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      人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無功電壓控制中的應(yīng)用探索

      2019-07-14 00:06:56
      關(guān)鍵詞:線電壓知識庫人工

      廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司湛江供電局 廣東 湛江 524022

      1 引言

      在我國工農(nóng)業(yè)發(fā)展并推動我國國民經(jīng)濟快速發(fā)展的同時,人們不斷提高的物質(zhì)生活水平以及不斷改變的生產(chǎn)方式都使得用電需求在不斷增加,對電能供應(yīng)的可靠性和電能質(zhì)量提出了更高的要求,也就是對其中的無功電壓控制提出了更高的要求。與此同時,我國的各項科學(xué)技術(shù)也在快速進步,主要表現(xiàn)出人工智能技術(shù)應(yīng)用范圍的不斷擴大以及應(yīng)用程度的不斷深入,實現(xiàn)對非確定性問題的快速處理,而且還表現(xiàn)出較強的自學(xué)能力。因此,在目前的電力系統(tǒng)中,也將人工智能技術(shù)應(yīng)用于無功電壓控制中來實現(xiàn)電力系統(tǒng)運行成本的降低和經(jīng)濟效益的提高。

      2 目前電力系統(tǒng)無功控制現(xiàn)狀

      目前電網(wǎng)普遍采用電壓無功通過AVC系統(tǒng)來自動控制。AVC系統(tǒng)是以在線模式運行的電網(wǎng)電壓無功控制系統(tǒng),通過調(diào)度自動化SCADA系統(tǒng)采集各變電站、發(fā)電廠的母線電壓、母線無功、主變高、低壓側(cè)無功測量數(shù)據(jù),以及各開關(guān)狀態(tài)數(shù)據(jù)等實時數(shù)據(jù)進行在線分析和計算,存在的主要不足是變電站測控裝置數(shù)據(jù)刷新不及時或者發(fā)生通道卡澀,導(dǎo)致AVC系統(tǒng)動作不及時沒有實時調(diào)壓,造成用戶電網(wǎng)電壓偏低。這一情況在筆者管轄的變電站時有發(fā)生?;陔妷?、無功補償表現(xiàn)出復(fù)雜性、非線性、不精準(zhǔn)性以及實效性等特點,通過傳統(tǒng)的手段來進行無功補償控制有諸多的不足。在目前人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用下,也將此技術(shù)應(yīng)用于無功電壓控制中,發(fā)揮此技術(shù)的智能特性等優(yōu)點。

      3 人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無功控制中的應(yīng)用

      在電力系統(tǒng)無功控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)中的專家系統(tǒng),此系統(tǒng)主要有知識庫和推理機構(gòu)兩部分組成,其主要的原理就是模擬人的思維過程,通過某個專業(yè)領(lǐng)域中的知識來進行合理的推理并作出相應(yīng)的決策,實現(xiàn)對問題的解決。針對開展無功控制中應(yīng)用傳統(tǒng)控制方式時表現(xiàn)出的缺乏獨立分析能力、無法對知識進行積累以及無法對復(fù)雜信息獲取的問題,通過人工智能技術(shù)中的專家系統(tǒng)的應(yīng)用,可以通過一定的規(guī)則來表現(xiàn)無功電壓控制的專業(yè)知識并進行知識庫的組建,然后通過上述規(guī)則來對電壓數(shù)值進行計算。在對此專家系統(tǒng)中的母線電壓上線、下線、母線電壓、控制潮流以及控制器控制量等知識內(nèi)容的應(yīng)用下,可以實現(xiàn)在上述規(guī)則下對最合理的電壓偏差控制器的選擇,而且確保將母線電壓控制在規(guī)定的范圍之內(nèi)。在實際的應(yīng)用中主要是對PV節(jié)點電壓、變壓器接頭、電容器等方法進行合理選擇來對電壓異常問題進行改變,而且還可以輔助工作人員對電壓進行控制,主要是通過對電力系統(tǒng)變量的控制來實現(xiàn)損耗的降低,實現(xiàn)無功電壓控制。此外,針對大型的變電站來說,則需要專門的系統(tǒng)通過分層的思想進行控制,這需要將專業(yè)知識分層的同時,也通過應(yīng)用不同模塊的知識庫來實現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫中對不同層次的分層儲存。

