摘要：作为人工智能普适计算的重要研究方向，情境感知技术能够使系统自动地感知利用环境中可用的情境信息，自主地进行过滤、融合和推理，智能地为人们提供其所期望的信息和服务。本文开展对人工智能情境感知技术在电力系统安全生产应用分析与展望研究，包括人工智能在电力系统领域应用现状的分类和总结，情景感知技术概述，电网安全施工实时情境感知智能监控系统应用模型，最后提出了下一步研究展望计划。
关键词：人工智能；情境感知；安全施工；智能监控
1 人工智能在电力系统领域的应用
人工智能是指用人工的方法和技术，模仿、延伸和拓展人的智能，经过60多年的曲折发展，已成为当前最具颠覆性的技术之一[1]。人工智能通过模拟、延伸、扩展人类智能，通过机器感知、机器学习、机器思维和智能行为等技术，代替人类做出分析、判断、优化、决策等[2]，能够为电网的智能发展提供有力支撑。从上世纪80年代起，许多科研单位就开始了对神经网络、模糊集、遗传算法等传统人工智能技术在电力系统的应用开展了深入的研究。在电力系统领域，重点应用的人工智能的关键技术有机器学习、机器感知（图像识别、语音识别）、机器思维、和智能行为（机器人）等。
国家电网公司自2002年以来，也已开展了40多项与人工智能相关的科研顶目，主要集中在4方面：（1）机器人：输电线路巡检、变电站巡检；（2）专家系统：输电线路状态辅助决策、输变电设备状态监测、配电网辅助决策、需求侧 管理；（3）模式识别：变电站视频智能分析、输变电设备故障模式识别、配电网设备故障诊断、用采系统和设备诊断评估；（4）数据分析：电能质量数据分析、电网资源数据挖掘。随着人工智能技术的不断发展，当前应用人工智能技术的电力系统领域主要包括电网安全与控制、输变电、配用电、新能源等方面。
目前，人工智能技术在电力巡检领域中已经有了较多应用，国家电网公司已初步建立立体化智能巡检体系，直升机、无人机、巡检机器人等智能装备越来越多地应用到电网运检工作中。其中，直升机巡视作业范围已覆盖所有跨区域电网及各网省主干电网，无人机广泛应用于输电线路日常巡视，变电站站内机器人已实现110千伏及以上电压等级集中轮转。并且，依托“大云物移”和人工智能等技术，国网公司已经建成上线电网运检智能化分析管控系统，并在各省公司逐步推广布局应用。
人工智能技术为电力转型发展提供了重要的战略支撑，是电网智能化发展的必然选择。电力行业有必要立足于自身业务需求，对人工智能技术进行深度研究利用。
2 情境感知技术
自计算机诞生之日起，以往的人机交互过程一直是以人为“主导”的。用户需要自主地为计算机提供数据和指令，之后再从计算机中获取程序运行后的结果。然而当操作者需要在一个相对较长的时间维度里持续观察并监听某个状态，如周围环境信息的变化或人们行为状态的变化，并不断把状态变化的相关数据和需要机器进行的运算指令及时地输入，这种传统的人机交互模式逐渐变得难以胜任。一方面随着计算机科学与技术、通信工程等相关专业技术的不断发展，设备的计算能力、数据网络传输能力与算法理论不断增强和演进，能够提供从数据的采集、筛选、自主运算和产生决策的先决条件；另一方面人们对现实生活中机器所提供的服务的自动化和便利性需求不断提升。在这样的背景下，情境感知的概念在1999年被学术界提出[3]。而在接下来的近二十年里，随着搭载多种传感器智能终端的普及和嵌入式设备的大规模部署，为情境感知计算由学术研究向商业实践的转变奠定了基础。
情境感知的核心目标是使系统能够自动地感知利用环境中可用的情境信息，自主地进行过滤、融合和推理，执行适当的动作，或智能地为人们提供其所期望的信息和服务。由此可以看出，这种新颖的计算模式在有效减少输入的同时，能够协助人们进行分析、融合、判断以及决策，可大大地降低需要人参与的程度，解放人们的注意力，实现透明交互，提高人们的工作效率并增强用户体验和舒适程度。
情境感知计算模式具有很多潜在的应用，从智能工作场所、智能家庭到医疗、游戏以及休闲系统，到智能公共交通以及精细农业等，情境感知计算已经广泛地用于农业、交通、旅游、军事、教育等诸多行业[4]，成为人们日常生活不可或缺的一部分，为造福人类生活发挥着巨大的作用。
3 电网安全施工实时情境感知智能监控系统
电网安全施工实时情境感知智能监控系统在专家系统的基础上，尽可能通过技术手段将安全事故中的人因因素降到最低，其监控系统示意图和业务流程分别如图1和图2所示。以情境感知技术为基础，结合物联网和云计算等技术等技术为，为安全施工现场提供风险辨识、风险管控、风险告知、隐患上报和闭环管理等。
图2 智能监控系统模型
安监员是安全生产现场的第一责任人，系统根据施工现场的情境数据分析出的风险信息会在第一时间通知到现场安监员，并有安监员实现对现场的风险管控。风险信息会根据系统推演的危险等级情况分级，较高危险等级的风险会第一时间通知部门安全负责人，而高危险等级则会直接通知公司安全负责人。在施工过程中所有等级的安全危险事件，授权人员可以通过移动端查阅，以便及时了解工程进度和施工情况。
图3 智能监控系统模型
4 展望
情境感知技术的对于用户体验设计一个重要的方向是所谓的“主动服务设计”，即普适计算愿景中在实现“透明交互”的基础上，智能环境自动自主地执行适当的动作，为用户提供其所期望的“服务”[5]。
下一步，我们将会从以下几个方面进行进一步的研究：
（1）基于现有情境感知智能监控系统，根据情境信息和推理结果，发现已有预警及决策服务，并且开发新的借助于智能环境的新服务，对服务进行查找和匹配，把多项服务组合成功能强大的复合服务；提出基于情境感知事件的主动服务发现方法。将获取到的情境信息的变化定义为情境事件，并挖掘查找出服务与事件的关联，进而提出了服务发现算法。
（2）个性化处理：每个用户（施工人员）都有特定的性格与行为方式，而情境感知服务可以针对用户的特点与风格来提供，以体现其个性化。通过对历史数据的挖掘与分析，推理出用户的个性画像和行为模式，有助于全面优化提升现有功能应用的准确性和指向性，并且开发全新的服务模式。
（3）主动学习：如果在目前预置推理规则的基础上，可以使用数据挖掘、深度学习的方法，让情境感知系统主动分析、学习数据之间的关联，并根据分析结果自动生成推理规则、发掘查询模式、向用户推荐和提供服务，将会增加情境计算的智能化程度，提高系统的有效性与易用性。
参考文献：
[1]钟义信. 人工智能: 概念 方法 机遇[J]. 科学通报, 2017, 62(22): 2473-2479.
[2]蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用[M]. 清华大学出版社, 2004.
论文作者:曹耀夫,李显旭,张媛,陈智雨,郑思远,安培秀
论文发表刊物:《电力设备》2018年第26期
论文发表时间:2019/1/16
标签：情境论文; 人工智能论文; 智能论文; 技术论文; 电网论文; 监控系统论文; 机器论文; 《电力设备》2018年第26期论文;