中國能源建設(shè)集團(tuán)東北電力第一工程有限公司 侯金山
本文的研究目的在于綜合分析電力系統(tǒng)自動(dòng)化中智能技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn),以及對策,探討如何利用這些先進(jìn)技術(shù)提升電力系統(tǒng)的效率和可靠性,同時(shí)確保其安全穩(wěn)定運(yùn)行。
電力系統(tǒng)自動(dòng)化代表了電力行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵趨勢,是應(yīng)對現(xiàn)代社會(huì)能源需求不斷增長的有效途徑。隨著技術(shù)的進(jìn)步,尤其是信息技術(shù)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展,電力系統(tǒng)正從傳統(tǒng)的手動(dòng)控制模式,轉(zhuǎn)變?yōu)楦又悄芑?、自?dòng)化的運(yùn)營方式。該轉(zhuǎn)變可提升電力供應(yīng)的可靠性,極大地改善能源管理和分配靈活性。
智能技術(shù)通過引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析、人工智能算法和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),可增強(qiáng)電力系統(tǒng)的智能化。例如,通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析,可以更準(zhǔn)確地預(yù)測電力需求,優(yōu)化電力分配,從而提高能源效率。同時(shí),智能技術(shù)還有助于更好地融合傳統(tǒng)和新能源,如太陽能和風(fēng)能,確保電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。此外,智能化的電力系統(tǒng)還能夠支持更為復(fù)雜的電網(wǎng)結(jié)構(gòu),如微網(wǎng),提供更加靈活和可持續(xù)的能源解決方案。
2.1.1 遙測與遙信系統(tǒng)
遙測系統(tǒng)負(fù)責(zé)收集電網(wǎng)中的各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),如電壓、電流、功率等參數(shù),而遙信系統(tǒng)則負(fù)責(zé)傳輸開關(guān)狀態(tài)、報(bào)警信號等非模擬量的信息。這些系統(tǒng)通過遠(yuǎn)程終端單元(RTU)實(shí)現(xiàn),RTU 將現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,再通過通信網(wǎng)絡(luò)傳送到中心控制室[1]。
2.1.2 監(jiān)控控制與數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng)
SCADA 系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)監(jiān)控和管理的關(guān)鍵組成部分。其集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理和展示等功能于一體,能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài),并對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,為運(yùn)行控制和故障診斷提供支持。
2.1.3 遙控系統(tǒng)
在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中,遙控系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)對電網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。通過SCADA 系統(tǒng),操作人員可以遠(yuǎn)程操作電網(wǎng)中的開關(guān)設(shè)備,實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)的有效管理。
高級數(shù)據(jù)分析與人工智能(AI)技術(shù)的應(yīng)用范圍廣泛,涉及負(fù)荷預(yù)測、系統(tǒng)優(yōu)化和故障診斷等多個(gè)方面。
第一,在負(fù)荷預(yù)測方面,AI 算法特別是時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型如隨機(jī)森林和支持向量機(jī),被用于準(zhǔn)確預(yù)測電網(wǎng)的負(fù)荷需求。這些模型能夠處理和分析歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)[以兆瓦時(shí)(MWh)為單位],并預(yù)測未來的負(fù)荷模式,預(yù)測精度高。第二,對于系統(tǒng)優(yōu)化,運(yùn)用高級優(yōu)化算法,如線性規(guī)劃(LP)和混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP),可以有效地平衡發(fā)電成本和電網(wǎng)需求。這些算法考慮了各種約束條件,包括發(fā)電機(jī)的輸出限制[以兆瓦(MW)為單位]和輸電線路的容量限制[以安培(A)或兆瓦(MW)為單位],以實(shí)現(xiàn)成本效益最大化。第三,在故障檢測和診斷領(lǐng)域,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),可以實(shí)時(shí)監(jiān)控和診斷電網(wǎng)中的異常狀態(tài)。例如,通過分析變壓器的溫度讀數(shù)[以攝氏度(℃)表示]和電流模式,AI 系統(tǒng)能夠及時(shí)識別潛在的設(shè)備故障或性能下降。
在通信協(xié)議方面,國際電工委員會(huì)(IEC)的61850標(biāo)準(zhǔn)是電力系統(tǒng)自動(dòng)化領(lǐng)域的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。IEC61850規(guī)定了數(shù)據(jù)交換的格式和協(xié)議,支持高達(dá)100Mbps 的數(shù)據(jù)傳輸速率,確保了電力系統(tǒng)中信息傳遞的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。此外,這一標(biāo)準(zhǔn)還支持寬帶寬度至少為1Gbps 的以太網(wǎng)通信,可滿足大規(guī)模電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸需求[2]。
