葉智豪

（江蘇省泰州市宣堡供電所）

0 引言

電網，也稱電力系統(tǒng)，也稱為電力網。電網是將電能從發(fā)電站輸送到用戶的網絡系統(tǒng)。它由一系列的發(fā)電廠、輸電線路、變電站、配電線路和終端用戶組成，是將電能從發(fā)電廠傳輸到終端用戶的系統(tǒng)。它是現(xiàn)代社會不可或缺的基礎設施，為各個領域的生產、生活和科技創(chuàng)新提供了可靠的能源供應。改革開放以來，電力工業(yè)實行多種方針，大大調動了地方辦電的積極性，使得全國電力迅猛發(fā)展。

電網如今也面臨著諸多挑戰(zhàn)，新聞中常常提醒著我們提高電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的重要性［1］。隨著技術的進步，智能化是電網發(fā)展的重要方向。然而，做到電網智能化并不容易。首先，電網數據的采集和管理面臨重大挑戰(zhàn)。電力網絡包括大量的數據，例如發(fā)電量、消耗數據和發(fā)電廠的狀態(tài)數據。有效收集、存儲和分析這些數據的方法是一個復雜的問題。其次，智能決策需要強大的計算能力和先進的算法。在現(xiàn)有網絡基礎設施和IT 資源有限的背景下，智能技術的有效利用也是目前面臨的一個問題。

電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會最重要的基礎設施之一，人工智能作為一項革命性技術正逐漸應用于電網。能源系統(tǒng)作為現(xiàn)代社會的核心基礎設施，具有更大的經濟、社會和環(huán)境影響。然而，隨著電力需求的增加和網絡結構的復雜性，網絡管理面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。

1 人工智能技術在電網中的基本原理

機器學習：負荷預測是網絡運營的一個基本方面，包括預測未來的負荷需求。機器學習技術可以利用歷史負荷數據、天氣信息等因素構建預測模型，準確預測未來電力負荷，為電網規(guī)劃提供基礎。機器學習技術可以通過實時監(jiān)測和分析網絡數據、檢測異常和識別可能的故障原因來加速故障排除并提高網絡可靠性。

深度學習：該技術在電力系統(tǒng)中的重要應用是圖像識別。圖像識別功能，如工廠狀態(tài)監(jiān)測和故障檢測，可以提高電力維護效率。深度學習也廣泛應用于電氣故障診斷。通過深入了解電氣故障數據，可以建立故障診斷模型，準確識別網絡故障的類型和原因，指導故障處理和故障排除。

強化學習：該技術在電力系統(tǒng)的智能配電中有許多應用。通過實施智能配電系統(tǒng)，電網可以根據當前形勢和未來預測，自動規(guī)劃電力負荷并做出資源優(yōu)化決策，從而確保電網的高效運行。強化學習技術可以通過與環(huán)境的互動學習，不斷優(yōu)化配置策略，逐步提高網絡性能和效率。通過規(guī)劃電力負荷和優(yōu)化資源，可以實現(xiàn)電網的有效運行。先進的學習技術可以通過不斷優(yōu)化配置策略，逐步提高網絡性能和效率。

2 人工智能在電力運維檢修的作用

運維檢修保障了電網的可靠性運行，電網的可靠性是保障電力供應的關鍵要素，然而，電網面臨著多種可靠性挑戰(zhàn)［2］。首先，電網設備老化、維護不及時等問題可能導致設備故障和停電。其次，自然災害和惡劣天氣條件可能導致電力設施受損，進而影響電力供應的穩(wěn)定性。此外，電力需求的不斷增長和新能源接入的不確定性也給電網的可靠性帶來了挑戰(zhàn)。為了應對這些挑戰(zhàn)，需要加強設備維護和更新，提升電力系統(tǒng)的韌性，采用智能化的故障診斷和預測技術，以及建立靈活的電力市場機制。

以電力變壓器舉例，為解決傳統(tǒng)的依賴導則與專家經驗開展業(yè)務評價工作的弊端，學術界基于多源設備狀態(tài)數據，應用數學分析方法與機器學習算法開展了設備狀態(tài)評價模型研究工作，期望能夠全面準確地反映電力變壓器的真實狀態(tài)［3］。一是：基于現(xiàn)有的電力設備的參數以及相關運行狀態(tài)，進行客觀化評價以及智能化分析，通過現(xiàn)有數據預測各個模型器件之間的運行狀態(tài)，來對接下來運行進行優(yōu)化。這一部分主要使用的是數學模型，常見的數學模型有：層次分析法［4］、熵權法［5］。通過計算機、人工智能來進行復雜的數學模型的運算和預測，大大節(jié)省了工作時間，解決了原本使用人員來進行數學模型運算而帶來的效率低下等問題。二是：通過深度學習網絡，對計算機人工智能不間斷地訓練，來達到對電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的預測。由于電力線長度之長，工作情況環(huán)境復雜，相比于人工，計算機極大節(jié)省了人員在對電力系統(tǒng)故障識別時間，并且有效地避免了因為工作人員實地檢修而帶來的工作危險性。三是：通過計算機人工智能對線路存在的故障缺陷進行精準地識別，這一部分常常使用神經網絡進行實現(xiàn)。使用神經網絡訓練來達到理想狀態(tài)需要大量的訓練數據，而電力設備的故障目前仍存在數據單一問題，為此，首先應當結合不同地域的電力線路的獨有特點以及以往的故障檢修案例、運行數據，生成對應網絡。同時為應對實際數據集少的問題，應當使用翻轉角度、增加噪聲、樣本合成等多種方法進行數據增殖，以達到目標的數據集數量。有了以上兩點的保證，以及強大的智能數據庫中保存的大量桿塔桿號牌信息，就可以做到對線路存在的故障進行快速以及準確地識別以及故障存在位置定位，這極大地節(jié)省了由人員進行故障識別以及位置定位地時間，提高了工作效率。我國的電網體量之大，要求我們對故障的識別以及維修具有較高的水平，上述相對來說可以很好的增加我們這方面的能力。

