配电网运维中的人工智能的应用分析

摘要：配电网运行维护是一项艰巨且重要的任务，为了提高配网运维水平，则要借助现代化高端技术，人工智能技术应用于配网运维不仅能提高运维效率，还能降低成本，达到安全运维、高效决策的目的。本文首先介绍了人工智能技术内涵以及配网智能化运维的思路，然后探究了配网运维中人工智能的应用。

关键词：配电网运维；人工智能技术；应用

0  前言

智能化配电网运维对于整个配网系统的建设与发展有着十分积极的意义，特别是随着用电需求量不断增加、配网建设规模的持续扩大，将人工智能技术深入应用于配电网运维中，能达到更理想的运维工作效果。

1  人工智能技术内涵

人工智能技术是依托于现代信息技术、通讯技术等发展起来的智能技术。凭借模仿人类的大脑思维、智慧，通过对大量数据、信息进行挖掘、分析、处理等进行智能化运算，形成科学的决策方案。主要的人工智能技术包括：机器学习技术、自然语言处理技术、图想识别技术等。配电网系统运行、维护得益于人工智能技术的支持，不仅能提高运维效率、控制成本，还能确保配网运维质量。

2  配电网智能化运维的整体思路

配网智能化运维的最终目标是提高配网运维效率和质量，减少对人为检修的依赖，减轻运维工作负担，其基本结构思路为：

基础设施配置：配设运动手持终端、创建无线专网、信息系统、全业务数据中心，安装智能化电能计量装置，全面实现配网自动化配置。

支撑技术：利用实物身份识别技术、状态检修技术、无人机巡检技术等，并结合大数据技术、物联网技术等，为配网智能化运维提供技术支持。

智能化应用：利用全方位配置的智能化基础设施以及支持性技术，达到对配网系统整个生命周期的监督、管理，达到对配网线路、系统、设备等的高度自动化监督、智能化巡查，对各类设备故障进行智能化诊断。

3  配电网运维中的人工智能的应用

3.1 配网故障的智能化检测与诊断

配网故障主要借助智能算法来进行智能化检测与诊断，具体则利用机器学习与深度学习技术，通过诊断系统自动剖析、研究浩瀚的数据信息，来识别故障类型，分析内外成因。

系统中的传感器负责采集、预处理来自于配电系统的各种关键数据，例如：电流、电压、温度等，通过对数据的净化处理、标准化处理等来提取出各类故障最显著的特征，提取过程为：频谱分析、小波变换、时频分析。模型训练与建立则是利用机器学习算法、深度学习模型来进一步完善标记数据，达到优化的目的，主要支持故障检测系统、故障诊断系统的创建，动态的数据被传输至训练模型，则能智能化诊断设备是否正常工作、有无故障。同时，也能全方位对比预测性数据和真实数据，达到故障归类的目标。

3.2 配网的智能化规划

配电网运维少不了规划与优化两项关键工作，以往的配网系统规划多依赖于既有经验，主观性较强，最终形成的规划结果往往无法最大程度满足现实需求。人工智能技术的应用则有效克服了这些弊端，它不仅能兼顾多方因素、而且具有更前瞻的判断力、更准确的分析能力，特别是智能算法的运用能提高配网规划的科学性与优化的合理性，进而从整体提高配网系统运行水平。具体应用体现在：

第一，预测负荷。主要根据已有数据，利用智能算法创建负荷预测模型，精准预知系统未来负荷需求量。

第二，优化变电站配置。依托智能优化算法，全面考量未来的功率损耗、线损、安全性等因素，最终达到变电站的最优配置。

第三，容载量的预测。根据大数据提示，利用智能算法来科学预测各种设备的容载量，从而控制升级扩容的成本，优化设备性能，延长其使用周期。

第四，智能化运维调度。通过智能算法来动态监督、检查配网系统的工作状态、运行模式，动态调整制定调度方案，保证供电及时响应，提高供电服务效率。

总体来看，智能化配网规划与优化已经成为一大发展趋势，不仅能提高系统运行效率，优化系统性能，也能降低成本，控制能源损耗。

3.3 配网设备全生命周期管理

主要借助实物ID技术、IT技术等对配网设备进行全生命周期的规划与管理，具体包括：储备数量、采购规格、检修方式、投运、巡查、状态评估、故障识别与抢修等。具体就是按照巡视所获信息、设备状态数据、故障信号等来智能化制定检修方案，当新配电设备投运时，自动变更设备名称、参数等信息，并检验、核对多种信息台账，最终生成智能化台账，达到对配电网的精致、细致管理。

3.4 配网线路智能化巡检

智能化巡检多借助无人机来实现，参照巡检计划来设置无人机的巡视线路、无人机具有智能化辨认功能，能辨认巡航中线路、电杆、电气设备等，而且能360度全范围扫描，捕捉拍摄不同角度的线路运行状态，形成图像传输到诊断模块，系统能智能化诊断故障，基本原理为：识别图像中信息，借助机器学习技术，和缺陷图库中的图像逐个对比，从中诊断缺陷类型与成因，同时自动传输一切巡查所得数据到信息系统，方便系统分析数据。

电缆设备则多借助多种带电检测技术，例如：红外检测技术、局放技术等对设备加以检测，形成检测图像与地理定位数据，这些数据能智能化对应各类设备，在自然语言智能化处理技术辅助下能形成检测报告，再传输至信息系统。利用私人数码助手（PDA）可辅助配网线路的巡查，这一设备集成了台账数据与地理数据，随着巡查的进行能自动给出被巡查线路的名称、所处位置、已有巡查记录、曾有故障、检修记录等，巡查后则更新数据，在传输最新的巡查数据至数据信息系统。

3.5 数据智能化分析与预测

配电网运维必然需要数据的支持，其中涉及到数据挖掘、数据整理、数据分析等环节。现代数据智能预测技术、建模技术的使用不仅能通过对已有数据的分析来了解当前配网状态、还能预测系统长远发展趋势，为配网运维提供支持性决策，围绕现代智能化数据技术能够多维度审视、评估配电网系统的状态、性质、需求，从而进行智能化优化。最主要是智能化数据技术能识别系统潜在故障、预期风险等，实时数据挖掘与建模技术还能辅助动态监测系统信号的变化情况、从中找到隐患。预测、平衡负荷：依托于已有数据、动态数据，在机器学习、统计建模等的辅助下，能高效精准预测负荷，达到电力的合理调度、高效管理。智能化数据分析与预测技术能支持实现资源的优化配置，能够全面、深入、有效地监测供电设备的工作状况、运行状态，从而高效识别故障与异常状态。同时，利用机器学习、深度学习等方法可以掌握配网系统的性能特征与潜在需求，进而科学制定运维策略，极大地推动配电网工程朝着智能化、自动化方向发展。

4  结语

人工智能技术作为一项现代化高端科技，未来势必会被应用到多个行业、多个领域，配电网运维中的人工智能技术应用体现出多重优势，不仅能缓解配网检修负担，提高配网检修效率，还能控制配网运维成本，辅助制定科学的配网计划与决策方案，提高配电网运维安全性、合理性。然而，在当前人工智能技术快速落地的背景下，其应用风险与治理需求呈现动态博弈特征，动态完善此技术才能真正发挥其优势作用。

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