摘要：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。
关键词：人工智能技术；电力调度；自动化系统
引言：伴随着科学技术的快速发展，人们的生活方式与生产模式都发生了天翻地覆的变化，也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。
1.人工智能技术内容分析
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。人工智能技术的神经元之间存在着互通关系，一种神经元能够通过来自其他神经元的输入在并行网络中转换输出，这一过程会对其他神经元造成一定的影响，这种牵一发而动全身的相互作用和相互制约的关系是人工智能技术的非线性全局特征的体现[1]。从当前人工智能技术的应用情况来看，在社会各行业领域中主要应用遗传算法、人工神经网络、混合技术等。遗传算法以数学模式作为理论基础，借鉴了自然遗传机制中的随机搜索算法原理，实现了群体与个体信息之间的交换，电力系统中常见的非线性难题也是通过遗传算法的原理来解决的。智能模糊逻辑在人工智能技术中的应用比较广泛，其原理是建立在模糊理论之上，通过变量输入形成数学模型，通过这一技术原理可以合理规划电力系统，对电力系统中出现的故障作出及时的反应。当前，智能模糊逻辑在人工智能技术中的应用已形成较为完善的体系。人工神经网络涉及非线性问题，这也是人工智能技术中的一个难点，这一技术主要应用于继电保护方面，其原理建立在对人的神经系统的模仿上，其优势在于反映较快，当电力系统中出现故障时能够快速作出判断，对具体的故障情况进行探测分析，这也是这一技术在继电保护方面能够得到广泛应用的重要原因。
2.人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用
在我国电力调度系统引入人工智能技术，可以较好地解决复杂的工程计算和非线性优化问题，改进以往的许多不确定性因素，通过自身性能实现数据分析调整状态，实现语音操控[2]。
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2.1专家系统
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]。专家系统中数据库是其中的核心组成部分之一，也是当前专家系统在电力系统应用中的一个难点问题，数据库来自于已有的专家知识，而专家知识来源问题中包含着多种复杂的因素，要提高专家系统在电力调度中的应用效率，还需要获取更深层次的专业知识，从而形成更为完备的知识体系，使其在电力调度实际工作中更具实用性价值。电网系统运行本身受到多种因素的影响，存在较多的复杂问题，而随着社会的不断进步，电力运行系统也将面临更多新的挑战，不同地区、不同条件按下的电力调度也存在一定的差异性，这也在一定程度上增加了电力调度工作的难度。在电力调度自动化系统中，故障是其中必须要考虑到的一个方面，需要丰富的工作经验来解决的问题，自动化系统中的一般软件是不能实现这一点，而专家系统的应用对故障诊断和处理有大的实用价值。
2.2可视化技术
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。
2.3人工神经网络
人工神经网络是人工智能系统中模仿人体神经系统信息处理和传输的技术，在电力调度系统中应用广泛，可以提高信息传输和处理效率，实现电力调度系统中的信息数据并行处理、联想记忆和在线学习等等，具有诊断快速、容错率强的特点，可以帮助处理电力调度系统故障，提高故障分析和处理效率，保障电力调度系统的正常运行。
结论：
简而言之，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：
[1]朱维佳，曹坚.电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用[J].电气时代，2015（7）：108-111.
[2]张白林，姚亮，邵宁张，等.电网调度自动化系统中的数据挖掘技术探讨[J].科学与信息化，2017（25）.
[3]陈峰.分析电力系统调度自动化技术及其优化[J].工程技术：全文版，2018（9）：00212
论文作者:李文源
论文发表刊物:《电力设备》2019年第5期
论文发表时间:2019/7/8
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