前段时间，chat GPT是彻底火了一把，这不由得让我想到人工智能和我们继电保护行业如果发生碰撞会产生怎么样的火花。

 

       人工智能(AI)正在改变几乎所有行业，能源领域也不例外。人工智能的影响可能会彻底改变我们生产、分配和消耗能源的方式。它还可以引导能源行业变得更高效、更具成本效益和可持续性。

 

　　世界各地的能源系统正在经历向清洁和可持续能源的转变。随着能源生产、传输和分配等各个部门的技术升级，技术和组织层面的变化正在变得司空见惯。这意味着创造一个考虑到社会、经济和环境因素的可持续能源系统的工程挑战也在增加。人工智能对能源系统中这些因素的影响正变得相当有影响力。在电力和能源领域扩大人工智能技术的应用，有助于更好地控制和管理能源消耗，预测网络故障，甚至优化。机器学习可以细粒度地确定客户的需求，然后相应地调整能源购买决策。

 

　　前段时间做了一个光伏项目，一个纺织厂的老板把自己的厂房租给别人了，而他自己近些年也开始进入到光伏发电行业，就准备在自己的厂房屋顶加装光伏电站，属于自发自用的光伏项目，所以在我这询光伏防逆流装置的技术支持。当我看到现场的时候，说实话，有点震惊，全都是十几年前的老柜子，进线柜上面安装的还是很大的手动闸刀。这让我思考：

 

 

　　人工智能/机器学习在能源领域的应用并不是全新的，而是随着智能电表、恒温器和控制器等互联网连接设备的部署。此外，人工智能（AI）/机器学习（ML）的最初应用集中在预测、负载、客户行为和生成上。组织利用了多年来产生的大量数据，并在优化和运营研究方面取得了进步，以管理电网。能源领域对人工智能的广泛投资继续直接影响和提高电网的弹性，以及可再生能源的整体采用。

 

　　在短短十多年的时间里，人工智能在能源领域的应用正在产生巨大的成果，并取得了人类无法复制的成果。仅仅是电网的规模就足以压倒传统的资源，因为数以百万计的离散端点都在实时交互，以保持狭窄的频率容限。随着网格变得越来越复杂，对人工智能的需求只会加深。

 

 

 

　　越来越多的消费者采用分布式能源，如电动汽车(EV)和住宅太阳能光伏和储能，正在显著改变能源输送的结构。传统上，能源是以一种标准的方式产生、储存和传递给消费者，并且使用电表来测量使用量。然而，随着分布式能源和人工智能的结合，运营商现在能够看到电表背后发生的事情，并预测使用情况，以管理电网稳定性。

 

　　随着人工智能软件驱动网格优化，通过日益强大的虚拟化层，先进的预测控制使公用事业、能源供应商和电网运营商能够优化分布式能源并将其作为一个单一系统进行管理。将各种分布式能源(如电动汽车、太阳能光伏、电池和需求响应程序)聚合成一个虚拟发电厂(VPP)，可以平衡供需、降低峰值负荷、提高电网可靠性，并为生产消费者和能源供应商创造新的价值流。只有通过人工智能驱动的VPP在全球范围内的部署，我们才可能在某天达到100%的可再生能源。

 

 

       多种因素导致了风力发电的随机性、波动性和间歇性，使风能预测变得困难。风力预报目前是一个具有挑战性的问题，但也是一个非常局部的问题。然而，随着更先进的建模和人工智能系统的出现，预测风力发电将变得更加容易。

 

　　人工智能算法还考虑了分布式能源资源的时间和空间。这些算法考虑了太阳能和风能等可再生能源发电的波动，空调和热泵等设备的能源消耗模式的变化，以及电网条件的动态性，包括需求的极端峰值。通过基于实时数据的不断调整和重新校准，人工智能确保分布式能源资产的调度和协调保持响应、灵活和高效。

 

       人工智能开始被集成到监测和数据处理系统中，用于故障诊断和检测，以帮助减轻对太阳能光伏系统的影响，特别是在预期出现不良天气条件时。

 

　   人工智能算法还可以分析天气模式，并从这些可变资源中预测能源生产，使运营商能够调整电网系统，以适应预期的供应波动，并实现实时调整。

 

　　除了太阳能光伏系统，任何与电网相连的具有监测功能的智能技术都可以诊断由于天气条件而即将发生的故障。与人工智能技术相结合，这些功能将减少各个站点的技术人员部署，从而显著降低电网的运营成本。

 

 

       现阶段，由于人工智能技术得到人们广泛的使用，因此，可以对故障的形式进行准确的判断，以及找出故障存在的原因，以便工作人员能够采取措施进行尽快的处理，使继电保护工作能够高效的运行，进而可以减少不必要的时问成本。此外，其还可以增强故障判断的准确性，进而减少不必要的成本浪费。再者，对于暂态保护而言，其在具体的应用中，能够确保故障的判断更加准确，其主要的工作原理在于:通过使用一些有效的信号，可以使电力设备、输电线路得到有效的保障。以往的继电保护方式不能有效符合电力系统的要求，因为其主要是使用过滤的方式，进而就会忽略故障信号，不利于工作人员及时找出存在的问题，与此同时，这一过滤方式会投入大量的人力、物力、财力。基丁这一现状，暂态保护的应用就会发挥出有效的价值，不但能够缓解上述的压力，而且还可以把一些故障进行有效的提取，这样就会使智能技术得以有效的发挥出来。

 

 

       人工神经网络由于可以模拟人脑进行思考及处理问题，因此在电力系统的继电保护中得到了广泛应用。目前，主要运用在电力系统发生故障的类型及测定故障的距离等方面。比如对于非线性的过渡电阻发生短路这一现象，普通的距离保护对于故障发生的位置很难加以判断，因此极易造成拒动或者是误运作，但利用人工神经网络就能够正确地对故障加以判断,原因是由于神经网络中的故障样本涵盖了各种故障类型及故障原因。同时，也有人提出将人工神经网络应用于电力系统的继电保护的方向保护与电力系统的主要设备的保护当中。比如用 BP 模型来判别元件，经过研究实践发现 BP 模型能够实现快速而准确地将故障的方向判别出来。

 

人工智能的发展如此迅速，我们在继电保护行业中也不能原地踏步，而是要紧跟时代，不断研究市场，推陈出新，让我们的微机综合保护装置功能更加完善，更加强大，这样才能在时代的潮流中站稳脚跟。