基于人工智能的电力系统智能监测技术应用与研究.pdf

人工智能研究Artificial IntelligenceResearch基于人工智能的电力系统智能监测技术应用与研究淮安新业电力建设有限公司弘力分公司孙希编者按：探讨了人工智能在电力系统中的应用，设计了一种基于人工智能终端服务的智能监测技术和雷击故障监测方法，有效提升电网系统的防雷性能。目前，我国庞大的电力系统运行监测大都采取人工管理和监测的方法，该方法监测效率不高，不能及时发现安全隐患，难以杜绝事故的发生。人工智能技术的发展为我国电力系统的监测工作提供了有效的技术支持，使我国电力系统朝着智能化、现代化、高速化方向发展。为了增强目前我国电力系统的安全管理工作效率，在人工智能技术的支持下，建设完善的智能监控系统，具有重要意义。建立完善的数字监控系统可以有效弥补当前电力系统安全管理工作效率低、线路监测时效性差等问题。通过人工智能算法，智能识别出区域内违章行为，并向监管人员提出警示，降低电力系统安全问题发生的概率。在电力工业中，智能台区作为智能电网的重要组成部分，是目前电网智能化的主要研究方向。目前，配电台区在农村电力系统网络和城市系统网络中进行了大量建设，是确保电网稳定供电的重要基础。人工智能应用于视频监控系统通过人工智能建设智能视频监控系统，可以有效地甄别出监控区域内的违章行为，并向有关安全员报警，及时对违规行为采取补救措施，降低安全事故发生的概率。智能监控系统可以有效地减轻安全巡视人员的工作量，并且有着更高的工作效率，减少了人工巡视造成的监管缺失问题。同时，智能监控系统可以对监控视频中的行人和其他运动目标实行自动检测和跟踪，自动识别出视频中的移动目标是否出现了威胁到人身安全或是造成设备损坏的行为。1.智能监控系统设计智能视频监控系统主要由监控部分和后台处理算法两个部分构成。其中，监控部分是读取和分析存储视频监控的数据，后台部分主要通过智能监控系统部署的算法来检测行人的动作以及是否佩戴安全帽。系统工程在Windows系统上运行时，采用的是双线程的形式，通过摄像头驱动的设备接口读取和保存视频顿，同时每隔一段时间截取一段待检测的样本帧，将其传送至后台数据处理系统，并且将处理结果存储在一定的缓存目标目录中，用于生成记录日志。 2023.10投稿信箱责任编辑赵志远Artificial IntelligenceResearch人工智能研究（1）移动检测。对于电力行业监控区域这种经常变换的工作环境，普通的视频监控已经不能满足在电力系统作业的要求。三顿差分法即连续的三顿图像，可对运动目标进行监控，在检测速度上不受运动目标变化的影响，但检测精度不高，容易出现漏检的现象。基于Vibe算法的运动目标检测方法是一种较为新颖的算法，其算法简单、计算速度非常快，可以有效提高视频检测的速度，并且在视频区域内的移动目标检测精度高。(2）移动目标检测。当监控视频中出现移动目标后，为了使检测视频的顿率显示更加平滑，需要对检测出来的目标进行跟踪。电力系统中的日常作业有着较高的危险性，利用Vibe算法设计的人工智能视频监控设计可以快速甄别出现场闯入危险区域的移动目标，并快速将检测结果发送给安全管理人员。因此，采用这种跟踪算法进行匹配时，跟踪速度快、算法简单的优点可以降低电力行业后期的维护难度以及危险区域安全事故发生的概率。例如，选取某配电站中的监控视频，针对监控视频中出现的移动物体，将其运动区域标记为检测中心，通过分析检测中心中出现的运动目标，判断该目标是否为行人或是其他移动物体。2.智能监控系统移动目标锁定功能智能监控视频的控制范围内出现单个的运动目标后，系统会自动对区域内的移动目标进行跟踪，达到了良好的监控效果。即使移动目标较小，人工智能技术支持下的视频监控算法仍能对该移动目标进行跟踪检测，以此保障电力行业安全监管工作的效率。3.智能监控系统安全行为分析功能电力行业是一项对安全性要求较高的领域，人工智能监控视频可以有效检测出作业现场未佩戴安全帽等行为。经过有效验证，无论监控区域中的行人距离摄像头有多远，人工智能监控系统都可以分析其行为，并发出警报信息。智能监控视频性能效果示意如下。