基于人工智能的電力系統(tǒng)自動(dòng)化與智能控制技術(shù)研究

淳安縣電力實(shí)業(yè)有限公司供配電服務(wù)分公司 吳 英

同步發(fā)電機(jī)出現(xiàn)較大干擾時(shí)可能會(huì)破壞暫態(tài)穩(wěn)定性，或是由于過度負(fù)荷在遭遇較小干擾時(shí)導(dǎo)致靜態(tài)穩(wěn)定性失效，這兩種問題將導(dǎo)致同步發(fā)電機(jī)出現(xiàn)失步現(xiàn)象，而最為有效的解決措施，則是要對發(fā)電機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行解列，重新將其并入電網(wǎng)并增加負(fù)荷，而這一過程則需要消耗較長時(shí)間，此間發(fā)電機(jī)無法正常運(yùn)行，導(dǎo)致供電中斷。

隨著深入研究，包括我國在內(nèi)的眾多電力領(lǐng)域?qū)＜野l(fā)現(xiàn)，若短時(shí)間內(nèi)允許異步運(yùn)行則不會(huì)對電機(jī)造成損壞。由于處于異步運(yùn)行狀態(tài)時(shí)汽輪發(fā)電機(jī)僅具有正常功率值的50%，而當(dāng)前大型發(fā)電機(jī)則能夠達(dá)到70%，當(dāng)允許定子電流過載時(shí)，進(jìn)一步增加有功發(fā)電功率。因此，若促使同步發(fā)電機(jī)滿足異步運(yùn)行與再同步，則能夠解決安全穩(wěn)定供電問題，確保持續(xù)創(chuàng)建穩(wěn)定供電環(huán)境[1]。

1 基于人工智能技術(shù)的電力系統(tǒng)自動(dòng)化智能控制

人工智能技術(shù)則是利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，對人類大腦思維加以模擬，通過研究特定識(shí)別領(lǐng)域，包括對語音、圖像以及肢體動(dòng)作識(shí)別模仿等，是人類設(shè)計(jì)的前沿科技成果?；跈C(jī)械智能化應(yīng)用，則能夠代替人類處理較為簡單的工作，促使工作效率得到提高。而人工智能技術(shù)在近年來的開發(fā)應(yīng)用過程當(dāng)中逐漸成熟穩(wěn)定，可對電網(wǎng)運(yùn)行起到一定優(yōu)化作用。

在我國快速發(fā)展經(jīng)濟(jì)的建設(shè)背景之下，國家電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行受到廣泛關(guān)注。受到科學(xué)技術(shù)推動(dòng)，通過引進(jìn)人工智能技術(shù)，在電力系統(tǒng)運(yùn)行中通過智能化、自動(dòng)化控制則可自動(dòng)采集數(shù)據(jù)并向EMS 進(jìn)行上傳，完成電網(wǎng)系統(tǒng)的智能檢測，有助于及時(shí)控制電力系統(tǒng)運(yùn)行異常問題，打造安全穩(wěn)定運(yùn)行環(huán)境。結(jié)合這樣的研究背景，本公司針對于以往在電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中出現(xiàn)的供電中斷安全穩(wěn)定問題，對其主要原因加以剖析后，提出了全新的模糊控制智能理論設(shè)想，利用模糊控制器滿足電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)的再同步運(yùn)行需求，則可打造更加穩(wěn)定的持續(xù)供電效果。

2 人工智能控制系統(tǒng)對發(fā)電機(jī)穩(wěn)定性的影響分析

改進(jìn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，是促進(jìn)電力系統(tǒng)在新時(shí)期滿足安全穩(wěn)定供電的必然要求。此方案的設(shè)計(jì)是建立在以往電力系統(tǒng)發(fā)電安全穩(wěn)定性受到影響的基礎(chǔ)之上，與人工技術(shù)相互結(jié)合而衍生出的全新設(shè)計(jì)。本公司在利用人工智能技術(shù)創(chuàng)建電力系統(tǒng)自動(dòng)化與智能控制系統(tǒng)的過程中，提出了拉入同步以及防止滑過同步的控制假設(shè)。假設(shè)電力系統(tǒng)在多發(fā)電機(jī)下的解耦狀態(tài)空間方程為公式（1）：

