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摘要:随着人工智能行业的不断发展壮大,人工智能在移动互联网、大数据等先进技术的推动下,已经进入到一个新的发展阶段,在各个行业中被广泛应用,而且人工智能在大数据的推动下逐渐朝着深度化方向发展,不需要更多的人干预,更加体现出智能的一面,同时随着电力事业的不断发展,人工智能开始在电力行业被应用,推动了电力行业的进步和发展。文章将从人工智能在电力行业应用方面进行分析,提出相应的措施。
关键词:人工智能行业;电力行业;应用发展
在当前电力系统的快速发展中,用电需求量也是越来越大,传统的电力运行模式已经不能适应用电的需求,需要提高电力系统的运行效率。电力系统主要的功能作用就是提供电能,满足用户的需求,其中,人工智能技术的不断发展和应用,在电力系统的管理和控制方面起到十分重要的作用。人工神经网络、模糊集理论等人工智能技术在电力系统中被有效应用,而且人工智能技术在电力系统的应用中将会呈现较好的发展趋势。对电力系统的运行控制主要是为了能够提供高质量的电能,就需要对电力系统进行规划和监测,而且随着电力系统规模的不断增大,电力系统管理控制的难度越来越大。另外,电力系统发生故障时,对电力系统的维护难度较大,当前计算机技术的不断发展,在各个行业中被广泛应用,推动了人工智能技术的渗透,智能化软件系统开始广泛应用到电力系统的发展中[1]。
1人工智能在电力系统中的应用范围
随着我国电网规模的不断发展,有很多因素会影响到电网的稳定运行,为了能够保证电网的安全运行,需要不断加强人工智能在电力系统行业的应用,通过人工智能技术解决电力系统中的各种问题,注重利用人工智能对电力系统的分布管理和控制,人工智能控制方式包括实时控制和连续控制,在对个体的电力系统进行控制操作时,采用实时控制的方式,但是电力系统之间的相互作用会使控制工作变得复杂。能源管理系统在电力系统中的作用比较重要,整个系统的数据通过监督控制的方式获取数据信息;在整个信号的控制过程中,通常是由EMS进行信号的同步传递,需要能够对大量信息进行实时处理,而且能够正确做出控制决策,其中,EMS中的监测和诊断是最重要的2种功能,在电力系统故障诊断中发挥重要的作用。针对电力系统的故障诊断,通常是需要对相关装置和设备的信息量进行分析,了解系统设备存在的实际问题,然后进行解决。电力系统的故障很难用数学模型进行解决,但是人工智能技术善于对存在的故障进行分析,通过将AI技术应用到电力系统故障处理中,能够有效提升故障处理的应用效果[2]。
1.1及时切除电力负荷
发电机会突然发生故障造成系统容量也会急剧变化,负荷会超出系统的供应量范围,需要通过降低负荷来防止供电的中断,在该种情况下,就需要对负荷需求和系统行为进行分析,及时控制电量的供应。ANN具有对电力系统的负荷进行控制的作用,能够及时切除电力系统的负荷,通过对发生故障之后的电力系统进行微分方程分析,电力系统故障与电力系统的稳定之间会存在某种映射,然后从中获取相关的特征量进行样本分析,对故障产生的负荷进行及时控制。
1.2励磁控制方式
该种控制方式主要是针对发电机端电压和无功功率进行控制,属于实时连续控制系统,对保证电力整体的稳定性起到十分重要的作用,该种电力系统控制方式又称为电力系统稳定器,需要将模糊集理论应用到其中,能够保证电力系统的稳定[3]。
2人工智能在电力系统中的应用技术
2.1专家系统应用技术
专家系统指的是一个计算机程序集,该程序是通过信息的输入和相应的推理完成一系列的工作,该系统所具备的特点有能够进行符号表达、逻辑推理等能力,在当前,专家系统由业工程师进行负责,专家系统在电力系统中的应用范围较广,主要体现在以下几个方面:(1)对报警系统的处理。在电力系统发生故障时,会有多个报警系统同时发生,而且大量的报警系统启动,很容易影响到维修工作,如果应用到专家系统,能够及时查出事故发生的原因,也会对整个系统的安全运行起到很大的作用。(2)对电压的控制。对电力系统的优化主要是对电压的控制,通过对未来负荷的预测和对历史电压的控制,就需要应用到智能软件决策系统,通过对计算结果的控制,控制电压的稳定。(3)对系统故障的诊断。电力系统在实际应用过程中,会出现很多的故障种类,有线路故障和电力元件故障等,监测系统包括电力保护系统、测量系统和控制系统等类型,需要通过各种监测系统对故障进行检测,然后分析如何解决故障。(4)对电力系统的恢复控制。电力系统的运行也会由于故障导致停电,通常是不能及时采取措施恢复电力供电的,应用专家系统进行指导操作,可以加快对系统的恢复,确定有关操作的可行性,这个领域也是专家系统应用的一个重要方面。