3 人工智能在電網安全與穩(wěn)定性方面的作用

人工智能還可以使網絡恢復過程自動化［6］。通過與自動化和智能設備集成，人工智能系統(tǒng)可以自動控制開關等設備，并實現(xiàn)遠程控制。減少了人為錯誤的數量，并提高了恢復的效率和準確性。通過整合和分析歷史和實時數據，人工智能系統(tǒng)可以預測潛在的錯誤和異常。通過這種預測方法，網絡可以提前采取措施，減少干擾對工廠運營的影響。

防范攻擊：人工智能在確保能源系統(tǒng)安全和穩(wěn)定方面的作用與其他公司類似。在這里，我們將解釋人工智能在其他公司的安全性和穩(wěn)定性。數字化轉型吸引了企業(yè)對人工智能技術的關注。隨著網絡空間成為數字經濟發(fā)展的基礎，網絡空間不斷擴大，雙方之間的信息不對稱日益明顯。隨著攻擊和防御能力的提高，人工智能是網絡安全技術發(fā)展的必然趨勢之一。網絡攻擊通常使用計算機深度學習、神經網絡和其他技術進行響應。通過不斷學習計算機網絡，潛在的和現(xiàn)有的攻擊可以

故障識別：由美國麻省理工學院領導的一個研究項，能夠對由眾多變量組成的復雜互聯(lián)系統(tǒng)建模，這些變量的值隨時間而變化。通過映射這些所謂的多重時間序列的連接，貝葉斯網絡可以學會識別數據中的異常。電網的故障不僅僅是通過觀察電力線路的故障來進行判定，電力系統(tǒng)運行參數也是一個很好的參考指標，很多個電力系統(tǒng)運行的數據點疊加在一起就是整個電網的運行狀態(tài)，常用參數為：整個電網電壓的幅值、頻率和角度以及電流。通過檢測異常依賴于識別異常數據點來對電網是否存在故障進行判斷，并且有利于進一步對存在故障的精準判別以及故障存在位置定位。

運行恢復：如果發(fā)生停電，人工智能可以幫助開發(fā)智能恢復策略。系統(tǒng)根據故障的類型、位置和操作范圍自動優(yōu)化恢復路徑和順序。這縮短了恢復時間，并將停電的影響降至最低。人工智能還可以使網絡恢復過程自動化。通過與自動化和智能設備集成，人工智能系統(tǒng)可以自動控制開關等設備，并實現(xiàn)遠程控制。這減少了人為錯誤的數量，并提高了恢復的效率和準確性。

4 人工智能在電網中發(fā)展趨勢以及面臨挑戰(zhàn)

未來，智能規(guī)劃將在網絡管理中變得更加普遍。在人工智能的幫助下，網絡可以進行自主決策和實時監(jiān)控，有效地分配電力負荷和優(yōu)化資源。這將提高電力系統(tǒng)的靈活性和響應能力，更好地滿足各種電力需求和供應；與此同時，電力系統(tǒng)預測和分析技術將繼續(xù)發(fā)展，利用更好的數據和模型來提高電力供需預測的準確性。這將有助于電力公司更好地規(guī)劃電力生產和分配，減少能源浪費，滿足日益增長的電力需求。

人工智能必須處理網絡應用中的大量機密數據，包括用戶能耗數據、發(fā)電數據等。數據和安全漏洞可能會產生嚴重后果。因此，確保網絡數據的安全和隱私是一個嚴重的問題；同時，人工智能可以使網絡應用中的許多任務自動化，但人機合作仍然是必要的。在緊急情況下，人工智能系統(tǒng)可能需要與人類操作員進行有效的溝通與合作，這需要解決人工智能系統(tǒng)與人類之間的互動問題。目前，人工智能發(fā)展人才短缺，人工智能在網絡應用中的發(fā)展需要人才。

5 結束語

現(xiàn)如今人工智能進入發(fā)展快車道，國家加大在這方面的時間以及資金投入，人工智能在各方面尤其是電力系統(tǒng)當中發(fā)揮著越來越大的作用。我們在享用人工智能對我們電力系統(tǒng)帶來的便利的同時，也要看清存在的問題，關于人工智能技術發(fā)展的技術人員缺少是相當大的一個問題，應當在這一方面加大力度投入。在未來，相信有著人工智能技術，我國的電力系統(tǒng)將會得到更加長遠的發(fā)展。