摘要：针对油气田区域智能微电网中新能源（光伏、风电）与油气伴生能源融合接入带来的出力波动、负荷多变及调度优化难题,聚焦深度强化学习、时序预测网络、生成对抗网络三类关键人工智能算法,研究其在微电网能量调度、功率预测、故障诊断中的适配应用与软件实现。构建适用于油气场景特性的AI算法模型,结合软件系统开发实现算法工程化落地,并建立专属评价指标体系,为油气新能源融合智能微电网的智能化升级提供核心算法支撑与软件应用参考。

　　关键词：油气新能源融合；智能微电网；人工智能；深度强化学习；故障诊断

　　0引言

　　（1）研究背景与意义。在“双碳”目标引领下,油气行业绿色转型已成为必然趋势[1],传统油气田单一依赖化石能源的供能模式面临能源效率低、碳排放高的严峻挑战。油气－新能源融合智能微电网通过整合油气伴生气发电、光伏、风电及储能系统,实现多能源协同供给,成为解决油气田能源结构优化的核心载体。然而,新能源出力的随机性、油气伴生能源的间歇性以及油气田负荷（如抽油机、集输泵、加热炉等）的波动性,导致融合微电网在能量调度、功率预测及故障诊断等方面存在显著技术瓶颈。

　　人工智能算法凭借强大的数据处理与自适应决策能力,为解决融合微电网的不确定性调控问题提供了有效途径。然而,当前AI算法在油气场景的应用存在明显不足：多数研究聚焦通用微电网场景,未充分考虑油气田负荷波动大、数据噪声多、极端工况频繁等特色需求；缺乏针对油气融合场景的专属评价指标体系,难以全面量化算法的实际应用效能。因此,聚焦核心AI算法的场景适配设计、软件系统开发及评价指标体系构建,对突破油气融合微电网智能化瓶颈具有重要理论价值与工程意义。

　　（2）研究内容与技术路线。本文核心研究内容包括三方面：1）针对油气融合微电网的能量调度、功率预测、故障诊断三大核心场景,设计适配性强的AI算法模型；2）开发集成多AI算法的微电网软件系统,实现算法工程化落地；3）构建专属评价指标体系,结合油气田实际运行数据与场景特性开展算法性能量化评估。技术路线如图1所示。

　　1智能微电网系统架构与AI应用需求

　　1.1融合微电网系统核心架构

　　油气新能源融合智能微电网的核心架构由能源主体与软件体系两部分组成。能源主体涵盖四类核心单元（油气生产发电机组、光伏电站、风电场、储能系统）以及油气田特色负荷。

　　软件体系采用“感知层—数据层—算法层—控制层”四层架构。感知层通过传感器、智能电表等设备采集多能源出力、负荷需求、设备状态等实时数据；数据层负责数据清洗、融合与存储,解决油气田场景数据噪声大、完整性不足的问题；算法层部署能量调度、功率预测、故障诊断三类AI算法,实现智能决策；控制层接收算法输出指令,调控发电机组、储能系统等设备运行状态,确保微电网稳定运行。

　　1.2核心AI应用场景与需求

　　能量优化调度场景需解决多能源实时协同问题,核心需求是在满足油气田负荷需求的前提下,实现新能源消纳最大化、运行成本最小化及供电稳定性最大化。

　　新能源功率预测场景的核心需求是提升光伏、风电出力预测精度,为调度决策提供可靠依据。油气田区域气象条件复杂,极端天气频繁,需实现短期高精度预测,减少预测偏差导致的供需失衡。

　　设备故障诊断场景需实现微电网关键设备的快速故障识别与定位。油气田设备运维环境恶劣,故障后果影响严重,要求诊断算法在小样本故障数据下仍能保持高准确率,且诊断响应时间控制在秒级以内。

