陳凌翔 陳超 福建仙游抽水蓄能有限公司

經(jīng)過一系列的技術(shù)改革，當(dāng)代新興能源技術(shù)不斷深入并影響著電力體系，新技術(shù)的到來使得電網(wǎng)的建設(shè)進一步完善，機遇到來的同時，挑戰(zhàn)也存在著，電網(wǎng)的日趨智能化越來越要求其所應(yīng)用的技術(shù)效用大、可靠性強。社會上一直習(xí)慣所用的技術(shù)存在著很多諸如性能弱等缺點，所以，只有不斷加強人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的實踐應(yīng)用，發(fā)揮其功能，我們的電網(wǎng)體系才能進一步完善，不斷向安全性高、可靠性強和經(jīng)濟效用性大靠近。

一、電氣自動化技術(shù)相關(guān)概述

當(dāng)前我國的電氣自動化技術(shù)相對較發(fā)達，正處于一種穩(wěn)步上升的階段，由于電氣自動化技術(shù)的優(yōu)越性能，電氣自動化技術(shù)逐漸出現(xiàn)在各個行業(yè)當(dāng)中，在工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)使用尤為廣泛，其能夠提高工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)效率。工業(yè)電氣自動化也成為自動化技術(shù)的應(yīng)用方向，電氣自動化技術(shù)在日常的生產(chǎn)中應(yīng)用相對廣泛，大大提高了工業(yè)生產(chǎn)的生產(chǎn)效率。近年來，我國的電氣自動化發(fā)展迅速，已經(jīng)到達了成熟階段，逐漸的被應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防等領(lǐng)域，并起到了積極作用。電氣自動化技術(shù)是一種綜合技術(shù)，其由電子信息技術(shù)、計算機控制技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多種技術(shù)結(jié)合而成。因此，供電企業(yè)在培養(yǎng)工作人員時，需要對學(xué)習(xí)人員進行多種技術(shù)的教學(xué)培訓(xùn)，使得學(xué)習(xí)人員能夠掌握以上幾種自動化基礎(chǔ)知識，進而能夠讓學(xué)員熟練的對電力系統(tǒng)進行相關(guān)的管理，提高維修的綜合效率。例如電力系統(tǒng)的運行與檢修維護，在培訓(xùn)過程中供電企業(yè)應(yīng)制定完備的培訓(xùn)計劃以及培訓(xùn)方案，在鞏固完善員工的理論基礎(chǔ)的同時，強化員工的實踐操作能力，豐富技術(shù)人員的維修技巧，不斷強化技術(shù)人員的動手實操能力，綜合提升員工的維修質(zhì)量以及維修效率。自動化技術(shù)的應(yīng)用難度相對較大，綜合性高、涉及范圍廣，電氣工程自動化技術(shù)中的基礎(chǔ)技術(shù)多樣，需要員工進行多方面分析與研究。

二、人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的應(yīng)用研究

（一）自變量重要性指標(biāo)

自變量重要性指標(biāo)能夠確定第k 個自變量對因變量y 的貢獻作用，具體表達式如下：

式中，p 為自變量個數(shù)，l 為主成分的個數(shù)；r（y；th）為y 與th 的相關(guān)系數(shù)；whk為權(quán)值向量wh 的第k 個分量，重要性指標(biāo)值越大，說明自變量對因變量的貢獻作用就越大。各自變量重要性指標(biāo)滿足如下表達式：

式中：q 為最優(yōu)自變量個數(shù)且滿足q ≤p，α ∈[0，1]為貢獻因子，決定影響因變量的自變量的個數(shù)。

（二）電力保護中的應(yīng)用

一方面，應(yīng)用在電力設(shè)備信息的收集上，前述內(nèi)容提及過，人工智能能夠?qū)υO(shè)備運行中的參數(shù)信息進行保存與備份，也可以結(jié)合計算機科技對收集到的信息進行主動分析與反應(yīng)，這就為工作人員對設(shè)備的檢測提供的方面，能夠清晰準(zhǔn)確的觀察設(shè)備運行過程中的有關(guān)信息，從而來對設(shè)備故障進行預(yù)防，來避免因設(shè)備故障而導(dǎo)致的生產(chǎn)停滯等問題，提高生產(chǎn)的效率。在電力設(shè)備信息的收集上，其原理和注意事項與人工智能應(yīng)用于電力控制中的信息儲存?zhèn)浞莪h(huán)境類似，都需要相關(guān)人員進行程序設(shè)置以及對儲存器容量進行關(guān)注。另一方面，應(yīng)用在電力故障的主動警報上，人工智能科技運用在電力系統(tǒng)自動化的電力保護中，也可以發(fā)揮其自身的智能化作用，對一些故障問題或者參數(shù)值問題的變動，進行主動報警，并且可以準(zhǔn)確的提示設(shè)備故障的位置，對于一些簡單的故障也可以進行自動的修復(fù)，從而可以讓工作人員及時察覺，并結(jié)合人工智能技術(shù)，對設(shè)備故障與問題進行及時的修復(fù)，提高熱力資源對設(shè)備的監(jiān)測效率與能力。

（三）人工智能與電力系統(tǒng)調(diào)度

我們當(dāng)下的電網(wǎng)體系的規(guī)模巨大，結(jié)構(gòu)也相當(dāng)?shù)膹?fù)雜，電力系統(tǒng)的調(diào)度作為一種強有力的方法措施，是為了能夠在保護體系安全運轉(zhuǎn)的前提下，確保電力供應(yīng)的可靠程度，并不斷提升體系的經(jīng)濟效用。對于人工智能技術(shù)的調(diào)度方式來說，它相對應(yīng)于電網(wǎng)體系的調(diào)度作用，電網(wǎng)體系的調(diào)度問題包括兩個部分的優(yōu)化：機組組合的優(yōu)化，機組調(diào)度的優(yōu)化。機組組合的優(yōu)化是要設(shè)計正確有效的機組投切方式，達到降低機組啟動和停止的花費，成本消耗，這些都需要設(shè)定在體系的電力數(shù)量得以確保的狀態(tài)之中。而處理機組調(diào)度的優(yōu)化是為了能夠達到電網(wǎng)體系運轉(zhuǎn)的最優(yōu)效益這一目標(biāo)，設(shè)計分配任務(wù)，基于當(dāng)前的裝備和資源，確保電力供給的安全性。

三、結(jié)語

將人工智能技術(shù)與電網(wǎng)數(shù)據(jù)相結(jié)合，提出了基于PLS 和ELM 的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計方法，通過IEEE14 節(jié)點系統(tǒng)數(shù)據(jù)和實際電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)進行驗證，主要結(jié)論如下：（1）通過PLS 進行變量選擇，提高了狀態(tài)估計精度，壓縮了建模所需變量的個數(shù)，降低了模型的維數(shù)和復(fù)雜程度，并能夠?qū)⒉涣紨?shù)據(jù)限制在局部，減少對電網(wǎng)狀態(tài)估計的影響；（2）PLS-ELM 方法適合處理電力系統(tǒng)狀態(tài)估計中非線性的復(fù)雜建模問題，相比WLS、BPNN、LSSVM 和ELM 方法，具有較高的估計精度和較強的魯棒性；（3）所提的PLS-ELM 狀態(tài)估計方法能夠有效地抵抗量測量中的不良數(shù)據(jù)，具有較強的抗粗差能力，對工程應(yīng)用具有一定的借鑒意義。