柳旭東
摘要:本文以電力系統(tǒng)中繼電保護(hù)智能化技術(shù)應(yīng)用為核心展開(kāi)討論,首先簡(jiǎn)述人工智能技術(shù)和在電力系統(tǒng)中應(yīng)用意義,然后以專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、模式識(shí)別、小波分析五種智能技術(shù)為主對(duì)其相關(guān)概念和應(yīng)用展開(kāi)分析。
關(guān)鍵詞:繼電保護(hù);人工智能技術(shù);應(yīng)用
1人工智能技術(shù)相關(guān)概述及在繼電保護(hù)中應(yīng)用意義
1.1人工智能技術(shù)相關(guān)概述
人工智能技術(shù)是計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展一個(gè)分支,是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。通過(guò)期望了解智能是指,生產(chǎn)能夠以人類(lèi)智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器,其中包括專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言、圖像識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器人等。自人工智能誕生,其相關(guān)理論與應(yīng)用技術(shù)便逐漸成熟,實(shí)踐應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大,隨著應(yīng)用技術(shù)的不斷成熟,人工智能極有可能成為人類(lèi)智慧“容器”。人工智能是對(duì)人類(lèi)思維的有效模擬,在生產(chǎn)中可以代替人工,并按照相關(guān)要求對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理。人工智能對(duì)于數(shù)據(jù)信息的處理具有極高的精準(zhǔn)性,可有效提升企業(yè)工作、生產(chǎn)質(zhì)量和效率,因此,需要在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn),加強(qiáng)研發(fā),實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的高質(zhì)、高效應(yīng)用。
1.2人工智能技術(shù)在電力繼電保護(hù)中應(yīng)用意義
現(xiàn)階段,我國(guó)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展時(shí)期,人們生產(chǎn)、生活中對(duì)于電力的需求量不斷提升,為確保用電穩(wěn)定性、安全性,需要加強(qiáng)繼電保護(hù)相關(guān)設(shè)施建設(shè),但是因?yàn)殡娏ο到y(tǒng)建設(shè)規(guī)模不斷擴(kuò)大,以往通過(guò)人工方式、傳統(tǒng)繼電保護(hù)方式開(kāi)展電力故障巡檢、系統(tǒng)保護(hù)的方式已經(jīng)不適用。電力行業(yè)需要順應(yīng)時(shí)代發(fā)展,在繼電保護(hù)設(shè)施建設(shè)中積極應(yīng)用人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)繼電保護(hù)智能化、自動(dòng)化運(yùn)行,當(dāng)電力系統(tǒng)出現(xiàn)異常故障和安全隱患等問(wèn)題時(shí),繼電保護(hù)設(shè)施能夠第一時(shí)間作為相應(yīng)反應(yīng),避免故障的進(jìn)一步演化,引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。另外,在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠促進(jìn)電力行業(yè)向智能化方向發(fā)展,在確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行,保證電力正常供應(yīng)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升。
2繼電保護(hù)人工智能關(guān)鍵技術(shù)
2.1專(zhuān)家系統(tǒng)
專(zhuān)家系統(tǒng)屬于人工智能發(fā)展重要方向,智能運(yùn)行原理是通過(guò)對(duì)某領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)加以總結(jié)統(tǒng)計(jì),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析后,借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程模擬,通過(guò)人類(lèi)思維方式對(duì)領(lǐng)域中相關(guān)問(wèn)題加以判斷決策。整體而言,專(zhuān)家系統(tǒng)的有效應(yīng)用需要數(shù)據(jù)信息作為支撐,對(duì)多種數(shù)據(jù)信息加以分析判斷。在電力繼電保護(hù)中應(yīng)用專(zhuān)家系統(tǒng)能夠采用人工方式或者自動(dòng)方式采集故障信息,判斷故障誘發(fā)原因,針對(duì)問(wèn)題具體情況采取相應(yīng)的處理措施。繼電保護(hù)專(zhuān)家系統(tǒng)則主要是對(duì)繼電保護(hù)相關(guān)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)分析和收集,深入分析繼電保護(hù)相關(guān)原理,根據(jù)應(yīng)用需求不同制定不同規(guī)則,實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)繼電保護(hù)智能化、自動(dòng)化運(yùn)行[1]。