　　2融合微电网关键AI算法模型设计与适配

　　2.1深度强化学习（DRL）在能量优化调度中的应用

　　2.1.1算法选型与核心原理

　　算法选型上,采用DQN（深度Q网络）与PPO（近端策略优化）结合的混合调度模型。DQN通过卷积神经网络（CNN）与全连接层构建Q值函数逼近网络,适合处理离散动作空间的优化问题,能够有效解决油气机组启停这类离散决策需求；PPO则通过信任域策略优化机制,限制每次策略更新的步长,避免训练过程中出现梯度爆炸,在连续动作空间（如储能充放电功率调节、油气机组出力平滑调整）中具有更强的稳定性。二者的混合架构通过“离散动作－连续动作”分层决策机制实现多能源调度的全场景覆盖。

　　DQN-PPO混合模型的核心原理为将微电网调度过程建模为马尔可夫决策过程（MDP）,其中智能体为调度系统,环境为微电网实时运行状态,通过与环境的持续交互更新策略。DQN负责上层决策,输出油气机组启停状态、新能源出力接纳上限等离散指令；PPO负责下层执行,根据离散指令优化储能充放电功率、油气机组实时出力等连续控制量,形成“决策－执行”二级调度架构。

　　2.1.2场景适配设计细节

　　状态空间设计为12维向量,具体包括光伏实时出力（Ppv）、光伏预测出力（Ppv_pred）、风电实时出力（Pwt）、风电预测出力（Pwt_pred）、油气机组当前出力（Pog）、油气机组额定出力（Pog_rated）、储能SOC（S）、储能充放电效率(η)、油气田总负荷（Pload）、抽油机专项负荷（Pload_rod）、电网分时电价（C_grid）、油气燃料成本（C_og）。该设计充分考虑油气田负荷的专项特性,将抽油机负荷单独列为状态变量,因为其周期性冲击负荷对调度稳定性影响显著。

　　动作空间分为离散动作集与连续动作集：离散动作集包含3类指令（油气机组启动/停机、新能源全额接纳/限发、储能充/放/待机模式切换）；连续动作集包含4个控制量（油气机组出力调节范围0-Pog_rated、储能充放电功率范围-0.5C～0.5C、光伏出力限发比例0-100%、风电出力限发比例0-100%）,其中负号表示储能放电,C为储能额定容量。

　　奖励函数采用动态加权求和机制,权重通过层次分析法（AHP）结合油气田实际运行需求确定,不同时段权重动态调整（如用电高峰时段稳定性权重提升,低谷时段经济性权重突出）。奖励函数公式如式（1）所示：

　　R(t)=ω1(t)×Re co(t)+ω2(t)×Renv(t)+ω3(t)×Rstab(t)（1）

　　式中,经济性奖励Reco(t)=(C0−C(t))/C0,C0为传统调度模式下的日运行成本,C(t)为当前调度策略下的实时成本,涵盖油气燃料成本、储能损耗成本、维护成本；环保性奖励Renv(t)=Pnew(t)/Pload(t),Pnew(t)为新能源实际消纳功率；稳定性奖励Rstab(t)=1−|U(t)−UN|/UN−|f(t)−fN|/fN,U(t)为实时电压,UN为额定电压（380V）,f(t)为实时频率,fN为额定频率（50Hz）；ω1+ω2+ω3=1。
       2.2时序预测网络在新能源功率预测中的应用

　　2.2.1算法选型与网络结构

　　算法选型采用LSTM（长短时记忆网络）与TCN（时间卷积网络）的并联融合模型。LSTM通过输入门、遗忘门、输出门的门控机制,能够有效捕捉新能源出力时间序列的长周期依赖关系（如日内光照变化规律、风电的季节变化趋势）；TCN则通过膨胀卷积与因果卷积结构,在不破坏时序性的前提下扩大感受野,对短期突变信号（如云层遮挡导致的光伏出力骤降、阵风引发的风电波动）具有更强的捕捉能力。二者并联融合通过注意力加权融合层输出最终预测结果,实现长周期趋势与短周期突变的双重适配。

　　融合模型的网络结构具体设计如下。

　　输入层。接收12维特征向量,包括历史出力数据（过去24小时内15分钟间隔数据,共96个时间步）、气象数据（光照强度、风速、温度、湿度、气压）、油气田区域环境参数（沙尘浓度、云层覆盖率、能见度）。

