张济韬
（国网响水县供电公司，江苏 盐城 224600）
1 配电网自动化及优化背景
1.1 配电网的基本概念和功能
电力配网是现代电力系统的关键组成部分，负责将从发电站产生的电能输送到终端用户。其基本概念包括中压和低压电网，由变电站、配电变压器、电缆、电线、开关设备等构成。配电网的主要功能包括电力输送、负荷管理、故障检测和修复以及可持续能源集成。电力输送指配电网将高压输电线路输送来的电能分配到各个区域和用户，确保电能稳定供应；负荷管理指配电网根据用户需求和电力负荷情况进行负荷分配，以避免过载或浪费；故障检测和修复指配电网需要迅速检测并隔离电力故障，以确保供电的可靠性；可持续能源集成指配电网需要适应可再生能源的集成，包括太阳能和风能，从而实现能源的可持续利用[1]。
1.2 现有的电力配网自动化技术
随着技术的不断发展，电力配网自动化技术已经取得了显著的进展。其中一些关键技术包括数据采集与监控系统（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）、远程自动化设备、分布式能源资源管理。SCADA 系统用于实时监测配电网的状态，包括电压、电流、频率等参数，还有设备的运行情况，使运营商能够更好地管理电力系统；远程自动化设备中的远程控制和自动化装置允许远程操控电网设备，如开关和变压器，以实现迅速的电网恢复和故障隔离；分布式能源资源管理可以管理太阳能光伏系统和储能设备，以实现可再生能源的高效利用。
1.3 配电网优化的需求和动机
尽管现有技术取得了重要进展，但电力配网仍然面临多个挑战和需求：一是电力需求增长，随着城市化和工业化的推进，电力需求不断增长，要求更高效的电力分配；二是可再生能源集成，可再生能源的不断增加意味着电力系统需要更灵活的方式来管理能源流动；三是电力系统的复杂性，现代电力系统包含多种能源和负荷类型，需要智能化管理多样性和动态性；四是供电可靠性，配电网的自动化优化应提高电力系统的可靠性，快速应对故障和紧急情况；五是能源效率和可持续性，为减少能源浪费和碳排放，需要更好地优化能源分配，以提高可持续性。
2 基于人工智能的配电网优化方法
2.1 数据采集与预处理
2.1.1 实时数据收集
使用的分布式传感器网络包括电流传感器、电压传感器、负荷传感器，实时监测配电网的运行状态。这些传感器连续记录电流、电压、负荷等重要参数。
2.1.2 数据清洗和处理
收集的原始电力数据经过严格的清洗和处理流程，包括去除异常值、填补缺失数据、降低噪声等，以确保数据的准确性和可用性。清洗后的电力数据经过时间序列分析，用于模型训练和优化。电力系统数据示例如表1 所示。
表1 电力系统数据示例
2.2 机器学习模型
2.2.1 模型选择
采用深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）来建立电力系统的预测模型。DNN 模型的表达式为
2.2.2 数据特征提取
从清洗后的数据中提取多个特征，包括负荷曲线的频谱特征、电压波形的时域特征等[2]。这些特征用于训练DNN 模型，以更准确地预测电力需求。
2.3 优化算法
2.3.1 优化问题的定义
将电力配网的优化问题定义为最小化总能耗Etotal的多目标问题，其数学表达式为
式中：Ei为各个电力设备的能源消耗。
2.3.2 进化算法的应用
为解决多目标优化问题，采用多目标遗传算法（Multi-objective Genetic Algorithm，MOGA）进行参数优化。MOGA 通过进化操作来搜索潜在解空间，找到一组最佳的权衡解。
2.4 自动化控制策略
2.4.1 基于机器学习和优化的决策制定
将DNN 模型的输出与优化算法的结果相结合，生成实际的电力分配策略，主要包括设备开关状态、电源分配和负荷调整。
2.4.2 控制逻辑和实施
为实施生成的电力分配策略，开发自动化控制系统。该系统通过遥控操作设备、监控电力参数并执行策略，以确保电力系统按照优化方案进行操作。通过基于人工智能的配网自动化优化策略，实现了电力配网的智能化管理，通过模型预测、多目标优化和自动化控制，可以提高配电网的效率、可靠性以及可持续性。
3 数据分析与结果
在实施基于人工智能的配网自动化优化策略后，进行了广泛的数据分析，以评估策略的有效性和性能。
3.1 数据指标