待检测安全帽数：10 0；检测框数：9 8；检测戴安全帽数：9 2；检测率：9 2%；漏检率：8%；处理顿率：2 0 2 5。通过以上数据可以看出，人工智能监控系统在复杂的施工区域内进行检测时，会呈现出更好的效果，并且能够对监控视频工作区域内较近的移动目标做出更加准确的判断，但针对监控区域外或边缘出现的行人，会出现一定的漏检情况。人工智能应用于智能电网防雷系统雷电可导致电网系统产生各种各样的故障，严重危害电网供电的稳定性。当配电台区遭受雷击时，一次系统中安装的避雷器可以有效地将雷电产生的电流引入地底，确保一次系统安全。但是二次系统的设备对精度要求较高，且耐压值较低，这将导致二次系统中的设备在受到雷击后通常会出现损害，并导致系统故障。智能电网作为新时代电力系统发展的方向，近年来得到了推广应用和研究。因此，将人工智能应用于电力系统监测领域，可以有效降低电网系统安全故障发生的概率。本文探讨人工智能在电力系统中的应用，设计出一种基于人工智能终端服务的防止智能电网雷击故障监测方法，利用智能终端建立配电网的自动平衡动态防雷监测系统，实现智能台区雷击故障的检测，有效提升电网系统的防雷性能。利用人工智能进行防雷保护指的是采用各种现代化智能技术实现电力系统防雷电的保护方法。这要求建立的防雷系统具有可控性、调节性、交互性和联系性等特点，投稿信箱2023.1055Artificial IntelligenceResearch人工智能研究责任编辑赵志远并不需要在每个设备上装设。该系统应包括传感和分析、预测和决策以及交互和自动控制三个部分的设计。可以在调度中心或是业务中心建立起相应的系统（如图1所示），在系统的综合作用下，电网系统在雷击后仍可以稳定运行。1.传感与分析基于人工智能技术的智能电网防雷系统的传感功能主要可以从以下四个方面分析。首先，可以通过VLF/LF三维闪电检测网络获取的实时雷电检测数据，分析雷电打击造成的线路和节点故障处；其次，可以通过SCADA，即数据采集和监控系统，获取电网运行时的状态和数据；再次，从MIS系统获取的电网设备的静态参数可以有效增强电网系统数据分析的精确度；最后，通过日志数据库获得电网的历史故障记录等。在记录这四个方面的传感功能后，可以通过智能电网系统的分析功能，评估电网的状态、可靠性裕度以及掌握雷电灾害实时危害等级分类等。2.预测与决策智能电网的预测功能指的是预测电网受到雷击时，最有可能发生故障的线路和节点。由于雷电是不可控的自然因素，有着较强的随机性及动态性，在这种情况下，几乎不可能完全准确地预测出每一个故障的节点或线路。然而在人工智能技术的支持下，可以通过神经网络对相关的数据进行分析和学习，从而提高电网系统对于雷电引起故障的监测概率。通过神经网络技术的决策函数，可以实现基础库和最优控制策略匹配。3.交互与自动控制中心基于人工智能的电力系统防雷电功能中的人机交互功能，可为操作人员提供可视化的过程跟踪接实时闪电信息传感动态和静态参数历史数据库遍历一般状态评估分析再利用率裕度计算威胁登记分类多区段分类和警告预测静态和动态性能评估雷电故障率计算人工神经网络数据处理决策基础数据库遍历最优控制策略匹配人机交互互动可控节点交互自适应循环运行模式优化自动控制状态预估计和反馈调整网络关键节点鲁棒控制图1人工智能电网防雷系统示意图口以及交互式的可控节点，例如系统的功能单元或多代理系统的独立代理，有效解决电网系统线路遭受雷击而导致的故障问题，有效辅助工作人员提高工作效率，更好地提升单位效益。结语总之，人工智能技术的不断成熟为电力系统的转型升级提供了重要的支持。当前，我国供电系统正朝着智能供电的方向发展，智能机器人与供电系统中的配电网安全监视工作相结合，可以有效检测出电网线路各个节点的故障问题，并将故障节点及原因传输给管理人员，提升供电系统的供电服务能力。人工智能在电力行业不仅可以应用于视频监控领域，而且对于电网中的防雷电故障工作也有着重要的作用。利用人工智能设计出的智能电网防雷系统可以有效检测出雷电故障问题，降低二次系统遭受雷击的概率，促进电力系统朝着智能化、科技化方向发展。N2023.10投稿信箱