电力自动化系统中的智能技术应用

1 智能技术在电力自动化系统中的应用研究

国内在电力自动化系统智能技术应用领域的研究呈现出快速发展的态势，特别是在新能源并网和电网智能化改造方面取得了显著成果。这一观点在国内电力行业的实践中得到了充分验证，各类智能算法已逐步渗透到发电、输电、配电等核心环节。

在发电环节，国内研究机构重点探索了智能技术在新能源功率预测中的应用。开发的基于长短期记忆网络（LSTM）的风电功率预测系统，通过分析历史运行数据和气象信息，显著提升了预测精度。在光伏电站集群控制中引入模糊逻辑算法，有效解决了光照波动导致的出力突变问题。这些技术的应用为高比例可再生能源并网提供了重要支撑，使新能源消纳能力得到明显提升。

输电环节的智能化研究主要集中在设备状态监测和故障诊断方面。研发的变压器油中气体分析专家系统，通过建立故障特征与气体含量的映射关系，实现了设备潜伏性故障的早期预警。例如，某省级电力公司采用卷积神经网络对输电线路巡检图像进行自动分析，使缺陷识别准确率大幅提高，同时减少了人工巡检的工作量。

配电自动化领域的创新应用尤为突出。国内多家科研机构将深度强化学习算法应用于配电网重构优化，通过实时学习电网运行状态，自动生成最优网络拓扑方案。这种方法的优势在于能够适应分布式电源接入带来的复杂变化，保证供电可靠性的同时降低网络损耗。

在电力调度自动化系统方面，国内研究取得了突破性进展。基于混合整数规划的智能调度算法已在多个区域电网投入实用，该算法综合考虑了经济性、环保性和安全性等多重目标，实现了发电资源的优化配置。特别值得一提的是，国内学者提出的多时间尺度协调调度框架，将日前计划、日内滚动和实时控制有机衔接，显著提升了电网应对不确定性的能力。这些创新为电力系统安全经济运行提供了有力保障。

2 智能技术在电力自动化系统中的具体应用分析

2.1 智能算法在电力系统故障诊断中的应用

智能算法在电力系统故障诊断中的应用已成为提升电网可靠性的关键技术手段。随着电力设备规模不断扩大，传统依赖人工经验的故障诊断方法已难以满足实时性、准确性要求。智能算法通过自动提取故障特征、建立诊断模型，显著提高了故障识别效率和准确度，为电力系统安全运行提供了有力保障。

在输电环节，基于深度学习的图像识别技术被广泛应用于线路巡检。卷积神经网络（CNN）能够自动分析无人机拍摄的绝缘子、金具等设备图像，准确识别裂纹、锈蚀等缺陷。南方电网的实践表明，该技术使缺陷检出率大幅提升，同时减少了 80% 以上的人工复核工作量。对于隐蔽性更强的电缆故障，长短期记忆网络（LSTM）通过分析局部放电信号的时序特征，可提前预警绝缘劣化趋势，为预防性检修争取宝贵时间。

变电站设备故障诊断方面，专家系统与神经网络结合的混合架构展现出独特优势。变压器油中溶解气体分析（DGA）是诊断内部故障的经典方法，但传统三比值法存在判据僵化的问题。智能专家系统通过构建包含数百条推理规则的知识库，结合自学习的神经网络模型，能够更精准地判断故障类型。某 500kV 变电站应用该系统后，误判率降低至传统方法的五分之一，有效避免了不必要的停电检修。

配电网故障定位是智能算法应用的另一个重要场景。由于配电网结构复杂、分支众多，传统阻抗法定位误差较大。深度强化学习算法通过模拟大量故障场景进行训练，建立了故障电流与位置的非线性映射关系。当实际故障发生时，算法能综合考虑电压骤降、电流畸变等多维度信息，在秒级时间内给出定位结果。徐骏的研究证实，这种方法使平均定位误差缩小了约 60% ，大幅缩短了故障修复时间。

对于突发性短路故障，智能算法在继电保护领域发挥了关键作用。自适应模糊控制系统能够根据故障电流的瞬态特征动态调整保护定值，既保证了动作速度，又避免了误动风险。国家电网某换流站采用该技术后，保护装置正确动作率达到 99.9% 以上，有力保障了特高压直流输电的安全运行。

智能算法还推动了故障诊断从“事后处理”向“事前预防”转变。基于时间序列预测的故障预警系统，通过持续监测设备振动、温度等状态参数，利用支持向量机（SVM）等算法建立健康度评估模型。当参数偏离正常范围时，系统会提前发出预警，为运维人员留出处置窗口。

2.2 深度学习在电力负荷预测中的优化策略

深度学习技术在电力负荷预测领域的应用，为解决传统预测方法精度不足、适应性差等问题提供了创新解决方案。随着电力系统规模扩大和可再生能源占比提升，负荷预测面临更多不确定性因素，深度学习凭借其强大的特征提取和时序建模能力，显著提升了预测准确性和鲁棒性。

在数据处理层面，深度学习的优化策略主要体现在多源数据融合与特征工程简化两方面。与传统方法依赖人工构建特征不同，卷积神经网络（CNN）能自动从气象数据、日历信息、历史负荷等异构数据中提取有效特征。例如，通过构建时空注意力机制，模型可自动识别气温突变、节假日等关键影响因素，避免了传统方法中主观设定权重系数的不准确性。

模型架构优化方面，长短期记忆网络（LSTM）及其变体成为处理负荷时序依赖的主流选择。针对负荷数据的周期性特点，研究者开发了混合LSTM-GRU 架构，其中LSTM 单元捕捉长期趋势，门控循环单元（GRU）则专注于短期波动特征。某省级电网的实践表明，这种混合模型使预测误差较传统ARIMA 方法降低约 30% 。

针对小样本场景下的模型训练难题，迁移学习策略展现出独特价值。通过在大规模通用负荷数据集上进行预训练，模型可快速适应新区域的预测任务。国家电网某地市公司采用该方法后，仅需1 个月本地数据就能达到传统方法3 个月数据的训练效果，极大缩短了模型部署周期。此外，联邦学习框架允许不同电力企业在不共享原始数据的前提下协同训练模型，既保护了数据隐私，又扩大了训练样本的多样性。

实时预测优化是另一重要研究方向。边缘计算技术的应用使负荷预测模型能够部署在变电站等现场设备中，通过本地化处理减少数据传输延迟。结合在线学习机制，模型可根据最新采集的数据动态更新参数，适应负荷模式的渐变。

在实际部署过程中，需特别注意模型的可解释性优化。通过集成 SHAP值分析等技术，可将深度学习模型的“黑箱”决策转化为特征重要性排序，帮助运维人员理解预测结果的依据。例如，某智能电网示范项目通过可视化工具显示，模型在寒潮预警期间自动提高了气温因素的权重系数，这一发现与电力调度员的经验判断高度一致，增强了技术应用的信任度。

结语

综上所述，智能技术在电力自动化系统中的应用已取得显著成效，为电力行业转型升级提供了重要支撑。通过前文分析可见，各类智能算法在故障诊断、负荷预测、电网控制等关键环节展现出独特优势。深度学习模型通过自动提取设备状态特征，大幅提升了故障识别准确率；强化学习算法则优化了电网运行策略，使能源分配更加高效。

参考文献

[1] 刘斌.电力自动化系统中的智能技术应用研究[J].世界家苑，2022，（13）：195-197.

[2] 徐骏.智能技术在电力调度自动化系统中的应用研究[J].《仪器仪表用户》，2025，（2）：128-130.