人工智能在电力系统中的应用 PPT课件
人工智能在电力系统中的应用
人工智能在电力系统中的应用随着科技的不断发展，人工智能（AI）正在越来越多的领域中得到应用，特别是在电力系统中，它的应用正在成为改进能源管理和提高能源效率的有效途径。
人工智能在电力系统中的应用可以通过各种方式，每种方式都有其独特的优势。
以下是一些常见的应用方式：1. 智能能源管理人工智能可以通过监测数据并分析消费模式，为能源管理者提供实时信息，以便更好地控制和管理电力系统，提供更可靠、高效的服务。
例如，企业利用人工智能技术与数据分析来减少电力系统的功率损失。
通过实时监测电力系统的状态，识别不必要的电器开启，识别能耗高峰并在非高峰时段调整电器使用，以此减少能源浪费和降低运营成本。
2. 预测性维护电力系统由大量的设备组成，它们的完好性和运转状况对系统的稳定性和可靠性至关重要。
传统的维护方式是基于时间表或人为判断，而人工智能可以将数据传输和解析推向极致，以实现更为精确的预测性维护。
利用机器学习分析电力设备的传感器数据，可以对装置正在发生的故障进行实时监控，及时识别并预测将要发生的问题。
这种方式可以更好地规划维护计划和减少设备损坏对能源系统的影响。
3. 智能电网随着可再生能源技术的发展和越来越多的电动车投入使用，电力系统正在逐渐转向智能型电网。
人工智能技术是实现智能电网的关键，它可以在更复杂的系统中优化能源流量和调整电力分配。
智能电网可以在能源需求高峰期间降低电力供应，尽可能使用可再生资源，并利用储电技术持续提供能源。
通过人工智能技术的优化，实现能源的最佳分配，可以降低能源的浪费和促进能源的节约。
4. 智能电表传统的电表只能用于记录电力的使用情况，但现在有越来越多的智能电表使用人工智能技术来识别有利的耗电模式和不必要的能源浪费。
在智能电表中，人工智能算法将得到应用，以使设备在目标时间内运转，从而更好地控制耗电量。
这些智能电表配备有机器学习软件，能够对施加在电网上的压力进行分析以及识别获得的直流电。
这允许能源供应商通过识别模式来有效地管理能源系统，并为用户提供更好的体验和服务。
PPT人工智能技术助推智能电网发展
多源数据融合
将气象、日期、人口等多源数据与 负荷数据融合，提高深度学习模型 的预测精度和泛化能力。
模型优化
采用模型集成、参数调优等方法对 深度学习模型进行优化，进一步提 高负荷预测的准确性和稳定性。
强化学习在优化调度中应用
智能调度策略
利用强化学习算法学习电网调度 策略，根据实时电网状态和预测 信息，制定最优的调度方案，实 现电网的安全、经济、稳定运行。
01
降低线损策略设计
02 根据预测结果和关键因素识别，制定相应的降低 线损策略。
03 采用优化算法对策略进行优化，提高降损效果。
实践案例分享及效果评估
实践案例分享
某地区电网采用基于机器学习算法的 降低线损策略后，成功降低了线损率，
提高了电网运行效率。
该策略在实际应用中取得了显著的效 果，为智能电网的发展提供了有力支 持。
线损原因分析及其影响因素探讨
• 电网结构不合理：电网结构复杂，线路长度过长，导致线损 增加。
线损原因分析及其影响因素探讨
温度变化
温度变化会影响导线的电阻，从而影响线损。
负荷波动
负荷波动会导致电流变化，从而影响线损。
电网运行方式
不同的电网运行方式会对线损产生不同的影响。
基于机器学习算法降低线损策
03 互动性
04 优化性
05 集成性
智能电网是运用先进的信息、 能够自动检测、分析并恢复 通信和控制技术，对电力系 系统故障。 统的发电、输电、变电、配 电、用电和调度等环节进行 智能化改造，实现电力流、 信息流和业务流的高度融合。
支持用户与电网的双向互动， 通过优化资源配置，降低运 实现电力系统各环节的信息
开发了基于自然语言 处理的智能客服系统， 提升了用户服务质量 和效率。
人工智能技术在电力系统中的应用与优化
人工智能技术在电力系统中的应用与优化1.引言人工智能技术作为当今世界科技发展的重要方向之一，正在深入各个领域并产生广泛的影响。
电力系统作为现代社会的重要支撑，也因为人工智能技术的应用而得到了许多改进和优化。
本文将探讨人工智能技术在电力系统中的应用，并重点分析其优化作用。
2.人工智能技术在电力系统中的应用2.1 负荷预测与调度电力系统的负荷预测是指根据历史负荷数据和环境因素，通过人工智能算法对未来一段时间的负荷进行预测。
这可以帮助电力系统管理者制定合理的发电计划和调度策略，从而提高电力系统的可靠性和经济性。
2.2故障检测与诊断人工智能技术可以通过受监测设备的实时数据来检测电力系统中的故障，并通过分析算法对故障进行诊断。
这样一来，电力系统操作人员可以及时发现并解决问题，提高系统的可靠性和安全性。
