基于人工智能的电网调控技术研究与分
析
摘要:快速发展的社会经济的用电需求不断提升,促使了电网规模不断扩大,
传统的电网调度支持系统已难以满足现代智能电网的调控需求,为顺应未来电网
发展趋势,需通过现代智能技术的使用实现调度支持系统性能的有效提高。近年
来,随着人工智能技术逐渐走向主流,尤其是基于机器和深度学习的智能技术的
应用逐渐受到了各行各业的广泛关注,成为研究的重点之一,新一代基于大数据
的人工智能系统综合了类脑智能机理,人工智能技术作为一种综合性技术主要以
高性能计算、机器及深度学习作为支撑技术,使人工智能具备了强大计算能力、
丰富的训练样本、高质量的学习模型及算法。
关键词:电网调控;人工智能;深度学习
1 现状分析
电力调度控制中心作为指挥中枢包含了海量数据、规则、专家经验,传统调
度控制大多依靠实际工作经验和人工分析方法,随着调控中心数据种类及数量的
不断增多导致方案间缺乏逻辑模型,需调控人员具备丰富的知识关联经验,增加
工作量的同时阻碍了自动化及智能化水平的提高,因此在电网调控领域应用人工
智能有利于:①实现电网特性及行为的分析,广泛应用的新能源及分布式电源增
加了电网运行及用户用电行为的不确定性,传统的物理建模方法(即基于物理系
统的数学建模)难以对当前电网形态(如电动汽车、屋顶光伏)的单体进行建模
分析,而通过机器学习能够针对电网整体特性以海量历史数据为依据完成聚类分
析过程,包括对用户用电行为进行评估和预测以提高负荷预测准确度,为确保电
网的实时平衡提供支撑。②学习和模拟调控知识经验,包括设备检修、故障处置
等在内的日常调度操作通常有固定的以积累的调控运行经验和知识为主的规程,
在实际操作处置过程在重复性较高。通过人工智能技术(知识图谱等)可使学习
和模拟规程、经验及其到调度控制分析软件中的嵌入过程得以有效实现。