在公式（1）中：i=1，2，3，...，N-1；N表示為發(fā)電機(jī)數(shù)量；Lt則表示為發(fā)電機(jī)對應(yīng)的相鄰母線數(shù)量；δ表示為功率角；ω表示為恒定發(fā)電狀態(tài)下的電機(jī)勵(lì)磁電勢；P表示為發(fā)電機(jī)的空載電勢；D與E分別表示為供電線路以及變壓器的額定電流；Y則表示為時(shí)間序數(shù)；G表示為發(fā)動(dòng)機(jī)工作頻率；M表示為電導(dǎo)勢；k為節(jié)點(diǎn)，a表示控制輸出系數(shù)[2]。進(jìn)而在公式（1）的作用下則可獲得歐幾里得范數(shù)：

式中：U為歐幾里得范數(shù)；δ表示為功率角；ω表示為恒定發(fā)電狀態(tài)下的電機(jī)勵(lì)磁電勢；t為調(diào)頻響應(yīng)時(shí)間；i為發(fā)電機(jī)；N為發(fā)電機(jī)個(gè)數(shù)。

進(jìn)而對狀態(tài){δ，ω}以及平衡點(diǎn)之間的距離進(jìn)行測量，假設(shè)當(dāng)前所獲得的歐幾里得范數(shù)其跟隨時(shí)間的變化提升而相應(yīng)的降低，則可表示為：

進(jìn)而根據(jù)公式（3）可以推測，若電力系統(tǒng)能夠始終保持這一狀態(tài)，則可在有限的短暫停電時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)滑差過零的機(jī)會(huì)。由此可得知，想要滿足失步發(fā)電機(jī)進(jìn)入再同步狀態(tài)，則需要為發(fā)電機(jī)提供滑差過零機(jī)會(huì)，基于這樣的需求，則應(yīng)當(dāng)滿足模糊控制下的人工智能自動(dòng)智能控制效果。因此本方案提出假設(shè)，若在汽門快關(guān)下產(chǎn)生了ΔPmi的機(jī)械功率增量，而相應(yīng)的經(jīng)由勵(lì)磁控制所造成了ΔE的內(nèi)電勢增量，并且受到制動(dòng)電阻的并聯(lián)影響出現(xiàn)自導(dǎo)電增量且表示為ΔGit，則可獲得推導(dǎo)模型：

式中：P表示為發(fā)電機(jī)的空載電勢；E表示為變壓器的額定電流；G表示為發(fā)動(dòng)機(jī)工作頻率；i為發(fā)電機(jī)組；m為增益系數(shù)；t為調(diào)頻響應(yīng)時(shí)間。此時(shí)將公式（1）以及公式（3）代入到公式（4）中，并去除二次增量項(xiàng)，簡化可得：

式中：N為發(fā)電機(jī)個(gè)數(shù)；f表示為觀測點(diǎn)；δ表示為功率角；ω表示為恒定發(fā)電狀態(tài)下的電機(jī)勵(lì)磁電勢；t為調(diào)頻響應(yīng)時(shí)間；i為發(fā)電機(jī)；Pmot表示為空載運(yùn)行極值；Eot表示為失電極值；ΔPmi表示為機(jī)械功率增量；ΔGit表示為自導(dǎo)電增量；ΔEi表示為內(nèi)電勢增量。在公式（5）中，ui表示為極滑期間的最后項(xiàng)平均值，等于0，可獲得如下規(guī)律，若ωi>0則為式（6）；若ωi＜0則為式（7），式中：f表示為觀測點(diǎn)；i為發(fā)電機(jī)組；m為增益系數(shù)；t為調(diào)頻響應(yīng)時(shí)間；ΔPmi表示為機(jī)械功率增量；ΔGit表示為自導(dǎo)電增量；ΔEi表示為內(nèi)電勢增量。

