AI在新型电力系统中的应用探讨

2023年5月 技术趋势：由量变到质变 落地途径：场景驱动AI送代 具体示例：现场作业辅助系统 四 未来展望：厚积薄发快速提升 AI技术发展趋势 AI技术发展趋势 人工智能技术长期存在两个竞争范式：符号主义与连接主义，分别对应于第一代人工智能的知识驱动方法与第二代人工智能的数据驱动方法。然而依靠单个范式无法触及人类真正的智能，第三代人工智能是知识与数据融合驱动，是人工智能技术发展的必经之路。 第一代人工智能 AI技术发展趋势 阿尔法狗，2016年对阵韩国围棋选手，人机，波士顿大狗，美国波士顿大学和麻省理工学：ChatGPT，基于OpenAI的一个全新的聊天院推出四条腿的机器人，后来由波士顿动力公司把它商品化做成商品。这条狗能走能行、自主决策，自主学习能力非常强，自稳定性也非常好。主要关系到四项关键技术，一是远程控制技术，二是负重爬坡，三是行进速度非常快，四是平衡能力非常强。 大战机器人取胜。阿尔法狗为什么能够取胜？一是强化学习/深度学习技术，二是利用巨大的计算能力，一共有1202个CPU和280个GPU它通过蒙特卡洛树搜素来暴力模拟训练策略神经网络，随着训练次数的增加，大脑也被训练得俞加聪明 机器人模型，它是一种基于大规模预训练的自然语言处理模型，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，就像跟朋友聊天交流可以携写邮件、论文、视频脚本，文案、翻译，写代码等任务。 AI技术发展趋势 AI技术发展趋势 国家电网及南方电网以不同方式提出了自己的的人工智能发展规划，日的是将人工智能技术与电力行业深度融合，实现电网的自动化、数字化和智能化，提高电网在高比例新能源高比例电力电子设备接入后的安全性、可靠性和运营效率。具体内容包括： 1.推动人工智能技术与电网的深度融合，实现电力系统的智能化、数字化和自动化。具体包括智能配电网、智能变电站、智能电力调度等方面的应用。 2.推动人工智能技术在电力运维、安全监测、故障诊断等方面的应用，提高电网的安全性和可靠性。 3.加强人工智能技术在电力市场调度、用户服务、能源管理等方面的应用，提升用户体验和服务水平。 4.推动人工智能技术在清洁能源、新能源汽车等领域的应用，促进能源的可持续发展。 技术趋势：由量变到质变 落地途径：场景驱动AI送代 具体示例：现场作业辅助系统 四 未来展望：厚积薄发快速提升 AI在电力系统的应用场景 高渗透率新能源及高渗透率电力电子设备对电力系统安全稳定运行的影响，前仍没有有效的解决措施，未来可以预期利用缸技术实现电网状态精确颜测、故障快速识别、新型电力系统智能规划等。 电网公司是典型的资产密集型企业，具有海量的设备，占用了大量的运行维护人员，目前仍处于粗放式管理，未来在资产利用率和运维人员工作效率方面具有很大的提升空间。 重点是分析决策 重点是效率提升 调度侧 运检侧 侧重于决策，重点是强化学习/深度学习技术，尽管智能故障处置场景超出了AlphaZero目前的能力，但AI在智能规划智能方式智能告警等场景的落地指日可待 侧重于精益化管理，可以应用目前比较成熟的一些机器学习/深度学习技术，特别是在如何帮助运行检修/保护人员的现场工作等场景，落地已经具备技术条件 电网企业已经具备很好的数字化基础 AI在电力系统中的应用场景 1）负荷（功率）预测：帮助提高预测的准确性，以便更有效的调度和分配电力资源；2）故障检测与诊断：通过分析传感器数据和设备状态，实时检测系统异常和潜在故障；3）设备维护和修复：提高设备维护和修复的效率，制定维护计划并实施自动修复4）电力市场决策辅助：帮助参与者更好的理解市场动态，预测价格变化，为电力交易和投资提供决策支持；5）能源管理与优化：帮助更有效的管理能源消耗，如自动调节设备的使用以节约电力；6）分布式能源资源管理：帮助实现分布式能源资源的优化调度和集成，提高电力系统的稳定性和可靠性；7）电网安全和保护：通过分析网络行为和模式，实时检测预防电力系统中的网络攻击8）设备寿命评估与优化：通过分析设备的运行数据和环境条件，预测设备的寿命，并提出改进设备性能的建议。 