電力系統(tǒng)智能化關鍵技術應用與分析

靳 威，宋 睿，葉佑春

（廣東電網(wǎng)有限責任公司計量中心，廣東 廣州 511500）

1 電力系統(tǒng)智能化關鍵技術概述

電力系統(tǒng)智能化關鍵技術指通過信息技術、通信技術和自動化技術等手段，將傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)轉變?yōu)橹悄芑?、自動化以及信息化的系統(tǒng)，以實現(xiàn)電力系統(tǒng)的高效、可靠和安全運行。其集成和優(yōu)化了電力系統(tǒng)中的各個環(huán)節(jié)，提升電力系統(tǒng)的管理水平和運行效率，為電力行業(yè)的發(fā)展帶來了重要的機遇和挑戰(zhàn)。電力系統(tǒng)智能化關鍵技術的核心是將信息技術與電力系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)相結合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲以及處理，以支持電力系統(tǒng)的監(jiān)控、調(diào)度、管理以及維護。其中，大數(shù)據(jù)技術和物聯(lián)網(wǎng)技術是電力系統(tǒng)智能化的重要組成部分，為電力系統(tǒng)提供強大的數(shù)據(jù)處理和通信能力[1]。

2 大數(shù)據(jù)技術在電力系統(tǒng)中的應用

2.1 大數(shù)據(jù)技術在電力調(diào)度的應用

在電力調(diào)度過程中，大數(shù)據(jù)技術發(fā)揮了重要作用，通過對大量實時數(shù)據(jù)的采集、分析和處理，實現(xiàn)了電力系統(tǒng)的精細化調(diào)度和動態(tài)優(yōu)化。以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Network，RNN）為例，RNN 模型在電力調(diào)度中可以通過對歷史負荷數(shù)據(jù)的學習和分析，預測未來一段時間內(nèi)的負荷情況。

首先，收集歷史負荷數(shù)據(jù)，包括過去一段時間內(nèi)每個時間點的負荷值。同時，可以收集與負荷相關的其他數(shù)據(jù)，如表1 所示。

表1 歷史負荷數(shù)據(jù)案例

其次，對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化等操作，以確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。將處理后的數(shù)據(jù)輸入RNN 模型進行深度學習，包括歷史負荷數(shù)據(jù)和其他相關數(shù)據(jù)，如天氣情況。通過對歷史數(shù)據(jù)的學習，令模型捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律和趨勢。另外，使用歷史負荷數(shù)據(jù)作為訓練集，利用反向傳播算法和梯度下降等優(yōu)化方法不斷調(diào)整模型的權重和偏置，使模型能夠更準確地預測未來的負荷情況。

最后，將當前時間點輸入給訓練后的模型，模型可以輸出預測的負荷值，再將預測結果與實際負荷數(shù)據(jù)進行對比，評估模型的準確性和性能。這樣的預測和評估過程可以幫助電力調(diào)度人員做出合理決策，優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行和調(diào)度策略。

2.2 大數(shù)據(jù)技術在配電過程的應用

大數(shù)據(jù)技術在配電過程中的應用可以借助RNN深度學習模型，其應用模式如下。

首先，收集配電系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)，包括供電負荷、電壓、電流、頻率以及溫度等相關參數(shù)，如表2 所示。同時，可以收集與配電相關的其他數(shù)據(jù)，如天氣信息和設備狀態(tài)等。

表2 2023 年5 月1 日配電系統(tǒng)相關數(shù)據(jù)

其次，將收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，用于構建RNN 模型的訓練集。通過對歷史數(shù)據(jù)的學習，模型可以理解電力系統(tǒng)在不同情況下的運行特征，并建立起電力系統(tǒng)中各個參數(shù)之間的關聯(lián)。經(jīng)過訓練后，RNN 模型可以獲得較好的預測能力，能對數(shù)據(jù)輸入模型進行實時監(jiān)測和預測。

