人工智能在电力系统运行中的应用综述

1、人工智能在电力系统运行中的应用综述人i智能在电力系统运行中的应甬综述电工电气(2011no.10)综述人工智能在电力系统运行中的应用综述边伟(山西省电力公司,山西太原030001)摘要:人工智能技术(ai)泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制,管理,运行等领域发挥着重要的作用.阐述了专家系统,人工神经网络,模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中各自的应用特点,展望了人工智能技术在电力系统中的发展趋势,指出混合智能是人工智能的重要发展方向之一.关键词:人工智能;电力系统;专家系统中图分类号:tm732;tp18文献标识码:a文章编号:10073175(2011)10000104l

2、电力系统应用人工智能的起因电力系统运行控制的一个基本目标就是在经济合理的条件下向用户提供高质量的电能.为此,有必要对电力系统进行规划,监视和控制.随着电力系统规模的不断增加,能源管理系统(ems)运行人员所面临的决策任务也日趋加大,这使得运行人员很难保证电力系统的安全,经济,可靠运行.另一方面,现有ems中心的计算机软件通常为数值分析软件,缺乏智能化处理功能,这一实际情况也使得运行人员的决策判断变得十分重要.特别是在事故状态下,运行人员的决策往往影响到整个电力系统的安全运行.为此,有必要采用人工智能技术(ai)来协助运行人员进行决策和判断,这是近年来各国电力工作者们涌入到人工智能应用研究领域的

3、一个主要起因.电力系统中应用人工智能的另一个技术起因是计算机科学及与之相应的硬件发展水平,也促进了人_t智能向其他工业领域的渗透.目前,用于智能化编程的高级逻辑语言种类繁多且趋于成熟;而用于智能软件的硬件系统也断投入市场,这些现实使得人工智能技术在电力系统中的应用有更加广阔的前景.2人工智能在电力系统中的应用方向随着我国电网规模的迅猛发展和三华特高压电网建设,影响电网安全运行的因素越来越多,电网运行机制越来越复杂,为了最大程度保证电网的安全运行,电力系统的人工智能技术研究也显得更为重要.为了研究电力系统中适合通过人工智能工具来解决问题的特性,特将问题按时帧分为实时控制,管理规划两部分.实时控制

4、包含离散和连续控制系统,在个体操作者简介:边伟(1980一),工程师,硕士,从事电力调度运行工作.篓=蚕.一一一娜一一一一一一一vmam.m哪眦mu珊l兰塞誉nmm们扑mift1etnnan_雏一cm:=叭:呈电工电气(201lno.10)人i智能在电力系统运行fl的啦啪综述作时,实时控制相对简单,但是它们之间的相互作川影响使得电力系统的控制异常复杂.能源管理系统在现代电力系统中的作用越来越突出.全系统的数据通过督控制数据获取(scada)传给ems,控制信号ems传给各元件,整个过程要做剑同步进行,这要求ems具有对大量信息的实时处理能力,并lll1.能常和事故情况下及时,止确地做出控制决策

5、.:测与诊断是ems的重要功能.人工智能在状态监测与故障诊断领域发挥着重要作用,国内外开发了多种于家系统和神经网络的诊断策略,本文再进行阐述.3专家系统(es)3.1专家系统在电力系统中的应用人r智能在电力系统中的应用主要指专家系统的川.事实i,个专家系统就是一个计算机程序,该程序利用前的输入信息,知识库及一系列推规则来完成由某一领域专家才能完成的t作.专家系统的特点在于其符号表达,逻辑推理及渐进式搜索能.图1给了一个典型的专家系统结构图.其l1,领域家将家知识交给知识工程师,然后由知识师构造个由推理机,知识库及用户接口组成的家系统.专家系统和传统计算机软件问的卞要差别f知11库和推理机是明确

6、分开的.图1专家系统结构图表1给出了专家系统和常规软件问较详细的筹肄,从中町看jl1家系统的一些特点.表1专家系统和常规软件的比较2专家系统在电力系统运行控制中的应用领域可以概述为以卜几方面:(1)报警信号处理:电力系统出现事故的状态下,警报信息量最高可达2000个,如此大量的警报信号往往会使运行人员下足尢措.此时,特能采用智能化软件,快整理出引起报警的事故原,将对系统的安全运行提供很大帮助.(2)开关操作:统汁数据表明,ems运行控制任务的40%属于丌关操作.因此,开关操作序列的白动化,特别是大量操作序列的自动化尤疑将减轻运行人员的工作黾.而这种自动化操作的实施必须依靠智能化软件才能完成.(