網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面,先進(jìn)的電力系統(tǒng)可采用分層的通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。在此類架構(gòu)中,采用了多種通信媒介,包括光纖(支持高達(dá)10Gbps 的數(shù)據(jù)傳輸速率)、無線網(wǎng)絡(luò)(如LTE,具備約30~50Mbps 的速率)和電力線載波通信(PLC,通常在幾十至幾百Kbps)。這些多樣化的通信媒介確保了不同場景下通信的可靠性。
電力系統(tǒng)自動(dòng)化中網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)見表1。
表1 電力系統(tǒng)自動(dòng)化中網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)
在電力系統(tǒng)中,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的關(guān)鍵在于高效處理和分析海量數(shù)據(jù)集,以提高電網(wǎng)運(yùn)行的效率和響應(yīng)能力。這些數(shù)據(jù)包括電網(wǎng)負(fù)荷記錄、用戶消費(fèi)模式、電力設(shè)備狀態(tài)(如變壓器溫度),以及環(huán)境因素(如溫度、風(fēng)速)。通過應(yīng)用高級統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如決策樹、支持向量機(jī)(SVM)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以從這些復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息[3]。
其中,應(yīng)合理運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù),如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM),在電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析中表現(xiàn)出卓越的創(chuàng)新性。LSTM 在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),能夠更準(zhǔn)確地捕捉到電網(wǎng)負(fù)荷的動(dòng)態(tài)變化,從而提供更準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測,這對于電力調(diào)度計(jì)劃的優(yōu)化至關(guān)重要。例如,在一項(xiàng)針對短期和中期電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的實(shí)驗(yàn)中,LSTM 模型展示了比傳統(tǒng)方法更高的準(zhǔn)確率,準(zhǔn)確率達(dá)到±3%,顯著優(yōu)于以往模型的±5%。此外,在分析消費(fèi)模式方面,引入了基于用戶行為的預(yù)測模型。這些模型不僅能夠識別電網(wǎng)高峰和低谷時(shí)段,還可根據(jù)用戶的用電習(xí)慣,為電網(wǎng)運(yùn)營商提供更精細(xì)化的負(fù)荷管理方案。
智能診斷系統(tǒng)利用綜合的傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析算法,實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)測。這些系統(tǒng)通過收集關(guān)鍵參數(shù),如溫度、電流、電壓和振動(dòng),對設(shè)備健康狀況進(jìn)行精確評估。
以變壓器為例,智能監(jiān)測系統(tǒng)集成溫度傳感器(精度±1℃)、油位傳感器(精度±5mm)和負(fù)載電流傳感器(精度±1A)。系統(tǒng)通過連續(xù)監(jiān)測這些參數(shù),可檢測潛在故障,如溫度異常升高或油位顯著下降。例如,當(dāng)變壓器的溫度連續(xù)超過8℃或油位低于正常范圍20mm 時(shí),系統(tǒng)將觸發(fā)警報(bào)。
對于輸電線路,智能診斷系統(tǒng)通過溫度傳感器和電流傳感器來監(jiān)測線路的負(fù)荷條件和環(huán)境影響。特定參數(shù)閾值,如線路溫度超過60℃和電流超過額定值的80%,被用作判斷線路健康狀況的基準(zhǔn)[4]。
電力電纜的智能監(jiān)測側(cè)重于絕緣電阻[通常以兆歐(MΩ)測量]和接頭溫度。通過實(shí)時(shí)跟蹤這些參數(shù),系統(tǒng)可以提前識別電纜老化或損傷,如絕緣電阻降低至1MΩ 以下或接頭溫度持續(xù)超過50℃。
智能診斷系統(tǒng)在不同電力設(shè)備中的關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù)及其閾值見表2。
表2 智能診斷系統(tǒng)在不同電力設(shè)備中的關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù)及其閾值
智能控制系統(tǒng)通過綜合應(yīng)用最新的優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),為電力系統(tǒng)調(diào)度策略帶來了革命性的改進(jìn)。這些系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于,其可綜合分析和處理眾多參數(shù),如發(fā)電量(以兆瓦(MW)計(jì)量)、電網(wǎng)負(fù)荷(以兆瓦時(shí)(MWh)表示)和市場電價(jià)(以美元/MWh 計(jì)量),以實(shí)現(xiàn)成本和效率的最佳平衡[5]。
