阳洋
长沙市轨道交通运营有限公司
摘要：随着电力规模急剧扩大，人力资源成本严重制约了整个企业的效益，操作效率低下导致设备停电时间长，影响电力安全，降低供电可靠性近而增加用户停电时间，客户满意度及用电体验受到极大影响。为防范误操作，各级管理单位增加的各种举措、安全措施又影响和制约了操作效率。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对人工智能技术在电力调度自动化系统应用研究提出了一些建议，仅供参考。
关键词：人工智能技术；电力调度；自动化系统；应用研究
引言
系统的建设和投运能够有效解决调控员人工智能在线监护问题，实现了时间和人力资源的提升，实现了调度操作的安全升级，提升了电力管控效能，实现了电力本质安全。
1、人工智能概述
互联网的发展，推动了智能技术发展进程。人工智能即指在设备中运用全新技术与理论，以实现其智能化，更好地运用在生活中。人工智能领域内包含多个学科，图像识别、数据挖掘以及VR技术等都在各个领域有重要应用。设计者利用物理设备以及机械结构，可将设备效率实现最大化。人工智能典型的应用领域为电气自动化，高效运用此技术，可实现对电气设备的自动化控制、监测设备运行状态等。自动化控制实质即为对输入信号的反馈，并和收集信号展开对比，应用难点是其对比过程。物理设备与机械结构属于技术应用终端载体，能在既定程序之下展开自动化运行。人工智能精髓即为神经网络，利用计算机采集人类行为各项数据，并展开分析，进而实施智能化运作。总体来看，人工智能属于人类思维的重现，运用在电气自动化中，可及时采集与分析外界信息，结合运行要求，自动化调整运行方案。因此，其运用过程能对设备运行状况精准判断。
2、人工智能技术的应用优势
作为新时代的产物，人工智能技术在应用上具有传统技术所不可比拟的重大优势，这种技术在电力自动化中更是发挥出了非常重要的作用。首先，人工智能技术具有很强的抗干扰性能，在应用的过程中，受到外界的干扰非常小，性能相对稳定。在传统的电力自动化中，由于各种信息数据众多，系统中的各种参数很容易受到各种因素的影响，从而阻碍了电力自动化的实现，通过人工智能技术的应用，有效的解决了这个问题，使系统运行的更加高效稳定，各种外界因素对其造成的影响非常小，有效的提升了电力自动化的水平，从而带动了我国电力行业的发展；另外，利用人工智能技术，可以使参数调节更加的便利。相比于之前的电力自动化，人工智能技术在应用的时候更加的方便，操作也相对简单，人工操作的程序比较少，大部分的工作都是智能完成的，这种技术的应用，给人们带来了很大的便利；最后，把人工智能技术引入到我国的电力调度自动化系统中，可以节约大量的资源，与我国可持续发展的理念不谋而合，利用人工智能技术，可以实现各种问题智能化的处理，减少了大量人力资源的使用，是行业发展的新动力。
3、电力调度自动化系统存在的运维问题
随着调度自动化系统功能不断完善，系统规模也不断扩大，服务器、数据库、存储设备、网络设备不断增加，随着运行年限的增长，缺陷、故障频率也不断增加。而安全生产高度依赖调度自动化系统，一旦系统故障将对安全生产造成严重影响，随之对缺陷的处置时限要求越来越短。目前调度自动化主备调大部分维护工作都是凭经验被动开展，安全管理还是靠人工和制度约束，缺乏人员与技术相结合的技术手段，运维管理水平相对较低，故障不能实现闭环管理，运维经验也不能得到很好的积累。
4、人工智能技术在电力调度自动化系统的具体应用
4.1专家系统
在电力调度自动化系统中，专家系统是一种被普遍应用于继电保护中的方式方法，这个系统的运用的原理是表现出继电保护设备运作时发生的“行为举止”，以及展示出使用设备的人积累诊查判断等行动并赋予其一定的规则性。把那些诊断故障的专家一一收集于电力体系中，这样不仅能够快速发现故障点，找出其原因并更好更快地运用正确有效的处理方法。一般来说，只有在一些对时间考量比较不严格的继电保护运作的时候才会采用这个所谓的专家系统，例如检查判断一些故障。此外，专家系统也经常被用来计算一些有关零序电流的保护，以及整理合计一些定值智能化系统中。我们可以好好运用专家系统全方面分析继电保护运作时容易出现的问题，从而更好地解决并完善其建设。
4.2可视化系统
可视化系统也是人工智能技术在电力调度系统自动化应用中的具体展示。随着电力调度系统信息量的不断激增，在数据处理方面的难度也不断提高，特别是对电力调度系统而言，由于其所涉及的业务十分庞杂，业务部门也十分众多，所以累积起来的数据可以说是海量的。在故障处理过程中，整体上的工作难度也会随着数据量的增加而提升，给相关人员带来不小的压力。因此，调度人员需要在众多的数据中找出有用信息，并结合有用信息间的相互关联，从专业角度找到问题存在的根本原因，结合自身的挖掘找到数据背后的可靠依据，进而找出问题解决以及系统故障调整的依据。最终以理论的模式指导实践业务，消耗时间长，也会使得工作人员十分疲惫，自身精力难以保证及时解决电力调度系统中的故障问题。可视化技术的出现正是为了解决这类问题而存在的，引入可视化技术可以很好地帮助人工智能术在电力调度自动化系统中落地。结合人工智能的处理技术来提高操作人员的业务效率，帮助业务人员在海量数据中及时地找到最有用的信息。进而做出相关的调查处理，及时发现引起故障以及问题的根本原因，有效帮助解决电力调度系统的故障问题。可视化技术都是通过以可视的形式来展示相关数据的，比如将大量的电力调度自动化中所涉及的信息数据以图片的模式展示出来，结合着二维、三维等员工容易理解的方式，以直观的图片、图像外在模式，去展示纷繁复杂数据之间的关系。结合可视化的角度来解决海量问题，对于相关的实际业务人士而言，则可以及时地结合图像去发现引起故障的根本原因，采取针对性的措施及时地解除问题，提升故障排除的效率，保证整体上电力调度系统能够稳定运转。
4.3人工神经网络
人工神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。在实际应用中，以BP神经网络为代表的前向神经网络得到了广泛应用。由于前向神经网络是一种静态神经网络，其网络输出只由当前网络的输入决定，与在此之前的网络的输入无关，不具备记忆性。而电力系统语音交互数据具有一定的周期特性，为了弥补这一不足，学者在输入层中加入大量的历史语音数据，一定程度上加重了网络训练的负担，也增加了陷入局部极小点的可能，非但不能提高预测精度，反而降低了神经网络的预测性能。
结束语
将电力调度运行传统的人工操作模式变革为基于人工智能辅助的智能化的操作模式，在提高操作效率的同时，通过机器进行操作综合防误，提升操作安全，保障电力全面安全运行，对于提升电力调度智能化和自动化水平具有重要的指导意义和广泛的推广价值。
参考文献
[1]赵磊.人工智能技术在电力调度自动化系统中的运用分析[J].山东工业技术,2019(11):164.
[2]朵向阳.电力调度自动化系统中的人工智能技术应用[J].时代农机,2018,45(05):161.
[3]赵瑞君.电力调度自动化系统中的人工智能技术应用[J].现代工业经济和信息化,2018,7(21):38-39.
[4]章熙,姬源,黄育松.人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用研究[J].信息与电脑(理论版),2018(22):132-133.
[5]邢大成.人工智能技术在电力自动化系统的应用[J].农村电气化,2018(10):43-44.