7、3)电压控制:电力系统的潮流优化(opf)很大程度上依赖于电压控制.而电压控制/1仪u义决于潮流计算结果,而且还必须考虑对未米负倚的颅洲及过去控制的j力史.这样一个综合决策任务只能l】智能决策软什系统才能较好完成.(4)故障诊断:电力系统可能出现的故障种类繁多,从一次系统的故障看,町分为线路和无件故障两大类;从二次系统的故障看,则叮粗略地分为保护系统,信号系统,测量系统,控制系统及电源系统五类故障.如何利用各种可监测的信息米企找上述故障,仍足一个纯逻辑推理问题,然,这是专家系统的个极好的应川领域.(5)恢复控制:由于电力系统大范停电的概率极低,故一日_出现这种情况,调度运行人儿无法迅速采取有效

8、措施来恢复供电.恢复供电的过程义涉及了大量的开关操作及并网操作,稍小小心,还会冉次引起事故.此时,特能提供一个指导操作的专家系统,将大大加速系统恢复过程.(6)运行规划:电力系统在运行过程中往要根据系统要求切除或投入某些发备或负荷.这些操作会引起系统拓扑结构的变化.为此,通常对系统的新旧拓扑结构进行潮流分析,然后确定各种操作的可行性.这一规划任务也是专家系统的一个潜在应用领域.(7)运行人员的培训:为了使运行人员获得较高的技能,使他们能在实际调度工作中少犯错误,目前各ems中心均设有训练仿真器.为此可采刚智能化编程软件实现仿真器的软件功能,从而提供j卜常情况下操作对策训练及预想事故处理的tji

9、1练.3.2专家系统在电力系统中应用的特点与问题专家系统在电力系统中应用的必要性以及困内人i智能在电力系统运行中的应用综述电工电气(2011no.10)外的研究情况等已有专门的文献进行了很好的论述,本文仅就下列几个问题作简要说明.3.2.1电力专家系统的特点1)主要用于故障诊断,规划调度与运行控制等领域;2)主要面向系统而非装置;3)将符号处理与数值计算融为一体的混合型系统占很大比例;4)符号处理部分通常采用prolog和sp语言,数值计算部分多采用fortran语言;5)大多数专家系统用产生式系统表示知识,框架结构用得很少;6)实现专家系统有如下三种方式:用数值程序语言实现,用人工智能语言实

10、现,用人工智能语言实现并配备相应的硬件.3.2.2从已进行的研究工作中得到的启示1)专家系统是有用的工具,但它只是辅助手段而不能取代运行人员,不是任何问题都适于用专家系统的方法来解决;2)从一个小型系统开始,逐步扩充其功能,不要一开始就企图搞一个功能很多结构复杂的系统;3)根据问题特征选择适宜的实现语言;4)选用合适的专家系统工具,并要避免采用尚未发展完善的工具;5)在开发初期就应考虑使其维护方便,修改容易,使用灵活;6)在扩充阶段要考虑用户使用方便,也即要有一个友好的接口,否则难以让运行人员接受;7)不要交替使用多个专家系统工具,因为接口太多会使效率降低.3.2.3有关专家系统应用中的问题综

11、观国内外现有的专家系统,已实际应用的只是少数,在电力系统中也是如此.目前电力系统中实际应用的专家系统是一些比较简单而具体的系统,如刀闸操作票系统等.专家系统的作用只是辅助调度员做出决策,而不是取代,到目前为止,尚未见到有人企图发展完全取代调度员的专家系统.专家系统在电力系统中应用(尤其是实时应用)尚有如下问题有待解决:(1)与数值程序的接口问题.对电力系统运行而言,该问题有特殊的重要性.现有的接口不甚理想,效率很低.主要有几种方法:用某些规则连接;用公共的黑板数据库实现信息交换;与一般系统的一体化.(2)太慢的符号运算速度.提高数据存取时间可能是提高计算速度的关键.这个问题如不较好地解决,就很

