互聯網技術環(huán)境下電網調控人工智能技術分析

國網安徽省電力有限公司來安縣供電公司 巫葉智

傳統(tǒng)的電網調控方式在處理效率、智能化水平及系統(tǒng)穩(wěn)定性方面逐漸顯露出局限性。鑒于此，本文旨在探討互聯網技術環(huán)境下，如何利用人工智能技術提升電網調控系統(tǒng)的設計與應用，以實現電網調度的智能化、高效化和安全化。

1 電網調控系統(tǒng)框架設計

1.1 設計思路

在互聯網技術環(huán)境下設計電網調控系統(tǒng)時，其基本設計思路聚焦于實現系統(tǒng)的高度集成、智能化和自適應能力。在互聯網技術背景下，通過深度融合人工智能技術與電網調度運行機制，構建實現自主學習、判斷和執(zhí)行調控決策的智能系統(tǒng)。強調利用大數據分析、云計算和物聯網技術，實現對電網運行狀態(tài)的實時監(jiān)控、預測和優(yōu)化管理，從而提高電網的運行效率和可靠性。設計考慮到系統(tǒng)的模塊化和可擴展性，確保隨著技術進步和電網需求變化，系統(tǒng)能夠靈活適應并升級。此外，重視安全性設計，采取多層次安全措施保障系統(tǒng)數據和操作安全，以支撐電網調控在互聯網環(huán)境下的穩(wěn)定運行[1]。

1.2 總體框架

電網調控系統(tǒng)的總體框架在互聯網技術環(huán)境下，通過人工智能技術的深度應用，實現對電網的高效、智能化調控。該框架綜合利用計算機設備、存儲設備和網絡設備構建高性能計算架構，采用CPU、TPU、GPU 等混合架構形成的計算機集群，有效縮短了多層次網絡參數訓練的時間，提高了計算效率。其中算法引擎層是系統(tǒng)的智能核心，集成了隨機森林、知識圖譜、自然語言處理、聚類分析等多種算法，為解決復雜的調控問題提供強大的算法支持。算法引擎能夠為電網調控提供精準的決策依據。數據匯聚層作為系統(tǒng)的重點，能夠集成外部環(huán)境數據、運行數據和管理數據，創(chuàng)建調度大數據平臺，為上層分析和決策提供全面的數據支撐。數據管理則針對不同的采樣頻率和數據結構，采用適宜的數據存儲方法，確保數據的有效性和可訪問性。

2 基于互聯網技術環(huán)境人工智能技術電網調度系統(tǒng)設計

2.1 硬件結構設計

2.1.1 SCADA 服務器

在互聯網技術環(huán)境下，針對人工智能技術電網調度系統(tǒng)中的SCADA 服務器設計時，SCADA 服務器采用高性能的硬件平臺，支持大數據處理和復雜的算法運算，滿足人工智能應用的需求。服務器配置強大的多核CPU、高速存儲系統(tǒng)和高帶寬網絡接口，以應對大量數據的實時處理和分析需求[2]。人工智能模型的訓練和推理過程對計算資源的要求很高，服務器應集成GPU 或TPU 等專用加速器，以提高運算效率和處理速度。針對網絡架構分析，SCADA 服務器通過安全的互聯網技術連接各個數據采集單元和控制節(jié)點，采用加密傳輸和身份認證機制，確保數據傳輸的安全性和系統(tǒng)的抗攻擊能力。

圖1 電網調控系統(tǒng)總體框架

2.1.2 PAA 服務器

在電網調度系統(tǒng)中，基于互聯網技術和人工智能的融合，PAA 服務器設計需注重處理能力、數據分析精度和系統(tǒng)適應性。PAA 服務器采用高性能計算架構，以支持復雜的數據處理和分析任務。該架構集成了先進的多核CPU、高速RAM 和大容量的存儲設備，確保能夠處理大規(guī)模數據集，并且快速響應分析請求。針對特定的人工智能任務，如深度學習模型的訓練和推理，PAA 服務器還應配備GPU 或TPU 等硬件加速器，以提高計算效率。從軟件和算法角度，PAA 服務器需要部署先進的人工智能算法和模型，包括機器學習、深度學習和時間序列分析等，用于準確預測電網負荷、分析運行風險和優(yōu)化調度策略。服務器應能自動從歷史數據中學習并適應電網運行的變化，實時更新預測模型以提高準確率。在網絡連接方面，PAA 服務器通過安全可靠的互聯網技術與電網的其他組成部分通信，支持數據的實時收集和下發(fā)控制指令。采用加密通信和身份驗證機制保障數據傳輸安全，防止數據泄露和網絡攻擊。

2.1.3 Web 服務器

在互聯網技術環(huán)境下，電網調度系統(tǒng)中的Web服務器設計采用高性能的硬件設施，包括多核心處理器、大容量內存和高速SSD 存儲，保證并發(fā)訪問時的響應速度和數據處理能力。針對人工智能應用的特點，服務器還需優(yōu)化其數據庫管理系統(tǒng)，支持快速檢索和高效管理海量電網數據，以及實時更新的人工智能分析結果。Web 服務器設計采用多層防護機制，包括防火墻、入侵檢測系統(tǒng)和數據加密技術，確保電網數據的安全和用戶訪問的安全性。同時，服務器應實現嚴格的訪問控制和身份驗證機制，防止未授權訪問和數據泄露[3]。

