电网线路故障处置智能调度机器人研究及应用

随着特高压交直流混联大电网的迅速发展,电网调控业务复杂程度及调控人员工作量日益增加.针对电网线路故障处置需求,结合人工智能和电力系统理论,研究了电网线路故障处置智能调控机器人.故障处置机器人能够实时感知线路故障信息,匹配所建立的知识图谱自动驱动故障处置流程,实现了人机语音交互、故障处置信息协同传递和自动记录.通过实际电...     

基于知识图谱的交直流大电网断面越限处置策略快速生成方法

为快速有效地消除断面越限,保障大电网安全稳定运行,提出了基于知识图谱的交直流大电网断面越限处置策略快速生成方法。首先,分析了调度领域知识的特点及知识图谱技术的适用性,明确了面向电网异常与故障处置的调度知识来源,提出了调度领域知识属性图模型构建方法及基本原则。然后,以功率灵敏度为基础,综合考虑重载线路运行风险,推导了输电断面传输功率与节点注入功率之间的综合功率灵敏度计算方法,提出了基于反向等量配对调整法的断面越限处置策略计算方法,设计了基于知识图谱的交直流大电网断面越限处置策略快速生成实现流程。最后,以某实际电网为算例,验证了该方法的正确性和有效性。     

面向电网调控信息智能检索的知识图谱构建及应用

针对电网调控多维信息缺乏有效地检索手段,提出面向电网调控信息智能检索的知识图谱构建方法,基于深度学习识别调度运行规程关键信息间的语义关系,采用规则转换方法抽取电网模型信息,通过融合对象化的调度运行规程知识和电网模型知识建立调控信息知识图谱,同时提出基于知识图谱的调控信息智能检索应用方案。通过算例验证了所提方法具有较高的识别准确率,能够支撑不同场景下调控信息的智能检索。     

电网故障处置知识图谱构建研究与应用

电网故障处置预案对电网事故应急工作的高效、有序进行有着重要的指导意义。利用知识图谱技术对故障处置信息进行知识抽取、表示和管理,并用于辅助调度人员进行故障处置,可有效提升电网应急处理能力与调度智能化水平。以电网故障处置预案文本为研究对象,提出了一种自顶向下和自底向上相结合的电网故障处置知识图谱构建方法,并解决了其中涉及的电力领域知识抽取问题。首先,自顶向下定义知识图谱的知识组织架构、概念类型、概念间关系,形成知识图谱的模式层;之后,针对电网故障处置预案文本的特性,综合使用多种深度学习模型进行知识抽取,自底向上构建知识图谱的数据层:为避免分词错误,使用基于字向量的TextCNN模型对预案文本进行分类;为解决候选词冲突问题,使用LR-CNN模型对电力领域的命名实体进行识别;在命名实体识别的基础上,使用BiGRU-Attention模型对实体间关系进行抽取。之后,通过实验验证了上述知识抽取方法的有效性。最后,对构建的电网故障处置知识图谱进行了可视化并对其在智能信息检索和辅助故障诊断中的应用进行了分析。     

面向电网调度故障处理的知识图谱框架与关键技术初探

为应对愈加复杂的电网安全运行形势,对调度知识体系进行建模、管理与应用,是提升未来电网调度智能化水平的关键手段之一。该文提出了一种面向电网故障处理辅助决策的知识图谱应用框架,将电网调度操作环节中以大量文本形式存在的操作规程、处置预案、调度细则等非结构化内容凝练为可表示、可操作、可推理的结构化知识网络。将知识图谱的构建和应用设计为5个层次,包含基础数据层、图谱构建层、信息解析层、推理决策层和人机交互层,并基于电网故障处理业务场景和需求,将领域知识图谱分为设备实体图谱、概念图谱、业务逻辑图谱和案例图谱等4类。之后,针对各环节的功能实现,分析解决思路与关键技术,从而实现基于知识图谱的故障信息解析判别、智能辅助决策及多维度的人机交互。最后,对未来知识图谱在电网调度智能辅助决策中的应用和挑战进行了总结和展望。     

基于知识图谱的变电站告警信息故障知识表示研究与应用

变电站监控端积压有大量告警信息文本,通过挖掘其中隐含的故障知识可以帮助监控人员快速掌握故障情况,提升故障处置效率。首先基于知识图谱技术提出了变电站告警信息故障知识表示方法。分析了告警信息的现有分类和解析内容,之后提出了告警信息故障知识图谱的构建方法,以事故和变位信号构造电网事故行为图谱,以异常信号构造设备异常行为图谱。从而挖掘并展示告警信号间的行为逻辑、关联关系和故障后的重要信息,为现场监控人员快速获取关键故障信息提供便利,提升故障处置效率。通过给出知识图谱可视化案例展示了方法的可行性。最后分析了知识图谱在信号解析、故障诊断、故障追踪领域的扩展应用,使变电站告警信息数据在电网故障处理领域得到更好的利用与挖掘。     