为全面评估基于人工智能的配网自动化优化策略的效果，考虑了以下主要指标：线损率是配电网中的一个重要指标，表示电能在输送过程中的损失程度，降低线损率有助于提高电力系统的效率[3]；电压稳定性影响用户接收到的电力质量，通过测量关键节点的电压波动情况，评估策略对电压稳定性的影响；负荷均衡度指示了电网中各个节点之间负荷分配的均匀程度，通过对比不同节点的负荷情况来评估自动化策略的负荷均衡性能；响应时间是评估自动化系统性能的重要指标，应关注策略实施后的响应时间，以确保及时处理电力系统中的异常情况。
3.2 对比分析
基于人工智能的配网自动化优化策略实施前和实施后的各个指标数据测量结果对比分析如表2所示。
表2 策略实施前后各指标对比分析
由表2 可知：在实施基于人工智能的配网自动化优化策略后，线损率显著降低，从10.2%下降至7.8%，表明策略在降低电能损失方面取得了显著的效果；比较实施前后关键节点的电压稳定性数据，实施策略后，电压波动范围有所减小，最小电压从220 V 上升至225 V，最大电压从250 V 下降到245 V，表明策略改善了电压稳定性；比较负荷均衡度指数，实施策略后，负荷均衡度指数明显降低，从0.35 下降至0.18，这表明策略成功改善了负荷均衡性；比较实施前后系统的平均响应时间，策略实施后，平均响应时间从30 s 减少至15 s，这表明策略显著提高了系统响应速度。
基于人工智能的配网自动化优化策略在降低线损率、改善电压稳定性、提高负荷均衡度和减少响应时间等方面取得了显著的成功。降低线损率有助于提高电力系统的效率，减少了能源损失。改善电压稳定性有助于提高用户接收到的电力质量，降低了电压波动的风险。优化负荷均衡度可以更均匀地分配电力负荷，避免过载或低负荷情况。减少响应时间有助于更快速地应对电力系统中的问题，提高了系统的可靠性。基于人工智能的配网自动化优化策略在提高电力系统效率和可靠性方面表现出色，为电力行业的可持续发展提供了有力支持。
4 结果分析及未来发展方向
4.1 结果分析与解释
机器学习模型在电力需求预测方面表现出色，具有高准确性、精度和召回率，能够更准确地估计未来的电力需求，从而优化电力分配。此外，模型成功预测了电力故障和负荷需求峰值，为运营商提供了预警和决策的基础，有助于提高电力系统的可靠性与效率。优化算法的性能评估表明，通过多目标优化，成功降低了电力系统的能源损耗和负载不平衡，能够更有效地分配电力资源，减少能源浪费，降低系统的负载压力，从而提高了电力系统的可持续性和经济性[4]。自动化控制系统在操作情景模拟中展现出强大的适应性和响应能力，为电力系统应对不同情况下的需求波动提供了有力支持，确保了电力系统的平稳运行。
4.2 对比传统方法的优势
与传统方法相比，基于人工智能的配网自动化优化策略具有明显的优势：一是高度智能化，传统方法通常依赖静态规则和手动操作，而基于人工智能的配网自动化优化策略基于机器学习和优化算法，能够实现电力系统的智能化管理，适应复杂和动态的电力需求；二是更精确的预测，机器学习模型能够利用大量数据进行训练，提供更准确的电力需求预测，而传统方法通常基于经验和简化模型；三是多目标优化，优化算法能够同时考虑多个目标，如能源损耗、负载平衡和可靠性，使系统得到更全面地优化；四是实时响应，自动化控制系统能够实时响应电力系统的需求和变化，迅速适应各种操作情景，提高电力系统的灵活性[5]。
4.3 研究的局限性和未来改进方向
基于人工智能的配网自动化优化策略仍存在一些局限性和改进空间，具体如下：一是数据质量，研究依赖于高质量的实时数据，因此数据质量对研究的影响至关重要，未来的改进方向包括改进数据采集和清洗流程，以减少错误和噪声；二是算法优化，虽然采用了多目标优化算法，但是还可以进一步改进算法的效率和收敛性，新的优化技术和策略可能有助于更快速地找到优化解决方案；三是可持续性考虑，未来的研究可以更加深入地探讨可持续性因素，如可再生能源集成、碳排放减少等，以促进电力系统的可持续发展；四是实际部署，进一步的研究可以考虑将所提出的策略在实际电力配网中进行部署和测试，以验证其在实际应用中的有效性。
5 结 论
文章通过基于人工智能的配网自动化优化策略，为电力配网的智能化管理和可持续发展提供了创新的解决方案。机器学习模型的高精度预测和多目标优化算法的应用，使电力系统能够更好地适应复杂的电力需求，并在能源损耗、负载平衡以及可靠性方面取得了显著的改进。自动化控制系统的实际应用验证了策略在实际情景中的可行性和效果。