2.2 軟件結構設計

2.2.1 調度設計

調度設計核心在于實現一個靈活、智能的調度決策支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的數據輸入，利用人工智能算法提高調度決策的準確性和效率。在調度架構設計中采用模塊化設計，包括數據采集與預處理模塊、人工智能分析模塊、決策支持模塊和用戶交互模塊。數據采集與預處理模塊負責從各種數據源實時收集電網數據，并進行必要的清洗和格式化處理。人工智能分析模塊利用機器學習、深度學習等算法，對電網運行狀態(tài)進行分析和預測，為調度決策提供科學依據。決策支持模塊是調度設計的核心，根據人工智能分析模塊提供的分析結果，結合電網運行規(guī)則和策略，生成優(yōu)化的調度方案[4]。

2.2.2 智能Web 發(fā)布

在電網調度系統(tǒng)中，智能Web 發(fā)布作為一項創(chuàng)新技術，通過互聯網技術與人工智能相結合，顯著提升了信息傳遞的效率和實時性。該技術能夠根據電網運行狀態(tài)的重要性和緊急程度，智能化決定信息發(fā)布的方式和對象，確保關鍵信息及時、準確地傳達給相應責任人，如圖2所示。智能Web 發(fā)布機制首先通過實時監(jiān)測和分析電網運行數據，利用人工智能算法對可能出現的問題進行預測和故障等級分類。依據故障的嚴重程度，系統(tǒng)能夠自動觸發(fā)警報機制，主動在相關責任人或領導的客戶端瀏覽器中打開特定的警告頁面。對于嚴重故障，系統(tǒng)采用聲光等多媒體技術強制提醒領導關注，確保問題能夠獲得及時的響應和處理。對于較輕微的故障，系統(tǒng)則避免過度干擾，不會主動打擾高級別管理人員，以減少對日常工作的影響。

圖2 智能Web 發(fā)布流程

2.2.3 指揮系統(tǒng)協調

在互聯網技術環(huán)境下，電網調度系統(tǒng)中的指揮系統(tǒng)協調設計致力于優(yōu)化網絡分析軟件的調用邏輯和執(zhí)行順序，特別是面對電網狀態(tài)的復雜變化時。通過精心設計的協調機制，該系統(tǒng)能夠在不同應用軟件之間實現有效合作，以完成復雜的任務。核心策略包括為故障診斷賦予最高的優(yōu)先級，確保在緊急情況下能迅速響應。這意味著一旦啟動故障診斷程序，系統(tǒng)會自動將其他高級應用置于暫停狀態(tài)，以免影響故障處理的效率和準確性。

3 電網調度系統(tǒng)應用實踐

3.1 系統(tǒng)平臺環(huán)境

在電網調度系統(tǒng)的應用實踐中，本系統(tǒng)選擇以Spark 計算引擎為核心，利用其高速計算能力來處理大規(guī)模電網數據。Spark 的靈活性和速度在處理復雜分析任務時展現出顯著優(yōu)勢，特別是在實時數據處理和機器學習方面。系統(tǒng)平臺環(huán)境采用YARN作為資源管理器，在Hadoop 集群環(huán)境下協調資源分配，保證計算任務的高效執(zhí)行。Hadoop 集群由服務節(jié)點（Slave）和管理節(jié)點（Master）組成，其中，Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的架構包括兩個名稱節(jié)點（NameNode）和至少三個數據節(jié)點（DataNode）[5]。名稱節(jié)點擔任主服務器的角色，負責文件系統(tǒng)的管理和訪問操作，而數據節(jié)點則管理存儲的數據。通過Spark 和Hadoop 的結合，系統(tǒng)能夠快速地處理數據，支持復雜的數據分析和人工智能算法運行，為電網調度決策提供強大的數據支撐。此外，集群配置的設計考慮了系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，確保在處理大量電網調度任務時，系統(tǒng)能夠保持高效和穩(wěn)定的運行狀態(tài)。集群配置參數見表1[6]。

表1 集群配置參數

3.2 系統(tǒng)測試及結果

在電網調度系統(tǒng)的應用實踐中，系統(tǒng)測試采用了三種方法評估系統(tǒng)在不同場景下的性能表現：負載測試、壓力測試和實時數據處理測試。負載測試：模擬正常到高負荷條件下的數據流，以測試系統(tǒng)處理大規(guī)模電網數據的能力。壓力測試：逐漸增加處理壓力，評估系統(tǒng)在極端條件下的穩(wěn)定性和性能極限。實時數據處理測試：使用實時數據流，測試系統(tǒng)的實時數據分析和處理能力，特別是在應用人工智能技術進行故障預測方面的效率[7]。測試結果見表2。

表2 系統(tǒng)測試結果

本文通過對互聯網技術環(huán)境下電網調控人工智能的技術分析，成功展示了一種高效、可靠的電網調度系統(tǒng)設計與實踐方法。測試結果充分證明了該系統(tǒng)在處理大規(guī)模數據、實時分析，以及故障預測方面的優(yōu)異性能，標志著人工智能技術在電網調控領域的成功應用。未來，隨著互聯網技術和人工智能的進一步發(fā)展，電網調控系統(tǒng)將持續(xù)取得革命性的進步，為實現智能、高效的電網管理和運營提供堅實的技術支撐。本文的成果不僅為電網調控系統(tǒng)的設計和優(yōu)化提供了有價值的參考，還為相關領域的研究和實踐指明了方向，展現了廣闊的發(fā)展前景。