2.3 健康评估与维护通过对电力设备的监测数据进行实时分析，人工智能技术可以评估设备的健康状况，并预测可能的故障风险。
这有助于制定合理的维护计划，提前对设备进行维修或更换，从而减少系统故障的发生，降低维护成本。
2.4 优化调度与节能人工智能技术可以通过对电力系统运行数据的分析和建模，优化发电机组的运行参数和负荷分配，以达到最佳的发电效率和节能效果。
这有助于降低电力系统的运行成本，并减少对环境的影响。
3.人工智能技术在电力系统中的优化作用3.1 提高电力系统的可靠性通过负荷预测、故障检测和健康评估，人工智能技术可以帮助电力系统管理者及时发现问题，并采取相应的措施。
这可以大大减少系统故障的发生，并提高系统的可靠性和稳定性。
3.2 提高电力系统的经济性通过优化调度和节能措施，人工智能技术可以降低电力系统的运行成本。
合理分配负荷和调整发电机组的运行参数，可以减少能源的浪费，从而提高电力系统的经济性。
3.3 降低对环境的影响通过优化调度和节能措施，人工智能技术可以降低发电设备的燃料消耗和排放量。
这对减少温室气体的排放，保护环境具有积极意义。
人工智能在电力系统中的应用精选ppt
知觉、推理、学习、交流的行为（Nilsson，1998）。
像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地
思考、行动的系统（ Stuart Russell, 2003）。
1.2人工智能的研究途径与研究领域
心理模拟，符号推演 生理模拟，神经计算
行为模拟，控制进化 群体模拟，仿生计算
良好的容错性与联想记忆功能
ANN通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆。而所记忆 的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出所 储存的信息内容，因而是分布式的存储方式。这使得网络具有 良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复原 等模式信息处理工作；又宜于模式分类、模式联想等识别工作。
1.3人工智能在电力系统的应用领域
机组启停 Unit Commitment 维护计划 Maintenance scheduling 负荷预测 Load Forecasting 发电控制与保护 Generation control and
protection 潮流优化 Optimal Power Flow Analysis 电力系统安全分析 Security Analysis 电力系统稳定分析 Stability Analysis 无功优化分配 Var dispatch and planning 控制优化 Optimization of self-adaptive control
专家系统 (Expert Systems) 人工神经网络 (Artificial Neural Networks) 模糊逻辑 (Fuzzy Logic) 进化算法 (如：遗传算法Genetic Algorithm, 粒子群Swarm Particle,禁忌搜索Tabu Search, 模拟退火算法Simulated Annealing,) 多智能体系统 (Multi-agent system)
人工智能在电力系统中的应用
人工智能在电力系统中的应用随着科技的不断发展和进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
人工智能的应用涵盖了各行各业，其中在电力系统中的应用尤为重要。
本文将深入探讨人工智能在电力系统中的应用，包括智能电能计量、智能供电调度、智能故障检测与维修、以及智能设备管理等方面。
首先，人工智能在电力系统中的应用之一是智能电能计量。
通过人工智能技术，可以实现对电力系统中各个节点的电能计量和能耗管理。
通过高精度的电能监测装置，结合人工智能的数据分析和处理能力，可以准确地记录和分析每个节点的电能使用情况，以及电能消耗的峰谷变化。
这使得电力系统管理者可以更好地掌握电力使用情况，合理规划电力资源的分配，以提高电力系统的效率和稳定性。
其次，人工智能在电力系统中的应用还包括智能供电调度。
通过利用人工智能技术，电力系统管理者可以对供电进行智能调度，以满足日益增长的用电需求。
人工智能可以通过深度学习和数据分析，预测未来的用电峰谷，并根据预测结果进行智能供电调度，避免电力供需不平衡和能源浪费的问题。
这种智能供电调度还可以实时监控电力系统的负载情况，根据实际情况进行动态调整，保证电力系统的稳定和可靠性。
