酈麗華

摘 要：人工智能領(lǐng)域中，深度學習、大數(shù)據(jù)分析為主要內(nèi)容，能夠創(chuàng)新電力行業(yè)技術(shù)，促進電網(wǎng)調(diào)控的發(fā)展?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)，分析電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和設(shè)計思路，對大數(shù)據(jù)時代下電網(wǎng)調(diào)控的思路進行明確，使電網(wǎng)調(diào)控從傳統(tǒng)經(jīng)驗型轉(zhuǎn)變成為智能型。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);電網(wǎng)調(diào)控;調(diào)控措施

中圖分類號：TM73;TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2022）04-0170-05

Abstract： In the field of artificial intelligence， deep learning and big data analysis are the main contents， which can innovate power industry technology and promote the development of power grid regulation. Based on artificial intelligence technology， this paper analyzes the structure and design ideas of power grid regulation system， clarifies the ideas of power grid regulation in the era of big data， and transforms power grid regulation from traditional experiential type to intelligent type.

Key words：? artificial intelligence technology; power grid regulation; regulation measures

在新時期下，優(yōu)化了電網(wǎng)系統(tǒng)功能形態(tài)與技術(shù)特征，使用人工智能技術(shù)能科學地使用并管理調(diào)度經(jīng)驗、數(shù)據(jù)和知識，實現(xiàn)技術(shù)智能化的升級，使電網(wǎng)工作效率得到提高。所以，要對電網(wǎng)整體調(diào)控業(yè)務(wù)進行分析，研究人工智能技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)控中的性能與交互過程，實現(xiàn)深度學習，使故障識別質(zhì)量得到提高[1]。

1 電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的框架設(shè)計

1.1 設(shè)計思路

大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能技術(shù)發(fā)展中的重點，因為歷史數(shù)據(jù)量比較大，將豐富數(shù)據(jù)樣本提供給機器學習、深度學習等算法，訓練模擬各個參數(shù)與要素。所以，人工智能技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)控中使用的重點為：

（1）收集整理電網(wǎng)運行過程中大量的數(shù)據(jù)，包括氣象環(huán)境、設(shè)備量測、地理位置、故障告警等多維度數(shù)據(jù);

（2）使用運行日志、故障處置預案、調(diào)度操作規(guī)程、人工經(jīng)驗等非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，對現(xiàn)有知識進行模擬和學習;

（3）創(chuàng)建人工智能算法引擎;

（4）業(yè)務(wù)場景與人工智能算法結(jié)合，實現(xiàn)輔助決策和智能化[2]。

針對上述分析，圖1為電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。

包括實時運行系統(tǒng)和智能學習系統(tǒng)，實時運行系統(tǒng)在生產(chǎn)控制大區(qū)中部署，實時調(diào)度業(yè)務(wù)。在非所生產(chǎn)控制大區(qū)中實現(xiàn)智能運行系統(tǒng)的部署，從而實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)、規(guī)程的人工智能學習。在智能學習過程中，實現(xiàn)調(diào)度規(guī)程、日志、故障源等電網(wǎng)海量歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)自然語言處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法實現(xiàn)智能化學習引擎的創(chuàng)建，根據(jù)規(guī)則和數(shù)據(jù)結(jié)合的訓練方法模擬調(diào)度員思維決策，實現(xiàn)電網(wǎng)態(tài)勢分析、智能決策和調(diào)度助手。

1.2 總體框架

基于人工智能技術(shù)的電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)匯集和管理、高性能計算架構(gòu)、業(yè)務(wù)場景和算法引擎[3]。根據(jù)計算機設(shè)備、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備構(gòu)成高性能計算架構(gòu)，通過CPU、TPU、GPU等混合架構(gòu)構(gòu)成計算機集群，解決多層次網(wǎng)絡(luò)參數(shù)下訓練時間過長的問題得到解決。數(shù)據(jù)匯聚層能夠匯集外部環(huán)境數(shù)據(jù)、運行數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)調(diào)度大數(shù)據(jù)平臺的創(chuàng)建，為上層分析提供全維度數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)管理是基于數(shù)據(jù)匯集存儲數(shù)據(jù)，針對不同采樣頻率、結(jié)構(gòu)，使用的數(shù)據(jù)存儲方式各有不同。算法引擎層利用各種算法，包括隨機森林、知識圖譜、自然語言處理、聚類分析等算法封裝，提供給上層統(tǒng)一算法引擎支撐。根據(jù)現(xiàn)有調(diào)度規(guī)程、操作規(guī)范、運行經(jīng)驗實現(xiàn)知識庫的學習與理解，利用自然語言處理技術(shù)對日志、文本進行理解和學習，構(gòu)成知識化表達規(guī)則庫，圖2為電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)總體框架。

