鄭海虬

摘 要：隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)逐漸成熟并應(yīng)用到了不同領(lǐng)域中，其中在電力企業(yè)中有較好的應(yīng)用效果，在電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制中的應(yīng)用，既可降低電力系統(tǒng)運(yùn)行成本，又能確保電力系統(tǒng)保持正常運(yùn)行狀態(tài)，以此為電力企業(yè)的未來(lái)發(fā)展奠定良好的基礎(chǔ)。本文首先闡述了電力系統(tǒng)無(wú)功控制現(xiàn)狀，而后分析了人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制中的應(yīng)用，主要包括了專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)用、人工神經(jīng)網(wǎng)的應(yīng)用、模糊理論的應(yīng)用等，以此提出幾點(diǎn)意見(jiàn)，以供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);電力系統(tǒng);無(wú)功電壓控制

前言：我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革以來(lái)，電力企業(yè)得到較快發(fā)展，電力系統(tǒng)是電力企業(yè)發(fā)展中需重點(diǎn)維護(hù)的部分，從特點(diǎn)角度進(jìn)行分析，無(wú)功電壓控制與電力系統(tǒng)相同，比如非線性、實(shí)效性、復(fù)雜性等，在此基礎(chǔ)上無(wú)功電壓很難使用傳統(tǒng)手段進(jìn)行控制。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在電力企業(yè)中應(yīng)用廣泛，與傳統(tǒng)技術(shù)相比具有較高的智能優(yōu)勢(shì)，無(wú)功功率對(duì)電力系統(tǒng)中的電壓發(fā)揮著較為重要的作用，可確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行。

1.電力系統(tǒng)無(wú)功控制現(xiàn)狀

我國(guó)電力系統(tǒng)使用電壓無(wú)功通過(guò)AVC系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)控制，該系統(tǒng)主要是在在線模式的基礎(chǔ)上對(duì)電網(wǎng)電壓無(wú)功控制系統(tǒng)實(shí)施運(yùn)行，通過(guò)調(diào)度自動(dòng)化SCADA系統(tǒng)采集母線無(wú)功、電壓以及低壓側(cè)無(wú)功測(cè)量數(shù)據(jù)，并對(duì)其深入分析與計(jì)算。但是變電站測(cè)控裝置數(shù)據(jù)無(wú)法及時(shí)刷新，在一情況下易出現(xiàn)通道卡澀，致使AVC系統(tǒng)在運(yùn)行期間動(dòng)作不及時(shí)，沒(méi)有實(shí)時(shí)調(diào)壓，導(dǎo)致電網(wǎng)電壓出現(xiàn)降低的情況[1]。由于電壓、無(wú)功補(bǔ)償具有一定的非線性、不精準(zhǔn)性以及復(fù)雜性，采用傳統(tǒng)措施實(shí)施無(wú)功補(bǔ)償控制存在一些問(wèn)題，在無(wú)功電壓控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可發(fā)揮智能優(yōu)勢(shì)。

2.人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制中的應(yīng)用

2.1 專(zhuān)家系統(tǒng)的應(yīng)用

隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在電力企業(yè)中廣泛應(yīng)用，其中一類(lèi)重要的系統(tǒng)便是專(zhuān)家系統(tǒng)，是人工智能中最早的技術(shù)。在分析專(zhuān)家系統(tǒng)的過(guò)程中，主要有推理機(jī)構(gòu)與知識(shí)庫(kù)兩個(gè)部分構(gòu)成，在實(shí)施期間是根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)對(duì)實(shí)際情況進(jìn)行推理與分析，在推理期間需要模擬人的思維，再根據(jù)模擬結(jié)果提供決策，做出專(zhuān)業(yè)性的回答。目前，專(zhuān)家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制中應(yīng)用效果顯著。