另外，人工智能在电力系统中的应用还可以实现智能故障检测与维修。
传统的故障检测和维修往往需要人工巡检和分析，效率低且易出错。
而借助人工智能技术，可以通过智能传感器和智能算法实现对电力系统中潜在故障的实时监测和快速诊断。
当系统出现异常时，人工智能系统可以通过大数据分析，快速定位故障点并给出相应的维修建议，提高维修的效率和准确性。
这不仅可以减少故障对电力系统的影响，还能够提高电力系统的可靠性和安全性。
最后，人工智能还可以应用于电力系统中的智能设备管理。
电力系统中常见的设备包括变电设备、输电线路等。
通过利用人工智能技术，可以对这些设备进行智能管理和维护。
例如，通过传感器和智能算法对设备的工作状态进行实时监测和分析，可以提前预警设备的故障风险，并及时采取维修措施，避免设备损坏和事故发生。
基于人工智能的智能电网研究应用最新课件
● AI+ 教 育
自适应学习——智能化因材 施教，使教育资源更加均等。
AI+ 生活与娱乐
增强现实给泛娱乐领域带 来吏多元化的体验。
AI+ 个人移动设备
AI+ 芯片增强前端设备智能 计算能力，未来智能手机性 能得到大幅捉升。
人工智能，让电网更好的运行
目标 检索
对目标人员的特征检索 → 在千亿规模数据中定位 基 于 大 数 据 的 GPU 检 索 技 术
应用层
人员轨迹分析 重点人员布防 人员区域碰撞 落脚点、频次、同行分析
人员身份研判1:1人员身份核验
漂白人员身份分析
人员库管理
智能视图云服务层
高效消息总线服务 视图接入、解析服务 分布式视图文件云存储服
政务网 警务通
车载摄像
其他数据采集源
研究 自然语言处理技 术
语音/语言数据库
语音信号
语音/语言学知识 数据挖掘技术 信号处理技术 统计建模方法
特征提取
端点 检测
降噪
解码 识别结果
训练
语音/语言模 型
应用系统智能变互对来自明天深度问苦机器翻译
机器人
文本理解 词法
专名识别 分词、词性 形态分析
语言分析
句法
大数据处理能力
在大规模、超复杂性问题处理上 机器可实时快速处理，速度远超人类
城市交通调度 系统故障预测
运动控制能力
可完成相对模式化的运动控制 自主观察、交互，进行连续规划、决策的能力较差
辅助驾驶
自动避障
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人工智能技术在变电运维中的实用化提升与应用_电力技术讲座课件PPT
➢ 实现对设备状态的精准评估和缺陷智 能化预警，提高变电站运维检修的自 动化、智能化水平，提升设备状态的
卷积神经网络
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人工智能技术在变电运维中的实用化提升与应用
二、图像智能巡检技术
（二）多谱段图像识别巡检技术——紫外成像检测
电气设备发生电晕时，会辐射出含有紫外线成分的光波，探测这部分紫外 线，可作为判断设备故障的依据
紫外线成像仪采用了对太阳盲区内紫外光极其敏感的紫外线探测器及吸收 太阳盲区外紫外光的UV滤片，集中检测盲区内的紫外光
三个 问题
问题一
缺少巡检缺陷样本统一管理机制与 巡检缺陷智能识别方法
问题二
缺少人工智能算法评价标准
问题三
缺少变电站智能巡视支撑
迫切需要开展电网设备的 精益化运维管控
变电站巡检智能化水平不足， 难以满足当前设备质量管理需要
变电设备巡检影像人工智能图像识别技术
• 搭建人工智能统一平台，构建统一样本库 • 开展变电设备巡检影像集中验证分析 • 开展变电站智能巡视系统集中检测 • 提升巡检装备智能化和实用化水平 • 有效提高变电设备巡检工作效率和质量
梯度圆 检测
距离 约束
距离 约束
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二、图像智能巡检技术
（一）图像智能识别技术
依据判别函数，生成待识别 影像的目标特征编码
与标准库比对，判断目标属性
10
人工智能技术在变电运维中的实用化提升与应用
二、图像智能巡检技术
（一）图像智能识别技术——典型缺陷识别场景
序号
类型
小类
标签
1
表盘模糊
bj_bpmh
人工智能在电力系统与电网中的应用与优化
人工智能在电力系统与电网中的应用与优化人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，包括电力系统与电网的运行与管理中。
它的应用为电力行业带来了诸多机遇和挑战，同时也提供了优化电力系统与电网的新途径。
本文将探讨人工智能在电力系统与电网中的应用，并探讨如何通过其优化电力系统与电网的效率。
