人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用

摘 要 電力系統(tǒng)行業(yè)內(nèi)對人工智能技術(shù)應(yīng)用的研究是從90年代開始的，在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用人工智能技術(shù)即有缺點(diǎn)，也具有優(yōu)點(diǎn)。所以本文主要是對電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了研究與分析。

【關(guān)鍵詞】人工智能技術(shù) 電力系統(tǒng) 繼電保護(hù)

隨著計算機(jī)水平的不斷提升和電力系統(tǒng)繼電保護(hù)領(lǐng)域中廣泛的應(yīng)用計算機(jī)，逐漸研究出新的控制原理和方法，同時在繼電保護(hù)領(lǐng)域中的應(yīng)用力度不斷加強(qiáng)，如專家系統(tǒng)等的應(yīng)用，其對繼電保護(hù)的發(fā)展具有重要的推動作用。所以具體研究電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 專家系統(tǒng)

人工智能應(yīng)用研究最廣泛和最活躍的課題之一主要是專家系統(tǒng)，其與知識工程研究的聯(lián)系非常緊密。專家水平某個領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗(yàn)存在于系統(tǒng)的內(nèi)部，通過對人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以推理和判斷出人類專家的知識和經(jīng)驗(yàn)，對人類專家的決策工作準(zhǔn)確的模擬，這樣可以將需要專家決定的復(fù)雜問題及時的解決。將某個對象故障的原因按照觀察到的數(shù)據(jù)推斷出來，這是故障診斷專家系統(tǒng)的主要任務(wù)。

基于產(chǎn)生式規(guī)則的系統(tǒng)是電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中專家系統(tǒng)的典型應(yīng)用，其主要是用規(guī)則表現(xiàn)出斷路器和運(yùn)行人員的診斷經(jīng)驗(yàn)，使故障診斷專家系統(tǒng)的知識庫得以形成，從而可以將故障診斷的結(jié)論準(zhǔn)確的得到。用直觀性的規(guī)則表示出輸電網(wǎng)絡(luò)中一級保護(hù)與斷路器之間的關(guān)系，能夠?qū)⒉淮_定性問題合理解決。另外分類結(jié)構(gòu)的知識是框架法專家系統(tǒng)具有的，其能夠?qū)⑹挛镏g的關(guān)聯(lián)性清晰的表達(dá)出來，將表述和儲存的知識簡化和繼承。

部分學(xué)者在對保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計的專家系統(tǒng)進(jìn)行了研究，其對保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計和電力網(wǎng)絡(luò)本身設(shè)計的協(xié)調(diào)性充分的考慮，為電力系統(tǒng)有效繼承和運(yùn)行提供了保障。部分學(xué)者對自動分析發(fā)生故障的方法進(jìn)行了研究，其主要是對2種實(shí)現(xiàn)途徑進(jìn)行了詳細(xì)的分析：

（1）在變電站的層次上分析了故障錄波器的信息，之后在調(diào)度中心將分析進(jìn)一步深化；

（2）在調(diào)度中心分析全部變電站故障錄波器的信息。

雖然專家系統(tǒng)能夠?qū)⒐收蠈＜彝瓿杀Ｗo(hù)動作的過程有效的模擬，但是其仍然具有一些不足，獲取知識的瓶頸問題、難以維護(hù)知識等是其面臨的主要問題，這些問題對其保護(hù)動作的準(zhǔn)確性造成性造成了不利影響。

2 暫態(tài)保護(hù)

