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基于人工智能技术电力调度智能代理操作方法研究

2021-02-23成明仪

装备维修技术 2021年26期
关键词:操作方法人工智能技术电力调度

成明仪

摘  要:在我国科技的发展,各领域的技术水平逐渐提高的今天,将人工智能技术引入电力调度自动化系统是新时期发展的重要方向,不仅可以提升电力调度自动化系统的稳定性、安全性,还能够提升电力调度的效率,解决实际调度当中所存在的问题。本文探讨了人工智能技术电力调度智能代理操作方法。

关键词:人工智能技术;电力调度;智能代理;操作方法

引言

近年来,电力行业正处于快速发展、持续变革的重要阶段。为适应不断增加的配电网规模,正在持续开展智能配电网项目。电力调度需要针对现有调度系统存在的灵活性、实用性、标准化、仿真性能等方面的不足展开研究,积极应用功率综合预测、调度网络、分布式电源等先进技术,构建智能化的实时仿真平台,并通过多种手段实现节能调度的目标,应用智能自动化、高精度数字化量测等技术提升智能配电网的调度管理水平。

1人工智能技术的优势

(1)有利于参数的调节。相比以往的控制端,应用人工智能技术后的电气设备使用更为便捷,而且有着极高的可行性。能够根据相关数据来对参数进行合理设置,最大程度的提高智能函数的性能。(2)受外界干扰影响小。在实际工作中,电气设备对于人工智能技术的融合应用要求较少。动态模型的准确性要求并不严格,不需要额外设置相关参数,进行作业的环境也比较简单,即使外界环境比较恶劣,也并不会对人工智能技术的应用效果造成过多干扰。(3)有着非常小的失误率。上文提高,人工智能技术受到外界干扰很小,并对于动态模型的操作环境和准确性要求比较低。

2人工智能技术电力调度智能代理操作方法

2.1基于人工智能技术的电力调度代理

(1)人机语音交互。人机语音交互是电力系统中推动数字化和网络化运行的重要手段之一,因此人机语音交互是人工智能技术中的重要应用。利用人机语音交互技术,能够实施计划检修申请单批复、网络化下发指令、电子公告牌、故障汇报和生产信息汇报等关于调度指挥内容的具体工作。(2)专家系统。专家系统是指在某一领域具有专家级别知识和经验的计算机程序和系统,能够利用與专家知识相匹配的能力做出推理和决策。典型的专家系统包括知识库、推理机、知识获取机制和人机交互界面。专家系统在电力系统中的应用是人工智能的主要体现,目前已经具有较为成熟的应用,包括监测与诊断、电网调度操作、事故预想分析和系统故障恢复。电网调度操作是专家系统主要的应用领域。根据存储知识的不同,可以将专家系统分为经验知识、规则、决策树和模型等,通过不同的知识形式来反映不同问题的解决思路。基于模型的知识表示方式适合于实时出力,与其他方法(如基于规则或启发的推理方式)相比,该方法更加快速和易于维护。专家系统在电力操作中的典型应用是基于生产规则的系统,通过保护规则、断路器的动作逻辑以及运行人员的操作规律用规则表示,形成系统的专家库,利用这类知识推动下一步操作,获取调度操作序列行为。基于生产规则的调度,操作专家系统得以广泛应用,主要是由调度操作的程序性决定的。电力调度操作一次设备的动作逻辑具有一定规范性,可以用直观化的模块形式表示。基于生产规则的专家系统可以灵活地修改规则,并且根据专家系统的实时性和有效性对规则进行适当调整。在某些不确定问题上,还可以利用人机语音交互实现问题的有效解决。

2.2可视化系统

可视化技术的出现正是为了解决这类问题而存在的,引入可视化技术可以很好地帮助人工智能技术在电力调度自动化系统中落地。结合人工智能的处理技术来提高操作人员的业务效率,帮助业务人员在海量数据中及时地找到最有用的信息。进而做出相关的调查处理,及时发现引起故障以及问题的根本原因,有效帮助解决电力调度系统的故障问题。

2.3潮流转移

潮流转移指标是针对关键潮流断面相邻时间变化的情况,如果检测到潮流方向和大小发生变化,则需要判断其变化幅值与阈值的大小,通过对比发出报警信号,判断潮流变化是否起于系统故障,并根据潮流转移大小情况进行后续处理。潮流转移主要考虑关键断面相邻时间变化情况,当潮流转移指标超过预警值时,或者检测到动态ACE动作、故障智能告警系统告警时,需要由智能代理进行方案解决。如果代理发现潮流转移由系统故障引起,则根据电力调度运行规则对事故进行预案操作;如果潮流转移由动态ACE动作引起,则需要动态调整ACE值;如果潮流转移由机组跳闸引起,则需要系统代理根据机组跳闸信息给出下一步意见;如果备用不足,则需要进行相应的告警信息,并对系统进行相应解列。

2.4电力系统调度场景

在完全适配的场景中,人工智能方法可以作为解决问题的重要基础。在部分适配的问题中,人工智能方法应当与机理模型结合使用,将专业知识和经验进行数学化表示和封装,形成知识模块,嵌入机器学习方法,指导机器学习。把人工智能用在其擅长的领域,即记忆、搜索和运算等,而针对其存在的可解释性差、过拟合和欠拟合等问题,可以通过将机理知识作为约束等来解决。例如,在电力系统稳定评估的场景中,人工智能方法的时效性明显优于传统的机理方法,但通过数据的映射关系得到的评估结果受到输入参数的影响极大,因此输入量的完备性十分重要。机理知识在输入参数的选择中起到重要的指导作用。

结语

新一代调度自动化标准体系反映了智能电网调度技术支持系统、调控云建设所取得的丰富成果,随着新一代智能电网调度控制系统的试点建设和发展,后续需要及时跟进调度自动化系统技术和应用的需求,及时更新各个系列的标准计划,调整各个阶段的重点标准。

参考文献

[1]王馨尉,吕勃翰.人工智能技术在电力调度自动化系统应用研究[J].山东电力技术,2020,47(7):41-47.

[2]陈楷,刘轶,王卉.基于人工智能的电力调度决策支持系统研究[J].中国电力教育,2010(30):247-248.

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