2.2人工神经网络应用技术
人工神经网络简称ANN,是将大量的神经元按照一定方式而有效连接的,属于一种生物激励系统,多个神经元之间广泛连接,会使神经网络具备一定的特性,而且在神经网络系统中会隐含有很多的信息,使神经网络能够实现一种非线性映射,而且神经网络系统具有对信息快速的处理能力,能够对信息及时进行分类,通常被广泛应用到电力系统的实时控制和检测中,能够对负荷进行有效评估和预测,是当前人工智能技术中使用最广泛的一种技术,能够对故障进行及时判断,能够提取故障信号,对故障进行有效辨识[4]。
2.3模糊集理论技术应用
模糊集理论简称FS,是多值逻辑的扩展,能够做到对各种计算的推理,而且模糊集理论已经在电力系统发展中被广泛应用,能够有效对系统中的故障进行识别,然后给出电力系统的状态评估方法,模糊推理方法能够对电力系统的负荷水平进行推算,而且各类用户会随着不同因素的变化而变化。模糊集理论方法能够构造出对变压器的保护原理,能够对电力系统存在的各种故障进行区分,采取相对应的处理措施,然后寻求电力系统电容量的解,能够将其应用到配电系统损耗模型计算中,能够在一定程度上保证计算的精确性;而且模糊值还能够表示某个不确定负荷的函数表达,从中得到最优解。
2.4启发式搜索技术
在启发式搜索技术中应用最广泛的是遗传算法和模拟退火算法,通过搜索之后,能够产生新的解并保留其中较好的结果,能够快速求得最优解。该种计算方式主要是采用遗传算法,求解火力发电中的经济调度问题,对输电和发电工程进行有效规划,实现对各种参数的协调控制,而且启发式搜索技术在实际应用过程中还存在很多问题,对于选择终止标准的值还存在一定问题,有时会造成过度计算不能保证最终值的准确性,需要及时对其中的各种影响因素进行排除,做好适当调整工作,也就能够得到最优解[5]。
3人工智能在电力系统中的发展趋势
随着人工智能技术的广泛应用,其在电力系统发展中已经被广泛应用,而且还在不断地被研究和分析,其中,专家系统、人工神经网络等各种技术方法都是有着各自的缺点和优势,可以将各种技术的优势进行有效发挥。将各种技术的优势综合起来进行应用,形成综合性的智能技术,也是AI后期重要的发展方向。其中,分布式智能技术是人工智能中的一个分支,是伴随着计算机技术不断产生和发展的,在当前电力系统中的应用比较广泛。神经网络系统的改进和完善也是AI发展中的重要方向,而且神经网络在电力系统中的应用为故障的诊断提供很大的帮助,也将成为一个新的开拓方向,且对故障诊断方面的精度较高,具有对模式较好的辨识能力,而且对于AI技术的发展也是呈现较好的发展趋势,同时还在不断进行探索和研究,AI技术在电力系统中的发展前景会逐渐广阔。例如,电力系统中的故障是一个必然存在的现象,需要利用智能化技术快速解决电力系统中的故障,可以将DM技术引入到电力系统的诊断中,如果电力系统在突然的情况下发生故障,系统中的保护装置会启动,然后将信自动传递到调度中心,需要调度人员能够根据信息数据判断故障存在的问题,提出有效的解决方式。
4结语
综上所述,近年来各种智能系统的应用已经取得很大的成效,在广度和深度上有了很大的发展,通过将各种智能技术方法混合使用,能够有效发挥技术的优势。而且人工智能技术在近几年来解决了电力系统中的很多问题,其未来的发展趋势也是相对可观的。
参考文献
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[3]黄剑雄,王华,张朋,等.智能锁具在电力行业应用的研究[J].现代信息科技,2018,2(10):171-173.
[4]陈少达,吴祥龙,陆烨.数据挖掘技术及其在电力行业过程监控中的应用[J].中国战略新兴产业.
[5]杨旻.人工智能行业应用及对电力行业发展的思考[A].中国电机工程学会电力信息化专业委员会.2017电力行业信息化年会论文集[C].中国电机工程学会电力信息化专业委员会:人民邮电出版社电信科学编辑部,2017:3-5.
作者:汪少成 郭瑞祥 单位:国网信息通信产业集团有限公司安徽继远软件有限公司