根據(jù)上述公式進(jìn)行總結(jié)，若電力系統(tǒng)整體運(yùn)行過程中遭受干擾且發(fā)電機(jī)出現(xiàn)加速失步狀態(tài)時(shí)，則應(yīng)當(dāng)利用極值對極滑期間進(jìn)行控制，即按照最大能量原理，避免電力系統(tǒng)動(dòng)能過高，從而促使電力系統(tǒng)具有較高勢能。簡單而言，就是通過對電力系統(tǒng)的機(jī)械功率進(jìn)行控制，并促使投入電制動(dòng)以及勵(lì)磁電壓參數(shù)得以提高，以便于對電力系統(tǒng)發(fā)電機(jī)進(jìn)行再同步處理。且考慮到若當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)滑叉過零現(xiàn)象后，且逐漸降低為負(fù)值，則需要通過提高機(jī)械功率的方式，促使勵(lì)磁電壓逐漸減少，避免出現(xiàn)滑過同步現(xiàn)象。

3 基于模糊控制的工程設(shè)計(jì)

本公司所提出的基于人工智能技術(shù)自動(dòng)化與智能控制方案表明，在電力系統(tǒng)受到干擾時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致發(fā)電機(jī)出現(xiàn)加速失步狀況，進(jìn)而影響供電穩(wěn)定性，造成供電中斷。因此，通過極值對滑板期間加以控制，按照最大能量源原理，避免機(jī)械功能過高，促使發(fā)電機(jī)重歸再同步運(yùn)行，效果則可對其供電中斷狀態(tài)加以調(diào)節(jié)?？紤]到對電力系統(tǒng)的轉(zhuǎn)差以及轉(zhuǎn)差變化率進(jìn)行檢測后，總結(jié)二者規(guī)律，可利用模糊控制技術(shù)對其加以控制[3]。當(dāng)轉(zhuǎn)差變化率趨近于零而轉(zhuǎn)差為最大負(fù)數(shù)時(shí)，需要按照正方向快速轉(zhuǎn)變轉(zhuǎn)差，以此促使轉(zhuǎn)差變化率不斷提高。通過這樣的控制方法較為簡單，尤其是適用于人工智能技術(shù)中的模糊邏輯，僅需增加模糊控制器，其等同于再同步續(xù)斷控制原理，具有簡便性應(yīng)用特征。

3.1 模糊量化處理

增設(shè)模糊控制系統(tǒng)，基于人工智能技術(shù)角度，則是通過在輸入論域上映射輸入信號(hào)進(jìn)行量轉(zhuǎn)換，按照所設(shè)定的范圍模糊化該信號(hào)論域，進(jìn)而對時(shí)間采樣模糊化后，在論域點(diǎn)上轉(zhuǎn)化信號(hào)物理值。模糊量化處理是通過將精確量向模糊量進(jìn)行轉(zhuǎn)化，進(jìn)而在論域上創(chuàng)建模糊子集。本方案所設(shè)計(jì)的兩個(gè)輸入量則為電力系統(tǒng)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)差變化率以及轉(zhuǎn)差，因此則首先對轉(zhuǎn)差進(jìn)行量化，可構(gòu)建整數(shù)論域S={-2，-1,0,1,2}，該論域內(nèi)的數(shù)值則為分別對應(yīng)NB（負(fù)極值）、NM（負(fù)中）、Z（零）、PM（正中）、PB（正極值）變量語言。根據(jù)上述五個(gè)輸入量所創(chuàng)建的隸屬函數(shù)，可選擇三角函數(shù)、梯形函數(shù)等加以表示。同時(shí)對轉(zhuǎn)差變化率可同樣利用上述整數(shù)論域進(jìn)行轉(zhuǎn)化，完成語言變量的定義，并創(chuàng)建隸屬函數(shù)[4]。

3.2 模糊控制規(guī)則

通過知識(shí)模型對被控對象加以控制，經(jīng)過長期對控制經(jīng)驗(yàn)加以積累所形成的模型準(zhǔn)確性，將決定模糊控制器在電力系統(tǒng)穩(wěn)定性控制中是否能夠起到良好作用。建立在直覺推理語言的基礎(chǔ)上所形成的控制規(guī)則，按照模糊條件語句加以表示可分為三種類型：if A then B；若A 則B；if A then B else C；若A則B，否則C；if A then B then C；若A 則B 且C，其中：If 表示為前提條件，then 表示為后置結(jié)果。