AI在电力系统的应用场景 一）以LSTM/IightGBM为基础的功率预测方向 要解1）负荷多样性问题：母线所带负荷的成分多样及特征复杂； 3）电网方式变化问题：电网检修计划对预测负荷的影响很大。 二）以CNN为基础的智能识别方向 排行榜 CNN系列识别检测技术相对比较成熟，主要是结合具体业务场景进行实用化落地。目前主要在变电站远程巡检已经有很多实践应用·在调控领域，CNN技术主要应用于自动成图及传动试验等自动化智能运维领域。 三）以DRL为基础的源网荷储优化调度方向 1）新能源高渗透率下的地区电网AVC优化提升：解决电压无功补偿设备调节频繁，其至会形成震荡问题，及新能源场站电压定值曲线难以准确计算：2）考虑新能源及可调负荷（虚拟电厂）的有源配电网优化调度：解决由于电源及负荷的不确定性导致的新能源消纳问题及电网安全问题 四以RPA/NLP/AR为基础的数字化班组方向 技术路线：1）识别及决策类AI技术负责现场作业异常点智能识别及处置建议。2）RPA负责业务流程的可视化配置及自动执行。3）NLP负责完成适用于现场工程师查询反馈场景的基于知识检索的问答模型及虚拟专家构建。4）AR负责便携式可视化及远程专家指导。 技术趋势：由量变到质变 落地途径：场景驱动AI送代 具体示例：现场作业辅助系统 四 未来展望：厚积薄发快速提升 降低跨专业的难度：研发运检现场作业A/辅助工具箱，从运检具体业务场景中发掘A/技术能帮助运检人员提高效率的具体环节，结合AR眼镜的虚实结合可视化开发系列辅助工具，帮助全科医生更快 价值体现 系统组成 AR眼镜交互技术 AR眼镜交互技术使用户可以直接与虚拟对象进行交互，从而创造更加智能，互动性和个性化的用户体验，主要交互技术： 手势识别：AR眼镜可识别用户手势，通过简单的手势控制虚拟物体进行操作。 语音识别：AR眼镜可使用语音识别技术，帮助用户与虚拟对象进行语音交互。 头部追踪：AR眼镜可通过内置的传感器追踪用户的头部运动与虚拟内容进行交互 SLAM定位：AR眼镜可使用视觉跟踪技术来识别用户所在的位置和方向，并将虚拟内容合理地放置在现实世界中。 AR眼镜根据SLAM（即时定位与地图构建）技术可确定设备信息，用户可通过语音指令查询相关设备运行数据。 AR远程专家是一种支持远程协同的技术工具，可帮助专家或技术人员在不现场的情况下，实现与现场人员的实时联系和协作，以提供更高效的服务和支持 视频通信技术：通过高质量的视频传输技术，确保传输稳定、清晰 智能图像处理技术：通过智能图像处理技术，在不同光源环境下提供强大的图像处理能力。 AR技术：通过AR技术在远程场景中实时显示指示，提供实时建议 A/语音交互技术：专家可以使用自然语言处理技术，通过语音命令和响应指导现场工作 远程专家可实时看到现场人员的工作过程并可通过语音交互、AR画面交互的方式指导现场工作。 其他功能：视频控制、冻屏标注、AR标注、屏幕共享、电子白板、发送文件等。 现场人员连线专家后，可现场回面实时传递给远程专家，并获得专家的指导。 AI辅助工具箱 整合、补充调控云AI资源，为远程专家端、AR眼镜端赋能，实现图像识别、流程编排、自然语言处理、SLAM建模、知识图谱、数据分析等智能化应用； 高效挖掘、整合现场设备运行信息，构建高质量、针对性强的数据集，应用机器学习和统计分析技术，智能识别并预测异常隐患。 A和AR是两种互补的技术将它们结合起来可以形成强大的应用场景：具有以下优势： 智能化体验：AI技术可以在AR中实现智能化交互，例语音识别、人脸识别等。 提高工作效率：A/可以自动化处理大量数据AR可优化生产流程，提高生产效率和准确度。 