智能技术在电力调度自动化系统中的应用探析

引言

在现代电力系统中，智能电网已得到广泛应用。在智能电网模式下，电网调度及其运行技术的合理应用至关重要。基于此，研究者需结合当前的电力系统实际情况，对智能电网条件下的关键调度运行技术及其应用进行深入研究，以确保各项先进技术的应用效果，充分发挥其技术优势。

1 智能技术

智能技术包含自然学科、社会学、计算机等多个学科。此外，智能技术还涉及机械和电脑等方面的知识，属于我国科技发展过程中重要的内容之一。智能技术已成为各行各业重要的发展方向，在降低企业成本的同时，能帮助人们有效地解决一些设备探测问题。目前，智能技术在我国很多领域都有涉及和应用，例如，知识地图在建立故障记录等方面都涉及智能技术。特别是近年来很多发电企业，都借助智能技术进行了一系列有关电力设备的运维检修，这在一定基础上提升了发电企业电力设备的可靠性、安全性、稳定性。智能技术属于一种自动化且智能化的机械系统，发电企业通过将智能技术应用到电力设备中，不仅能降低企业在人力和物力等方面的投资，还能提升电力设备的稳定性和可靠性，对提高企业电力设备的应用效率有着积极作用。

2 智能技术在电力调度自动化系统中的应用

2.1 多级智能自动化系统体系结构的初步设计

本变电站分层智能化自动化系统的体系结构按照模块化和可扩展性的原理进行体系结构的设计，并将其划分为数据获取层、数据处理层、智能分析层以及决策执行层。从实际情况上看，该变电站利用神经网络对大量的数据进行处理与分析，并从中抽取出相应的故障特性，进而配合模糊理论对系统中的不确定性及模糊信息进行分析，从而改善系统的辨识精度。在此基础上，借助遗传算法对系统进行最优的分配，并通过对系统性能的研究提出相应的优化计划。将其与电网各主要控制装置连接起来，以达到对电网进行实时监控与调度的目的。具体而言，在采样层面上，采样频率不小于 10kHz 。以上述故障为例，在 10s 内通过 10kHz 的采样分别获得 110kV、35kV 汇流条的电压、T1、T2 的电压、整台的功率因素。在事故发生的瞬间，采集系统会快速捕捉到下列数据 ：110kV 母线上的高压由 115.6kV 瞬间下降到 85.4kV，然后迅速回到 0V ；35kV 汇流排的电压亦由 36.2kV 降低到 0V 等数据信息，为后续的数据处理奠定基础。数据预处理部分对数据进行去噪、去冗余和压缩等预处理，降低数据的数量，改善数据的品质。通过对信号的处理，实现了信号的特征抽取，为进一步的智能化处理奠定了基础。当出现故障时，将 200MB 的电压波形图、180MB 的电流波形图进行有效的压缩，进行降噪、去冗余、压缩等过程后，使原有的数据规模缩减 30% 左右，并从中抽取出几十个重要特征为智能化分析层的高质量数据输入。在智能分析层面，将机器学习、人工智能等方法应用于故障识别、定位与分析，从本案例来看，可利用输入信号和给定的故障特性之间的相似性，迅速地对 110kV 线路的线路区间进行诊断，并对其进行仿真分析，切实提高预处理效率。通过决策支撑层，将诊断出的失效种类、失效位置等问题以可视化的方式显示出来。通过可视化的操作接口，操作人员可以清楚地看到故障点、故障类型，以及发生故障之前和之后电参数的改变情况。

2.2 大数据技术

大数据技术是一项从海量数据资源中快速分析并提取有价值信息的先进技术。将大数据技术合理应用到智能电网中，可全面收集、分析和处理智能电网电力调度运行数据，从而为后续的智能化电力调度及其管理等工作提供数据支持。在智能电网调度运行中，大数据技术的主要应用策略如下：（1）借助大数据采集与分析技术，对智能电网运行中的所有数据全面进行监测与评估，以实现电网故障或异常等问题的及时发现，并及时发出相应的预警信号，为电网运维检修工作的及时、有效开展提供技术支持。（2）借助合理的大数据分析算法，在智能电网系统中建立一个科学、合理且完善的负荷预测模型，以实现智能电网后续运行中电力负荷情况的有效预测，为其智能调度运行方案的制订及其优化等工作提供指导。（3）在电力系统出现故障时，借助智能电网中的大数据技术对故障前后的各类数据做到快速收集与分析，包括故障录波、保护装置动作等数据，并采用故障诊断模型建立与运行的方式对电力系统故障的具体位置、类型及其原因等作出准确判断，为后续的故障运维检修工作提供技术支持。（4）在智能电网调度运行决策过程中，大数据技术对电网整体运行数据及其市场交易数据等展开综合分析，以实现电力市场需求的科学预测，为后续的智能电网调度运行决策提供数据支持。（5）利用智能电网中的大数据库与各种数据分析模型，对整体电力系统中的各类设备运行状态展开全面分析，并根据既有运行数据与当前运行状态等，对各类设备健康状态展开科学评估和预测，为电力系统中各类设备的状态检修提供辅助，以实现电力设备检修效率的显著提升，并合理节约其设备检修成本。

2.3 软件设计

软件设计部分借鉴了当前 IDP 和 RPA 技术的优势，其中智能文档处理(IDP) 融合了人工智能与机器学习技术，能够从各类文档中提取、分类和处理信息，将结构化、半结构化和非结构化数据转换为结构化格式，便于分析。机器人流程自动化(RPA) 则通过软件机器人模拟人类电脑操作，自动执行重复性任务，提高效率、减少错误，释放人力从事更有价值的工作。将 IDP 和 RPA 技术结合，能够实现端到端的自动化，提升数据质量与工作效率。在试验数据自动采集识别智能录入系统中，IDP 负责从试验报告、原始记录等文档中精准提取数据，RPA 则按照既定规则，将 IDP 提取的数据自动录入系统指定位置。二者协同，优化整个数据采集与录入流程。基于当前试验数据类型，需录入系统的数据种类包括： 220kV 变压器例行试验记录、 110kV 变压器例行试验记录(两圈变) 、 110kV 变压器例行试验记录(三圈变) 、 220kV 侧主进间隔例行试验记录、 110kV 侧主进间隔例行试验记录、 110kV 侧主进间隔例行试验记录(两圈) 、 110kV 侧主进间隔例行试验记录(三圈) 、 220kV PT 间隔例行试验记录、 110kV PT 间隔例行试验记录、 220kV 间隔例行试验记录、 110kV 间隔例行试验记录。针对每种数据类型，识别完成后，根据各字段名称及 PMS 系统数据录入要求，完成相应的软件设计开发。

结语

智能电网是现代电力系统运维、管理与调度工作中的重要支持网络，也是电力系统的重点发展方向。基于此，研究者需对智能电网的基本情况做到充分了解，在此基础上结合电力系统主要调度运行需求科学研究调度运行中的关键技术及应用，为其智能化调度运行提供技术支持，以促进现代电力工程领域的智能化发展。

参考文献

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