例如,德國電力公司E.ON 使用了一種基于人工智能的控制系統(tǒng)來優(yōu)化其風(fēng)力發(fā)電場的運(yùn)營。該系統(tǒng)利用高級氣象預(yù)測模型,結(jié)合實(shí)時(shí)風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù),自動(dòng)調(diào)整風(fēng)力發(fā)電機(jī)的角度和運(yùn)行狀態(tài)。這種策略使風(fēng)力發(fā)電的效率得到顯著提升,同時(shí)減少對化石燃料發(fā)電的依賴,有效降低了運(yùn)營成本和環(huán)境影響。在電網(wǎng)負(fù)荷管理方面,智能控制系統(tǒng)的創(chuàng)新體現(xiàn)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和先進(jìn)的負(fù)荷預(yù)測技術(shù)上。以國家電網(wǎng)為例,其基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測模型,結(jié)合歷史和實(shí)時(shí)電網(wǎng)數(shù)據(jù),來精準(zhǔn)預(yù)測各區(qū)域的電力需求。通過這種方式,可在高需求時(shí)段提前準(zhǔn)備充足的電力資源,同時(shí)在低需求時(shí)段相應(yīng)減少發(fā)電量,從而優(yōu)化資源分配。
第一,實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)利用廣泛部署的傳感器網(wǎng)絡(luò),持續(xù)跟蹤電網(wǎng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵參數(shù),如電壓、電流和頻率,并將這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至中央控制系統(tǒng)以監(jiān)測電網(wǎng)的整體健康狀況。
第二,自動(dòng)化故障檢測系統(tǒng)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法,如異常檢測和模式識別,可快速準(zhǔn)確地識別電網(wǎng)中的異常情況。
第三,該系統(tǒng)的進(jìn)一步創(chuàng)新包括故障隔離和恢復(fù)系統(tǒng),這些系統(tǒng)能在檢測到故障時(shí)自動(dòng)隔離受影響區(qū)域,防止故障擴(kuò)散,并快速恢復(fù)正常供電。
3.5.1 決策樹算法
決策樹算法在電網(wǎng)安全分析中的應(yīng)用包括從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中識別模式和異常。例如,通過分析電網(wǎng)的電壓(V)、電流(A)和頻率(Hz)等數(shù)據(jù),決策樹可以有效地識別出導(dǎo)致故障的條件。這一算法通過創(chuàng)建一系列基于數(shù)據(jù)特征的決策規(guī)則,逐步細(xì)化問題,直至預(yù)測故障。例如,如果某個(gè)電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的電壓連續(xù)下降超過10%,且頻率偏差超過0.5Hz,決策樹將標(biāo)記此節(jié)點(diǎn)為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,并觸發(fā)進(jìn)一步的檢查或預(yù)防措施[6]。
3.5.2 實(shí)時(shí)監(jiān)控與自動(dòng)響應(yīng)系統(tǒng)
自動(dòng)響應(yīng)系統(tǒng)綜合利用傳感器數(shù)據(jù)和通信技術(shù),持續(xù)監(jiān)測電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。在檢測到異常情況,如電壓或電流的急劇波動(dòng)時(shí),自動(dòng)響應(yīng)機(jī)制立即被激活。這些系統(tǒng)配備了智能斷路器和重合閘裝置,能夠在毫秒級別快速響應(yīng),隔離故障區(qū)域,防止故障擴(kuò)散。例如,當(dāng)電網(wǎng)某部分出現(xiàn)短路時(shí),自動(dòng)化系統(tǒng)能夠在20ms 內(nèi)斷開相關(guān)電路,保護(hù)電網(wǎng)的其他部分免受影響[7]。
3.5.3 網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)保護(hù)
電網(wǎng)系統(tǒng)通常采用高級加密技術(shù)和安全協(xié)議,如TLS/SSL 加密,以及入侵檢測和防御系統(tǒng),來確保數(shù)據(jù)的完整性和系統(tǒng)的安全運(yùn)行。例如,通過實(shí)施持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和定期的安全審計(jì),電網(wǎng)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)安全威脅,保障關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全。
3.5.4 預(yù)測性維護(hù)和故障預(yù)防
預(yù)測性維護(hù)主要利用歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測設(shè)備的故障和性能退化。例如,對于輸電線路,系統(tǒng)會(huì)分析溫度、電流負(fù)荷和歷史維護(hù)記錄,以查找潛在的故障。通過這種方法,電網(wǎng)運(yùn)營商能夠在故障發(fā)生前進(jìn)行維護(hù),減少意外停電和相關(guān)成本。
綜上所述,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、高級數(shù)據(jù)分析、智能診斷,以及自動(dòng)化控制技術(shù)在提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和可靠性方面具有顯著效果。同時(shí),通過分析電力系統(tǒng)自動(dòng)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié),將有助于推動(dòng)電力系統(tǒng)向更高效、更可靠、更安全的方向發(fā)展,為應(yīng)對日益增長的能源需求和復(fù)雜的電網(wǎng)管理挑戰(zhàn)提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。