基于人工智能技术的电网调度自动化系统设计研究

引言

当前，人工智能正逐渐应用到电网数字化转型的各个环节，为电网的智能、高效、安全运行提供有力支撑。如电力负荷预测、电网潜在隐患与故障预判、复杂电网调度高仿真模拟及自动化智能巡检等。这种技术进步极大地增强了数据的存储及分析处理能力，为电力系统从发电、输电、变电、配电到最终用电的全流程提供了强有力支持。

1 人工智能技术核心理论

人工智能的基础理论可以说给电气自动化领域的技术进步打下了重要基础。在机器学习这个技术体系中，需要标注数据的学习方法可以理解为通过大量带说明的训练样本让系统学习规律，像树枝分叉一样的判断模型会根据数据特征进行层级筛选，而分类模型的核心思路就是找到最能区分数据类型的那个分割面。模仿人脑结构的神经网络系统，通过多层连接节点来处理复杂的非线性关系。不需要标注数据的学习方法主要用来发现数据内部的结构特征，比如把相似性高的数据自动归为一组，或者通过压缩维度的方法来简化数据量[1]。而让系统自己探索最佳策略的训练方式，可以看作是让智能体在虚拟环境中通过反复试错来积累经验。在深度学习的应用层面，CNN 这种网络结构，通过层层过滤和压缩的操作，能够有效识别设备外观图片中的异常区域，像检查电路板焊接点这种场景就特别适用。专门处理时间序列数据的网络模型，带有记忆门控结构的变体，在预测用电量波动这类有时间规律的任务中表现出明显优势。

2 电网安全稳定运行的挑战与需求分析

电网安全稳定运行面临的挑战日益严峻。随着新能源渗透率不断提高，风电、光伏等间歇性电源的波动性和不确定性对电网的安全稳定运行构成威胁。以风电为例，受风速变化影响，其输出功率可在数秒内剧烈波动，爬升率可达额定功率的 50% 以上。这种快速波动会导致电网频率、电压等关键参数超出允许范围（如频率偏差不应超过 ±0.2Hz ），甚至引发大面积停电事故。同时，电动汽车、储能等新型负荷的大规模接入也对电网运行提出更高要求。以电动汽车为例，其充电功率可达 50kW 以上，若充电时间集中，可能导致局部电网潮流过载、电压崩溃等问题。此外，电网运行方式向多元化、柔性化发展，源、网、荷、储协调互动日益频繁，传统的集中式调度控制模式难以适应。因此，亟需人工智能等先进技术赋能，通过增强电网的感知、分析、优化和控制能力，提升其适应性与灵活性，实现多时间尺度、多空间尺度的协同优化，保障电网的安全稳定运行。

3 基于人工智能技术的电网调度自动化系统设计

3.1LSTM－TS模型建立

3.1.1LSTM

随着新能源接入电网，新能源对电网的波动影响增大，调度难度也随之增大且变化复杂，人工调度和传统智能调度很难达到高效的管理。因此，本文设计的人工智能电网调度系统在对各机组出力情况、负荷接入情况、开关设备运行状态等变量进行数据采集时引入LSTM，保证系统数据的稳定可靠。

3.1.2TS算法

TS算法是一种对局部进行搜索的算法，该算法的处理过程为确定当前数值、生成候选数据、禁忌表中数据的禁忌与释放等。

3.1.3LSTM－TS模型

人工智能电网调度系统在对变量进行数据采集时，引入LSTM，通过结合LSTM与TS算法，建立LSTM－TS模型，保证采集的系统数据稳定可靠。

3.2 深度学习

在人工智能技术的应用领域中，深度学习的技术理论具有较高的实际应用价值，深度学习包括自动编码器、LSTM、深度信念网络、玻尔兹曼机等。针对基于深度学习的电网调度分为两步。第一步是通过LSTM－TS模型对电网数据信息进行识别，提取出有用的数据，并对数据信息进行分类，便于系统的调取。第二步是通过对第一步存储的数据信息进行评估，得到调度预测结果。基于深度学习理论的电网系统数据状态估计，确定最优潮流。

3.3 人工智能电网调度系统设计

人工智能电网调度系统是通过对电网运行过程中各数据信息的快速诊断评估，提前完成对电网运行状态的判定，预测电网运行过程中可能出现的安全事故，可以协助调度人员进行相关操作，提高电网运行过程中任务的调度速度。人工智能电网调度系统主要分为决策层、功能层、应用层三部分。决策层主要包括电网系统数据的采集、深度学习、系统决策、人工智能电网调度。电网系统数据信息通过LSTM－TS模型处理后，通过深度学习神经网络，对电网运行状态分析，推理评估电网运行过程中可能会出现的故障，通过系统决策得到预测及处理策略，为电网调度、运行方式调整、故障信息等提供技术支持，通过人工智能调度实现对功能层和应用层的控制。功能层主要包括智能监控、学习、决策、执行、交互各功能模块。监控模块能够实现图像识别、事件的产生与识别，通过信息融合技术，实现多种数据信息的整合。学习模块内置数据库，能够进行数据的挖掘与应用。决策模块能够对应用层进行状态的在线评估与预测。执行系统对人工智能电网调度系统下达任务进行执行与操作。交互模块主要是通过语音识别完成人工下达的语音任务及信息查阅，通过语音播报和信息推送的方式将信息传输给调度人员。在人工智能电网调度过程中，利用深度学习对电网运行状态进行分析，通过系统决策得到预测及处理策略，自动生成要执行的调度任务，以及以何种方式执行动作，实现人工智能调度。人工智能电网调度系统在调度过程中，通过LSTM－TS模型对数据信息进行识别，提取出有用数据，并进行处理分类。判断数据信息状态，正常状态的电网运行数据采用深度学习智能决策，分为安全状态和不安全状态。对于异常状态的数据，系统会进行故障诊断，并且能够自动处理故障，最后通过决策系统生成决策报告，由人工智能调度完成对功能层和应用层的任务执行。

结束语

针对现有传统调度方法存在系统集成度差、智能化水平低、任务调度速度慢等问题，本文设计了一种基于人工智能的电网调度系统。应用人工智能技术，根据LSTM和TS算法建立LSTM－TS模型，通过深度学习技术完成对电网系统运行状态的估计。构建人工智能电网调度系统架构，通过对电网运行状态分析，系统决策自动生成调度任务，实现电网调度岗位作业数据化、业务管控在线化、系统决策智能化。仿真实验表明，本文设计的人工智能电网调度系统调度效率远远高于传统电网调度效率，且运行稳定可靠，具有较好的应用价值。

参考文献

[1]李山有,肖莹,卢建旗,等.基于LSTM 神经网络的现地烈度实时估算模型—— 以 JMA 烈度为例[J].世界地震工程,2024,40(03):37-45.

[2]蔡昌春，何捷，承敏钢，等.基于改进 VMD-MCKD 和深度残差网络的风机齿轮箱故障诊断［J］.山东电力技术，2024，51（2）：67-78.

[3]乔骥，王新迎，闵睿，等.面向电网调度故障处理的知识图谱框架与关键技术初探［J］.中国电机工程学报，2020，40（18）：5837-5849.