摘要：现代科学技术发展水平迅速，人们的生产生活方式发生了极大的变化。同时，通过对科学技术的应用，极大的推动了社会经济的高速发展。人工智能技术是现代科学技术中的重要组成部分，其在电力调度自动化系统中的应用，极大的提升了电力调度的稳定性、高效性、安全性，为电力系统整体的正常运行提供重要保障。本文基于电力调度自动化系统中人工智能技术的运用展开论述。
关键词：电力调度；自动化系统中；人工智能技术的运用
中图分类号：TM734文献标识码：A
引言
随着人们用电需求的增加，电力系统的正常运行对技术的要求也在不断提升，人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用研究也在不断深入与发展。深入研究电力调度自动化系统中对人工智能专家系统、可视化技术以及人工神经网络的应用，进一步提高数据传输的有效性，提升电力调度自动化系统的故障分析与处理能力，不断扩大人工智能在电力调度自动化系统中的应用，是未来研究发展的重要方向。
1 人工智能技术概述
人工智能技术在工业化生产的应用中，实现信息处理速度的急速提升，提高工业生产运行水平。人工智能中有国歌处理单元，各个单元之间具有相互独立又相互联系的关系，能够实现信息的快速提取与有效存储。人工神经网络是对人的神经系统的模仿，在电力调度自动化系统应用中，根据机电保护原理建立的人工神经网络，能够实现当电力系统发生故障时，及时判断并分析故障原因，根据故障原因做出合理的应对措施，及时实现系统的隔离运行。随着电力系统整体发展，电力调度自动化系统的规模也实现了大幅扩大，系统中的信息数据量大量增加，其应用复杂程度大幅提高，对信息数据的整理分析提出了更高的要求。因此，人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用重要性也不断提升，是提高系统的安全性、稳定性、高效性的重要保证。
2 人工智能运用于电力监测技术的基本结构
人工智能技术采用特殊的语言处理方式，对于数据的构造模型无需进行精准的描述，这降低了管理的要求。人工智能对于信息的处理模式上具有一定的预知能力，同时，人工智能技术具有一定的协助能力。从当代电力监控系统的框架上看，电力监控系统在规模和结构上都在发生着新的变革，不断与时俱进。人工智能能够通过分层次的技术管理，而非采用传统的一刀切方式，对于分级式管理的要求提供了一种潜在的可能性。人工智能对于电力监控的系统可以分为三层，分别是间隔层次、中间层次和站控层层次。间隔层利用监控现场的测控单元对变电站和配电所的回路进行实时监控，收集时效性的数据，具体包括计算机综合保护、直流检测单元、变压器温度控制箱，电力监控系统在智能技术的帮助下，可以对电力参数进行准确监测;中间层是间隔层与站控层连接的桥梁，利用人工智能技术有利于实现两者的沟通连接;站控层是智能技术运用于监控系统的核心，电力监控软件的智能化控制就是通过站控层来实现的。三个层次相辅相成，共同推进电力监测系统的运行。
3 电力系统的管理规划应用
3.1 能源管理系统
能量管理系统简称为AEMS系统，是电网系统运行复杂化发展中的必然产物，也是将EMS系统进行升级改造的优化版技术条件。整个电力系统的数据会通过数据采集与监视控制系统向能源管理系统进行一定程度的传递，而相应的控制信号又会通过能源管理系统向各个元器件进行传递。在这一传递过程之中，必须保证传递的同步性，因此对能源管理系统数据处理的及时性提出了更高的要求，一方面要求能源管理系统能够对大量的信息进行实时处理，同时还要求其具备一定的事故处理能力与控制决策能力。对于人工智能技术而言，它在状态监测与故障诊断方面具有一定的优势，通过人工智能技术，能够实现对于电力系统中能源管理系统的能力提升。
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3.2 智能调度系统
中国幅员辽阔,东西部跨距大,并且能源分布和主要负荷分布严重不平衡,东部用电需求大,西部由于身处内陆腹地,发展较东部慢,但化石能源及风力、太阳能、水能储量丰富,但这会造成电力传输规模大、距离远、损耗大等问题。所以需加快人工智能技术在能源消费侧的应用来有效解决该问题,来缓解东西部能源分布不均的矛盾;在我国偏远农村和荒漠地区,地形条件复杂、经济发展相对滞后,远距离输电成本高、可靠性差,通过建立并网光伏电站、风力发电、小水电等形式的微电网能够解决当地的居民问题,且可以将多余电量接入大电网,进而带来当地经济的发展。工业发展的今天,用电负荷激增,现有的供电网络已远不能满足快速增长的用电需求,我们在保证电网生产的安全性的同时更需要保证其稳定性。水电、风电以及光伏发电在供电网络中占比虽少，但给我国能源结构带来了有力的补充，如何将其合理有序的进行管理，需要对于电能的转换及各种发电种类进行合理的调度。如因信息传输不及时易出现电力供需失衡的情况，并进而损伤设备，智能调度能达到对整个电力系统运行的优化管理。例如杭州供电公司在人工智能领域大胆创新，启动领跑世界的配网人工智能指挥体系建设，让“人工智能（AI）配网调控员”代替员工“坐上”调度坐席，24小时不间断监视配网数据、处理特定工作，实现了配网调度信息“零漏判”“零错判”。
3.3 安全评价
电力系统在运行的过程之中，受到各个方面因素的影响，往往会出现一定的干扰与事故，主要包含有人为失误造成的事故、设备的损坏造成的事故以及自然现象的影响等，对这一类干扰与事故的预测存在着较大的难度。基于这一方面的考虑，对电力系统在干扰或事故下的承受能力进行准确有效的评判具有十分重要的意义。而人工智能技术中的神经网络是一种十分有效的安全评估手段，近年来得到了很大程度的发展，将之应用于电力系统的静态稳定性与动态稳定性分析，对电力系统的安全运行起到一定的促进作用。在安全评价领域，目前主要采用的是仿真方法，即通过对事故状态下电力系统的静态与暂态响应进行一定程度的模拟，在这一过程之中，预想事故的筛选存在着一定的难度。而随着人工智能技术的发展及其功能的拓宽，人工智能技术在预想事故筛选上的发展有着广阔的应用前景，将之与运行人员的经验进行有机的结合，发挥出自身在筛选速度上的优势，能够有效提升仿真效果以及仿真的适用性。
结束语
人工智能多方面集合了社会学科和自然学科等相关科学，还涉及语言学、计算机学。人工智能包含了很多领域的知识，比如:机械知识、计算机知识。当今社会的发展节奏日益加快，在电力监控系统方面也有明显体现，比如:动态的变化性、高速度型和瞬息万变性。要想保证电力系统的高效运行，确保技术的安全，就必须完善人工智能技术在电力监控系统中的运用，实现两者技术的统一。加入人工智能新元素，对电力监控管理模式进行更新，实现多种智能化的控制。
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论文作者:张豪杰 安广培 刘道琼 郑宏宇 李奇
论文发表刊物:《中国电业》2019年第12期
论文发表时间:2019/10/16
标签：人工智能论文; 电力论文; 技术论文; 电力系统论文; 管理系统论文; 能源论文; 自动化系统论文; 《中国电业》2019年第12期论文;