12、难使专家系统能在线应用.尽管这个问题通常不认为是建造专家系统的瓶颈问题,但对电力专家系统而言却是一个十分关键的问题,可能的解决途径有:采用更大容量的计算机;采用分布处理和分层推理;开发专用硬件.(3)知识获取.知识获取是专家系统的主要困惑和重要的问题,电力专家系统也不例外,目前的解决途径是实现自学习.但基于传统ai的方法看来是十分困惑的,用神经网络实现是种很有前途的方法.现已有用神经网络模型之一的bp模型,开发的专家系统工具,这种工具有较好的知识表达与知识的自动获取能力,具有自学习,自组织等特点,并且系统可以随样本的增加而不断修改其权值,不需人去组织大量的规则.对常规专家系统而言,通常是知识越

13、多,推理速度越慢,采用分布处理和分层推理会好一些,但总的趋势仍是如此.神经网络是并行分布式的,因此,基于神经网络的专家系统的运行速度(假如在细颗粒状的并行机上实现的话)不随知识的增多而变慢.(4)知识库的一致性.这是ai专家关心的问题,目前也没有很好的方法判断,建造电力专家系统(尤其是大型专家系统)必须考虑这个问题.目前的电力专家系统由于多数处于研究阶段,而实用的还只是一些很简单的系统,因而知识库的规模不是很大,容易直观地验证其一致性.(5)专家系统的维护.实用的专家系统必须易于维护,不易维护的专家系统其实用性将大大降低.目前对此问题尚未给予足够的重视,主要原因是大多数专家系统离实用还有较大的

14、距离.4人工神经网络(ann)人工神经网络是模拟的生物激励系统,由大量的神经元以一定的方式连接而成的,单个神经元的作用是实现输入到输出的一个非线性函数关系,它们之间广泛的连接组合就使得整个神经络有了复杂的非线性特性,神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上,根据一定的学习算法调节权值,使神电工电气(2011no.10)ixxj络实现从/维空间到门维空问复杂的非线性映射.iftj神经络的快速并行处理能力和良好的分类能力,被广泛地应用于电力系统的实时控制,检测与诊断,短期和长期负荷预测,状态评估等诸多领域,而基于神经网络的负荷预测技术已成为人i智能存电力系统最为成功的应用之一.人:神经xxj络还广泛

15、用于暂态保护,用于故障y-0断及选线,快速准确,且不受系统运行方式,故障类等因素的影响;用于无通信保护,能提取故障高频信号,取得较好的仿真效果;用于雷电波,卅关操作波及故障行波的辨识,亦有收获.5模糊集理论(fs)模糊逻辑町认为是多值逻辑的扩展,能够完成传统数学_方法难以做到的近似推理.近年来,模糊集论在电力系统中的应用取得了飞速进展,应用多h标模糊决策方法,进行故障测距和故障类型识别;给出模糊集理论的配电系统潮流与状态估计方法;采用模糊推理估计配电系统负荷水平,归纳各炎用j,随小同素的变化;用模糊集方法构造变j玉器保护原理,区别内部故障,涌流,过激以及电流感器饱和情i兄下的外部故障;寻求维持

16、电力系统安伞运行和充分利用输电容量之间的折衷解;运用于配电系统损耗模糊计算模型,提高计算精确度等.埘下负荷变化和电力生产的不确定性,用一模糊值表/j某/1确定负荷在实际集合中的隶属函数,建立电力系统最优潮流的模糊解.6启发式搜索(hs)日前,启发式搜索通过随机产生新的解并保其一ij较好的结果,并避免陷入局部最小,以求得全局最优解或近似最优解,主要有遗传算法(geneticalgovithms,ga)和模拟退火(simulatedannealing,sa)算法两种.采用遗传算法,求解火力发电系统经济调度问题;解决发电规划,输电系统扩展规划;实现发电机励磁系统参数协调的确定;求解无功和电压控制问题