最后，通過實時監(jiān)測和預測，利用RNN 模型可以檢測出系統(tǒng)中的異常情況和潛在的故障。當模型檢測到與正常情況不符的情況時，可以發(fā)出預警信號，提醒運維人員及時采取措施，避免潛在的事故或故障發(fā)生[2]?；赗NN 模型的預測結果和實時數(shù)據(jù)，可以優(yōu)化配電系統(tǒng)的調(diào)控策略。

2.3 大數(shù)據(jù)技術在設備維護的應用

在設備維護方面，大數(shù)據(jù)技術可以借助RNN 的深度學習模型進行應用。

通過傳感器等設備實時采集設備運行過程中的各項參數(shù)，包括溫度、振動、電流等。將經(jīng)過預處理的設備數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，輸入RNN 模型中進行訓練。經(jīng)過訓練的RNN模型可以用于實時監(jiān)測設備數(shù)據(jù)，并識別異常情況。當設備數(shù)據(jù)與預期的模式偏離時，模型可以發(fā)出預警信號，提示設備可能存在故障或異常情況。同時，通過監(jiān)測設備數(shù)據(jù)的變化趨勢和模式，模型可以判斷設備是否存在潛在故障，并預測故障可能發(fā)生的時間和類型。這些應用有助于提高設備的可靠性和運行效率，實現(xiàn)智能化的設備維護管理。

2.4 大數(shù)據(jù)技術在電力安全的應用

大數(shù)據(jù)技術在電力安全領域的應用可以借助RNN 的深度學習模型進行實現(xiàn)。

首先，收集與電力安全相關的大量數(shù)據(jù)，包括供電負荷、電網(wǎng)狀態(tài)、設備運行情況、故障事件以及天氣條件等。這些數(shù)據(jù)來自各個電力設備的傳感器、監(jiān)測系統(tǒng)、歷史記錄等。

其次，對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，以便更好地應用于RNN 模型。預處理包括數(shù)據(jù)清洗、去除異常值、歸一化等操作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。特征提取則是從原始數(shù)據(jù)中提取出對電力安全具有重要影響的特征，如供電負荷的波動和設備運行狀態(tài)的變化等。

最后，利用RNN模型對電力安全進行建模和預測。RNN 模型能夠學習和記憶時間序列數(shù)據(jù)的依賴關系，因此非常適合處理電力系統(tǒng)中具有時序性的數(shù)據(jù)。通過將歷史數(shù)據(jù)輸入RNN 模型，模型可以學習到電力系統(tǒng)中各種參數(shù)之間的復雜關系，并進行預測。

在電力安全領域，RNN 模型可以應用于預測電力設備的故障和損壞、異常檢測、入侵監(jiān)測、電力負荷預測以及優(yōu)化調(diào)度等方面，從而增強電力系統(tǒng)的安全性和可靠性，保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

3 物聯(lián)網(wǎng)技術在電力系統(tǒng)中的應用

3.1 物聯(lián)網(wǎng)技術在電力調(diào)度的應用

物聯(lián)網(wǎng)技術在電力系統(tǒng)中的應用可以改善電力調(diào)度的效率和精確度。

通過物聯(lián)網(wǎng)技術，可以將各個電力設備和傳感器連接到互聯(lián)網(wǎng)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集和監(jiān)測，這些設備包括發(fā)電機、變電站、變壓器等。通過物聯(lián)網(wǎng)技術，這些設備可以不間斷地傳輸運行狀態(tài)、負荷信息、能源消耗等數(shù)據(jù)，為電力調(diào)度提供實時的監(jiān)測和反饋。

電力系統(tǒng)中的設備可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)遠程控制和調(diào)節(jié)。通過物聯(lián)網(wǎng)連接的設備可以遠程監(jiān)控和調(diào)整設備的運行模式、輸出功率等參數(shù)，實現(xiàn)對電力系統(tǒng)的靈活控制，優(yōu)化電力調(diào)度，并根據(jù)實時需求進行合理的能源分配和負荷調(diào)節(jié)。

