人工智能技术在电力工业工程自动化转型中的应用研究

胡 娜， 成 的， 仇培飞

（国电南瑞南京控制系统有限公司， 江苏 南京 211100）

人工智能技术作为当前时代中较为前沿的科学技术，在社会各领域当中都能看到其应用的身影，进而该项技术也被称之为应用最为广泛的社会性科学技术。在电力工业工程自动化转型过程中，人工智能技术作为主要的转型技术，能够直接作用内部，致使电力工业工程具备自动化特点，从而满足当前社会发展过程中，增长的用电需求，以及行业的电力控制要求，不断提高电力工业工程的整体运营及管理的效率，最大限度保证的电力系统及工业工程，长期在稳定且安全的环境下运行。

人工智能技术从微观层面来说，是计算机科学的一个分支，是一种智能计算机系统，思维层面的一种科学，能与人类的智力相当或者相近，从而能够理解语言、能够开展自主学习以及自主思考。而从宏观层面来看，人工智能是人类对智能行为规律、智能理论方面的研究，进而在长期研究过程中研发出，可以像人类一样或比人类更好完成智能行为的机器[1]。因此，人工智能技术的电力工业工程自动化转型的应用研究，需要从技术的实践应用，及发挥的作用等方面来分析，并且在分析前，必须对人工智能技术在该领域的应用价值，具备一定的认知，才能体会该项技术的应用意义，才能较为全面地对其领域的转型应用内容，进行分析和研究。此外，人工智能技术在电力工业工程自动化转化的应用优势，可概括为不易受外界因素影响、相关参数调节容易、产品性能统一化、操作误差控制效果好、节约资源[2]。

对于电力工业工程来说，人工智能技术对内容的各项控制内容起到重要的作用，进而在众多研究活动当中，如何利用人工智能技术实现其智能化和自动化的内部控制成为主要的研究方向，同时在此基础上不断提高内部各运行系统的安全性和稳定性，同样也是重要的研究内容[3]。因此，在实际开展过程中，首先需要考虑到电力系统的复杂性和多样性，将系统的故障及问题，作为控制的重点内容；其次是人工智能技术的应用，明确人工智能技术在电力工业工程中的应用范围及侧重，如监控、检测、执行、预警等等，最大限度提高电力工业工程的各项工作效率，如图1 所示；最后是控制各项各种一次能源的转换，由于电力工业工程的开展是由管理能源供给的工业部门执行的，所以各项能源想要稳定地输送到用户手中，那么需要电力工业部门开展能源转化、供应、配置等，加上能源供应是无法暂停或存储的，所以能源在工艺过程中需要作用统一化的调度和配置，而这就是电力工业部门开展相应工程的主要工作，而人工智能技术则是简化这一流程，提高这一工作的效率，降低能源传输时的消耗，加强能源供给的使用价值和利用效率。

图1 电力调度自动化控制系统结构

电力工业工程在日常管理及运行过程中，会涉及到许多的设施和设备，大量设备同时运行中出现故障的问题概率相对较高，再加上引发设备故障及问题的因素较多，其中就包含部分无法确定的影响，从而导致后期设备维修难度较大，不仅投入的人力较多，在故障问题排除方面所消耗的时间也较多[4]。因此，将人工智能技术应用到电力工业工程自动化转型当中，可以全面对所有设备进行监控，保证设备故障在发生前提前的对其进行预测，从而预先掌握设备故障的出现的原因，并且在人工智能技术的作用下，完成设备的智能化检测，了解当前设备是否存在发生故障的风险，以及准确检测出将会发生故障的位置，进一步为后期的设备维护与维修提供工作方向，如图2 所示。

图2 人工智能技术设备故障监控及预测

由图2 可知，人工智能技术的实际应用，满足电力工业工程自动化运行要求，在结构上体现出较强的科学性、逻辑性和专业性。如风电能源在供应过程中，能源供应环节相对较多，从发电装置到用电设施，包含了非常多的设备和部件，所以能源供应时难免出现设备故障问题，而出现设备问题后，人工智能技术便会通过排查、筛选、定位、预警、报警等方式，第一时间通知维护人员，致使维护人员能够按照既定的维护计划，开展后续维护工作。

