汪利君
（北京电力工程有限公司）
摘要：随着人工智能技术不断发展和进步，现阶段人工智能具有一定的智能水平，图片识别和模式迁移等问题得到了新的发展。Alexnet等深度学习技术的发展拓展了人工智能的解决问题和层次。而电力工程管理作为一个传统领域，存在着接触面广、人员复杂、多端管理的问题，人工智能技术的进步为电力工程管理提供了新的机遇和可能性，推动着实际电力工程复杂的问题的解决。
关键词：智能电网时代；电力信息通信技术；应用
一、人工智能技术分析
人工智能简单来说是指让机械/程序等可以对人的意识、思维信息过程的一个模拟。人工智能不是人的智能，但是能像人那样思考、也可能超过人的智能。这是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学还有哲学。
人工智能这个理论是在1956年被提出的，至今已经六十多年了。人工智能的发展经历了三阶段。第一阶段是上世纪60-70年代，科学家力图通过计算机实现机器的逻辑推理，但最终未能实现；第二阶段是70-90年代，神经网络算法出现，但由于当时缺乏足够的计算力，也缺乏大量的数据调整神经网络，因此基于神经网络算法研究一直处于低迷；如今是第三阶段，深度学习的出现及GPU的应用使得人工智能行业蓬勃发展。如今基于深度神经网络技术的发展带动了整个人工智能产业的革命与复兴。
二、电力通信技术的具体应用
（一）移动通信技术的应用
在实际生活中，对于我们常见的2G、3G和4G网络便是移动通信技术的基础，而因为移动通信技术具有数据传输的速度快、距离远等优点，所以移动通信技术通常极其适合用来对变电站数据进行通信。例如，一般的大型变电站都建设在偏远的郊区，并且电源、短路开关以及逆变器等电网组成部分的位置均较为分散，对于传统的布线方式来进行变电站的数据通讯来说，必定会耗费大量的人力物力，此外变电站的工作环境比较险恶，工作人员在这种险恶的环境下很难进行工作。因此，具备很强的抗干扰能力和大面积的覆盖能力的移动通信技术便能够弥补传统的布线方式的缺陷，充分地满足了变电站对通信技术的较高的要求。根据我国《电网调度规程》对变电站的明确规定来看，负载容量相对较高、传输速度相对较快的移动通信技术，能够有效的提高变电站数据传输的速度和安全性。
随着信息技术的不断发展，目前基站通信中的4G技术受到了广泛的推广，在生活中对4G网络的使用已经成为了非常普遍的事情，主要的原因在于4G技术的数据传输速度相比较于2G、3G网络来说要快很多，其次传输所耗的资费也逐渐变低，因此，移动通信技术也逐渐地应用于智能电网中需要传输大量数据的系统部分。
（二）光纤通信技术的应用
光纤通信技术主要有两种：一种称之为OPGW，而另一种称之为ADSS。作为新兴的一种通信特种光缆，OPGW能够将传统的光纤结构和光纤负荷相互结合，具有较强的抗电磁干扰能力、良好的协调性以及简单的施工操作等优点，并且广泛应用于智能电网的主干通道中。ADSS是自承式光纤电缆技术，在进行施工架空时，如果使用ADSS则需要进行额外固定挂件的配备，ADSS技术在智能电网的输变电线路中受到了广泛的应用。与OPGW相比，ADSS的施工成本相对较低，并且在技术运行过程中反复掉电的现象出现的概率相对较低[2]。
高宽带、较强的抗干扰能力、较大的负载容量以及数据安全等都属于光纤通信技术的优点，对于光纤技术来说，其主要应用于智能电网中的通信网络层以及各种网络的接入层，并且在各种网络的应用层中，光纤通信技术主要应用于使用高宽带及大容量进行相关数据的传输。光纤通信在主干通信网络中是以环形的方式为主，从而有效地减少电网链路响应电网故障的时间；然而，对于接入层网络中的光纤通信主要使用的是链型或者树形的方式，使各个接入层的网络实现级联，进而解决了单一连接形式的不足。
（三）通用无线电技术的应用
智能电网中传输的数据包括智能电网各部分的实时运行情况以及各种传感器采集到的数据。对于智能电网的所有主要地段和部位来说，都需要配置充足的用于检测智能电网的实时运行情况，具备组网能力力强以及功耗低等优点的传感器，像很多的通信无线技术，比如WiFi、蓝牙等能够很好地满足传感器的需求，在实际生活中，蓝牙和WiFi已经成为电脑和手机的重要部分，利用蓝牙和WiFi两种技术在智能电网中可以为检测人员在检测智能电网的运行情况的时候提供便利。再比如说zigbee技术，因其具有自组网的速度快、功耗低，所以非常适用于数量较多的传感网络，并且还广泛应用于小区的电表的抄表中，极大地促进了电力系统的智能化、简单化和信息化发展[1].
三、人工智能在电力系统应用场景
1.变电站巡检
在电网建设与检修过程中，总会有一些“钢铁侠”在空中穿梭，我们震惊于他们熟练的操作技术与胆识的同时，往往会为这些人多些担心，毕竟高空、高压电作业，危险还是存在着的。但是随着人工智能技术在电网领域的落地运用，一些巡检机器人代替人类完成了这项危险的高空作业，而且效率比人类高很多。巡检机器人通过高精度定位，以及AI语音、图像等识别技术，能够在各种恶劣的自然环境下完成人工很难完成的作业，通过规模化作业，大幅度提高作业效率。甚至通过深度学习技术，能够针对台风等自然灾害进行电网灾害风险动态评估。通过机器视觉、人工智能自然语言处理等技术，辅助其在输、配电等各个环节作出精准分析、判断、优化、决策。
2.电力节能
2017年6月，百度科技园“智能楼宇”上线运行，运用百度AI技术，从设备画像技术、集成设备功能、区域人员分布、天气温度以及环境数据实现对建筑物的系统化控制，一个月为百度省下了25万度电量。按此推算，一年能为百度节省300万度电。更为夸张的是中国建筑每年用电量大概是2.5万亿度，如果该AI技术推广到全国，一年可以节省5000亿度电，大约相当于2500亿元的产值，这无疑是一个庞大的数字。
3.智能电网的应用
在智能电网的建设过程中，这些新型人工智能技术在电力系统故障诊断、设备监控、无功优化、决策支持等领域具有广阔的应用前景。例如，利用分散式智能代理可以将多个监控系统和电力系统故障诊断系统集合为一个综合的集散系统，简化了问题的处理过程，并增加了系统的开放性；通过自组织网络技术以协作方式实时监测、感知和采集各类输电线路环境或监测对象的信息，为输变电设备监控提供坚强的通信保障。
四、结论
人工智能的引入使得电力系统的发展进入了新的阶段，由于电网复杂性和重要性使得任何新技术的应用和推广都得非常慎重。人工智能也不能例外，目前实行的电网局部试点，成熟后大规模应用的状态，使得电力能够得到更高效的发展。
参考文献：
[1]张利平.智能电网时代电力信息通信技术的应用[J].电子技术与软件工程，2017（09）：34.
[2]武秋阳，张亮，管建超，王萍.关于智能电网时代信息通信技术的应用探讨[J].通讯世界，2018（10）：201-202.
[3]郑罡，睢媛媛.试论智能电网时代电力信息通信技术的应用和研究[J].计算机产品与流通，2018（07）：70.
作者简介：
汪利君，1986年12月生，硕士，工程师，2013年8月参加工作，研究方向为电力工程管理。