2 電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的設(shè)計

2.1 硬件體系結(jié)構(gòu)設(shè)計

電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)根據(jù)冗余部分建設(shè)，通過前置服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器構(gòu)成，在故障時能夠自動切換。主網(wǎng)絡(luò)為100 M以太網(wǎng)，使用4臺48口高性能三層交換機，使系統(tǒng)運行可靠性與安全性得到提高，使網(wǎng)絡(luò)負載得到降低。通過星型鏈接、服務(wù)器、工作站實現(xiàn)交換機的連接，在單一交換機中，系統(tǒng)存在故障時能夠使用以太網(wǎng)進行工作。如果系統(tǒng)沒有意外，兩個網(wǎng)絡(luò)能夠在可承受承載量中運行系統(tǒng)。如果某網(wǎng)絡(luò)分支存在意外的時候，會使網(wǎng)絡(luò)癱瘓，其他網(wǎng)絡(luò)要能夠承擔剩下網(wǎng)絡(luò)的通信量。在相同時間段之中，實現(xiàn)雙網(wǎng)配置網(wǎng)絡(luò)的設(shè)置，也就是通信網(wǎng)絡(luò)與DIS網(wǎng)絡(luò)[4]。

2.1.1 前置采集服務(wù)器

調(diào)控一體化系統(tǒng)要承載電網(wǎng)所有變電站設(shè)備信息接入，前置采集服務(wù)器具有較大的接入壓力，要保證系統(tǒng)運行的安全性和穩(wěn)定性，利用4臺HP rx6600雙核服務(wù)器作為服務(wù)器。在某臺交換機存在故障時，其他的服務(wù)器都能夠滿足系統(tǒng)的運行需求。其中的組柜硬件系統(tǒng)能夠滿足數(shù)據(jù)采集傳輸需求，通過調(diào)制解調(diào)器、終端服務(wù)器、數(shù)字隔離板、網(wǎng)絡(luò)通信隔離器構(gòu)成硬件，實現(xiàn)系統(tǒng)的在線擴充。

2.1.2? ? SCADA服務(wù)器

SCADA數(shù)據(jù)處理服務(wù)器為調(diào)控一體化系統(tǒng)，還是設(shè)備運行監(jiān)視與監(jiān)控操作核心設(shè)備。系統(tǒng)要求SCADA服務(wù)器的處理能力與安全可靠性具備強大支撐作用，SCADA服務(wù)器的集控功能設(shè)計了加強自動電壓控制功能應用軟件，主要包括綜合防誤功能軟件、責任區(qū)劃分軟件等。系統(tǒng)使用4臺8核高速服務(wù)器使高端服務(wù)器要求得到滿足，為了對CPU低負載率得到滿足，使所有SCADA服務(wù)器作為對方的備用，有效實現(xiàn)均分。

2.1.3? ? PAA服務(wù)器

為了對應用功能進行擴充，利用rx6600的JP服務(wù)器實現(xiàn)PAS服務(wù)器的設(shè)計，具有強大的服務(wù)功能，大部分和集控相關(guān)的高級應用都有關(guān)系，包括狀態(tài)估計、潮流計算、負荷預警等[5]。

2.1.4? ? 歷史數(shù)據(jù)服務(wù)器

在調(diào)控一體化系統(tǒng)工作時能夠?qū)崿F(xiàn)變電站的無人值班，在SCADA系統(tǒng)中上傳所有變電站設(shè)備運行信息。使數(shù)據(jù)庫服務(wù)器存儲功能得到加強，利用兩臺服務(wù)器滿足系統(tǒng)對存儲空間的需求。其次，使磁盤陣列進行改進，對全數(shù)據(jù)存儲需求進行考慮，使陣列配置容量擴充。通過上述配置使互換功能得到實現(xiàn)，還要求數(shù)據(jù)自同步。

