摘要：人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中，在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。本文以文献对比法和理论分析法，首先分析了人工智能的发展现状及趋势，重点阐述了人工智能中各项技术在电网建设中的应用，期望能够给相关领域研究人员提供理论支撑。
关键词：人工智能；电网建设；应用
0引言
人工智能在电力系统中的应用在20世纪80年代至21世纪初曾备受关注，重点是神经网络算法、专家系统等在故障诊断、事故处理、在线监测等领域的应用，但受限于计算力和数据量制约，人工智能在电力系统的研发和应用都遇到了一定挑战。随着物联网、云计算、大数据技术的发展，人工智能在电力的应用再次成为研究热点，人工智能在电力系统、智慧能源、智能电网的一些应用场景。2018年4月，国家电网公司正式下发文件批准设立中国电科院人工智能应用研究所，加强电网领域人工智能技术的研发攻关和技术推广。
1人工智能的发展现状及趋势
1.1人工智能的内涵及当前发展驱动力
“人工智能”一词最初在20世纪50年代提出，但至今仍未有标准的定义，一般是指让机器达到人类智慧所具备的认知、识别、分析、决策等能力，本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、控制学、生理学、哲学的交叉学科。和传统的自动化相比，人工智能具备深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等特征。人工智能有以数据驱动的模型学习和以认知仿生驱动的类脑计算2条技术路线。以数据驱动的模型学习路线，是以海量数据为基础展开模型学习，通过对海量数据进行训练，根据实际场景学习得出模型参数，并依据具体需求自适应动态调整参数。以认知仿生驱动的类脑计算是以模拟大脑运行机制为基础开展类脑芯片和类脑算法的研究，如神经态计算等。以往人工智能技术以模型学习为主，目前美国、欧盟、韩国、中国等均在大力布局类脑研究。本轮人工智能产业浪潮源于数据、硬件和算法等关键技术的突破，尤其是作为核心算法的深度学习技术。
1.2人工智能应用现状
目前引领人工智能技术前沿的主要是互联网高科技企业，已有很多新产品和应用问世。在国外，谷歌、微软、Facebook、IBM等是人工智能的开拓者。在国内，百度、阿里巴巴、腾讯等互联网企业巨头加快布局人工智能，同时也涌现出一批新兴科技公司。百度较早开展人工智能研发，数据和技术有很深的积淀，目前专注于自动驾驶领域，近日宣布首款无人驾驶巴士“阿波龙”量产下线。腾讯成立了美国西雅图人工智能实验室，也开展了一些应用，譬如目前腾讯的微众银行80%以上客户咨询都由智能客服机器人完成。阿里巴巴在人工智能的发展更注重应用，推出了一系列具体场景应用方案，比如人工智能城市大脑、医疗大脑、工业大脑等，在杭州推出的全球首家“无人超市”是人工智能和新零售结合的产物。
2人工智能中各项技术在电网建设中的应用
2.1应用思路分析
对于电网建设，在早期人工智能应用的过程中，主要应用于电网负荷预测、故障诊断以及相关智能控制等。随着时代的进步发展，用户对电网提出的要求也在不断提高。因此，应该从智能电网的内涵出发，在明确智能电网发展现状的基础上，了解电网发展的需求，根据人工智能技术的相关特征，对应用场景进行科学合理地设计和规划。虽然将人工智能合理应用于电网建设能在一定程度上促进电网朝着智能化、信息化方向更好地发展，但并不是任何智能电网建设都需要应用人工智能，需要对相关的应用场景进行细致地研究和分析。
2.2应用场景分析
对电网进行智能化建设时，首先要明确其核心需求，就是利用机器智能代替传统人工操作。电网运行中的各个环节也存在此方面的需求，因此归纳和总结了人工智能在各主要环节的应用场景。
（1）发电环节的人工智能应用场景有风光预测、设备故障诊断及水电站群发电优化调度等。
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（2）输电环节的人工智能应用场景有故障诊断、自动巡逻、视频监控及继电保护等。
（3）变电环节的人工智能应用场景有智能告警、变压器故障诊断、站内自动巡检、视频监控及智能控制等。
（4）配电环节的人工智能应用场景有设备故障诊断和隔离、规划和运维、视频监控、故障恢复控制以及网络重构等。
（5）用电环节的人工智能应用场景有智能终端、负荷预测、自动需求响应、基于数据挖掘的电力营销、分时定价优化以及个性化服务等。
（6）调度环节的人工智能应用场景有数值天气预报、最优潮流技术、安全评估、智能告警、电力市场形势分析、智能驾驶舱以及态势感知等。
2.3人工智能对电网建设提供技术支持
人工智能技术在当前社会各个领域中的应用范围不断拓展，如医学、图像识别及制造业等。与人们生活密切相关的电力系统也存在人工智能技术，对当前阶段电力系统人工智能进行划分，可分为人工神经网络、遗传算法、专家系统及模糊集理论。本文将对电网建设中常见的人工神经网络以及遗传算法进行应用分析。
（1）人工神经网络。人类身体各个部位都存在着相应的神经，各部分神经都根据实际情况向大脑传递信息。智能电网中也有一个类似于人类神经系统的人工神经网络，并具备较强的信息处理能力和高效的学习方式，能针对实际情况对具体问题进行深入分析。相关工作者利用人工智能将相关问题及其解决措施上传至神经网络，以保障电力系统安全、稳定运行。通过BP神经网络进行短期负荷预测工作时，在保证训练样本满足条件的基础上，合理划分预测模型，以构建出季节环境存在差异下的日、周、月预测模型；对如何选择输入变量及温度进行分析，利用神经网络和对应的元件关联对电力系统故障进行高效合理地诊断，从而获取到各种复杂故障对应的诊断措施。
此类方法通过ANN模型将整个电力系统各个元件划分为线母、变压器及线路，并对3类元件的报警信息进行快速、独立地处理，以快速、准确地定位故障发生部位。相同跳闸范围内各个元件都产生了ANN模型诊断输出，就可以根据特征对其故障指标函数进行合理定义。通过对各元件故障指标函数的判断和分析，对此区域内的各类故障进行有效识别。
（2）遗传算法。遗传算法主要指的是基于自然选择和相关的遗传机制，通过计算机技术对生物进化机制进行模拟，从而找寻到最优搜索算法。数据库拥有庞大的规模，而运用遗传算法在数据库中可以快速、准确地找出相关问题的解决方案。从电网优化角度来看，电网建设过程中合理应用遗传算法可以为故障诊断的相关问题提出切实可行的解决方案，尤其是在故障修复以及断路器保护等方面。电网建设中应用遗传算法也面临一定的挑战，即如何高效合理地构建起故障诊断数字模型。
3结束语
人工智能技术在电网相关领域的渗透与融合是电网发展重要方向，人工智能可成为电力系统的“大脑”、“千里眼”、“顺风耳”、“说话的嘴巴”，推动电力系统调度、巡检、设备监测、服务等众多领域的变革，是助力新一代电力系统建设的重要支撑，也是推动电网管理方式创新的重要引擎。
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作者简介：张磊（1984.08--）；性别：男，籍贯：河北省邯郸市曲周县人，学历：本科，毕业于石家庄学院；现有职称：助理工程师；研究方向：电网工程建设。
论文作者:张磊
论文发表刊物:《电力设备》2019年第15期
论文发表时间:2019/12/2
标签：人工智能论文; 电网论文; 算法论文; 技术论文; 神经网络论文; 智能论文; 场景论文; 《电力设备》2019年第15期论文;