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摘要：人工智能技术在诸多领域充分发挥应用价值，对于电力调度同样如此。本文以电力调度工作为例，首先分析电力调度系统的特征，随后结合调度工作的自动化属性，分析人工智能技术的应用路径。
关键词：人工智能;电力调度;自动化
引言：
电力调度工作对于数据信息和自动化的要求相对较高，人工智能技术的发展和普及，则为电力调度工作开辟了广阔的空间。鉴于人工智能技术的显著价值，有必要结合电力调度系统的应用场景分析应用方式。
一、电力调度系统分析
1.自动化属性。变电站在电力系统中处于核心地位，也是电网监控体系重点关注的对象。变电站主要采用分布式结构布局，功能主要设置在继电保护装置中;利用电力调度系统实现对数据远程传输效果，达到远程控制变电站的目的，实现变电站控制的自动化效应。
2.监视属性。电力调度系统的重要性能之一在于监控电力系统的运行状态，根据监控得到的状态结果形成完整的数据记录，根据需要显示并处理监控的数据。通过监视属性实现对电力系统故障的识别效果，帮助调度人员及时发现电力系统设备的异常情况，针对电气参数异常的设备执行内部控制功能。通过内部控制体系达到隔断开关、阻隔接头、保证电力系统安全的目的。
3.安全分析。利用电力调度系统可以分析电网的整体状况，掌握电网当前状态并及时发现电网设备的潜在隐患，实现良好的设备故障预测效果，为工作人员制定落实安全预防措施提供有效依据。安全分析功能有助于优化电力调度体系，为管理人员缩减电力系统的运行成本提供有效的方案支撑，进一步体现电力系统乃至电力企业的经济效益。
4.软件信息处理。电力调度体系具有收集信息、总结信息的功能，利用多种手段保证信息收集的全面性和准确性，通过软件实现数据分析效果，满足电力系统调度生产的各项要求。在软件处理过程中需要做好配套的监视工作，确保电力运行状况分析结果的准确性，并为电力系统的运行提供足够的安全支撑，提升电力系统事故的判别能力和处理能力。
二、人工智能技术应用
1.神经网络。电力调度系统与神经网络的结合，实现人工智能模式与电力调度体系的融合效应。在电力调度系统内部建立关联性较强的网络，每个网络节点之间实现数据自由沟通的效果，拓宽信息传输的渠道并体现信息沟通的多元性效果。电力调度系统需要监控电网体系的实际情况，根据电网参数判断电力系统的具体情况，并对监测到的数据信息进行记录。神经网络技术的应用，显著提升电力调度系统的基础操作效率，电网参数监控工作由神经网络负责，为不同节点的数据沟通提供足够的便利，为电网体系数据传输提供坚实保障。神经网络的应用辅助于信息体系的构建过程，形成完整的电力系统数据收集、管理、反馈程序链条;对数据情况进行实时跟踪，如果数据出现特殊变化则建立特殊性反馈记录。利用神经网络将管辖的电力系统划分为多个区域，在每个区域下方进一步划分分支内容，建立电力系统多层次结构体系，及时感应电力系统中存在信息变化情况并及时订正。神经网络的应用提升电力系统数据处理的灵活性，适应顺向、逆向两种数据记录反馈场景，兼顾数据的处理的针对性和集中性要求。
2.专家诊断体系。电力系统专家诊断体系充分发挥诊断分析手段的作用，在电力系统内置程序感应体系，实现自由化检验效果。专家诊断效果则通过输入输出渠道实现，通过设置的专家诊断渠道实现外部信息的输入效果，进而判断监测范围内电力调度峰谷变化状况，实现对信号稳定性的判断效果。应用专家诊断体系的基础在于信息自由分析，在出现不符合基础因素配置信号的情况下快速发出电力调度故障警报，相关程序接收到故障警报后执行修复指令，自主建立处理设备故障的方案。专家诊断体系实现外部检测效果，以事先设定的电压电流等参数为标准，如果监测到电力系统内部出现不符合参数标准的信号，通过信号强度调节或者信号阻挡方式削弱非正常活动的影响。
3.设备故障处理。电力调度系统需要具备较强的设备故障的判断、感应和处理能力，由于电力故障的表现特征受很多因素影响，程式化的故障处理思路应对能力明显不足。人工智能技术的应用，意味着应对不同特征的故障更加从容，解决由于设备故障带来的问题。在事前排查环节中利用人工智能技术，对电力系统开展全面的智能监测，判断其中存在的隐性隐患因素以及潜在的故障高发点，确定维护工作的重点。根据人工智能技术反馈的监测结果，技术人员可以开展整体性或者局部性的维护工作;例如在确定维护区域后对该区域进行隔离处理，在处理该区域故障的过程中不会影响电力系统其他区域的工作，确保电力调度系统稳定运行。对于调度系统的监测同样可以应用人工智能技术，将可能出现的故障扼杀在萌芽之中，保障电力系统的应用价值。人工智能技术在常规巡检工作中也可以发挥不可替代的作用，在较短时间内发现电力系统的问题，起到未雨绸缪的效果。