2.1.5? ? web服務(wù)器

Web服務(wù)器功能也比較強大，通過調(diào)控一體化系統(tǒng)實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)和畫面瀏覽，提供給用戶，還能夠?qū)χ飨到y(tǒng)運行的安全穩(wěn)定性進行保證。Web服務(wù)器數(shù)據(jù)存儲性能和容量具有嚴格的要求，并且用戶量與數(shù)據(jù)量在不斷增加。其次，還要滿足實際需求，利用兩臺HP雙核服務(wù)器。為了同步數(shù)據(jù)，主系統(tǒng)和web服務(wù)器通過正反方向連接裝置，使web服務(wù)器中的信息使客戶機隨機調(diào)用。

2.1.6? ? DTS子系統(tǒng)

DTS子系統(tǒng)也稱之為調(diào)度培訓仿真系統(tǒng)，DTS服務(wù)器系統(tǒng)為HP rs6600服務(wù)，使調(diào)度人員進行仿真學習。不影響系統(tǒng)運行，DTS系統(tǒng)通過直觀圖形化操作進行實戰(zhàn)演習，進一步提高學員的事故處理能力[6]。

2.2 軟件結(jié)構(gòu)的設(shè)計

2.2.1? ? 系統(tǒng)軟件的結(jié)構(gòu)

電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)主要由網(wǎng)絡(luò)通信、變電站繼電保護信息管理、維護子系統(tǒng)、綜合數(shù)據(jù)平臺和網(wǎng)絡(luò)通信子系統(tǒng)構(gòu)成：

（1）網(wǎng)絡(luò)通信子系統(tǒng)。實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接、數(shù)據(jù)流傳輸和網(wǎng)絡(luò)管理，滿足標準化網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議;

（2）變電器繼電保護信息管理。實現(xiàn)和故障相關(guān)的錄波、保護等二次裝置動作信息的監(jiān)視、收集、報表統(tǒng)計與分析，為故障診斷、恢復、操作指導軟件提供基礎(chǔ);

（3）高級應用軟件。實現(xiàn)電網(wǎng)運行分析、優(yōu)化、計算等功能，使電力系統(tǒng)運行安全性得到提高;

（4）綜合數(shù)據(jù)平臺。為決策平臺系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，還是全部高級應用支撐平臺，包括系統(tǒng)全部穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，還包括變電站繼電保護信息管理系統(tǒng)的故障信息，結(jié)合故障信息和穩(wěn)態(tài)信息，提供給高級應用軟件精準、全面的信息;

（4）維護子系統(tǒng)。實現(xiàn)決策支持系統(tǒng)日常管理和維護等工作，使系統(tǒng)能夠正常的運行;

（5）高級應用軟件子系統(tǒng)。實現(xiàn)電網(wǎng)運行分析、優(yōu)化和計算，使電力系統(tǒng)運行經(jīng)濟性、安全性得到提高。

2.2.2? ? 實時監(jiān)測和預警

實時監(jiān)控和預警能夠?qū)崿F(xiàn)電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行狀態(tài)控制、監(jiān)視、分析與評估，對電力系統(tǒng)運行狀態(tài)進行分析、監(jiān)視和預警，保證電網(wǎng)安全運行。實時監(jiān)控和預警在使用過程中包括電網(wǎng)實時監(jiān)視與告警、穩(wěn)態(tài)分析、自動控制、輔助決策、電網(wǎng)動態(tài)預警、調(diào)度業(yè)務(wù)培訓模擬與電網(wǎng)運行評估。實時監(jiān)控與預警能夠提供可視化手段和工具，使調(diào)度員直觀掌握電網(wǎng)實時的運行信息，及時發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)運行狀態(tài)變化和決策。可視化結(jié)合分析功能可將分析結(jié)果動態(tài)展示出來。

實時監(jiān)控和預警為電網(wǎng)實時調(diào)度業(yè)務(wù)技術(shù)支撐，能夠?qū)崿F(xiàn)電網(wǎng)運行監(jiān)視全景化，通過安全調(diào)整、分析控制智能化、前瞻化。通過業(yè)務(wù)、空間和時間等多維度，對電網(wǎng)運行全方位實時監(jiān)視、智能報警與在線故障診斷;實時跟蹤并且分析電網(wǎng)運行變化，還要實現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化調(diào)整與控制;對電網(wǎng)運行風險進行在線分析和評估，及時地發(fā)布預警、告警信息，并且提出緊急控制策略。

實時控制與預警類應用包括電網(wǎng)自動控制、實時監(jiān)控和智能告警、調(diào)度運行輔助決策、在線穩(wěn)定分析、調(diào)度員培訓模擬、網(wǎng)絡(luò)分析等[7]。