隨著進(jìn)一步深入研究繼電保護(hù)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用，出現(xiàn)了各種判斷故障類型的方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波理論等，這些人工智能技術(shù)不但可以將判斷故障的準(zhǔn)確性進(jìn)一步提高，同時可以解決單一工頻信號的傳統(tǒng)算法難以識別的問題。但是到目前為止，傳統(tǒng)保護(hù)新的原理并沒有被人工智能的應(yīng)用而完全取代，而且傳感器頻寬仍然會在一定程度上限制這些方法的應(yīng)用，其結(jié)果只是利用復(fù)雜的計算和大量的工作提高識別故障的準(zhǔn)確性和可靠度。暫態(tài)保護(hù)主要是利用產(chǎn)生的高頻信號使保護(hù)輸電線和電力設(shè)備等目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)，故障的種類、位置和持續(xù)時間等都是故障暫態(tài)產(chǎn)生信號中包括的信息內(nèi)容，而且在信號的整個頻域，即從直流一直到高頻都會存在這些信息。在傳統(tǒng)的保護(hù)方式中，利用過濾的方式忽略故障產(chǎn)生的高頻率，這樣在濾掉高頻信號濾波器的設(shè)計中需要投入大量的研究精力。而暫態(tài)保護(hù)主要是將需要的高頻信號利用特殊設(shè)計的高頻檢測裝置和算法從故障暫態(tài)中提取出來，之后將故障利用專門的快速處理信號的算法判斷出來。微處理技術(shù)的發(fā)展是暫態(tài)保護(hù)目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)和前提。

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是信息處理系統(tǒng)，其主要是對人腦組織結(jié)構(gòu)和人類認(rèn)知的過程進(jìn)行模擬。非線性特征、處理能力的并行性和自組織自學(xué)習(xí)的能力等這些特點(diǎn)是人們對其進(jìn)行廣泛關(guān)注的主要原因。BP算法是研究的最為成熟的，它具有直觀和簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法，主要應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域。電力系統(tǒng)具有非常復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，所以在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中ANN理論的發(fā)展前景十分廣闊，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法合理的解決難以求解的和復(fù)雜的非線性問題。如經(jīng)過渡電阻的短路問題發(fā)生在輸電線兩側(cè)系統(tǒng)電勢角度擺開的情況下的這一非線性問題，對于故障位置利用距離保護(hù)無法準(zhǔn)確的判斷出，這樣會使誤動現(xiàn)象產(chǎn)生，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的適應(yīng)，只要樣本對各種情況集中充分的考慮，都可以正確的判斷所有故障發(fā)生的位置。ANN構(gòu)造的單相限脈沖和三相變壓器的差動保護(hù)是由部分學(xué)者提出來的，一般在瞬時信號的處理中使用這種ANN模式，其主要對2種結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究：

（1）對單相變壓器內(nèi)部故障檢測的模式；

（2）對三相變壓器內(nèi)部故障檢測的模式。

有些學(xué)者在BP算法不足的基礎(chǔ)上將變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大值算法提出來，其主要是通過將訓(xùn)練過程進(jìn)一步簡化，使網(wǎng)絡(luò)收斂和診斷推理的速度不斷加快，從而可以將識別故障率大大提高，使自動診斷故障和綜合智能化保護(hù)的目的得以實(shí)現(xiàn)。

雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以將專家系統(tǒng)獲取知識的瓶頸和難以維護(hù)知識庫等問題合理的解決，但是其與處理啟發(fā)性知識不符，同時由于ANN技術(shù)本身的完備性不足，其具有緩慢的學(xué)習(xí)速度、較長的訓(xùn)練時間和較弱的解釋功能，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)用化會造成不利影響。

4 結(jié)論

由此可見，越來越多的新的方法隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)，這也進(jìn)一步擴(kuò)大電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍，為繼電保護(hù)的發(fā)展提供了有利的保障。通過結(jié)合不同的人工智能技術(shù)，可以將保護(hù)系統(tǒng)中受到不確定因素的影響合理分析處理，從而可以將保護(hù)動作的可靠性進(jìn)一步提高，這也是為了智能保護(hù)發(fā)展的重要研究方向。雖然本文講述的智能方法應(yīng)用到電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中取得的成果比較明顯，但是其本身并沒有非常成熟的理論性，所以需要將其完善力度進(jìn)一步加大。當(dāng)前由于計算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展對電力系統(tǒng)的發(fā)展會產(chǎn)生巨大的推動作用，所以在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍會進(jìn)一步擴(kuò)大，其發(fā)展前景非常廣闊。因此目前需要將人工智能技術(shù)的研究力度不斷加大，為電力系統(tǒng)繼電保護(hù)領(lǐng)域的發(fā)展提供有利的保障。

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作者簡介

胡斌（1983-），男，大學(xué)本科學(xué)歷。工程師，主要從事自動控制和供配電應(yīng)用方面工作。

作者單位

武漢市排水泵站管理處測試專班 湖北省武漢市 430062endprint