目前，國(guó)內(nèi)外在研究的過(guò)程中，一些問(wèn)題需要通過(guò)實(shí)踐進(jìn)行深入分析與挖掘，比如電力系統(tǒng)在運(yùn)行期間，若整體規(guī)模較大，同時(shí)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，推理機(jī)構(gòu)在此狀態(tài)中的運(yùn)行速度是否會(huì)受到影響。同時(shí)，在無(wú)功電壓控制中，人工智能技術(shù)出于起步階段，所以較多問(wèn)題應(yīng)在實(shí)踐中進(jìn)行分析[2-3]。

通過(guò)分析專(zhuān)家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制中的應(yīng)用情況發(fā)現(xiàn)，為了體現(xiàn)系統(tǒng)應(yīng)用價(jià)值，應(yīng)在實(shí)際情況的基礎(chǔ)上落實(shí)相關(guān)制度與流程。首先，在專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)用期間，需要把無(wú)功電壓控制所需的專(zhuān)業(yè)知識(shí)根據(jù)相關(guān)規(guī)則全面展示，并且在此基礎(chǔ)上構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，同時(shí)還應(yīng)根據(jù)相關(guān)規(guī)則計(jì)算電壓值。專(zhuān)家系統(tǒng)中的知識(shí)庫(kù)內(nèi)容主要包括母線電壓下線以及電壓上線，在知識(shí)庫(kù)中可作為重要的因素條件。在應(yīng)用推理系統(tǒng)的過(guò)程中，需要通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)中相關(guān)規(guī)則與內(nèi)容，尋找與實(shí)際情況香附的電壓偏差控制器，能夠確保母線電壓的標(biāo)準(zhǔn)值，同時(shí)還可使無(wú)功低壓控制有較好的效果。

相關(guān)專(zhuān)家提出了無(wú)功電壓有效控制系統(tǒng)，在采用控制措施的過(guò)程中，涵蓋了相關(guān)內(nèi)容，比如變壓器接頭、PV節(jié)點(diǎn)電壓等，因此工作人員應(yīng)在實(shí)際情況的基礎(chǔ)上擦求合理措施對(duì)其實(shí)施處理，在此期間應(yīng)當(dāng)合理選擇符合要求的控制措施，只有這樣處理與改善電壓異常問(wèn)題。同時(shí)，另一種無(wú)功電壓控制方法在應(yīng)用期間，需要工作人員輔助實(shí)現(xiàn)控制，能夠控制電力系統(tǒng)中的變量問(wèn)題，以此使損耗量降至最低。對(duì)于大型變電站中的無(wú)功電壓控制而言，根據(jù)實(shí)際情況采用電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)主體是分層思想，把整體控制過(guò)程分為多個(gè)層次，劃分知識(shí)內(nèi)容，在劃分后數(shù)據(jù)庫(kù)中會(huì)保存分層，推理機(jī)構(gòu)與知識(shí)庫(kù)相互獨(dú)立。電力系統(tǒng)在運(yùn)行管理期間，應(yīng)用到的知識(shí)庫(kù)模塊不同，并且在此基礎(chǔ)上還會(huì)調(diào)整特定目標(biāo)庫(kù)。

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)技術(shù)是模擬人的思維，通過(guò)人工模擬方法實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元的制造，同時(shí)將不同神經(jīng)元結(jié)合在一起。對(duì)于單一神經(jīng)元而言，信息輸入與輸出有非線性特點(diǎn)，在應(yīng)用的過(guò)程中其優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先，信息儲(chǔ)量較大，并且習(xí)信息處理技術(shù)相對(duì)較強(qiáng)。其次，具有較強(qiáng)的自學(xué)能力，在對(duì)知識(shí)進(jìn)行自動(dòng)組織的過(guò)程中產(chǎn)生新知識(shí)庫(kù)。再次，能夠滿足不同信息的處理需求。最后，神經(jīng)元之間互相獨(dú)立，同時(shí)有較強(qiáng)的執(zhí)行能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用期間，是人工智能技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。為此，學(xué)者提出了不同級(jí)人工神經(jīng)網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功電壓實(shí)施控制，第一級(jí)人工神經(jīng)網(wǎng)能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)無(wú)功電壓節(jié)點(diǎn)數(shù)量準(zhǔn)確檢測(cè);第二級(jí)能夠提供校對(duì)方法。根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)應(yīng)用現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，在應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)期間還需要進(jìn)行調(diào)整。