人工智能技术在电力工业工程自动化转型中的日常经营及管理方面的应用，主要体现在人力资源的管理、日常控制，以及行政制度考核等方面，所构建的人工智能日常经营及管理体系，不但具备较强的科学性，还具备很高的智能化，因此，科学合理地将人工智能技术应用到电力工业工程自动化转型当中，能够有效提高领域中企业的综合发展水平，保证在原本企业的日常工作效率基础上，实现进一步的提高，从而简化原本复杂的工作流程。此外，人工智能技术在电力工业工程自动化转型当中的应用，在一定程度上还能发挥优化转型设计的作用，而这也是人工智能技术自身具备的特点，所诱发的结果，从而在相关设计人员的指导下，将原本的电力工业工程项目内的各项流程，调整成自动化流程，并将多个功能联系起来，实现多功能协调或辅助的效果，大大增加人工智能技术的智能化特性，最终在人工智能技术的帮助下，以具体的能源装机容量，体现出该技术对于行业发展的推动作用，例如：2021 年国家能源局发布1—6 月全国电力工业统计数据，“截至2021 年6 月底，全国发电装机容量约为22.6 亿kW，同比增长9.5%。其中，风电装机容量约为2.9 亿kW，同比增长34.7%。太阳能发电装机容量约为2.7 亿kW，同比增长23.7%。”

电网信电监测旨在通过大数据理念，结合风架拓扑关系图与电能表采集数据，针对配电网信电情况进行专题监测，重点关注配电网信电频次、停电时长、频繁停电、停电影响户数、电量损失等维度，从单位区域分布及时间趋势监测分析了公司配电网停电管理的特征及存在的不足，针对性提出管理意见和建议，为公司安全生产、配网管理及供电优质服务提供辅助支撑。

配电网运行质量关系到用电客户的切身利益和用电体验，其中停电、供电质量不达标、计划停电执行偏差引发的客户投诉居高不下，该项目充分运用信息化手段，通过配网设备数据控制分析，客观反映配网停电情况，分类整理和归纳配网停电范围及规律，有针对性地提出改进措施和优化建议，促进配网运行管理水平提升。

1）配电网停电数据无法溯源。采用双系统联动监测策略，将相关业务系统中的故障停电事件与用电信息采集系统中的公变台区停电信息进行匹配，若在两个系统中均出现停电信息，则判定为日停电事件。

2）系统分析主题难以确定。对整个业务逻辑进行了全面的梳理，以用户诉求为导向，与客户方共同讨论并确定了配电网停电监测平台的五大分析主题，分别是平台首页、主线停电、主线频繁停电、支线停电和支线频繁停电。

3）指标逻辑梳理复杂。根据指标定义，快速与相关人员核实指标计算的关键时间，严格按照指标逻辑进行计算，固化成存储过程，加速指标归集的效率。利用亿信ABI 工具中简化取数脚本逻辑，使之加载数据更迅速。

1）配电网停电监测平台包含五大分析主题，分别是平台首页、主线停电、主线频警停电、支线停电和支线警停电，如图3 所示。通过线路总数、停电线路总数、停电次数、停电时长等指标直观展现公司各主线、支线停电情况，反馈线路整体运营状况，通过TOP10的分析方法，快速定位出异常停电线路，帮助企业实现线路的精细化管理。

图3 配电网停电监测平台结构

2）主线/支线（频）停电。实时监控线路停电情况，通过停电时间、复电时间、停电时长、影响用户数、少供电量、是否频繁停电等指标来衡量线路的运营情况。针对用户调研情况，根据不同地区居民对停电时间的接受程度不同，来制定针对性的预警，从而提高用户体验。

人工智能技术作为推动新世纪发展的重要科学技术之一，将其应用到电力工业工程的自动化转型当中，能够有效提高电力工业工程的内部控制效果，从而构建最高效、最简单的体系及管理控制体系；同时在电力工业工程的故障及问题检测方面，在人工智能技术的作用下，实现故障和问题的预先掌握，从而开展有效的准备措施；并且在人工智能技术的帮助下，对所有参与电力工业工程的工作人员，进行自动化管理，大大降低了日常经营成本的投入，加快各项工作间的信息传输速率，为保证电力工业工程的安全性、高效性以及可靠性，提供坚实的基础支撑[5]。