2.2.3? ? 調(diào)度計劃應用

調(diào)度計劃應用能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)經(jīng)濟特性和電網(wǎng)安全綜合考慮，為調(diào)度計劃的編制、需求預測、考核補償、電能采集、評估分析、結(jié)算管理等提供技術(shù)支持。對電網(wǎng)安全進行保證，根據(jù)不同調(diào)度模式對發(fā)電計劃與檢修計劃進行優(yōu)化，統(tǒng)一電網(wǎng)運行安全性和經(jīng)濟性，使特大電網(wǎng)能夠安全穩(wěn)定的運行。調(diào)度計劃主要包括申報計劃、預測分析、水庫調(diào)度、檢修計劃、考核結(jié)算和評估分析，調(diào)度計劃能夠提供多種自動決策，將調(diào)度計劃全景信息可視化地展現(xiàn)出來，對各個因素影響調(diào)度計劃進行分析，使調(diào)度計劃與運行人員掌握電網(wǎng)經(jīng)濟運行的規(guī)律，使大電網(wǎng)駕馭能力得到提高，將特大電網(wǎng)資源優(yōu)化配置潛力充分發(fā)揮出來。

調(diào)度計劃類能夠為調(diào)度計劃編制業(yè)務(wù)提供技術(shù)支持，實現(xiàn)多約束、多目標、多時段的調(diào)度計劃自動編制、分析和優(yōu)化。提供大量智能決策工具滿足不同調(diào)度需求，實現(xiàn)從年、月、日的實時調(diào)度計劃銜接。編制多約束、多目標的調(diào)度計劃和國家電網(wǎng)統(tǒng)一協(xié)調(diào)。

2.2.4? ? 智能web發(fā)布

Web發(fā)布能夠使系統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)利用物理隔離在外網(wǎng)中發(fā)送，使電力系統(tǒng)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)實時運行情況進行查看。傳統(tǒng)web發(fā)布要求客戶端用戶被動打開瀏覽器，對系統(tǒng)運行工況進行查看，對于工作比較忙的部門非常不方便。以此，本文設(shè)計智能web發(fā)布。能夠主動開啟瀏覽器告訴電網(wǎng)運行情況，針對故障嚴重程度分類，在相應負責級別客戶端中反映出來。比如，在出現(xiàn)嚴重故障的時候，發(fā)布系統(tǒng)強制打開領(lǐng)導客戶端瀏覽器，利用聲光等多媒體技術(shù)對領(lǐng)導提醒。在出現(xiàn)平常故障的時候，不會主動反映到高級別客戶端，要不然頻繁的故障報警會影響到日常工作。智能web發(fā)布模塊能夠提高從調(diào)度員到各個職能部門對于突發(fā)事件協(xié)調(diào)和響應的能力，圖3為智能web發(fā)布的流程。

2.2.5? ? 指揮系統(tǒng)協(xié)調(diào)

指揮系統(tǒng)協(xié)調(diào)能夠?qū)崿F(xiàn)各網(wǎng)絡(luò)分析軟件調(diào)用邏輯和執(zhí)行順序，在復雜電網(wǎng)狀態(tài)變化的時候，對不同應用軟件進行協(xié)調(diào)，使其通過合作方式實現(xiàn)復雜任務(wù)。在本系統(tǒng)中，此層協(xié)調(diào)合作性地表現(xiàn)為：作為故障診斷設(shè)置最高優(yōu)先級別，也就是啟動故障診斷的時候要將其他高級應用停止;設(shè)置自動和手動兩種調(diào)用高級應用優(yōu)先級，使手工設(shè)置到高一級;在程序設(shè)計過程中添加互斥量、信號量等線程同步的技術(shù)，從而使各個高級應用能夠合理調(diào)用共享數(shù)據(jù)資源[8]，圖4為指揮系統(tǒng)的整體運行框架。

3 電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的應用實踐

3.1 系統(tǒng)平臺環(huán)境

針對本文設(shè)計的電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)，將Spark計算引擎作為核心，根據(jù)YARN作為統(tǒng)一調(diào)度協(xié)調(diào)資源管理器創(chuàng)建Hadoop集群環(huán)境，集群包括服務(wù)節(jié)點（Salve）和管理節(jié)點（Master），一個Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）包括兩個名稱節(jié)點（NameNode）與三個以上數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）構(gòu)成。將名稱節(jié)點作為主服務(wù)器，對文件系統(tǒng)管理并且實現(xiàn)訪問操作，集群中數(shù)據(jù)節(jié)點對存儲數(shù)據(jù)進行管理，表1為集群配置。

