基于人工智能的电力系统状态估计与动态调整方法研究

引言

电力系统是现代社会发展的重要基础设施，其安全稳定运行直接影响国民经济和社会生活。近年来，新能源并网规模扩大、用电负荷剧增等因素导致电网运行环境日趋复杂，对系统控制和调度提出更高要求。人工智能技术凭借其强大的数据处理能力和自适应学习特性，为解决电力系统面临的技术难题提供新思路。特别是在电力系统状态估计、故障预测以及运行优化等关键环节，人工智能展现出强大的建模与学习能力，能够有效提升系统运行的智能化水平和响应能力。随着人工智能理论与算法的不断进步，其与电力系统深度融合已成为研究热点和发展趋势，为构建安全、高效、智能的现代电网提供了坚实的技术支撑。

一、电力系统的概念

电力系统是由发电、输电、变电、配电和消费等一系列子系统集合成的一个联合化的能源系统，旨在有效地发电和分发电力。其核心作用是把发电厂生产的电能通过电力系统传导到各个电力消费终端，维持稳定的供电，保障电力质量的安全。目前的电力系统已经将大量的可再生能源、储能技术和通信技术一体化，具有规模庞大的特征，结构复杂，频发性高。实际运行过程中，电力系统需要持续不断地观测和调节其状态量，在各方面条件允许的前提下，尽可能地使电力系统中的功率频率、系统电压、电流等物理参数维持在一定范围，不出现电力系统故障蔓延现象以及连锁反应，实现安全、稳定、高效运行的预定目标。

二、人工智能在电力系统状态估计中的应用

（一）人工神经网络在状态变量预测中的应用

人工神经网络 (ANN) 是由于其具有非线性映射和自主学习的特点，被广泛应用于电力系统状态变量的估计和预测。传统统计方法需要物理建模及初始参数信息，这在应对复杂负载变化和外部扰动方面很难表现出良好的动态特性，而 ANN 通过从系统曾经的历史运行状态中学习，来自主建立系统中各变量之间的非线性关系。把系统监测的信息，如电压、电量、流量等等，导入输入端，通过人工神经网络就可以产生所需的状态变量估计量。常用的人工神经网络构型有前馈神经网络 (FFNN) 和径向基函数神经网络 (RBFNN) 等。

（二）深度学习在提升状态估计精度中的应用

深度学习是人工智能中重要的组件，能较好地实现对复杂量测组的大数据和高维量测组进行解决，其多层结构可逐步发掘系统深层结构属性，从而提升状态估计准确性、稳健性。深度神经网络 (DNN)、卷积神经网络(CNN)、长期短时记忆网络 (LSTM) 等已运用到电力系统状态估计中的电压幅值、电压相角、负荷预测等中，采用大量历史运行记录数据和实时监测数据训练深度学习模型，可抗干扰噪声、自动调节适应系统变化特征、具有泛化能力。与常规方法相比，深度学习对非线性、多因素交互影响、突发异常现象等更能提升其精确性和快速反应，有助于提升智能化状态感知。

（三）数据驱动方法在状态异常识别中的应用

基于数据驱动的方法，可通过在运行过程获取的大量数据，基于统计学分析、模式识别、机器学习等方法检测出电力系统中的异常情况和预警，可避免过分依赖现有物理模型，尤其适用于对建模困难或者模型不准确的复杂系统环境。其典型应用技术包括支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林以及聚类算法等，可以从系统的历史操作记录中提炼出系统正常状态和异常状态下的特征模式，当检测出电压异常、频率振荡、能量突增等情况产生时，系统将自动触发预警机制。数据驱动的方法可将在线监控工具整合在一起形成循环检查的框架，提升系统运行的安全性、稳定性，还可以为之后的控制策略优化提供依据。

三、基于人工智能的电力系统动态调整方法

（一）强化学习方法在控制策略优化中的应用

强化学习（RL）是一种基于试错机制进行策略学习的智能算法，在电力系统动态调整中展现出较强的自适应与优化能力。其主要思想就是在与环境互动的过程中，依靠接收到的关于所处状态的反馈和奖惩信息进行不断地学习，优化自身的行动选择。与传统的规则驱动型控制操作相比，RL 不事先规定系统模式，依靠积累经验对策略进行优化，从而可以应对具有复杂多样的参数组合、非线性等较强的系统间耦合作用的电力管理调度系统问题。在处理例如频率调节、电压维持、负荷跟踪等问题时，已经成功地应用于 Q-learning、深度强化学习（DRL）等算法中。例如针对负荷跟踪的控制问题，RL 可以根据系统情况的改变实时优化负荷分配方案，寻求最佳的经济状态并降低能耗。为了提高电力施工现场管控效率、保障施工人员安全 , 并提升电力工程建设效益 , 本文提出了一种基于物联网与人工智能技术的电力施工现场管控系统 , 该系统具有良好的应用前景 , 能够提升电力施工现场管控的效率和质量

（二）多智能体系统在分布式调控中的应用

多智能体系统（MAS）是由多个自治智能体组成的协同系统，各智能体可根据局部信息独立决策，同时通过交互实现整体协同，特别适用于分布式电力系统的调控需求。在含新能源发电、储能装置和微电网的现代电网中，中央控制方式难以应对系统动态性与复杂性，而 MAS 通过分布式架构实现任务分担、信息共享与动态响应，增强了系统的灵活性与鲁棒性。每个智能体可根据感知到的局部电压、频率或负荷变化，采取相应调控措施，如调整输出功率、协调充放电策略等。智能体之间通过通信机制实现全局优化与冲突协调，有效提升了系统稳定性与资源利用效率。MAS 的引入标志着电力系统调控正从集中式向智能自治式演进。

（三）进化算法在参数自适应调整中的应用

进化算法是一类模拟自然选择与生物进化过程的优化算法，广泛用于电力系统参数的自适应调整与复杂问题求解。典型算法包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）等。其优势在于无需依赖目标函数的梯度信息，适用于高维、多峰、非线性的问题场景。在电力系统中，进化算法可用于发电调度优化、补偿设备参数设定、保护定值整定等任务。通过种群初始化、适应度评价、选择交叉与变异操作，算法不断迭代逼近最优解。例如，GA 可优化电压无功控制策略，PSO 可实现微电网中分布式电源的协调运行。进化算法具有较强的全局搜索能力和良好的收敛性，尤其在不确定性强或动态变化频繁的场景中表现突出，为电力系统实现智能化、自适应控制提供了有效技术手段。

结语：随着电力系统日趋复杂化与智能化，传统的状态估计与动态调节手段已难以满足现代电网的运行需求。人工智能技术的引入为电力系统的智能感知、精确估计与高效控制提供了全新的解决思路。本文从状态估计与动态调整两个方面出发，探讨了人工神经网络、深度学习、数据驱动方法、强化学习、多智能体系统与进化算法在电力系统中的应用潜力与优势。研究表明，人工智能不仅能提升估计精度与响应速度，更能实现自适应调控与分布式协同，有望成为构建智能电网的重要支撑技术。未来还需在模型泛化能力、实时性和安全性方面进一步深化研究。

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