3.3 模糊決策

本文所選擇的模糊決策為Madani 直接推理法，考慮到上文中的模糊控制規(guī)則，設(shè)定a、b 分別為輸入變量，c 為輸出變量，對應(yīng)前提條件以及后置結(jié)果，則可獲得隸屬度μA（a）、μB（b）、μC（c）。對應(yīng)強(qiáng)度ω表示為：ω=μA（a）ΛμB（b），Λ 表示為MIN 運(yùn)算，可對最小值進(jìn)行計(jì)算，則獲得結(jié)果：a=ωΛμc（c）。此時(shí)則完成了基于模糊控制器下的自動(dòng)化智能控制全過程創(chuàng)建，可將其代入到電力系統(tǒng)的發(fā)電機(jī)運(yùn)行中，驗(yàn)證其是否能夠恢復(fù)正常再同步運(yùn)行狀態(tài)[5]。

3.4 仿真驗(yàn)證

基于本方案所設(shè)計(jì)的增加續(xù)斷模糊控制器，并對續(xù)斷模糊控制加以簡化的方式創(chuàng)建了電力系統(tǒng)失真的數(shù)字仿真模型，結(jié)合仿真結(jié)果進(jìn)行研究分析發(fā)現(xiàn)，在增加模糊控制器之后，具有理想的電力系統(tǒng)發(fā)電機(jī)控制效果。

以本單位的某電力系統(tǒng)展開仿真實(shí)驗(yàn)，通過BIM 創(chuàng)建三維可視化模型，隨后通過接入模糊控制器創(chuàng)建數(shù)字仿真模型的方式，選擇典型發(fā)電機(jī)參數(shù)值以及勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)值，典型發(fā)電機(jī)參數(shù)與勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)如下：額定容量700MVA、額定功率630MW、額定電壓20kV、額定電流20207A、轉(zhuǎn)速3000r/min、勵(lì)磁方式為自并勵(lì)靜止勵(lì)磁系統(tǒng)、滿載勵(lì)磁電壓424V、滿載勵(lì)磁電流4317A、空載勵(lì)磁電壓139V、空載勵(lì)磁電流1480A、強(qiáng)勵(lì)倍數(shù)2倍、強(qiáng)行勵(lì)磁時(shí)間20s。由于需要通過增設(shè)快關(guān)汽門控制的方式創(chuàng)建電力系統(tǒng)，原動(dòng)機(jī)調(diào)速模型則根據(jù)以往案例中的典型調(diào)速器模型進(jìn)行創(chuàng)建，采用典型值進(jìn)行合理推測。

通過仿真研究分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)電力系統(tǒng)中的供電線路與發(fā)電機(jī)之間出現(xiàn)接地短路故障時(shí)，檢測其相距間距，若處于1km 內(nèi)且受到某一原因造成永久性短路，無法切除故障可能會(huì)導(dǎo)致電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)出現(xiàn)失步狀況，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為異步運(yùn)行狀態(tài)。在此情況下，利用本文所提出的模糊控制方案進(jìn)行仿真測試，發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)發(fā)電機(jī)能夠重新恢復(fù)同步運(yùn)行狀態(tài)。在發(fā)生故障后的0.4s 后，對故障加以切除，且不再對線路進(jìn)行重合處理，在正常條件下觀察電力系統(tǒng)增設(shè)模糊控制系后的轉(zhuǎn)差以及功角變化曲線[6]。

通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，增設(shè)勵(lì)磁模糊控制器之后，電力系統(tǒng)中的發(fā)電機(jī)受到人工智能模糊控制影響，在短時(shí)間內(nèi)可恢復(fù)同步運(yùn)行，最短時(shí)間縮短至15s，而通過同步增加勵(lì)磁控制以及快關(guān)汽門的自動(dòng)化智能控制作用下發(fā)現(xiàn)，相較于常規(guī)控制模式電力系統(tǒng)發(fā)電機(jī)具有更加顯著的控制效果，縮短至10s即可恢復(fù)同步運(yùn)行狀態(tài)。因此證明本方案中通過模糊控制人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中加以應(yīng)用后，能夠達(dá)到更加良好的穩(wěn)定性提升作用。

綜上所述，電力系統(tǒng)運(yùn)行安全穩(wěn)定性備受關(guān)注，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以滿足電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化需求。