基于知识图谱的配电网故障辅助决策研究

调度决策知识存在于调度规程等文本文件、数据库以及专家经验中,调度员在故障处理时需要依赖大量的专业知识支撑、历史和实时电网态势感知,并根据情况变化在短时间内做出最优决策。针对调度知识复杂,调度决策实时性高等需求,提出了一种基于知识图谱的配电网故障辅助决策方法,利用电网调度规则、故障预案以及人工经验知识构建包含调度知识、故障处理知识、业务流程知识的故障调度知识图谱,构建以电网拓扑结构形成的知识表征,将故障预案及故障处理案例以事件簇形式进行关联。结合人工智能标记语言(artificial intelligence markup language,AIML)和图算法,实现配电网调度故障的辅助知识问答、案例匹配以及业务推荐等,通过故障反馈信息和实时决策场景完成多目标的配电网重构策略生成。最后,研发了具有友好交互性的故障调度辅助决策应用系统,并已在湖南长沙市配电网在线投运,验证了所提推荐算法及交互策略的有效性,表明该系统能够给调控人员提供快速、智能、准确的辅助决策支持。     

基于深度学习的特高压直流闭锁故障智能调度决策

针对特高压直流闭锁故障的处置策略问题,提出一种基于深度学习的故障特征建模方法及故障后电网调度策略生成方法,所提智能调控决策依据电网直流故障特征和运行环境信息,通过大数据驱动模型训练得到故障后的调度策略。首先根据故障环境信息,利用故障影响相关性提取有效故障信息,构建故障特征模型。然后介绍深度学习类神经网络原理和多层感知器模型,提出利用深度网络提取训练故障前后运行特征,自动生成调控策略的思路。之后利用反向传播算法构建深度学习框架,通过不断计算损失函数和准确率修正训练模型,自动生成有效故障处置策略。最后利用锦苏直流特高压线路相关的电力系统验证了所提方法的有效性。     

面向调度决策的智能机器调度员研制与应用EI北大核心CSCD

随着电网运行方式时变性和复杂性日益增强,传统基于人工离线规则的调度决策机制难以为继,成为国内外复杂电网运行迫切需要解决的问题。基于人工智能、立足现有调度机制,研究面向调度决策的智能机器调度员(automatic operator,AO)关键技术及应用。在总结10余年研究的基础上,提出了电网调度运行“邻域知识”模型,构建了AO体系架构,提出了知识自动发现、管理和在线应用的技术路线,研发了复杂电网AO系统,并在多个省级电网调控中心在线投运。AO将“专家智能”离线制定粗放运行规则的模式,变革为“人工智能”在线发现精细运行规则的模式,推动调度决策从“自动化”到“智能化”的跨越。最后,指出了尚待研究的问题。     

基于深度学习和知识图谱的变电站设备故障智能诊断

及时发现并诊断变电站运行中设备存在的问题,是保障电网安全运行的关键手段之一.基于深度网络与知识图谱技术,提出一种关联变电站设备多模态信息的故障智能诊断方法.利用深度学习技术和知识图谱方法对采集的多模态数据进行知识提取和融合,构建一个多模态信息融合的语义知识图谱;使用YOLOv4算法对故障样本聚类并提取先验框参数;将多模...     

面向电网调度领域的实体识别技术

近年随着电网调度领域数据自动化、智能化管理需求的日益增长,知识图谱成为提供知识管理、智能查询、辅助决策等功能的重要技术。实体作为构成知识图谱的核心要素,识别的准确率将直接影响知识图谱的质量。针对电网调度领域,首先分析电网调度实体识别研究现状,明确了实体识别任务目标,然后根据电网调度领域文本数据特征,设计了同时满足局部特征与全局特征提取需求的算法结构,构建了基于双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)-卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)-条件随机场(conditional random field,CRF)的电网调度领域实体识别模型。最后实验结果表明,所提方法识别准确率达到93.1%,F₁值达到86.05%,能够有效支撑电网调度领域实体识别工作的开展。     