更好的决策支持：结合AI技术和AR可视化技术可以实现更加智能化的决策支持。 降低成本：通过AI和AR技术的结合，可以减少人力资源的需求，提高自动化处理的比例，从而降低相关的成本。 A和AR是两种互补的技术将它们结合起来可以形成强大的应用场景：具有以下优势： 智能化体验：AI技术可以在AR中实现智能化交互，例语音识别、人脸识别等。 提高工作效率：A/可以自动化处理大量数据AR可优化生产流程，提高生产效率和准确度。 更好的决策支持：结合AI技术和AR可视化技术可以实现更加智能化的决策支持。 降低成本：通过AI和AR技术的结合，可以减少人力资源的需求，提高自动化处理的比例，从而降低相关的成本。 现场作业智能支撑系统 变电站发生故障后，运检人员在智能头盔的支撑下 1）自动提示运检人员依次查看当地后台的告警/开关变位/遥测变化/光子牌等信息，智能头盔也在同时进行识别分析是否有信息不一致地方，并自动形成简报上报调度员 2）自动提示运检人员依次检查相关保护柜信号屏、压板状态、故障设备实体及其附件的状态、压力表数据，打开汇控柜检香动作情况及报警灯，智能头盔同时进行识别分析，并自动与故障简报进行一致性对比，防止漏查或人为判断失误 3）在隔离恢复操作过程中自动提示操作步骤/注意事项、自动进行安全监督/操作到位检查/远程专家指导等，保证操作的正确性和人身安全。 技术趋势：由量变到质变 落地途径：场景驱动AI送代 具体示例：现场作业辅助系统 四 未来展望：厚积薄发快速提升 研究积累(1) 研究积累(2) 视频监控智能识别领域： 研究积累(2) 智能巡检 智能识别 巡检系统实现了远程智能巡视、设备在线监测、智能操作辅助、智能安全监护等应用，并通过数字李生呈现站内多维数据，达成“安全生产、提质增效”的管理目标。 通过站内高清视频、巡检机器人进行巡检任务，结合智能分析技术实现对站内设备状态智能识别与故障预警 采用智能巡检机器人+高清视频替代人工进行邀检。结合智能分析与深度学习技术，进行智能巡检 智能协作 智能联动 结合机器人系统、视频监控系统、远程调控、环境监测、运行状态监测、现场作业监护等业务，实现了多业务的智能协作与融合。 支持与主设备监控系统辅助设备监控系统与高清视频系统、机器人系统间进行告警联动，提高系统协作水平. 研究积累(3) 排行榜 参加国网A大赛，赛道一电网厂站接线图识别，采用YOLO及PPOCR算法，实现对电网接线图片的图元字体、拓扑关系的自动识别，取得了第六名的成绩 研究积累(4) 参加国网AI大赛，赛道二电网运行信息智能检索，采用BridgingText-to-SL算法，把用自然语言表述语音数据香询请求转化为标准SQL语句，已经能够在中等复杂度的SQL查询中实用化可以应用于很多需要解放现场工作人员的双手的工作场景 研究积累(5) 参加国网A大赛，赛道三新能源发电预测以及南方电网最近几年的系统负荷预测节点负荷预测、新能源发电预测等AI大赛，均取得了较好成绩，已经能够超越传统算法的预测水平。 研究积累(6) 参加南网第四届调度A/大赛。大赛的主题是电力调度控制智能决策，根据负荷预测及新能源发电预测数据，快速给出下一15分钟时刻的机组有功出力最优策略，在保证电网安全运行的条件下，促进新能源消纳并降低运行成本。 丰中国南方电网 东方电子股份有限公司&哈尔滨工程大学联款 在第四届电力调度A应用大赛中，表现优异荣获 三等奖 未来展望 通过A/算法的不断代升级，从云端的大模型，到未端的芯片及可穿戴设备A/将成为电力业务数字化的基因：在解决电力系统由高比例可再生能源并网带来的强不确定性问题中发挥重要作用，基于数据驱动和模型驱动相结合的方式探索不同时空尺度下可再生能源和负荷不确定性的描述方法及随机概率计算方法，促进对电力系统的研究分析由目前确定性的思维向概率性的思维转变 1：智能化电网：新型电力系统将具有更高的智能化水平，实现自动化、智能化的能源调