4.多维度视觉模式。人工智能技术综合性较强，实现数字化信息与可视化效果的有效融合，优化电力调度系统流程体系，促进相关信息的传输，并实现不同类型信息的自由转换效果。多维度视觉的应用，重视调度信息的对比评估工作，为电网协调管控提供有效帮助。在电力调度服务体系中，综合应用数据信息和网络模型，准确监测并记录电力系统工作状况，反映电力供应质量。多维度视觉有助于提升电力调度系统的调节能力，在感应宏观数据波的基础上提升电力調度系统的稳定性，为电力信息传输调节创设自由化空间条件。在数据记录分析层面应用多维度视觉模式，根据每个时间周期内反馈的用电数据信息进行综合分析，掌握用户用电变化状况并分析用电变化规律，充分发挥资源调度数据的作用。
5.与调度工作融合。电力调度系统中建立电力模型并分析电力数据的内在关系，这种方式事实上利用到人工智能技术。根据反馈的电力系统参数信息，判断电力系统的负荷变化情况，实现电网负荷的预测效果;与此同时确定电力系统中的故障高发点，并结合可能产生的故障进行深入分析，提升电力调度系统的针对性。人工智能技术在电力数据储存方面同样大有用途，构建详实的电力运行数据体系，在电力分析活动中充分发掘历史数据的内在价值，提升电力系统问题处理效率。电力调度工作需要大量历史数据作为支撑，应用人工智能技术有助于数据信息分析提取质量的提升，掌握数据的内在特征并总结电力系统的规律，还可以展望电力系统的未来发展方向，发挥精准预测的价值。
结束语：
人工智能技术的作用无需赘述，对于电力调度体系的作用也是显而易见。在电力调度工作中需要高度重视人工智能技术的作用，灵活应用神经网络、专家决策系统等技术方式，为电力调度工作提供更多支持。
参考文献：
[1]王馨尉，吕勃翰. 人工智能技术在电力调度自动化系统应用研究[J]. 山东电力技术，2020，47（07）：41-47.
[2]谭建苏. 电力调度自动化系统中人工智能技术的运用[J]. 电子技术与软件工程，2019，（16）：243-244.
[3]赵磊. 人工智能技术在电力调度自动化系统中的运用分析[J]. 山东工业技术，2019，（11）：164.
[4]周聪. 人工智能技术在电力调度中的应用[J]. 数字技术与应用，2018，36（11）：63-64.
[5]朵向阳. 电力调度自动化系统中的人工智能技术应用[J]. 时代农机，2018，45（05）：161.
关键词：人工智能;电力调度;自动化
引言：
电力调度工作对于数据信息和自动化的要求相对较高，人工智能技术的发展和普及，则为电力调度工作开辟了广阔的空间。鉴于人工智能技术的显著价值，有必要结合电力调度系统的应用场景分析应用方式。
一、电力调度系统分析
1.自动化属性。变电站在电力系统中处于核心地位，也是电网监控体系重点关注的对象。变电站主要采用分布式结构布局，功能主要设置在继电保护装置中;利用电力调度系统实现对数据远程传输效果，达到远程控制变电站的目的，实现变电站控制的自动化效应。
2.监视属性。电力调度系统的重要性能之一在于监控电力系统的运行状态，根据监控得到的状态结果形成完整的数据记录，根据需要显示并处理监控的数据。通过监视属性实现对电力系统故障的识别效果，帮助调度人员及时发现电力系统设备的异常情况，针对电气参数异常的设备执行内部控制功能。通过内部控制体系达到隔断开关、阻隔接头、保证电力系统安全的目的。
3.安全分析。利用电力调度系统可以分析电网的整体状况，掌握电网当前状态并及时发现电网设备的潜在隐患，实现良好的设备故障预测效果，为工作人员制定落实安全预防措施提供有效依据。安全分析功能有助于优化电力调度体系，为管理人员缩减电力系统的运行成本提供有效的方案支撑，进一步体现电力系统乃至电力企业的经济效益。
4.软件信息处理。电力调度体系具有收集信息、总结信息的功能，利用多种手段保证信息收集的全面性和准确性，通过软件实现数据分析效果，满足电力系统调度生产的各项要求。在软件处理过程中需要做好配套的监视工作，确保电力运行状况分析结果的准确性，并为电力系统的运行提供足够的安全支撑，提升电力系统事故的判别能力和处理能力。
二、人工智能技术应用