      目前專家系統(tǒng)的應(yīng)用和建設(shè)中也表現(xiàn)出以下問題需要解答:首先就是針對具有較大規(guī)模以及結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的電力系統(tǒng),容易出現(xiàn)其推理機構(gòu)的運行速度受到限制的問題,同時還需要在離線狀態(tài)下應(yīng)用此技術(shù),需要進一步進行考究和完善。其次就是表現(xiàn)出自主學(xué)習(xí)能力比較弱以及應(yīng)對能力比較差的問題,難以快速解決新出現(xiàn)的問題,容易在電力系統(tǒng)故障時給出不合理的結(jié)石和回答。最后就是需要通過較長時間來進行專業(yè)控制系統(tǒng)的建設(shè),因此也增加了對新知識和技能獲取的難度以及增加了建立知識庫的難度。

      4 人工神經(jīng)網(wǎng)在無功控制中的應(yīng)用分析

      人工神經(jīng)網(wǎng)就是對人的思維進行模擬來實現(xiàn)對信息傳遞的人工智能技術(shù),在此神經(jīng)網(wǎng)中的神經(jīng)元就是通過人工模擬的方式來制造并且通過專業(yè)的方式來連接的。通過人工神經(jīng)網(wǎng)的應(yīng)用,表現(xiàn)出其具有龐大的信息儲存量和較強的信息處理能力、具有較強的自主學(xué)習(xí)能力能夠?qū)崿F(xiàn)對知識的自動阻止以及形成新的知識庫、對不同信息進行處理、相互獨立、執(zhí)行能力強等優(yōu)點。在目前人工智能技術(shù)快速發(fā)展的同時,在電力系統(tǒng)無功電壓控制中可以通過兩級人工神經(jīng)網(wǎng)來進行控制,其中一級可以對無功電壓中節(jié)點的數(shù)量進行檢測,另一級則可以提供校對策略,表現(xiàn)出較大的應(yīng)用潛力。但是在此技術(shù)的應(yīng)用中,也表現(xiàn)出具有較慢的數(shù)據(jù)計算速度以及訓(xùn)練時間長、不容易收斂等問題,需要對其進行不斷調(diào)整和完善。

      5 模糊理論在電力系統(tǒng)無功控制中的應(yīng)用分析

      在人工智能技術(shù)中,模糊理論也是在模擬人思維的同時表現(xiàn)出具有較強實用性的控制技術(shù),其主要的內(nèi)容就是模糊化、模糊推理以及模糊判決。通過此技術(shù)的應(yīng)用不僅可以對不確定性的問題、不精準(zhǔn)性的問題、噪音問題進行處理,而且通過此技術(shù)可以對專業(yè)人士的經(jīng)驗和分析進行表述,所采用的表述方式也比較接近人類的表述方式,同時也便于進行知識的提取。將此系統(tǒng)應(yīng)用與電力系統(tǒng)無功控制中,在單片機無用電壓系統(tǒng)的應(yīng)用中,不僅實現(xiàn)將無功電壓在合理的范圍內(nèi)控制,而且能夠針對無功電壓系統(tǒng)中的故障進行及時發(fā)現(xiàn)和解決。通過此技術(shù)在無功控制中的應(yīng)用,不僅可以實現(xiàn)無功損耗的降低以及電壓運行質(zhì)量的提升,而且可以實現(xiàn)控制次數(shù)的減少。但是在目前此類人工智能技術(shù)的應(yīng)用中,也表現(xiàn)出會使得無功電壓系統(tǒng)的精準(zhǔn)度降低的問題、設(shè)計方法不夠合理而導(dǎo)致控制目標(biāo)不夠明確的問題、通過試湊法來應(yīng)用模擬控制方法時容易無法控制復(fù)雜系統(tǒng)的問題。為此還需要繼續(xù)研究將此技術(shù)與其他技術(shù)結(jié)合來實現(xiàn)其自主學(xué)習(xí)能力和解決問題能力提高的解決策略。

      6 結(jié)語

      專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)以及模擬控制技術(shù)是針對大型變電站開展無功電壓控制時常用的人工智能技術(shù),通過對應(yīng)用最早的專家系統(tǒng)的應(yīng)用、通過模擬人的思維方式進行信息傳遞并通過專業(yè)方式進行神經(jīng)元連接的人工神經(jīng)網(wǎng)的應(yīng)用、通過模擬人的思維且具有較強實用性的模糊控制理論的應(yīng)用,表現(xiàn)出顯著的優(yōu)點,同時也暴露出較多的問題,需要在今后的研究和應(yīng)用中進行不斷完善和調(diào)整。

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