張濟韜
（國網響水縣供電公司，江蘇 鹽城 224600）
1 配電網自動化及優化背景
1.1 配電網的基本概念和功能
電力配網是現代電力系統的關鍵組成部分，負責將從發電站產生的電能輸送到終端用戶。其基本概念包括中壓和低壓電網，由變電站、配電變壓器、電纜、電線、開關設備等構成。配電網的主要功能包括電力輸送、負荷管理、故障檢測和修復以及可持續能源集成。電力輸送指配電網將高壓輸電線路輸送來的電能分配到各個區域和用戶，確保電能穩定供應；負荷管理指配電網根據用戶需求和電力負荷情況進行負荷分配，以避免過載或浪費；故障檢測和修復指配電網需要迅速檢測并隔離電力故障，以確保供電的可靠性；可持續能源集成指配電網需要適應可再生能源的集成，包括太陽能和風能，從而實現能源的可持續利用[1]。
1.2 現有的電力配網自動化技術
隨著技術的不斷發展，電力配網自動化技術已經取得了顯著的進展。其中一些關鍵技術包括數據采集與監控系統（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）、遠程自動化設備、分布式能源資源管理。SCADA 系統用于實時監測配電網的狀態，包括電壓、電流、頻率等參數，還有設備的運行情況，使運營商能夠更好地管理電力系統；遠程自動化設備中的遠程控制和自動化裝置允許遠程操控電網設備，如開關和變壓器，以實現迅速的電網恢復和故障隔離；分布式能源資源管理可以管理太陽能光伏系統和儲能設備，以實現可再生能源的高效利用。
1.3 配電網優化的需求和動機
盡管現有技術取得了重要進展，但電力配網仍然面臨多個挑戰和需求：一是電力需求增長，隨著城市化和工業化的推進，電力需求不斷增長，要求更高效的電力分配；二是可再生能源集成，可再生能源的不斷增加意味著電力系統需要更靈活的方式來管理能源流動；三是電力系統的復雜性，現代電力系統包含多種能源和負荷類型，需要智能化管理多樣性和動態性；四是供電可靠性，配電網的自動化優化應提高電力系統的可靠性，快速應對故障和緊急情況；五是能源效率和可持續性，為減少能源浪費和碳排放，需要更好地優化能源分配，以提高可持續性。
2 基于人工智能的配電網優化方法
2.1 數據采集與預處理
2.1.1 實時數據收集
使用的分布式傳感器網絡包括電流傳感器、電壓傳感器、負荷傳感器，實時監測配電網的運行狀態。這些傳感器連續記錄電流、電壓、負荷等重要參數。
2.1.2 數據清洗和處理
收集的原始電力數據經過嚴格的清洗和處理流程，包括去除異常值、填補缺失數據、降低噪聲等，以確保數據的準確性和可用性。清洗后的電力數據經過時間序列分析，用于模型訓練和優化。電力系統數據示例如表1 所示。
表1 電力系統數據示例
2.2 機器學習模型
2.2.1 模型選擇
采用深度神經網絡（Deep Neural Networks，DNN）來建立電力系統的預測模型。DNN 模型的表達式為
2.2.2 數據特征提取
從清洗后的數據中提取多個特征，包括負荷曲線的頻譜特征、電壓波形的時域特征等[2]。這些特征用于訓練DNN 模型，以更準確地預測電力需求。
2.3 優化算法
2.3.1 優化問題的定義
將電力配網的優化問題定義為最小化總能耗Etotal的多目標問題，其數學表達式為
式中：Ei為各個電力設備的能源消耗。
2.3.2 進化算法的應用
為解決多目標優化問題，采用多目標遺傳算法（Multi-objective Genetic Algorithm，MOGA）進行參數優化。MOGA 通過進化操作來搜索潛在解空間，找到一組最佳的權衡解。
2.4 自動化控制策略
2.4.1 基于機器學習和優化的決策制定
將DNN 模型的輸出與優化算法的結果相結合，生成實際的電力分配策略，主要包括設備開關狀態、電源分配和負荷調整。
2.4.2 控制邏輯和實施
為實施生成的電力分配策略，開發自動化控制系統。該系統通過遙控操作設備、監控電力參數并執行策略，以確保電力系統按照優化方案進行操作。通過基于人工智能的配網自動化優化策略，實現了電力配網的智能化管理，通過模型預測、多目標優化和自動化控制，可以提高配電網的效率、可靠性以及可持續性。
3 數據分析與結果
在實施基于人工智能的配網自動化優化策略后，進行了廣泛的數據分析，以評估策略的有效性和性能。
3.1 數據指標
