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　　在科技水平不断发展的背景下，电力电网的智能调度系统保证了电网运作的稳定性与安全性，逐渐成为了电力电网的发展方向。本文对电力电网智能调度系统做了简单的介绍，对电力电网智能调度系统的具体应用进行了探讨

　　电力电网调度系统对电力系统而言是至关重要的，在电力系统初具雏形时，由于科技落后，电力电网调度系统不是智能的，是由工作人员通过打电话的方法了解各个电力站的运行状况，如果发现电力站的运行发生异常状况，就会凭借工作人员的经验，对发生的异常状况进行处理。现如今，科技水平不断发展，自动化技术也不断地更新，电力电网的智能调度系统在电力系统中也得到了应用，并取得了一定的成效。与传统电网系统相比，电力电网的智能调度系统不是孤立存在的，它是一个实时动态的系统，可以有效地进行分析和调控电力系统，当电力站发生故障时，电力电网的智能调度系统可以更加精准和及时地对故障分析和处理，更加快捷方便，可以更全面地了解电力电网的运行状况。

　　在科学技术不断发展的今天，电网调度系统已由最初单纯获取电力系统的数据转换为全面了解电力电网的运行状况，成为了能量管理系统。虽然我国科学技术水平在不断的发展，但是技术理论仍然不是很先进，导致电网调度系统的自动化和智能化程度仍然不高。因此，如何更好地运用现代科学技术，完善电力电网的智能调度系统，使电力电网的智能调度系统更加高效便捷，实现真正的智能，这将是电力系统的未来趋势。

　　电力电网系统智能调度就是指调度系统可以对电力系统的电网的每个状态进行自动获取，综合了解其中的变化，协助电力调度员的管理，使电力调度员操作更加便捷精准，便于获取最好的方案，从而保证电网的安全运作。电力电网系统智能调度系统的功能不单单是基础的电力系统的稳态分析，在电力系统发生突如其来的故障时还应该具有一定的分析功能，可以及时帮助电力调度员解决故障，并且还应该可以兼容日益发展的运行系统。新型的电力电网系统智能系统不单单需要电力系统中各个系统相互独立，却有相互统一，各个系统间可以互相帮助，除此之外，还要求新型的电力电网系统智能系统有兼容第三方软件的能力，该系统的最终构架应该是一种开放式的软件体系。

　　人工智能又称机器智能，是计算机科学、数理逻辑、控制论、信息论、神经生物学以及语言学等多种学科相互渗透发展而来的一门综合性学科，其主要目的是建立智能信息处理系统，进而可以使计算机系统展现某些类似人类智能的行为。

　　自1980年以来，人工智能技术已被逐步引进到电力系统的相关研究领域中，其主要原因如下：首先，电力系统规模庞大、数据复杂、系统要求动态实时性，已有的计算机和算法条件无法在短时间内取得令人满意的计算结果；其次，电力系统的非线性无法使其建立精确的线性数学模型；再次，对电力系统了解的不准确导致了很多模糊性问题的产生；最后，对很多应用专家的经验和冷知识无法进行精准的数学描述。而人工智能的算法是基于知识问题的求解策略，它弥补了传统数学方法中的不足。电力系统中广泛应用的人工智能系统或方法包括：

　　专家系统起源于1960年，是人工智能应用的重要分支。专家系统是一种类似于人类思维分析推理机制的智能计算机软件系统，这个系统就好比是一群知识渊博、经验丰富、思维缜密、拥有强大逻辑推理能力的专家，在某一领域内利用系统自带经验数据库里的资源对问题进行综合分析，最终给出专家级的解决方案。在电力电网中，专家系统的应用有电网管理、监控、故障排除恢复、调度操作的指导等等。

　　人工神经网络是一种应用类似于人类大脑的神经网络对信息进行分析和处理的数学运算模型，此网络自身通常是对自然界某种算法或者函数的逼近，也是一种数理逻辑的表达。人工智能神经网络具有类似图像识别等功能，其超强的自学能力、联想吸收存储能力和快速搜寻最优化解能力可以根据一系列的输入、输出数据和信息，分析和掌握二者之间的内在规律，并最终根据这种规律来推算出新数据，并获得所需结果。电力电网系统的动态控制与诊断、实时全程监控、状态数据估计、中短期负荷预测等诸多领域都有神经网络的运用，神经网络的预测估计分析技术已成为电力系统中最为成熟的技术。

　　遗传算法是一种模拟达尔文生物种族进化论中遗传机制和自然选择学机理的生物进化过程的计算模型，它能通过模拟自然进化过程搜索最优解。在电力电网的系统绩优和优化处理方面，遗传算法因其强大的计算和处理功能而被广泛应用。

　　Agent是一种在分布式系统中拥有自主性、交互性、反应性、主动性和灵活性的智能计算实体。Agent体系结构是现有计算机难以精确描述的一种自主行为实体，其大致可分为审慎式体系结构、反应式体系结构、混合式体系结构3种类型。目前研究的主要是反应式体系结构，其组成结构分为事件处理系统、方法集合和内部状态集。在新一代调度自动化系统中，具备自适应性和开放性的Agent技术有着良好的发展前景。

　　分布式的Agent技术为解决智能电网调度问题提供了一个行之有效的方法，即将能量管理系统模块封装成Agent，使其拥有更强的自治性和可移植性。随着研究的不断深入，各种各样的人工智能技术被应用于电力系统的各个领域，并通过新旧结合的方式取得了良好的应用效果。近年来，由于计算科学的发展，基于知识逻辑推理问题的求解系统得到了质的飞跃，以多Agent系统为代表的群体智能研究领域将有广阔的发展前景。

　　在二十世纪九十年代，Dy-Liacco作为“现代能量控制中心”概念的创始人，十分全面地论述建立了电力电网智能调度系统的文献，在文中提到想要解决电力系统中存在的一些问题，应该用智能机器调度员替代人工调度员，除此之外，文中还提到要综合仿真培训和自动学习等功能，从而使电力电网自动运行。在我国，卢强院士最先提出了“数字电力系统”的概念，主要讲诉的是正常情况下电力电网智能调度系统对电力系统的监管的分析的功能等;华北电力大学的杨以涵教授则带领自己的科研组进行电力系统的研究，基于“数字电力系统”的概念，分析电力系统中电网会出现的故障，以及安全方面等进行了探讨，最终形成了建立以分析和解决电网故障的“调度机器人”的思维模式。

　　通过前面的介绍可知，国内外的电力企业、研究所已经开始进行智能调度领域的相关研究和开发，并取得了可喜的成绩，例如智能电网的可视化技术应用以及智能调度系统中的防误系统等。由此可见，电网的智能调度必然是电力系统发展的新方向。

　　本人郑重声明：所呈交的本文是本在人导师的指导下独立进行研究所取得的成果，除文中已注明引用的内容外，本文不含任何其他个人或集体已发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要的贡献的个人或集体，均已在文中以明确的方式标明，本人完全意识到本声明结果由本人承担。