1研究背景
人工智能技术也是电力调度自动化系统故障诊断与恢复的重要手段。人工智能技术利用自然语言处理与智能交互技术，实现对电网故障信息的自动识别与分析，实现对电网故障的快速定位与恢复。这样既可以提高错误处理效率，又可以减少人工干预的成本与风险。
将人工智能应用到电力调度自动化系统中，首先要解决的一个关键问题就是如何保证系统的安全稳定运行。随着电网规模不断扩大，复杂度不断提高，电力调度自动化系统面临的数据量呈指数级增长。随着人工智能技术的发展，在带来很多好处的同时，也会产生新的安全隐患。如何有效地将人工智能技术应用到电力调度自动化系统中，是电力系统面临的另一大挑战。目前，电力调度自动化系统仍停留在传统技术与方法上，将人工智能技术引入电力调度自动化系统，需要对其进行改造与升级。这不仅仅是技术层面的问题，也是企业管理和人才培养方面的问题。因此，如何逐步引入人工智能技术，使其平稳过渡与升级，同时确保系统的稳定运行，也是面临的另一项挑战。另外，将人工智能技术应用到电力调度自动化系统中，还需要解决数据质量及标注等方面的问题。以深度学习为代表的人工智能技术需要对大量有标签的数据进行训练与优化，然而目前电力调度自动化系统存在数据质量不高、标注不准确等问题。这不仅影响了模型的训练效果，也影响了调度决策的正确性。
2人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用
2.1大数据技术的应用
电力系统调度自动化运行中涉及大量数据信息，但不同电力调度自动化系统分块区域之间难以实现传输信息及共享信息的目的，会在一定程度上阻碍电力调度自动化系统运行管理工作的顺利开展，大数据技术的应用对于解决此类问题具有现实意义。大数据技术可全面收集与电力调度自动化系统运行的相关数据，并将其向各个分块区域中传输，详细来讲，大数据技术的应用可将整体电力调度自动化系统数据整合为一个中心数据库，且将历史数据存储于数据库中，以打造各分块区域间信息共享与信息融合模式，且大数据技术应用可对数据库中信息进行处理，以减少无效数据及错误数据所占的比例，提升数据库信息的准确性。大数据技术应用可通过数据挖掘技术及数据仓库，深入剖析过往历史数据之间存在的关系，从而为电力调度决策提供参考依据。同时，大数据技术可将各区块电力调度自动化系统运行数据之间关系及规律以直观方式展现出来，促进各区块系统之间数据融合。
2.2实施智能决策
要依托人工智能技术来开发智能决策功能，以构建神经网络模型作为实现方法。人工神经网络是由大量神经元节点相互连接形成的逻辑网络，本质上属于一类运算模型，向模型内输入信息作为激活函数，利用信号来刺激神经元，进而获得输出结果，用于推演目标事件的未来发展趋势，以及获取最佳应对结果，在模型输出值基础上科学制定电网调度方案，动态调整调度方案内容。在电力调度自动化系统中，基于智能决策功能来建立完整信息体系，涵盖电力管理、信息收集反馈等方面，所有部分均通过终端装置来持续反馈现场数据，现场数据经过处理后导入神经网络模型，根据输出结果来呈现电网实时运行状态[2]。此外，工作人员也可在神经网络模型内提交既定调度方案，根据历史数据、实时数据，推演电网在未来一段时间的运行工况，以此来论证调度方案是否具备可行性。
2.3深度学习与预测模型
深度学习和预测模型在电力调度自动化系统中得到了越来越多的应用。通过对大量历史数据进行训练，可以对电力负荷、用电需求等关键指标进行准确预测，为电力调度决策提供强有力的支撑。例如，基于深度学习的负荷预测模型，能够充分利用多个因素，如历史负荷、气象、节假日等，对未来负荷进行精确的预测。预测结果不仅可以提高调度精度，而且可以优化资源配置，降低能源浪费。以卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）为代表的深度学习模型是电力调度自动化系统的重要组成部分。卷积神经网络具有对图像及序列数据进行处理的能力，并利用卷积、池化层等结构特征进行特征提取，从而准确地预测负荷。而递归神经网络在时间序列数据处理方面具有突出优势，它利用内存单元捕捉时间序列的相关性，从而实现对电力需求的长期预测。这些模型的应用，不仅可以提高电网的智能水平，而且对于提高电网的稳定可靠运行具有重要意义。
2.4人工神经元网络（ANN)
在人工智能技术中，人工神经元网络是最具有代表性的技术。人工神经元网络原理是基于信息处理角度，构建相应的模型，以多种信息相互连接方式，构成一个类似于身体神经的网络。每一个节点都对应相关的沟通，能够反映一个逻辑策略。在庞大的运算量处理模式下，电力调度自动化系统中，人工神经元网络的应用价值很高，能够提高系统服务效率。目前，在一些发达城市的电力调度系统中，已经开始应用人工神经元网络，并取得了良好的效果。
为了确保电力调度自动化系统的安全稳定，并使其从常规维修向视情维修过渡，对配电网故障进行精确的诊断已成为从业人员关心的问题。然而，配电网故障的特征十分复杂，且具有明显的非线性特征，难以通过特定的方法或逻辑对其进行有效的辨识，而人工神经元网络可以满足这一需求。比如，在配电网运行状况监控和故障诊断过程中，将零序电流和定子不均匀电流以及它们的变化量作为故障信号，利用联想记忆神经网络的“联结”功能，实现对配电网早期故障的双线诊断。同时，人工神经元网络还具备很强的容错能力，可以很好地压制环境中的噪音，能够在实际应用中表现出很强的稳健性。
2.5 自然语言处理与智能交互
自然语言处理和智能交互技术是电力调度自动化系统的重要组成部分。随着人工智能技术的不断进步，自然语言处理技术使系统具备了与调度员进行智能对话与交互的能力。这种交互方式不但提高了工作效率，而且增强了系统的适应性与灵活性。同时，智能交互式技术的出现，给电力调度自动化系统带来了巨大的变革。智能人机交互接口，使调度员能够直观地了解系统运行状况及调度方案，并能与系统实时交互。这种互动方式既提高了调度效率，又增强了系统的透明性与可操作性。
结论
在电力调度自动化系统中，智能化技术具有不可忽视的价值和意义。随着科学技术的不断进步，电力系统智能化程度不断提高，电力系统的智能化程度也在不断提高。在此基础上，引入人工智能、大数据分析、机器学习等先进技术，实现电力调度自动化系统的高精度、高效率运行，保障电网安全稳定运行。电力调度自动化系统未来的发展方向包括算法优化、数据驱动的决策支持、安全保障和跨领域科研协作等。随着这几个方向的深入探讨，以及实际应用的逐步深入，智能化技术必将在电力调度自动化系统中得到更广泛、更深入的应用。
参考文献
[1]李芳.可视化技术在电力调度自动化主站系统中应用的优化策略[J].光源与照明,2024(01):219-221.
[2]刘力维.电力调度自动化系统运行中的故障及处理[J].中国设备工程,2023(24):166-168.
[3]王川,张杰,李伟,等.人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用分析[J].科技创新与应用,2021,11(12):149-151.
[4]杨利君.人工智能在电力调度自动化系统中的应用[J].集成电路应用,2023,40(10):252-253.