一、人工智能在电力系统中的应用1. 负载预测与优化负载预测是电力系统规划与调度的一个重要任务。
利用人工智能技术，可以通过对历史数据的分析和建模，准确预测未来负载的波动情况，从而合理安排电力的供给。
同时，AI还可以通过优化算法，对电力系统中的负载进行优化，在保证供电质量的前提下，最大限度地降低能源消耗和成本。
2. 智能电网的建设智能电网的概念提出了对传统电网的升级和改造。
人工智能在智能电网中的应用主要体现在以下几个方面：- 智能电表：通过对电表数据的采集和分析，可以实时监测用户的用电情况，并进行精准计费，同时还可以通过AI技术，对用户的用电行为进行预测和优化，实现节能减排的目标。
- 智能配电网：利用AI技术，对配电网进行监测和管理，实现对配电设备的运行状态进行分析和预测。
一旦发现异常情况，系统自动发出预警，并及时采取措施，从而提高配电系统的可靠性和安全性。
- 能源调度与优化：基于人工智能技术的能源调度与优化，可以实现电力系统的可持续发展。
通过对能源供求关系的分析，智能电网可以合理调度各类能源，最大程度地提高能源利用效率，并减少对传统能源的依赖。
二、人工智能对电力系统与电网的优化影响1. 提高供电可靠性借助人工智能的技术手段，可以对电力系统中的各个环节进行实时监测和预测，发现并解决潜在问题，从而提高供电的可靠性和稳定性。
同时，通过智能电网的建设，可以实现对电力系统的远程控制和调度，进一步提高供电的可靠性。
2. 降低能源消耗和成本在电力系统运行和调度中，人工智能的应用可以最大限度地降低能源消耗和成本。
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2.1 神经网络的基本概念及组成特性
神经元及其突触是神经网络的基本器件。因此，模拟生物 神经网络应首先模拟生物神经元。在人工神经网络中，神经 元常被称为“处理单元”。有时从网络的观点出发常把它称 为“节点”。人工神经元是对生物神经元的一种形式化描述。 神经元主要由三部分构成：（1）细胞体;（2）轴突;（3）树 突
良好的容错性与联想记忆功能
ANN通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆。而所记 忆的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出 所储存的信息内容，因而是分布式的存储方式。这使得网络具 有良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复 原等模式信息处理工作；又宜于模式分类、模式联想等识别工 作。
人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括
知觉、推理、学习、交流的行为（Nilsson，1998）。
像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地
思考、行动的系统（ Stuart Russell, 2003）。
1.2人工智能的研究途径与研究领域
心理模拟，符号推演 生理模拟，神经计算 行为模拟，控制进化 群体模拟，仿生计算
2.3 人工神经网络的分类 反馈神经网络
输入
……
……
输出
反馈网络中，输出信号通过与输入连接而 返回到输入端，从而形成一个回路。在前向网 络中，有单层感知器、自适应线性网络和BP网 络。在反馈网络中，有离散型和连续型霍普菲 尔德网络。
2.4 BP神经网络
2.4.1 BP神经网络概述
BP 网络神经网络是目前应用最为广泛和成功的神经网络 之一。它是在1986年由Rumelhant 和 McClelland 提出的一 种多层网络的“逆推”学习算法。其基本思想是，学习过程 由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传 播时，输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后传向输出 层。若输出层的实际输出与期望输出不符，则转向误差的反 向传播阶段。误差的反向传播是将输出误差以某种形式通过 隐层向输入逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从 而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元 权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值 调整过程是周而复始地进行。权值不断调整的过程，也就是 网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减 少到可以接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。