3.2 物聯(lián)網(wǎng)技術在配電過程的應用

物聯(lián)網(wǎng)技術在配電過程中的應用可以提升配電系統(tǒng)的效率、可靠性以及安全性。

（1）物聯(lián)網(wǎng)技術可以收集大量的負荷數(shù)據(jù)，包括各個用戶的用電情況、用電量和負荷曲線等。通過對這些數(shù)據(jù)進行分析和處理，實現(xiàn)負荷管理和優(yōu)化。運用智能算法和預測模型，可以預測負荷峰谷期，合理安排供電策略，優(yōu)化配電網(wǎng)絡的負荷分配，以提高能源利用率和供電質(zhì)量。

（2）物聯(lián)網(wǎng)技術可以提供實時的能源數(shù)據(jù)，包括電能的消耗和供應情況。通過物聯(lián)網(wǎng)平臺的能源管理系統(tǒng)，監(jiān)測和控制能源使用情況。結合智能算法和能源優(yōu)化策略，實現(xiàn)能源的合理分配與節(jié)能控制，提高配電過程的能源效率和可持續(xù)性[3]。

3.3 物聯(lián)網(wǎng)技術在設備維護的應用

物聯(lián)網(wǎng)技術在設備維護方面的應用可以提升設備的監(jiān)測、維護和管理效率，以保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

（1）通過物聯(lián)網(wǎng)技術，設備可以與物聯(lián)網(wǎng)平臺連接，實現(xiàn)遠程設備監(jiān)測。傳感器和監(jiān)測設備可以實時采集設備的工作狀態(tài)、運行參數(shù)以及性能數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺。運維人員可以通過遠程監(jiān)測終端實時查看設備的運行情況，監(jiān)測設備的溫度、振動、壓力等關鍵指標，及時發(fā)現(xiàn)設備異?；驖撛诠收稀?/p>

（2）借助物聯(lián)網(wǎng)技術，可以對設備進行預測性維護。通過分析設備采集的歷史數(shù)據(jù)，可以建立設備的健康狀態(tài)模型，并利用智能算法和機器學習技術進行故障預測。當模型檢測到設備可能發(fā)生故障的跡象時，會發(fā)出預警信號，運維人員可以及時采取維護措施，避免設備故障帶來的影響。

（3）物聯(lián)網(wǎng)技術可以支持遠程設備維護和診斷。通過與設備的遠程連接，運維人員可以遠程診斷設備故障，進行遠程維護操作。借助遠程控制終端，可以遠程調(diào)整設備參數(shù)、升級軟件、執(zhí)行診斷程序等，避免了人工維護的時間和成本。

3.4 物聯(lián)網(wǎng)技術在電力安全的應用

物聯(lián)網(wǎng)技術在電力安全領域的應用可以有效監(jiān)測、管理和保障電力系統(tǒng)的安全運行。

（1）物聯(lián)網(wǎng)技術可以通過集成視頻監(jiān)控、智能傳感器和圖像識別等技術，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全事件識別和響應。例如，通過視頻監(jiān)控和圖像識別技術，可以實時檢測電力設備周圍的人員活動情況，識別異常行為或潛在危險，及時報警并采取相應措施。

（2）物聯(lián)網(wǎng)技術可以提供全面的安全管理和追溯功能。通過對電力設備的實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集，建立設備的運行檔案和歷史數(shù)據(jù)記錄。這些數(shù)據(jù)可以用于設備運行狀態(tài)的評估和安全風險的分析。同時，物聯(lián)網(wǎng)技術可以提供設備的追溯功能，記錄設備的維護和維修歷史，確保設備的可追溯性與安全性[4,5]。

4 結 論

隨著電力系統(tǒng)智能化技術的快速發(fā)展與廣泛應用，給電力行業(yè)的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。電力系統(tǒng)智能化關鍵技術主要包括大數(shù)據(jù)技術和物聯(lián)網(wǎng)技術，已經(jīng)成為電力系統(tǒng)智能化的重要支撐，為電力系統(tǒng)提供了全新的解決方案，推動了電力行業(yè)的轉型升級和可持續(xù)發(fā)展。同時，通過這些技術的應用，可以提高電力系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性以及安全性，還可以降低電力生產(chǎn)和供應的成本。