3.2 系統(tǒng)測試

在測試過程之中，將東北區(qū)域電網(wǎng)作為背景，主要包括2 444個母線、141個發(fā)電機電源、758個負荷、2 583條線路。利用PSASP仿真得出東北電網(wǎng)基本潮流水平，逐漸增加全網(wǎng)負荷得出關(guān)鍵節(jié)點阻抗模穩(wěn)定指標的變化趨勢，如圖5所示。對基本潮流水平下部分節(jié)點戴維南等值參數(shù)，圖6為計算結(jié)果。通過圖5可知，在負荷不斷增加的過程中，不同分區(qū)中阻抗模指標不斷增加，并且逐漸接近于1，表示這個時候電網(wǎng)在負荷增加過程中逐漸接近輸電極限。

圖6為此時電網(wǎng)部分節(jié)點關(guān)鍵參數(shù)戴維南等值參數(shù)，能夠看出電網(wǎng)基本關(guān)鍵參數(shù)指標，對靜態(tài)場景電網(wǎng)穩(wěn)定態(tài)勢情況進行評估，為調(diào)度員展示直觀形象。根據(jù)上述基本潮流水平實現(xiàn)區(qū)域電網(wǎng)遼源出現(xiàn)大負荷擾動的設(shè)置，記錄之后連續(xù)30個周波擾動擴散范圍。通過分析表示，遼源點在出現(xiàn)大擾動之后的30個周波中，擾動范圍對吉林、本溪、新賓滿洲自治縣造成影響。

3.3 可視化設(shè)計展示

利用測試發(fā)現(xiàn)，在電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)中能夠看到清晰東北電網(wǎng)狀態(tài)變化。由此可知，科學的可視化效果能夠為電網(wǎng)態(tài)勢感知帶來幫助。以此在東北區(qū)域電網(wǎng)背景設(shè)計可視化概念圖如圖7所示，基于HTML5語言設(shè)計，在web中實現(xiàn)電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)可視化界面實現(xiàn)開發(fā)[9]。

4 結(jié)語

人工智能為電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域高新技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)與模型聯(lián)合驅(qū)動優(yōu)化調(diào)控系統(tǒng)效率和質(zhì)量，將電網(wǎng)調(diào)控智能化與現(xiàn)代化的特點充分展現(xiàn)出來。所以，分析電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域人工智能技術(shù)框架，通過故障分析、高速計算等技術(shù)對系統(tǒng)建設(shè)目標與思路進行明確，實現(xiàn)智能決策優(yōu)化，使電網(wǎng)調(diào)控需求得到滿足。

【參考文獻】

[1] 秦亮，孫喆.人工智能應用于電網(wǎng)調(diào)控的關(guān)鍵技術(shù)分析[J].無線互聯(lián)科技，2020，17（17）：146-147.

[2] 盧君波，李小敏.基于人工智能的電網(wǎng)調(diào)控技術(shù)研究與分析[J].粘接，2019，40（11）：178-181.

[3] 何健.基于人工智能技術(shù)的智能電網(wǎng)調(diào)度技術(shù)探討[J].通信電源技術(shù)，2020，37（14）：34-36，39.

[4] 劉道偉，李柏青，邵廣惠，等.基于大數(shù)據(jù)及人工智能的大電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)框架[J].電力信息與通信技術(shù)，2019，17（3）：14-21.

[5] 吳小康，袁龍，范俊秋，等.人工智能在電網(wǎng)調(diào)控全業(yè)務(wù)鏈路中的探討[J].電子測試，2020（2）：121-122，95.

[6] 盧君波，李小敏.基于人工智能的電網(wǎng)調(diào)控技術(shù)研究與分析[J].粘接，2019，40（11）：178-181.

[7] 洪鑄，翟明玉，許洪強，等.適應調(diào)控領(lǐng)域應用場景的人工智能平臺體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)[J].電網(wǎng)技術(shù)，2020，44（2）：412-419.

[8] 范士雄，李立新，王松巖，等.人工智能技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)控中的應用研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2020，40（2）：401-411.

[9] 吳婷.基于人工智能技術(shù)在化工智能化生產(chǎn)中的應用分析[J].粘接，2019，40（10）：184-186，189.