摘要：随着科学技术的发展，计算机得到了广泛推广与应用，成为人们生活、工作的重要组成部分。而人工智能正是利用计算机技术进行的系统监管、操作。如今，也被广泛应用在行业发展中，尤其在电力系统中发挥着重要作用，确保了电力系统的稳定与安全性，避免故障问题的发生。对此，笔者根据研究与实践经验，就人工智能在电力系统运行中的应用进行简要分析。
关键词：人工智能；电力系统；应用分析
如今，电力行业已经成为人们生活、工业生产的重要能源，支撑着社会经济的发展。电能源需求量越大，其后台信息数据、程序越为复杂，更需要做好电力系统维护，防止发生故障问题，确保人们正常生活、工业发展。利用人工智能技术取缔传统人工解决问题形式，具有重要作用。
一、人工智能应用技术应用分析
（一）人工智能定义
人工智能也叫做AI，实质上是一种系统功能设备，是科学技术和自然学科的有效结合。人工智能操作主要体现在：利用计算机程序输入设计，结合智能数据信息分析，模拟人的行为与操作。如：分析、诊断、辨别等，在其前提条件下对外部环境做出智能反应。相对于其他技术，人工智能技术发挥作用更为显著。
首先，并行性。人工智能技术在应用过程中，主要利用较多的小单元分工协作进行协调处理，尽管不同单元配置较为单一，但是将其合在一起其作用是无穷的，可以在最短时间内解决问题。其次，记忆性。人工智能具有记忆性特点，尽管模仿人的动作、技能，但是能够根据流程需求进行数据提炼。最后，系统性，人工智能应用在电力系统中，能够按照电力系统特点利用神经元输入、输出进行调整，进而达到系统稳定运行。
（二）人工智能应用状况分析
1、警报数据信息处理
一般电力系统在进行较大规模运行时，因其时间跨度较大，在多种影响因素状态下难免出现问题故障。一旦出现故障问题，电力系统将自动发出警报，而传统人工处理形式精力有限，无法兼顾较多警报信息。而利用人工智能技术则能够有效解决这一问题，有序处理故障问题。
2、停电恢复
电力系统运行过程中，停电是最为常见的故障问题，长时间停电将影响人们正常生活与工作。在故障出现后，首先需要进行配电网检查，通过排除方法进行停电线路与原因分析。随后制定有效方法恢复供电；在其恢复过程中需要较长时间，技术内容较为繁琐。而利用人工智能技术能够在最短时间内恢复供电，确保人们正常生活，减少企业损失。
3、突发问题故障识别
电力系统涉及内容广泛，易受自然环境与社会环境影响而出现不可预见性故障问题。怎样识别问题成为重要研究课题。这时，利用人工智能技术则能够有效根据故障问题进行判断。
二、人工智能在电力系统中的应用分析
（一）专家系统在电力系统中的应用
人工智能应用在电力系统中，实质上为专家系统的应用。专家系统是计算机流程集，通过信息输入、数据库和推理规则达到某一范围专家工作。专家系统具有思维推理、符号表述、自动搜索等特点。其中，领域专家把专家知识交由知识工程专家，而后生成思维推理、数据库、接口构成专家系统。
专家系统应用范围主要集中于以下几点：第一，信号警报。电力系统发生故障问题，警报信息量能够达到2000个。在这样一个庞大数量条件下，如果使用传统人工形式将增加工作难度并且无法全面兼顾。而智能技术的出现，将有效解决警报故障原因，对系统安全具有重要作用。第二，开关操作。据调查显示：EMS运动控制标准的40%在开关操作中。所以，开关操作智能化，尤其是在较多操作程序自动化下能够有效降低工作人员压力。但是这种智能需要依附于智能技术才能得以实现。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆第三，电压管控。电力系统的OPF主要依附于电压控制。电压监控不只是决定于OPF，同时也需要对今后荷载预测与控制进行分析。但也需要依靠于智能决策系统得以完成。第四，人员专业水平的提升。想要去保证运行人员在调度中减少错误次数，提升技术水平，因为EMS中心具有仿真训练设备。因此，利用智能编程系统进行仿真设备功能的发挥，在正常状况下进行事故紧急处理练习。
（二）人工神经网络
ANN是模仿的生物系统，将众多神经元利用有效形式进行融合，每个神经元的主要功能是输入至输出的非线性函数联系，将其进行有效的融合能够将神经网络构成非线性特点，神经网络把较多信息隐藏在连接权值中。利用有效学习算法进行调整，让神经网络从m维至n维空间繁杂的非线性反射。因为神经网络具有较快反映能力与处理能力。因此，被有效的应用在电力系统动态监控、监测中。现如今，ANN荷载技术成为人工智能在电力系统中最为有效的应用。
ANN也能够应用在暂态保护中，应用在故障问题分析、选线等问题中，迅速准确并不受系统运行、故障问题的因素制约。应用在无通讯保护中，可以提炼问题高频信号，具有一定仿真性。应用在雷电波、开关操作与问题识别中也能够有效发挥作用优势。
（三）模拟集理论
模糊集理论也叫做FS。FS是多值思维扩大，是传统数学形式无法完成的推理。随着信息技术的进步，FS被广泛应用于电力系统中，主要进行多目标决策展开问题测距与状态分析。利用FS评价电力系统荷载水平，整合不同用户因素变动。利用模糊集理论方法生成变压设备维护原理，不同的内部保障、涌流、电流互感器保护状态。找出确保系统稳定运行与输电容量之间的拆衷解；利用配电系统损耗模糊计算，确保计算准确度等。针对负荷变动与电力运行的不稳定性，通过模糊值说明该不确定负荷在具体集合中的函数，构建系统最优潮流模糊解。
（四）启发式搜索
现阶段，HS是一种随机生成的解，同时保护效果较为理想，防止陷入局部最小而得到整体性最优解。HS分为遗传法（GA）、模拟（SA）两种。利用GA方法得出火力发电系统解决调度；解决发电、输电规划；确保发电机励磁值协调稳定。此外，也能够解决无功与电压监测问题；解决燃料合同约束状态下的经济调度问题。利用量计算方法都能够解决目标函数与影响与优化问题。但是，现阶段HS搜集功能仍然存在一些不足，有待进一步解决。例如：搜集终止标准的选择、停止较快偏移最优解，如果未及时停止将影响连接质量、GA遗传因子与SA冷却速率的应用成为计算方法性能影响的核心。因此，有必要进行有效调节，确保局部最优解。
结语：
总而言之，人工智能的应用在一定程度上推动了电力系统的稳定运行，有效解决了多种故障问题，具有重要作用。此外，人工智能也减少了不必要的人力投入、物力投入，提升了问题处理能力。在今后发展中，人工智能将不断的提升技术水平，进而走向更高领域。
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作者简介：
吴港（1965-），男（汉族），辽宁大连人，硕士研究生，高级工程师，主要研究领域为人工智能在电力系统中的应用。
吴国辉（1968-）男（汉族）辽宁普兰店人，硕士研究生，高级工程师，主要研究领域为人工智能在电力系统中的应用。
论文作者:吴港,吴国辉,阎涛,唐昱华
论文发表刊物:《电力设备》2017年第9期
论文发表时间:2017/8/2
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