摘要：人工智能领域中，深度学习、大数据分析为主要内容，能够创新电力行业技术，促进电网调控的发展。基于人工智能技术，分析电网调控系统的结构和设计思路，对大数据时代下电网调控的思路进行明确，使电网调控从传统经验型转变成为智能型。

关键词：人工智能技术;电网调控;调控措施;

在新时期下，优化了电网系统功能形态与技术特征，使用人工智能技术能科学地使用并管理调度经验、数据和知识，实现技术智能化的升级，使电网工作效率得到提高。所以，要对电网整体调控业务进行分析，研究人工智能技术在电网调控中的性能与交互过程，实现深度学习，使故障识别质量得到提高。

1 电网调控系统的框架设计

1.1 设计思路。大数据技术为人工智能技术发展中的重点，因为历史数据量比较大，将丰富数据样本提供给机器学习、深度学习等算法，训练模拟各个参数与要素。所以，人工智能技术在电网调控中使用的重点为：（1）收集整理电网运行过程中大量的数据，包括气象环境、设备量测、地理位置、故障告警等多维度数据;（2）使用运行日志、故障处置预案、调度操作规程、人工经验等非结构化文本数据，对现有知识进行模拟和学习;（3）创建人工智能算法引擎;（4）业务场景与人工智能算法结合，实现辅助决策和智能化。

针对上述分析。包括实时运行系统和智能学习系统，实时运行系统在生产控制大区中部署，实时调度业务。在非所生产控制大区中实现智能运行系统的部署，从而实现基于数据、规程的人工智能学习。在智能学习过程中，实现调度规程、日志、故障源等电网海量历史数据，根据自然语言处理、深度神经网络等人工智能算法实现智能化学习引擎的创建，根据规则和数据结合的训练方法模拟调度员思维决策，实现电网态势分析、智能决策和调度助手。

1.2 总体框架。基于人工智能技术的电网调控系统包括数据汇集和管理、高性能计算架构、业务场景和算法引擎。根据计算机设备、存储设备、网络设备构成高性能计算架构，通过CPU、TPU、GPU等混合架构构成计算机集群，解决多层次网络参数下训练时间过长的问题得到解决。数据汇聚层能够汇集外部环境数据、运行数据、管理数据，实现调度大数据平台的创建，为上层分析提供全维度数据支撑。数据管理是基于数据汇集存储数据，针对不同采样频率、结构，使用的数据存储方式各有不同。算法引擎层利用各种算法，包括随机森林、知识图谱、自然语言处理、聚类分析等算法封装，提供给上层统一算法引擎支撑。根据现有调度规程、操作规范、运行经验实现知识库的学习与理解，利用自然语言处理技术对日志、文本进行理解和学习，构成知识化表达规则库。

2 电网调控系统的设计

2.1 硬件体系结构设计。电网调控系统根据冗余部分建设，通过前置服务器、数据库服务器构成，在故障时能够自动切换。主网络为100 M以太网，使用4台48口高性能三层交换机，使系统运行可靠性与安全性得到提高，使网络负载得到降低。通过星型链接、服务器、工作站实现交换机的连接，在单一交换机中，系统存在故障时能够使用以太网进行工作。如果系统没有意外，两个网络能够在可承受承载量中运行系统。如果某网络分支存在意外的时候，会使网络瘫痪，其他网络要能够承担剩下网络的通信量。在相同时间段之中，实现双网配置网络的设置，也就是通信网络与DIS网络。

2.1.1 前置采集服务器。调控一体化系统要承载电网所有变电站设备信息接入，前置采集服务器具有较大的接入压力，要保证系统运行的安全性和稳定性，利用4台HP rx6600双核服务器作为服务器。在某台交换机存在故障时，其他的服务器都能够满足系统的运行需求。其中的组柜硬件系统能够满足数据采集传输需求，通过调制解调器、终端服务器、数字隔离板、网络通信隔离器构成硬件，实现系统的在线扩充。

2.1.2 SCADA服务器。SCADA数据处理服务器为调控一体化系统，还是设备运行监视与监控操作核心设备。系统要求SCADA服务器的处理能力与安全可靠性具备强大支撑作用，SCADA服务器的集控功能设计了加强自动电压控制功能应用软件，主要包括综合防误功能软件、责任区划分软件等。系统使用4台8核高速服务器使高端服务器要求得到满足，为了对CPU低负载率得到满足，使所有SCADA服务器作为对方的备用，有效实现均分。

2.1.3 PAA服务器。为了对应用功能进行扩充，利用rx6600的JP服务器实现PAS服务器的设计，具有强大的服务功能，大部分和集控相关的高级应用都有关系，包括状态估计、潮流计算、负荷预警等。

2.1.4 历史数据服务器。在调控一体化系统工作时能够实现变电站的无人值班，在SCADA系统中上传所有变电站设备运行信息。使数据库服务器存储功能得到加强，利用两台服务器满足系统对存储空间的需求。其次，使磁盘阵列进行改进，对全数据存储需求进行考虑，使阵列配置容量扩充。通过上述配置使互换功能得到实现，还要求数据自同步。

2.2 软件结构的设计

2.2.1 系统软件的结构。电网调度系统主要由网络通信、变电站继电保护信息管理、维护子系统、综合数据平台和网络通信子系统构成：

（1）网络通信子系统。实现网络连接、数据流传输和网络管理，满足标准化网络传输协议;（2）变电器继电保护信息管理。实现和故障相关的录波、保护等二次装置动作信息的监视、收集、报表统计与分析，为故障诊断、恢复、操作指导软件提供基础;（3）高级应用软件。实现电网运行分析、优化、计算等功能，使电力系统运行安全性得到提高;（4）综合数据平台。为决策平台系统数据基础，还是全部高级应用支撑平台，包括系统全部稳态数据，还包括变电站继电保护信息管理系统的故障信息，结合故障信息和稳态信息，提供给高级应用软件精准、全面的信息;（5）维护子系统。实现决策支持系统日常管理和维护等工作，使系统能够正常的运行;（6）高级应用软件子系统。实现电网运行分析、优化和计算，使电力系统运行经济性、安全性得到提高。

2.2.2 实时监测和预警。实时监控和预警能够实现电力系统稳态运行状态控制、监视、分析与评估，对电力系统运行状态进行分析、监视和预警，保证电网安全运行。实时监控和预警在使用过程中包括电网实时监视与告警、稳态分析、自动控制、辅助决策、电网动态预警、调度业务培训模拟与电网运行评估。实时监控与预警能够提供可视化手段和工具，使调度员直观掌握电网实时的运行信息，及时发现电网运行状态变化和决策。可视化结合分析功能可将分析结果动态展示出来。

实时监控和预警为电网实时调度业务技术支撑，能够实现电网运行监视全景化，通过安全调整、分析控制智能化、前瞻化。通过业务、空间和时间等多维度，对电网运行全方位实时监视、智能报警与在线故障诊断;实时跟踪并且分析电网运行变化，还要实现闭环优化调整与控制;对电网运行风险进行在线分析和评估，及时地发布预警、告警信息，并且提出紧急控制策略。

实时控制与预警类应用包括电网自动控制、实时监控和智能告警、调度运行辅助决策、在线稳定分析、调度员培训模拟、网络分析等。

3 结语

人工智能为电网调控领域高新技术，根据数据与模型联合驱动优化调控系统效率和质量，将电网调控智能化与现代化的特点充分展现出来。所以，分析电网调控领域人工智能技术框架，通过故障分析、高速计算等技术对系统建设目标与思路进行明确，实现智能决策优化，使电网调控需求得到满足。

参考文献

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