為全面評估基于人工智能的配網自動化優化策略的效果，考慮了以下主要指標：線損率是配電網中的一個重要指標，表示電能在輸送過程中的損失程度，降低線損率有助于提高電力系統的效率[3]；電壓穩定性影響用戶接收到的電力質量，通過測量關鍵節點的電壓波動情況，評估策略對電壓穩定性的影響；負荷均衡度指示了電網中各個節點之間負荷分配的均勻程度，通過對比不同節點的負荷情況來評估自動化策略的負荷均衡性能；響應時間是評估自動化系統性能的重要指標，應關注策略實施后的響應時間，以確保及時處理電力系統中的異常情況。
3.2 對比分析
基于人工智能的配網自動化優化策略實施前和實施后的各個指標數據測量結果對比分析如表2所示。
表2 策略實施前后各指標對比分析
由表2 可知：在實施基于人工智能的配網自動化優化策略后，線損率顯著降低，從10.2%下降至7.8%，表明策略在降低電能損失方面取得了顯著的效果；比較實施前后關鍵節點的電壓穩定性數據，實施策略后，電壓波動范圍有所減小，最小電壓從220 V 上升至225 V，最大電壓從250 V 下降到245 V，表明策略改善了電壓穩定性；比較負荷均衡度指數，實施策略后，負荷均衡度指數明顯降低，從0.35 下降至0.18，這表明策略成功改善了負荷均衡性；比較實施前后系統的平均響應時間，策略實施后，平均響應時間從30 s 減少至15 s，這表明策略顯著提高了系統響應速度。
基于人工智能的配網自動化優化策略在降低線損率、改善電壓穩定性、提高負荷均衡度和減少響應時間等方面取得了顯著的成功。降低線損率有助于提高電力系統的效率，減少了能源損失。改善電壓穩定性有助于提高用戶接收到的電力質量，降低了電壓波動的風險。優化負荷均衡度可以更均勻地分配電力負荷，避免過載或低負荷情況。減少響應時間有助于更快速地應對電力系統中的問題，提高了系統的可靠性。基于人工智能的配網自動化優化策略在提高電力系統效率和可靠性方面表現出色，為電力行業的可持續發展提供了有力支持。
4 結果分析及未來發展方向
4.1 結果分析與解釋
機器學習模型在電力需求預測方面表現出色，具有高準確性、精度和召回率，能夠更準確地估計未來的電力需求，從而優化電力分配。此外，模型成功預測了電力故障和負荷需求峰值，為運營商提供了預警和決策的基礎，有助于提高電力系統的可靠性與效率。優化算法的性能評估表明，通過多目標優化，成功降低了電力系統的能源損耗和負載不平衡，能夠更有效地分配電力資源，減少能源浪費，降低系統的負載壓力，從而提高了電力系統的可持續性和經濟性[4]。自動化控制系統在操作情景模擬中展現出強大的適應性和響應能力，為電力系統應對不同情況下的需求波動提供了有力支持，確保了電力系統的平穩運行。
4.2 對比傳統方法的優勢
與傳統方法相比，基于人工智能的配網自動化優化策略具有明顯的優勢：一是高度智能化，傳統方法通常依賴靜態規則和手動操作，而基于人工智能的配網自動化優化策略基于機器學習和優化算法，能夠實現電力系統的智能化管理，適應復雜和動態的電力需求；二是更精確的預測，機器學習模型能夠利用大量數據進行訓練，提供更準確的電力需求預測，而傳統方法通常基于經驗和簡化模型；三是多目標優化，優化算法能夠同時考慮多個目標，如能源損耗、負載平衡和可靠性，使系統得到更全面地優化；四是實時響應，自動化控制系統能夠實時響應電力系統的需求和變化，迅速適應各種操作情景，提高電力系統的靈活性[5]。
4.3 研究的局限性和未來改進方向
基于人工智能的配網自動化優化策略仍存在一些局限性和改進空間，具體如下：一是數據質量，研究依賴于高質量的實時數據，因此數據質量對研究的影響至關重要，未來的改進方向包括改進數據采集和清洗流程，以減少錯誤和噪聲；二是算法優化，雖然采用了多目標優化算法，但是還可以進一步改進算法的效率和收斂性，新的優化技術和策略可能有助于更快速地找到優化解決方案；三是可持續性考慮，未來的研究可以更加深入地探討可持續性因素，如可再生能源集成、碳排放減少等，以促進電力系統的可持續發展；四是實際部署，進一步的研究可以考慮將所提出的策略在實際電力配網中進行部署和測試，以驗證其在實際應用中的有效性。
5 結 論
文章通過基于人工智能的配網自動化優化策略，為電力配網的智能化管理和可持續發展提供了創新的解決方案。機器學習模型的高精度預測和多目標優化算法的應用，使電力系統能夠更好地適應復雜的電力需求，并在能源損耗、負載平衡以及可靠性方面取得了顯著的改進。自動化控制系統的實際應用驗證了策略在實際情景中的可行性和效果。
