引言

电力企业信息化进程中，目前已发现电力信息系统中资源管理逐渐出现信息孤岛、信息交叠、信息兼容性差和信息资源浪费等问题，为电力企业资源整合增加一定难度。运维数据整合是电力信息系统信息化的必然趋势，运维数据整合即通过各种手段和工具将历史信息集合，生成满足不同用户需求的信息。网络技术作为计算机领域近期研究的热点，在不同领域应用越来越广泛。电力系统领域中，电力数据管理系统需要具备较高的安全性、实时性和动态分布等特性，必须改变原有数据管理模式，一般通过网络技术解决目前存在的问题。

1人工智能技术相关介绍

人工智能技术是现代科技发展的新兴前沿科学技术。简单来说，人工智能技术就是模拟人类大脑，利用计算机技术对系统进行操作控制，并做出相应指令，以及可以处理各类问题，实现智能化操控和管理的先进技术。人工智能技术是整个社会进步发展的必然趋势，其优越性不仅表现在能够帮助人类完成智能操作机械设备，并且能帮助人类完成超越其能力范围的操作技术，极大地减少资源浪费，降低生产成本，提高生产和工作效率。由于人工智能技术的智能化和先进性，人工智能技术已经在航空航天、能源开发、医疗卫生、电力系统等很众多领域得到广泛运用，并加快这些行业的进步。特别是在电力行业中的应用，在电力自动化实现过程中，不仅提高了电力系统的运行效率和质量，实现系统操作的自动化，更能及时解决系统运行中的相关问题，保证整个电力系统稳定安全地进行工作。

2电力行业应用现状

2.1电力系统规划

系统规划专业技术人员使用智能化的规划软件开展电力系统规划。基于电力系统现状、负荷预测结果和电源建设规划，利用积累的电力系统大数据，参考类似规划案例开展自我学习，完成系统规划任务。在规划过程中，利用人工智能算法完成电力系统多维变量、多约束条件和非线性多目标优化等问题的求解，获取最优方案。

2.2电力市场

（1）负荷预测。随着电力市场向需求和供给纵深发展，特别是电动汽车、新能源的大面积接入，电力市场负荷预测的难度日益困难。利用深度学习技术的特征抽象算法，可以精确地捕捉各类复杂的环境、系统因素对负荷的影响，大幅提高计算模型的泛化能力和负荷预测的精度。采用深度信念网络(deepbeliefnetwork，DBN)和多任务回归算法，利用深度结构多任务学习方法，开展综合能源需求预测，很好地解决了电、热、气等负荷的联合预测。（2）需求响应。针对传统计算方法难以建立供需互动模型的不足，采用深度迁移强化学习技术，基础存储的历史任务有效信息，利用高精度的非线性迁移学习算法，快速获得需求响应的最理想的解。（3）电价预测。电价因受到各种因素的影响持续波动，当前阶段业内普遍采用的基于时序的线性预测模型很难满足精确的电价预测的需要。随着人工智能技术的发展，综合考虑能源供需关系、历史电价水平、社会经济发展水平等因素，利用高级机器学习技术开展样本学习，采用随机邻居嵌入技术和降噪堆叠自编码器(stackedautoencoderm，SAE)，预测电价短期和长期的发展。（4）智慧充电。近年来，随着电动汽车大量投入使用，国内新建了很多充电设施，但是任然存在充电费用高企的情况。在实践中，利用高级机器学习理论，采用深度神经网络算法计算出最优化的充电控制策略，使电动汽车充电整体成本最低，并有效维持区域电力系统的持续稳定运行。

3人工智能与大数据技术的应用

（1）数据采集与处理。在电力监控系统中，人工智能大数据最基本的功能在于监控数据的采集和处理。借助智能电力系统，可以采集现场监控设备的模拟量和开关量，对采集的数据进行处理，生成直观的监控数据，在计算机屏幕上将数据显示出来。同时，系统会自动储存数据，实时更新资料。在实时收集了数据之后，系统会结合数据的变动，分析出数值波动情况，并以曲线形式呈现，可直观明确三相电压、电流等信息，可对比各类数据，以便精准的掌控电力设备的运行状况。通过调看相关回路实时曲线分析界面，一般包含实时数据曲线与历史曲线两种，借助曲线可分析回路电路符合，显示运行状况。例如：调取某配电出路的实时数据曲线，能够分析电力装置引发的信号波动。历史趋势曲线是对存储的历史数据进行综合处理和分析，检查数据波动，分析波动趋势，从而实现配电网的性能分析，保证整体运行质量。（2）自动生成报表。监控数据实时采集处理完成后，借助人工智能电力监控系统即可实现管理报表。例如，自动报告系统具有电力和能源报告的标准化格式，系统可以根据用户的实际需求设计相应的报告，如实时数据报告、历史数据报告和运行故障记录、故障预警记录和系统运行记录等。只能查询检索报表，打印出系统数据值，生成各阶段报表、电费报表等，可自动查询打印时间的起点、间隔等参数，科学合理设置。（3）监控报警功能。人工智能电力监控系统充分利用大数据技术，系统事件监测和故障预警功能显著。可以记录用户操作、开关位移、参数超限、用户需求等。包括事件发生时间、详细地点和情况等，可为后续加工提供参考。同时，针对开关位移和参数超限的故障信息，可以实现声音报警。结合故障的细节，系统可以自动发送控制和过程指令，及时将故障排除，或者是告知检修人员，及时开展故障排除。就事件记录、警告信息与处理信息等，均转换为数据储存于数据库。（4）五遥功能。人工智能电力监控系统可以实时监控电力系统的运行状态，分析电力故障，其功能包括:“遥信”“遥控”“遥测”“遥调”与“遥视”。“遥信”主要是实时监控开关运行情况、实施开关保护等，计算机设备现实开关量信息，可以进行事件监控和自动报警。借助计算机技术和信息技术，“遥控器”可以选择站号、开关号、开关机等信息，并实时反馈开关信息。借助遥控器，可以记录相关信息。“遥测”指的是借助智能技术，实时采集电压、电流、功率与超限警告等信息，并分析收集数据，妥善处理，及时存储和记录。借助图表或曲线，可以自动生成系统报告。“遥调”可以调节负荷变压器的压力。“遥视”可以远程修改继电保护装置的定制和控制，适当调整监控仪表的工作状态。

结语

随着供电企业电网设备种类的增加，以及电网设备运行维护管理信息化改造的实际需求。在电力系统广泛应用大数据的趋势下，可以利用智能优化计算、专家系统、机器学习和不确定推理等人工智能技术的完善，全面挖掘和分析电力变压器的状态数据。因为数据质量、异常样本、数据载体等客观原因的束缚，人工智能技术的关联场景的应用还刚刚起步。在未来的工作中应该加强状态数据的管理和维护，真正实现智能化的电力系统。

参考文献

[1]戴彦，王刘旺，李媛，等.新一代人工智能在智能电网中的应用研究综述[J].电力建设，2019，39(10)：1-11.

[2]熊光赤.人工智能在边坡工程中的应用[D].昆明：昆明理工大学，2021.