摘要：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。作为运营全世界最复杂人工非线性系统的电网企业，肩负着推进能源转型的重要使命。在推进人工智能发展应用方面具有数据、资金、应用场景等方面的优势，但目前在硬件、基础算法、人才方面存在不足，这也是我国人工智能的发展瓶颈。电网企业发展人工智能，在基础研究方面应以合作、吸收最前沿理论、技术、工具为主，重点是推进应用的落地。
关键词：人工智能；电力系统；应用综述
1导言
人工智能在电力系统中的应用在20世纪80年代至21世纪初备受关注。1988年，在瑞典的斯德哥尔摩召开了第一届专家系统在电力系统中的应用的研讨会之后，至今适逢30周年。这种研讨会每一至两年召开一次，并且随着人工神经网络研究的升温，研讨会的名字改为了“智能系统在电力系统中的应用”。国际大电网会议(CIGRE)已多次有组织地对专家系统在电力系统中的应用状况进行过调查，并在1992年会议上将其列为优先讨论课题。然而，开发专家系统存在获取专家知识困难和建造周期长的问题，神经网络又存在所需要的大量样本难以获取且学习过程的参数调优缺乏依据和培训复杂等困难，智能系统的研发和应用都遇到了巨大的挑战。目前，随着计算机计算能力的提高，大数据的不断积累，国家政策的积极扶持，人工智能在电力系统中的应用研究又面临新机遇。本文旨在总结人工智能在电力系统中的应用研究和实践工作，为新涉足这一研究领域的研究工作者提供参考。重点介绍21世纪初出现的基于有限样本训练的相关向量机的特点、原理及其在电力系统中的应用。
2人工智能技术的介绍
人工智能（ArtificialIntelligence）技术是计算机科学的一个分支，它是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，它的产生与当前强大的计算机发展水平息息相关，经常与人工智能技术相联系的有机器学习、数据挖掘及大数据等技术。人工智能技术的基础是基于当前已有的海量数据，通过某些学习的算法，对计算机系统进行训练，计算机系统通过对海量数据进行分析，形成计算机自身的应对策略，此时计算机系统就相当于一个黑匣子，通过输入大量数据最终输出一个较为智能的应对策略，由于这样的过程类似于人类大脑的学习，因此称为人工智能。通过海量数据获得的策略具有较高的可信度，可以用于指导未来各种可能的应用场景，比较有名的案例正是谷歌的AlphaGo人工智能程序战胜世界围棋冠军的事迹。
3电力系统应用人工智能的起因
电力系统运行控制的一个基本目标就是在经济合理的条件下向用户提供高质量的电能。为此，有必要对电力系统进行规划、监视和控制。随着电力系统规模的不断增加，能源管理系统(EMS)运行人员所面临的决策任务也日趋加大，这使得运行人员很难保证电力系统的安全、经济、可靠运行。另一方面，现有EMS中心的计算机软件通常为数值分析软件，缺乏智能化处理功能，这一实际情况也使得运行人员的决策判断变得十分重要。特别是在事故状态下，运行人员的决策往往影响到整个电力系统的安全运行。为此，有必要采用人工智能技术(AI)来协助运行人员进行决策和判断，这是近年来各国电力工作者们涌入到人工智能应用研究领域的一个主要起因。电力系统中应用人工智能的另一个技术起因是计算机科学及与之相应的硬件发展水平，也促进了人工智能向其他工业领域的渗透。目前，用于智能化编程的高级逻辑语言种类繁多且趋于成熟；而用于智能软件的硬件系统也断投入市场，这些现实使得人工智能技术在电力系统中的应用有更加广阔的前景。
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4如何在电力系统中使用人工智能技术
4.1对人工智能化的电力设备进行使用
要想在电气设备中融合对人工智能技术的应用必须要使用信息开发操作程序，使计算机能够与人互动，提升电气自动化设备的交互性。使用计算机编译器来编写人工智能程序，从而促使诸多设备进行自动化的运行，也能够根据工作人员的需求制定相应的福利，这在很大的程度上减少了企业员工的使用数量，并提高管理效率和生产效率。充分的利用人工智能技术使得设备进行智能化运行，在实际生产的过程中更加安全、精确和高效。
4.2简化电力系统的操作流程
人工智能技术能在很大的程度上简化整个电力系统的操作步骤，通过对传统设备进行完善和升级，相关设备可以直接于计算机相连接，操作指令可以通过计算机传输，可以提高设备的控制率，确保所有的设备都得到充分的利用。而且在实际生产的过程中可以避免一些不必要的事情发生，包括数据错误、操作不合规等等，通过这种方式有效的降低了生产的风险性，有效地为系统内部实现智能化提供了保障。
4.3使用人工智能技术实现智能化地检测故障
人工智能技术可以有效的完善设备的操作步骤，并对设备进行实时的故障检测。在传统的设备故障检测中，需要消耗大量的人工成本，要对所有的设备零部件进行检测和维修，整个检测过程时间长，而且受到工作人员自身因素的影响，导致整个检测效率低下。此外，对于电气自动化设备内部的某些部件或精密部件，维护人员不知道设备的内部状况，也无法确定故障原因，这种问题也是电气行业中的普遍存在的难题。改进维修方法能够有效地促进中国工业的发展。充分的利用人工智能技术，将设备运行的相关数据进行详细的记录，并对正常运行的数据进行对比分析，从实现对借助人工智能技术，可以根据电气自动化设备的运行数据记录，对其运行状态做出正确的判断。当设备发生故障时，维修人员可直接根据系统的提示进行针对性的检测维修，提高了检测和维修效率。
5人工智能在电力系统中的发展趋势
5.1混合智能
目前，人工智能中的4种主要工具，即专家系统、人工神经网络、模糊集理论、启发式搜索，各有优点和局限，缺少一种普遍有效的方法应用于电力系统的各个领域。混合智能成为人工智能的重要发展方向之一。
5.2分布式人工智能（DistributedAI，DAI）
DAI技术是80年代发展起来，DAI在电力系统中的应用目前主要集中于运用多代理技术。DAI已在电力系统中获得了健康的发展，在较为成熟的技术（如专家系统）实用化的同时，进行多种智能技术的研究和探索。随着我国电力建设和电力市场竞争机制的引入，不确定性因素和运行复杂性的增加，人工智能在电力系统中的应用前景将更加广阔。
6结语
随着电力行业的迅猛发展，其产生了海量的数据，使用人工进行管理的复杂程度不断翻倍。当前的现况迫使拥有高度自动化和智能化的人工智能技术占据主导地位，所以说在电力系统中使用人工智能技术是非常明智的选择。人工智能技术和电力系统的有效结合在一定程度上加强了智能科学的进一步发展，并且对电网的持续有效输送提供了安全的保障。
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]胡斌.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].电子技术与软件工程,2017(20):257.
论文作者:孟庆军
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第07期
论文发表时间:2019/8/15
标签：人工智能论文; 电力系统论文; 技术论文; 设备论文; 电力论文; 系统中的应用论文; 数据论文; 《当代电力文化》2019年第07期论文;