2.3 模糊理論的應(yīng)用

模糊控制方法在應(yīng)用的過(guò)程中，其應(yīng)用過(guò)程存在相關(guān)問(wèn)題，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）在應(yīng)用模糊技術(shù)的過(guò)程中，電力系統(tǒng)無(wú)功電壓系統(tǒng)精準(zhǔn)度會(huì)受到一定影響。（2）沒(méi)有針對(duì)性的設(shè)計(jì)方法，同時(shí)沒(méi)有明確的控制目標(biāo)。（3）模糊控制方法一般是試湊方法，若系統(tǒng)較為復(fù)雜，很難發(fā)揮其應(yīng)有的作用。模糊技術(shù)能夠于不同技術(shù)相結(jié)合，以此提升解決問(wèn)題能力與自主學(xué)習(xí)能力。

模糊理論控制與人工神經(jīng)網(wǎng)相似，也是對(duì)人的思維有效模擬，該控制技術(shù)具有較大的實(shí)用性。模糊理論主要包括模糊推理、判斷以及模糊化，其優(yōu)勢(shì)有能夠?qū)σ恍┎淮_定問(wèn)題有效判斷、對(duì)不精準(zhǔn)性問(wèn)題實(shí)施處理，同時(shí)可處理噪音問(wèn)題，采用模糊方法對(duì)專(zhuān)業(yè)人士經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行表述，與人類(lèi)表達(dá)方式較為接近，能夠?yàn)橹R(shí)的提取提供便利。目前，我國(guó)加大了對(duì)模糊理論控制技術(shù)的研究力度，將模糊理論控制技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制中可大大提升無(wú)功電壓的穩(wěn)定性，以此確保電力系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性有效提高，主要是因電力系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性與無(wú)功電壓穩(wěn)定性之間存在一定關(guān)系。與傳統(tǒng)控制技術(shù)相比優(yōu)勢(shì)明顯，對(duì)單片機(jī)無(wú)功電壓系統(tǒng)較為適用，能夠?qū)o(wú)功電壓控制在合理范圍之內(nèi)，而且還可解決系統(tǒng)中存在的故障問(wèn)題[3]。此外，模擬控制技術(shù)主要有以下幾個(gè)發(fā)展目標(biāo)：（1）使無(wú)功損耗降低;（2）提升電壓運(yùn)行質(zhì)量;（3）減少控制次數(shù)。

2.4 遺傳算法的應(yīng)用

遺傳算法主要是通過(guò)模仿生物遺傳與進(jìn)化過(guò)程尋求復(fù)雜問(wèn)題最優(yōu)解的方法，其中遺傳算法具有適應(yīng)性與魯棒性，在求解的過(guò)程中沒(méi)有限制，能夠得到全局最優(yōu)解集。在進(jìn)行無(wú)功電壓控制的過(guò)程中，遺傳算法能夠?qū)o(wú)功優(yōu)化控制問(wèn)題進(jìn)行解決。此外，遺傳算法能夠?qū)ο到y(tǒng)范圍無(wú)功問(wèn)題實(shí)施解決。由于遺傳算法是在群體基礎(chǔ)上的優(yōu)化方法，存在較多計(jì)算適應(yīng)值問(wèn)題，尤其是一些大型系統(tǒng)模型，這就需要對(duì)個(gè)體實(shí)施測(cè)試與組合，在此過(guò)程中會(huì)使算法實(shí)時(shí)性產(chǎn)生影響。

