电机关停启动记录、继保更改、线路检修、购电记载、自动化缺陷记载、通讯缺陷记载等数十本记载，所有这些海量数据全部都可以交由人工智能技术进行处理。人工智能技术还可以对电网运行情况、设备情况、薄弱环节进行分析，使调度员对电网运行了如指掌。在电力调度日常管理中应用人工智能技术，还可以避免调度员下达错误命令，并避免调度员出现判断错误（调度员进行电力调度需要填报调度指令单，填写系统状态、设备编号等等内容，复杂繁琐，一旦出错就会造成电网面积瘫痪），使电力调度管理实现精细化。
2.2应用专家系统进行主动电力调度
专家系统属于AI的一个重要分支，它指的是在特定领域内具有专家水平解决问题能力的系统。专家系统由人机交互界面、知识库、推理机、综合数据库等部分构成。在知识库中，存储着大量专家的经验与知识；在综合数据库中，存储着一切原始数据。在电力调度中应用专家系统，可以根据电网运行的历史数据模型进行科学预测，提前估计哪些用户（如石油企业、矿业企业、化工企业、冶金企业、电信局、火车站、重要公共场所、人员密集场所）的电力需求在某些时段可能出现大幅增长，提前判断哪些用户的电力需求在某些时段可能出现大幅下降（如大学放暑假寒假后电力需求会出现季节性下降），提前为高危及重要电力客户预留电力（高危及重要电力客户供电绝不允许中断，否则会造成重大社会影响），做好调度预案，合理错峰，进行主动电力调度。当整个电网中的某一个客户实际用电突然出现急速增长时，应用专家系统还可以通过模糊算法迅速选择出最优方案，及时进行电力调度，补上用电缺口。
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2.3应用深度神经网络可视化技术进行电力调度
在电力调度过程中，调度员需要对海量的数据信息随时进行调取、分析、寻找，过程极为枯燥繁琐，而且会耗费大量的时间与精力，出错率较高。应用深度神经网络可视化技术便可弥补这方面的不足。深度神经网络可视化技术可以对海量的信息、数据进行快速处理，从中遴选出调度员最需要的信息，并以图片、图形的形式形象直观地呈现在调度员眼前，方便调度员迅速作出正确判断。将深度神经网络可视化技术与增强现实技术结合，还可以为调度员随时提供电网系统各个节点的实际视觉、听觉信息，从而大大提高电力调度的精确性。
2.4应用神经网络进行电力调度
神经网络又称连接模型，是对人类大脑脑细胞神经网络基本特性的抽象和模拟。神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性关系，所有定量或定性的信息都均分贮存于各神经元，具有高度的容错性。神经网络系统还具有自学习功能、联想存储功能、高速寻找优化解的能力。在电力调度中应用神经网络，可以对电网短期负荷进行科学预测，建立季节预测模型、周预测模型、日预测模型。应用神经网络还可以对电力系统多重复杂故障进行快速诊断，从数量众多的线路、变压器、母线中迅速寻找出故障位置，及时进行处理。
2.5可视化技术的应用
社会的生产与生活对于电力的需求愈来愈大，也促使电力系统内部的信息数据量变得非常庞大，在未来还有继续增加的趋势，这样的背景下，会给人工调度操作带来比较大的难度，在调度的过程中，操作人员需要在庞大的数据库中找到相应的数据信息，不仅会增加人工操作的工作量，还会使电力调度的效率比较低下。不过可视化技术的应用，有效解决了这一问题，可视化技术主要是通过将庞大的数据信息进行整理分类，然后以图表、图片的形式呈现，有效提升了操作人员的工作效率。电力调度自动化系统中可视化技术的应用，可以将繁多的电力数据信息利用二维或者三维技术，变成直观形象的图表、图片，调度操作的人员通过观察分析，可以最快发现可能存在的问题，并且及时采取相应的措施进行修正，从而使电力调度的效率得到有效提升。
2.6专家系统的应用
作为人工智能技术的一种，专家系统的工作原理主要是通过将现有已经存在知识内容、经验等进行构建，使其成为一个庞大的数据资料库，在拥有特定的规则基础上的整体控制体系。电力调度自动化系统中的专家系统应用，是将现阶段已经较为成熟的知识与经验通过信息技术建立一个庞大的数据库，基于此通过人工智能的编程程序以及信息源对实际出现的问题进行推理分析，协助电力调度操作人员及时判断电力调度过程中出现的问题并且解决。
建立数据库是专家系统应用中的关键因素，也是专家系统可以成立的核心，但是由于我国电力调度自动化系统的起步比较晚，数据库的建立没有太多的数据来源。因此，就需要在未来的工作实践不断总结、提升相关的专业知识和经验，获取更多的专业知识，从而可以形成较为完备的数据库，使专家系统的应用效果得到充分发挥。
3结语
伴随着科学技术的快速发展，为我国的社会主义经济建设发展提供了便利，其中最重要的就是人工智能技术对电力产业的提升。电力调度自动化系统中应用人工智能技术，有效提升了电力调度的稳定、效率以及安全，对电力调度自动化系统的发展有着重要的意义。
参考文献:
［1］章熙，姬源，黄育松.人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用研究［J］.信息与电脑（理论版），2017，（22）：132-133.
［2］赵瑞君.电力调度自动化系统中的人工智能技术应用［J］.现代工业经济和信息化，2017，（21）：38-39.
论文作者:阿利亚•吾斯曼
论文发表刊物:《电力设备》2018年第31期
论文发表时间:2019/5/6
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