17、;求解燃料合同约束卜的多时段经济调度问题等.两种方法都可以用来求解任意日标函数和约束的优化问题.应用启发式搜索仍何很多待解决的问题,如搜寻终止标准的选一人l智能在电力系统运行的应均综述择,终止过快易偏离最优解,不及时停止则会导致过度计算而并不能提高解的质量.gai遗传因f和sa中冷却速率的选择是影响算法性能的关键因素,必须进行适当的调整,否则可能得到局部最优解.7人工智能在电力系统中的发展趋势h前,人1智能中的叫种土要工具,即家系统,人lr神经【xxj络,模糊集理论和启发式搜索,有优点和局限,缺少一种普遍有效的方法应用于电力系统的各个领域.混合智能,即综合多种智能技术,成为ai的要的发展方向之

18、.分布式人t智能(dai)技术是20世纪80年代发展起来的人工智能研究的一个分支,是伴随着并行分布式计算的发展而产生的,在电力系统中的应用日前丰要集中于运用多代理技术.对神经网络本身结构和算法的改进也是ai血发展中的重要任务.近年来,椭球单兀神经络的提出为故障诊断领域开拓了新的方向.与经典bp络相比,椭球单元网络具有泛化有界,拒绝性能好等优点,故障分类精度高,尤其在多故障同时性诊断巾,较bp网络具有更好的模式识别能力.ai已在电力系统中获得了健康的发展,较为成熟的技术(如专家系统)实用化的同时,进行多种智能技术的研究和探索.随着我国人电lxxj互联机制的逐步形成,小确定性因素利运行复杂性的增加

19、,ai在电力系统中的应用前景将更加广阔.8结语总的来讲,近年来各种智能系统方法的应用在广度和深度都得到了很大发展,由两种以上智能方法构成的混合系统在电力系统中的虑川越来越广,这些研究_t作从总体上讲有两种方式:一种方式是应用成熟的人工智能技术如专家系统来解决电力系统实际问题;另一种方式是应用最近几年出现的人i智能方法来解决电力系统的些探索性研究工作,这两种方式的协调发展表明人.智能在电系统中的研究已进入比较平稳而健康的发展轨道.人工智能乃至模糊神经网络在电力系统及继电保护中的应用研究还处于起步阶段,虽然因种种原(卜转第l6页)电工电气(2011no.10)十二相翩氢整流电源数字控翩器研究算术平

20、均值,便能得到与实际值相近的数据,算法如:若.l2j,1,其中34n14,ny:2+3+1)/(,一2).这种滤波方法兼顾了中值滤波和算术平均值滤波的优点,避开了缺陷,取得了很好的滤波效果.5数字过流,过压检测与保护电路设计5.1数字过压检测和保护为了使输出的电压不超过用户设置的最高电压,除了有压敏电阻保护外,还可以通过hmi设定一个数字电压保护值.当输出电压超过设定电压后,微机会检测到过压信号,一日|发生过压,立刻封锁触发脉冲,同时显示过压故障信息.5.2过流检测和保护为了有效地保护晶闸管元件,除了主电路配备合适的阻容吸收,快速熔断器及熔断报警装置外,还在控制电路内设置了过流保护功能,在单片

21、机中设置了数字过电流保护功能,即过流保护是依靠软件实现的.当由于某种原因发生过流时,电流检测电路会马上动作.单片机在工作中不断检测过流信号,一旦发生过流,立刻封锁触发脉冲,同时显示过流故障信息.这种紧急封锁脉冲的保护方式动作时间很短,一般小于10ins.因晶闸管一经触发即不能自行关断,所以在理论上这是最迅速的保护方法,在(上接第4页)因目前尚未在电力系统继电保护中实际应用,但由于它既发挥了神经网络的自学习功能,又加强了模糊系统解决不确定问题的能力,定将在未来的电力系统继电保护中发挥重大作用.随着国家电网建设坚强的智能电网进程不断深入,反常条件将是未来ai技术在电力系统中应用的主要推动力,主要表现为:输入数据不确定性的增加,管理的复杂性大幅度的增长,电力系统中管理调度受到时问与市场竞争的影响加大.这些情况为人工智能解决未来电力系统的各种问题提供了广阔前景.参考文献1吴晓峰,张浩.电力系统中人工智能的应用与研究一16过流不是非常大情况下,则不会顶掉一级开关,而晶闸管元件在半个周期内具有承受68倍的额定电流的能力,当过流值不大于此值时,一般不会发生损坏,所以这种保护可以有效地保护晶闸管.6结语采用dspic33fx系列单