　　特征预处理层。采用Min-Max归一化将输入特征映射至[0,1]区间,通过BatchNorm层减少数据分布差异的影响。

　　LSTM分支。3层LSTM网络,隐藏单元数分别为128、64、32,每层均添加Dropout层（dropout rate=0.2）防止过拟合,最后通过全连接层输出LSTM预测结果（P_LSTM）。

　　TCN分支。4层TCN网络,卷积核大小设为3,膨胀系数分别为1、2、4、8,每层卷积后添加LeakyReLU激活函数与LayerNorm层,输出TCN预测结果（P_TCN）。

　　注意力融合层。通过单隐藏层神经网络（隐藏单元数32）计算LSTM与TCN输出的注意力权重(α,β),满足α+β=1,最终预测结果P _ pred=α×P _ LSTM+β×P _ TCN。

　　输出层。通过线性激活函数输出未来1小时内4个时间步预测值（每15分钟一个预测点）。

　　2.2.2场景适配与数据处理

　　输入特征的场景化适配重点考虑油气田特殊环境：一是新增沙尘浓度与能见度特征,因为油气田多位于偏远地区,沙尘天气对光伏出力的影响显著（沙尘浓度每增加100μg/m3,光伏出力下降约8%~12%）；二是将历史出力数据的时间步长设为15分钟,匹配油气田微电网的调度周期,确保预测结果能够直接支撑调度决策；三是针对风电预测,新增地形风速修正因子,因为油气田周边地形多为平原或缓坡,风速的空间分布相对均匀,但局部障碍物（如钻井平台、输油管道）会导致风速突变,修正因子通过实地测量数据拟合得到。

　　数据预处理针对油气田数据特性设计专项方案如下。

　　缺失值填补。采用GAN生成式插值法,利用相邻时间步的有效数据训练GAN模型,生成缺失时段的合理数据。

　　噪声过滤。采用小波阈值去噪法,选取db4小波基,分解3层后对高频系数进行阈值处理,有效过滤设备振动与电磁辐射导致的噪声。

　　数据增强。通过添加高斯噪声（均值0,方差0.05）、时间轴拉伸（拉伸系数0.8~1.2）、特征扰动（气象特征±5%扰动）等方式扩充训练样本,解决极端天气样本不足的问题。

　　2.2.3预测策略与优化措施

　　预测策略采用滚动预测与多尺度预测相结合的方式：短期预测（15分钟~1小时）采用滚动预测,每15分钟更新一次输入数据,重新生成预测结果,确保预测的实时性；中长期预测（1~6小时）采用多尺度预测,通过TCN的膨胀卷积捕捉更长周期的趋势特征,为调度计划制定提供参考[2]。预测步长设计为4个时间步（对应1小时）,既满足调度决策的时间需求,又避免过长预测步长导致的精度下降。

　　模型优化措施如下。

　　（1）注意力机制优化。在LSTM分支的输入门添加时序注意力权重,对不同时间步的历史数据赋予不同权重,强化近期数据与关键时段数据的影响。

　　（2）损失函数优化。采用混合损失函数,结合MAE（平均绝对误差）与MAPE（平均绝对百分比误差）,既降低整体预测偏差,又控制极端值的预测误差。

　　（3）模型压缩与加速。采用剪枝与量化相结合的模型压缩技术,剪枝去除网络中权重绝对值小于阈值（1e-4）的连接（剪枝率30%）,量化将权重从32位浮点数转换为16位定点数,使模型推理时间缩短40%,满足实时预测的延迟要求（预测延迟控制在2秒以内）。

参考文献

　　[1]王伟健.油气田企业绿色低碳转型的实践与思考[J].石油石化节能与计量,2025,15(7):105-110.

　　[2]晏吴宇歆,张海波,刘童蕙,等.基于损失函数改进和补丁时序Transformer网络的风功率超短期多步预测[J].太阳能学报,2025,46(6):510-521.