因電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化具有多約束、非線性以及多變量的控制問(wèn)題，若采用傳統(tǒng)優(yōu)化方法很難尋找最優(yōu)解，因此遺傳算法主要是在群體優(yōu)化基礎(chǔ)上的全局搜索方法。進(jìn)化規(guī)劃與遺傳算法之間的區(qū)別在于進(jìn)化規(guī)劃中的編碼方式不局限于二進(jìn)制編碼，所以編碼方式具有較高的靈活性，并且計(jì)劃規(guī)則采用了變異算子以及競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制形成下一代，計(jì)算效率相對(duì)較高。

2.5 Agent系統(tǒng)的應(yīng)用

Agent系統(tǒng)是人工智能中的一種新型技術(shù)，可在邏輯上與物理上分散的系統(tǒng)并行與協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解，最初應(yīng)用在結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜 軟件系統(tǒng)中，能夠采用該系統(tǒng)開(kāi)發(fā)代行分布式式軟件系統(tǒng)。在電力系統(tǒng)中的電壓控制器是根據(jù)地域分散配置，需要控制器間協(xié)調(diào)與協(xié)作的理論與問(wèn)題。在Agent系統(tǒng)協(xié)調(diào)的二級(jí)低壓控制的基礎(chǔ)上，把Agent技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)電壓控制中，將靜止無(wú)功補(bǔ)償器、自動(dòng)電壓調(diào)節(jié)器以及靜止無(wú)功發(fā)生器等設(shè)備控制器作為Agent，不同Agent通過(guò)自身環(huán)境進(jìn)行任務(wù)的調(diào)壓，還可接受其他Agent掉牙任務(wù)請(qǐng)求。多Agent系統(tǒng)目標(biāo)主要是對(duì)區(qū)域內(nèi)電壓水平有效維護(hù)。

2.6 Tabu算法

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，TS算法應(yīng)用較為廣泛，該技術(shù)主要是通過(guò)一種較為靈活的“記憶”技術(shù)，對(duì)優(yōu)化后的進(jìn)程實(shí)施全面選擇與記錄，以此為后期搜索方向的確定奠定良好的基礎(chǔ)。為了避免出現(xiàn)局部最優(yōu)局面，若出現(xiàn)局部最優(yōu)解的情況下，該算法吧搜索方向逐步后退，直至退化到最優(yōu)方向上，以此最為最新的初始方向。其中有以下幾個(gè)重要要素，包括期望水平、移動(dòng)以及Tabu表。在優(yōu)化配電網(wǎng)無(wú)功期間，Tabu方法得到較好應(yīng)用：（1）改進(jìn)Tabu算法，把改進(jìn)后的算法與優(yōu)化編碼技術(shù)相結(jié)合引入到Tabu算法中，同時(shí)推出迭代判定條件以及動(dòng)態(tài)管理Tabu表深度與動(dòng)態(tài)管理領(lǐng)域搜索規(guī)模等。（2）通過(guò)Tabu算法對(duì)配電電容器投切策略實(shí)施全面優(yōu)化，此種算法在應(yīng)用的過(guò)程中，尋優(yōu)速度相對(duì)較快，但是在搜索的過(guò)程中很難對(duì)整個(gè)尋優(yōu)空間同時(shí)搜索，由此可以看出此種方法應(yīng)用期間存在一定不足，所以對(duì)于初始值而言，初值好壞會(huì)對(duì)算法收斂速度和解質(zhì)量造成較大影響。

結(jié)語(yǔ)：綜上所述，電力企業(yè)在對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制的過(guò)程中，通過(guò)電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制系統(tǒng)完成控制工作，在其中需應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要包含了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模擬控制技術(shù)以及專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)是最早人工智能技術(shù);人工神經(jīng)網(wǎng)主要是對(duì)人的思維有效模擬傳遞信息，以人工模擬制造神經(jīng)元，同時(shí)將不同神經(jīng)元有效連接。因此，能夠在電力系統(tǒng)無(wú)功電壓控制中有較好的應(yīng)用，以此為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行奠定良好的基礎(chǔ)。

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