人工智能应用于电网调控的关键技术分析

当前以深度学习为代表的新一代人工智能技术快速发展,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已上升为国家战略,备受各行各业关注。电网调控运行作为电力系统运行的"决策大脑",是集大量数据、机理分析、运行规程和专业经验相结合的综合性决策控制,与以数据驱动、知识引导为特征的新一代人工智能发展思路和演进方向十分相近。在分析新一代人工智能技术特点、电网调控运行业务场景及需求的基础上,提出了未来基于人工智能的调度控制系统设计思路、总体架构和主要功能,并从高性能计算、调控大数据、基于深度学习的电网预测及辨识、基于知识图谱的智能辅助决策以及基于语音交互的调度助手等方面,对其关键技术和潜在应用场景进行了分析。最后对未来人工智能在电网调控中的发展进行了小结和展望。     

电网调控系统轻量化人机交互体系架构及关键技术

在传统电网调控系统的人机交互体系架构下,客户端进行了大量的画面显示处理及复杂的服务交互等工作,这种胖客户端的实现不仅对客户端的资源占用大,而且在实现多终端统一展示方面存在明显局限。文中提出一种轻量化的人机交互体系架构,并对其关键技术如基于模型—视图—视图模型(Model-View-ViewModel,MVVM)模式的前端实现、人机服务及负载均衡、统一界面描述规范等进行了讨论。基于该架构实现的轻量化人机交互系统,有效减少了客户端的资源占用,能够更好地适应调控系统对人机展示的需求。     

基于离线验证的电网模型维护框架及其流程设计

传统的电网模型维护在验证环节不够完善,存在一定的安全隐患.为提高在线系统运行的安全性、稳定性,提出并实现了一种在离线状态下对电网模型进行修改,在测试环境下对修改后的模型进行验证,并通过验证后再投入在线系统的模型维护机制.同时,提供流程化管理界面、可定制的验证规则、任务回退机制及多用户并行处理机制,具有安全、灵活、高效的...     

适应调控领域应用场景的人工智能平台体系架构及关键技术EI北大核心CSCD

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,在全球范围内受到广泛关注,掀起了产业智能化的浪潮。目前人工智能技术在电网调控领域业务场景中已有初步应用成果,但是缺乏架构性、系统性的研究。提出了适应调控领域应用场景的人工智能平台架构,基于调控云构建可扩展的人工智能通用算法框架,同时阐述了分布式深度学习、电网调控领域知识图谱等相关关键技术,并对人工智能平台在调控业务场景中的应用进行了分析。该平台架构具备算力、数据、算法到上层应用的全能力覆盖,能够为人工智能技术在调控领域应用场景中的快速推进提供全面技术支撑。     

基于集成学习的输变电设备数据质量检测方法

在数据分析的应用中,数据质量是一切分析研究的基础,针对电网运行过程中输变电设备基础数据质量不高的问题,首先介绍了电力系统不良数据的产生原因与主要表现形式,并设计了一种通过历史数据训练优化生成的随机森林(一种集成学习算法)模型,可以实现对可疑数据的检测与筛查。通过对不平衡训练样本的处理,在测试算例结果对比中,均衡样本后的随机森林模型比未均衡样本的随机森林在负样本的预测准确率高10%,相比单个决策树模型在正样本的预测准确率也高出9%,这表明了集成学习在计算效率与准确率方面相对其他机器学习分类算法的优势,以及均衡训练样本对模型准确率的提升有明显效果。     

调度自动化系统双网卡热备冗余机制的设计与实现

为了提高调度自动化系统中网络通信的可靠性,提出一种基于双网卡的热备冗余机制。该机制包含了故障监测、故障切换和故障恢复算法。故障监测采用监测程序向核心网络设备发送探测报文的方式;若设备故障则由故障切换程序进行地址的切换;同时监测程序始终保持对故障设备的监视,一旦恢复正常则由切换程序进行故障恢复。文中实现的机制具有实现方便、部署简单、通用性好、可靠性高等特点,在电网调度自动化系统中已得到应用。     

智能电网调度控制系统现状与技术展望

首先回顾了中国电网调度自动化系统的发展历程,然后阐述了智能电网调度控制系统的总体结构,接着总结了智能电网调度控制系统取得的主要技术创新与应用成效,包括特大电网的可观测性大幅提高、特大电网的可控制性得以加强、多调度中心协同运行和在线安全预警的能力大大提升、电网运行的经济性和新能源消纳的能力持续提高、电网调度抵御重大自然灾害和集团式网络攻击的能力显著增强等。最后,展望了智能电网调度控制系统需要进一步研究的关键技术。     

基于应用与时间维度的电网模型多版本构建与管理技术

针对智能电网调度控制系统在电网调控业务的未来模型和历史模型管理方面的不足,本文提出了一种基于应用与时间维度的电网模型多版本构建与管理技术,使用轻量级文件数据库与CIM/E文件作为多版本模型数据持久化存储介质,实现多个版本的安全隔离,以模型集为逻辑单元对电网不同业务模型进行分类,进而实现不同业务多时态模型版本构建与管理的技术方案,并对多版本间的模型比较与合并、未来版本模型验证与投在线流程管理等关键技术给出了具体的解决方案。该项技术已在调控中心试点应用,可满足多项业务应用对多时态版本模型的需求,提升了调控系统对未来模型构建、历史模型回溯、模型共享等方面的支撑能力。     

基于不确定性推理的变电站拓扑错误辨识

采用基于确定因子的不确定性推理方法,文中提出一种变电站拓扑错误辨识方法。在规则法的基础上,根据规则采用的数据类型和关系的不同,将规则分为四大类进行阐述。然后根据不确定性推理方法,对各类拓扑错误辨识规则建立了不精确模型,利用不确定性推理的传播算法和合成算法,计算出每个断路器和刀闸的综合可信度,从而判断断路器和刀闸的开合状态。该方法利用变电站内三相多源数据,冗余度高,提高了对刀闸的辨识能力,解决了规则冲突的问题。算例结果表明,该算法能够对多个不良数据和拓扑错误同时存在的情况进行有效辨识。