摘要： 随着电力系统的不断发展和电力需求的日益增长，配电网的优化调度成为提高电力系统运行效率、可靠性和经济性的关键。本文深入研究基于人工智能的配电网智能优化调度。首先介绍配电网优化调度的背景和意义，然后阐述人工智能技术在配电网中的应用基础，包括常见的人工智能算法如神经网络、遗传算法等。接着详细分析基于人工智能的配电网智能优化调度模型构建，包括目标函数设定、约束条件考虑等方面。

关键词： 人工智能；配电网；智能调度

引言

传统的配电网调度方法在应对日益复杂的电力需求、分布式电源接入和电力市场环境变化等方面存在局限性。基于人工智能的配电网智能优化调度有助于提高配电网的运行效率，降低网损，提高对分布式电源的消纳能力，增强配电网应对故障和不确定性的能力，从而提高整个电力系统的稳定性和可靠性，同时也有助于降低电力运营成本，促进电力市场的健康发展。

1.人工智能技术在配电网中的应用基础

1.1神经网络

神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，它由大量的神经元相互连接而成。在配电网优化调度中，神经网络可以用于负荷预测。例如，通过对历史负荷数据、气象数据等多种因素作为输入层，经过隐藏层的神经元计算，在输出层得到预测的负荷值。某城市配电网利用神经网络进行短期负荷预测。将过去一段时间的负荷数据、温度、湿度等数据输入到神经网络模型中，经过训练后，该模型能够准确地预测未来数小时甚至数天的负荷情况，为配电网的调度提供了重要依据。

1.2遗传算法

遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。它通过模拟生物的遗传、变异和选择过程来寻找最优解。在配电网优化调度中，遗传算法可以用于求解最优的发电计划、无功补偿配置等问题。在一个包含多个分布式电源的配电网中，利用遗传算法来优化分布式电源的出力计划。将分布式电源的功率限制、配电网的负荷需求等作为约束条件，以配电网的网损最小为目标函数，通过遗传算法的迭代计算，得到最优的分布式电源出力方案，有效降低了配电网的网损。

1.3模糊逻辑

模糊逻辑是处理模糊性和不确定性问题的有效方法。在配电网中，很多参数和运行状态具有模糊性，如负荷的重要性程度、设备的运行状态等。模糊逻辑可以将这些模糊信息进行量化处理。在配电网的电压控制中，利用模糊逻辑来确定无功补偿设备的投切策略。根据电压的偏差程度、电压变化率等模糊输入量，通过模糊推理得到无功补偿设备的投切指令，实现了对配电网电压的有效控制。

2.基于人工智能的配电网智能优化调度模型构建

2.1目标函数设定

以配电网的运行成本最小为目标，包括发电成本、购电成本、网损成本等。例如，对于一个包含分布式电源和从主网购电的配电网，通过优化调度，减少从主网的高价购电，提高分布式电源的利用率，从而降低总的运行成本。以提高配电网的供电可靠性为目标，如减少停电次数、缩短停电时间等。可以通过优化备用电源的配置、合理安排设备检修计划等方式来实现。以提高配电网的电能质量为目标，如降低电压偏差、减少谐波含量等。通过优化无功补偿设备的配置和控制，调整分布式电源的出力等手段来改善电能质量。

2.2约束条件考虑

配电网在任何时刻都必须满足功率平衡，即发电功率和购电功率之和等于负荷功率和网损功率之和。这是配电网稳定运行的基本要求。配电网中的发电设备、输电设备、无功补偿设备等都有其额定容量限制。在优化调度过程中，必须保证设备的运行不超过其额定容量，以确保设备的安全运行。配电网中的电压必须保持在规定的范围内，过高或过低的电压都会影响用户的用电设备的正常运行。在优化调度时，要通过调整无功功率等手段来满足电压约束条件。

3.基于人工智能的配电网智能优化调度面临的挑战

3.1数据质量问题

配电网中的数据来源广泛，包括传感器测量数据、用户上报数据等，部分数据可能存在误差，影响人工智能算法的准确性。例如，传感器的精度不足可能导致负荷数据不准确。由于设备故障、通信中断等原因，可能导致部分数据缺失，这给人工智能模型的训练和应用带来困难。

3.2模型复杂度与计算资源

一些人工智能模型（如深度神经网络）结构复杂，需要大量的计算资源进行训练和运行。在配电网中，硬件设备的计算能力有限，可能无法满足复杂模型的运行要求。配电网的优化调度需要满足实时性要求，而复杂的人工智能模型可能导致计算时间过长，无法及时提供调度决策。

3.3算法适应性

配电网的运行场景复杂多样，如不同的负荷模式、分布式电源接入情况等。人工智能算法需要具备良好的适应性，能够在不同场景下都能提供有效地优化调度方案。配电网中的负荷、分布式电源等都是动态变化的，人工智能算法需要能够及时适应这些变化，调整优化调度方案。

4.基于人工智能的配电网智能优化调度的未来发展方向

将神经网络、遗传算法、模糊逻辑等多种人工智能技术进行融合，发挥各自的优势，提高配电网智能优化调度的性能。例如，构建混合智能算法，用于解决复杂的配电网优化调度问题。物联网技术可以为配电网提供更全面、准确的数据采集和传输。通过与物联网技术结合，人工智能可以更好地利用这些数据进行优化调度。例如，利用物联网传感器实现对配电网设备状态的实时监测，为人工智能的设备故障诊断和维护调度提供数据支持。

随着电力市场的发展，用户对电力的需求不仅仅是满足基本的用电需求，还包括对电能质量、用电灵活性等方面的要求。未来的配电网智能优化调度将更加关注用户需求，实现主动优化调度，如根据用户的用电习惯和需求提供定制化的电力服务。

结束语

基于人工智能的配电网智能优化调度是提高配电网运行效率、可靠性和经济性的重要手段。虽然目前在应用过程中面临着数据质量、模型复杂度、算法适应性等挑战，但随着技术的不断发展，通过融合多种人工智能技术、与物联网技术结合以及考虑用户需求等发展方向的探索，配电网智能优化调度将不断完善，为电力系统的可持续发展做出更大的贡献。

参考文献

[1]王家兵，眭仁杰，扶向阳.配电网智能感知与故障诊断运用人工智能的方法[J].电气技术与经济，2024，（08）：381-384.

[2]朱洁.智能算法在配电网负荷预测与调度中的应用[J].集成电路应用，2024，41（08）：198-199.

[3]袁春悟.基于人工智能的配电网智能优化调度研究[J].电工技术，2023，（S1）：36-38.