restoration 电力质量控制 Power quality Control 系统设计优化 System Design Optimization 电力规划 planning for electric Power 电气设备故障诊断 Fault diagnosis for electric
facilities
第二章 神经网络及其在电力系统 中的应用
人工神经网络是集脑科学、神经心理学和信 息科学等多学科的交叉研究领域，是近年来高科 技领域的一个研究热点。它的研究目标是通过研 究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的 奥秘，进而通过模拟人脑的结构和工作模式，使 机器具有类似人类的智能。它已在模式识别、机 器学习、专家系统等多个方面得到应用，成为人 工智能研究中的活跃领域。本章将简要介绍神经 网络基本的概念、模型以及学习算法以及应用实 例。
环境 输入
教师
期望输出
实际输出 学习系统
误差信号
非监督学习（无教师学习）
2.3 人工神经网络的分类 前向神经网络
前向网络中，各神经元节点接受前一层的输出信 号，并将本层的输出作为下一层的输入，其特点是信 号的流向是从输入流向输出。在ANN的实际应用中， 80％～90％的ANN模型是采用BP网络或它的变化形式， 它也是前向网络的核心部分、体现了ANN精华的部分。
专家系统 (Expert Systems) 人工神经网络 (Artificial Neural Networks) 模糊逻辑 (Fuzzy Logic) 进化算法 (如：遗传算法Genetic Algorithm, 粒子群Swarm Particle,禁忌搜索Tabu Search, 模拟退火算法Simulated Annealing,) 多智能体系统 (Multi-agent system)
1.3人工智能在电力系统的应用领域
机组启停 Unit Commitment
维护计划 Maintenance scheduling
负荷预测 Load Forecasting
发电控制与保护 Generation control and
protection
潮流优化 Optimal Power Flow Analysis
第一章 概述
1.1 人工智能定义
人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、
问题求解和学习等的自动化(Bellman,1978）；
人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的
激动人心的新尝试（Haugeland,1985）；
人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算
的研究（Winston, 1992）；
电力系统安全分析 Security Analysis
电力系统稳定分析 Stability Analysis
无功优化分配 Var dispatch and planning
控制优化 control
Optimization of self-adaptive
1.3人工智能在电力系统的应用领域
继电保护 Relaying protection 经济调度 Economic dispatch 变电所运行控制 Substation switching and control 系统恢复供电 System reconfigur训练和学习来获得网络的权值与结构，呈现 出很强的学习能力和对环境的自适应能力。
2.3 人工神经网络的学习方法
监督学习（有教师学习） 如图所示，这种学习方式需要外界存在一个
“教师” ，他可对给定一组输入提供应有的输出结 果，这组已知的输入-输出数据称为训练样本集，学 习系统（神经网络）可根据已知输出与实际输出之 间的差值（误差信号）来调节系统参数
2.2 人工神经网络的特性
高度的并行性
ANN是由许多相同的简单处理单元并联组合而成，虽然每 个单元的功能简单，但大量简单处理单元的并行活动，使其对 信息的处理能力与效果惊人。
高度的非线性全局作用
ANN每个神经元接受大量其它神经元的输入，并通过并行 网络产生输出，影响其他神经元。网络之间的这种互相制约和 互相影响，实现了从输入状态到输出状态空间的非线性映射。 从全局的观点来看，网络整体性能不是网络局部性能的简单迭 加，而表现出某种集体性的行为。