调度自动化系统知识图谱的构建与应用

调度自动化系统的大部分业务知识都零散分布在系统源码、配置文件、数据库和专家的经验里,无法形象化展示整个系统的业务逻辑。针对调度自动化系统业务关系复杂,业务种类繁多等特点,提出了一种自底向上和自顶向下相结合的调度自动化系统知识图谱构建方法。通过知识的获取、知识的存储、知识图谱的展示与应用3个步骤,解析结构化和半结构化的数据源,获得调度自动化系统基础平台以及各业务之间的关联关系,形成系统结构和详细业务知识等信息。构建的调度自动化系统基础平台和业务逻辑知识图谱,便于对整个系统业务关系的认知,在系统发生故障时,辅助故障分析。     

基于综合评价识别法的智能变电站虚回路在线状态监测技术研究

为了建设全过程模块化的智能变电站,实时地监测继电保护装置,提出了一种智能变电站虚回路的在线状态监测技术。在智能变电站全过程模块化管控策略的基础上,研究了SCD文件的图形化展示技术,提供了装置自身运行状态、软压板投运状态、逻辑链路状态等综合信息。同时在线状态监测系统中将熵权法和灰色关联分析法相结合,用于综合评价识别智能变电站虚回路中的故障类型,及时消除故障隐患,提高现场运维人员的工作效率,进而推进变电站智能化的发展。     

交直流混联电网连锁故障特征事件智能溯源及预测方法

交直流混联电网跨区连锁故障严重威胁电网安全,调度运行面临巨大压力和事故风险.文中提出了融合知识图谱和机器学习算法的特征事件智能溯源及预测方法,实现连锁故障事故链的在线溯源和预测.将电网运行状态量和故障信息作为输入特征量,结合物理机理分析和皮尔逊系数法提取关键特征量,通过支持向量机判断特征事件间的关联关系.建立两层级的知识图谱结构,通过检测到的特征事件类型匹配上、下层事件的关联关系.根据特征事件关联关系判断结果和时序特征,基于深度优先搜索策略识别连锁故障演化路径.通过对实际电网在线数据的案例分析验证了该方法的有效性.     

基于移动互联网技术的继电保护设备智能运维管理模式探讨

随着智能变电站建设的高速发展,对继电保护设备的运维要求越来越高。从继电保护运维面临的问题和业务需求出发,提出基于移动互联网技术的继电保护设备智能运维管理模式。以智能运维管理平台为核心,以移动终端为载体,智能分析继电保护实时监测数据和全过程业务数据,实现继电保护设备的实时、在线监测和缺陷故障告警、核心运维业务的全过程管控。以移动化、可视化、互动化、智能化的工作模式替代传统的人工运维模式,提出了移动智能运维系统的功能架构和标准化工作流程,对关键技术进行了探讨。示范应用成果表明,移动智能运维模式显著提升了二次运维水平。     

基于SCADA系统的小电流接地故障选线方法研究

为了有效改善调度员仍然采用"拉路"法进行选线的现状,利用各级调度机构已有的SCADA系统获取线路的稳态零序电流,提出了基于调度SCADA系统的小电流接地选线方法。新的选线方法能够应用于中性点不接地和中性点经消弧线圈接地的小电流系统,通过比较各条线路稳态零序电流幅值和变化量辨识故障线路,最多1次拉路操作就能确认故障线路。截至目前,武汉电网已有19座变电站开始应用新的选线方法进行选线,累计14次单相接地故障全部判断正确。实际选线案例和应用过程表明,该方法准确有效,具有广泛的适用性和推广性。     

电网调控自动化系统运行状态在线监视与智能诊断研究及应用

针对智能电网调度控制自动化系统安全稳定运行需求,提出了智能电网调度控制自动化系统运行状态在线监视与智能诊断平台技术方案。并对其中的状态信息采集、系统健康评估、系统故障分析与定位等关键技术给出了具体的解决方案。该方案已经在调控中心试点应用。实践表明,该方案能够实现智能电网调度控制自动化系统运行状态的实时监视、评价、预警及故障的提前感知,提高系统的运行维护管理水平,保障系统的稳定运行,从而保障电网的安全稳定运行。     

电网调控操作智能助手方案探讨

针对电网调度控制运行面临的问题,文中引入语音识别、自然语言处理等人工智能相关技术,提出了电网调控操作智能助手方案。对方案中的电网态势智能感知与交互、调控语音识别、调控知识库构建、调控智能决策等关键技术给出了具体的解决方法。基于该方案研发的调控助手软件,部分功能已在福建电网调控中心进行验证。实践证明,该方案能够协助调控人员进行电网运行指挥和事故处理,提高电网调控操作的效率和准确性。