1.神经网络。电力调度系统与神经网络的结合，实现人工智能模式与电力调度体系的融合效应。在电力调度系统内部建立关联性较强的网络，每个网络节点之间实现数据自由沟通的效果，拓宽信息传输的渠道并体现信息沟通的多元性效果。电力调度系统需要监控电网体系的实际情况，根据电网参数判断电力系统的具体情况，并对监测到的数据信息进行记录。神经网络技术的应用，显著提升电力调度系统的基础操作效率，电网参数监控工作由神经网络负责，为不同节点的数据沟通提供足够的便利，为电网体系数据传输提供坚实保障。神经网络的应用辅助于信息体系的构建过程，形成完整的电力系统数据收集、管理、反馈程序链条;对数据情况进行实时跟踪，如果数据出现特殊变化则建立特殊性反馈记录。利用神经网络将管辖的电力系统划分为多个区域，在每个区域下方进一步划分分支内容，建立电力系统多层次结构体系，及时感应电力系统中存在信息变化情况并及时订正。神经网络的应用提升电力系统数据处理的灵活性，适应顺向、逆向两种数据记录反馈场景，兼顾数据的处理的针对性和集中性要求。
2.专家诊断体系。电力系统专家诊断体系充分发挥诊断分析手段的作用，在电力系统内置程序感应体系，实现自由化检验效果。专家诊断效果则通过输入输出渠道实现，通过设置的专家诊断渠道实现外部信息的输入效果，进而判断监测范围内电力调度峰谷变化状况，实现对信号稳定性的判断效果。应用专家诊断体系的基础在于信息自由分析，在出现不符合基础因素配置信号的情况下快速发出电力调度故障警报，相关程序接收到故障警报后执行修复指令，自主建立处理设备故障的方案。专家诊断体系实现外部检测效果，以事先设定的电压电流等参数为标准，如果监测到电力系统内部出现不符合参数标准的信号，通过信号强度调节或者信号阻挡方式削弱非正常活动的影响。
3.设备故障处理。电力调度系统需要具备较强的设备故障的判断、感应和处理能力，由于电力故障的表现特征受很多因素影响，程式化的故障处理思路应对能力明显不足。人工智能技术的应用，意味着应对不同特征的故障更加从容，解决由于设备故障带来的问题。在事前排查环节中利用人工智能技术，对电力系统开展全面的智能监测，判断其中存在的隐性隐患因素以及潜在的故障高发点，确定维护工作的重点。根据人工智能技术反馈的监测结果，技术人员可以开展整体性或者局部性的维护工作;例如在确定维护区域后对该区域进行隔离处理，在处理该区域故障的过程中不会影响电力系统其他区域的工作，确保电力调度系统稳定运行。对于调度系统的监测同样可以应用人工智能技术，将可能出现的故障扼杀在萌芽之中，保障电力系统的应用价值。人工智能技术在常规巡检工作中也可以发挥不可替代的作用，在较短时间内发现电力系统的问题，起到未雨绸缪的效果。
4.多维度视觉模式。人工智能技术综合性较强，实现数字化信息与可视化效果的有效融合，优化电力调度系统流程体系，促进相关信息的传输，并实现不同类型信息的自由转换效果。多维度视觉的应用，重视调度信息的对比评估工作，为电网协调管控提供有效帮助。在电力调度服务体系中，综合应用数据信息和网络模型，准确监测并记录电力系统工作状况，反映电力供应质量。多维度视觉有助于提升电力调度系统的调节能力，在感应宏观数据波的基础上提升电力調度系统的稳定性，为电力信息传输调节创设自由化空间条件。在数据记录分析层面应用多维度视觉模式，根据每个时间周期内反馈的用电数据信息进行综合分析，掌握用户用电变化状况并分析用电变化规律，充分发挥资源调度数据的作用。
5.与调度工作融合。电力调度系统中建立电力模型并分析电力数据的内在关系，这种方式事实上利用到人工智能技术。根据反馈的电力系统参数信息，判断电力系统的负荷变化情况，实现电网负荷的预测效果;与此同时确定电力系统中的故障高发点，并结合可能产生的故障进行深入分析，提升电力调度系统的针对性。人工智能技术在电力数据储存方面同样大有用途，构建详实的电力运行数据体系，在电力分析活动中充分发掘历史数据的内在价值，提升电力系统问题处理效率。电力调度工作需要大量历史数据作为支撑，应用人工智能技术有助于数据信息分析提取质量的提升，掌握数据的内在特征并总结电力系统的规律，还可以展望电力系统的未来发展方向，发挥精准预测的价值。
结束语：
人工智能技术的作用无需赘述，对于电力调度体系的作用也是显而易见。在电力调度工作中需要高度重视人工智能技术的作用，灵活应用神经网络、专家决策系统等技术方式，为电力调度工作提供更多支持。
参考文献：
[1]王馨尉，吕勃翰. 人工智能技术在电力调度自动化系统应用研究[J]. 山东电力技术，2020，47（07）：41-47.
[2]谭建苏. 电力调度自动化系统中人工智能技术的运用[J]. 电子技术与软件工程，2019，（16）：243-244.
[3]赵磊. 人工智能技术在电力调度自动化系统中的运用分析[J]. 山东工业技术，2019，（11）：164.
[4]周聪. 人工智能技术在电力调度中的应用[J]. 数字技术与应用，2018，36（11）：63-64.
[5]朵向阳. 电力调度自动化系统中的人工智能技术应用[J]. 时代农机，2018，45（05）：161.