2.2人工神經(jīng)系統(tǒng)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣屬于人工智能技術(shù)發(fā)展新方向,借助計(jì)算機(jī)對(duì)人類(lèi)的認(rèn)知過(guò)程進(jìn)行模擬,通過(guò)人工智能方式對(duì)目標(biāo)問(wèn)題加以有效解決。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用需要借助非線性映像實(shí)現(xiàn),可以對(duì)難以通過(guò)方程式或求解難度較大的非線性問(wèn)題。所以,相比于專(zhuān)家系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加先進(jìn),可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)樣本學(xué)習(xí)擴(kuò)充知識(shí),對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題加以有效處理,另外,在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中,相比于專(zhuān)家系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用具有更大的發(fā)展空間,但因?yàn)槭軐W(xué)習(xí)邏輯因素影響,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要在不斷地學(xué)習(xí)中提升智能化經(jīng)驗(yàn)。
2.3模糊理論
該技術(shù)的最大特點(diǎn)是打破二進(jìn)制非此即彼的運(yùn)算概念,通過(guò)模糊邏輯、引用變量描述不確定現(xiàn)象和事件。模糊理論能夠通過(guò)事物特征分析加以識(shí)別和分類(lèi),適用于電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中海量數(shù)據(jù)信息處理需求[2]。對(duì)簡(jiǎn)單故障問(wèn)題的處理分析采用模糊理論更加高效,并有效降低計(jì)算成本。但模糊理論系統(tǒng)不具有學(xué)習(xí)能力,僅可通過(guò)構(gòu)建模糊邏輯、語(yǔ)言模型加以優(yōu)化,因?yàn)樵趯?shí)際的應(yīng)用中需要借助人工方式輔助升級(jí)。
2.4模式識(shí)別
該智能技術(shù)指的是把定值、定性、定量統(tǒng)一結(jié)合分配至電力系統(tǒng)中,做待識(shí)別模式,吐過(guò)電力系統(tǒng)出現(xiàn)運(yùn)行故障問(wèn)題,通過(guò)對(duì)比故障信息與系統(tǒng)內(nèi)儲(chǔ)存的識(shí)別信息分析故障問(wèn)題,模式識(shí)別能夠快速分析電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中存在的故障問(wèn)題,具有較高的準(zhǔn)確性。但模式識(shí)別智能技術(shù)應(yīng)用前需要首先在系統(tǒng)中構(gòu)建模型,作為故障對(duì)比參考,該技術(shù)的應(yīng)用雖然理論較為簡(jiǎn)單,但是在實(shí)際應(yīng)用中需進(jìn)行大量的識(shí)別模型設(shè)計(jì)、分析,工作量比較大。
2.5小波分析
該智能技術(shù)主要是通過(guò)電力系統(tǒng)運(yùn)行頻率判斷故障類(lèi)型。電力系統(tǒng)運(yùn)行中,借助小波分析技術(shù)可對(duì)電力系統(tǒng)頻率加以實(shí)時(shí)監(jiān)控,因?yàn)樾〔ǚ治龇绞郊夹g(shù)能夠有效分析判定系統(tǒng)運(yùn)行中的波形,當(dāng)出現(xiàn)故障問(wèn)題,電力系統(tǒng)運(yùn)行頻率必將發(fā)生變化,因此,小波分析智能技術(shù)能夠判別信息變化,及時(shí)發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中時(shí)候存在異常故障,通過(guò)應(yīng)用小波分析技術(shù)能夠在電力系統(tǒng)運(yùn)行信號(hào)不穩(wěn)定或者存在非常規(guī)波動(dòng)時(shí)發(fā)揮顯著作用。
3繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)應(yīng)用
3.1專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)用
在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中對(duì)于專(zhuān)家系統(tǒng)的應(yīng)用效率不高,因?yàn)橐话闱闆r下應(yīng)用于時(shí)間要求較低故障處理分析中。究其原因,專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)電力系統(tǒng)中數(shù)據(jù)計(jì)算分析、故障類(lèi)型判斷所需要消耗的時(shí)間較長(zhǎng),對(duì)于突發(fā)故障應(yīng)急處理需要消耗大量的時(shí)間,無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)的高效保護(hù)。但專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)于故障問(wèn)題的診斷、定位以及整定協(xié)調(diào)方面發(fā)揮著積極作用。在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)整定協(xié)調(diào)中應(yīng)用專(zhuān)家系統(tǒng)可以通過(guò)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),全面綜合考慮設(shè)計(jì)繼電保護(hù)系統(tǒng),提升繼電保護(hù)全面性,避免存在的矛盾與沖突。
3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有智能故障判斷和學(xué)習(xí)能力,因?yàn)槎鄳?yīng)用于故障類(lèi)型、故障距離測(cè)定中,可周全保護(hù)電力系統(tǒng)主設(shè)備。如,在高壓輸電線中,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能技術(shù)能夠及時(shí)判斷線路運(yùn)行過(guò)程中存在的故障問(wèn)題以及故障方向,提升故障處理分析效率。對(duì)于電流保護(hù),借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效保護(hù)電流正方向故障問(wèn)題,經(jīng)故障學(xué)習(xí)可不斷提升電力故障識(shí)別能力,為電力網(wǎng)絡(luò)繼電保護(hù)系統(tǒng)有效應(yīng)用提供技術(shù)支撐。
3.3模糊理論應(yīng)用
因?yàn)樵陔娏ο到y(tǒng)中繼電保護(hù)模糊理論智能技術(shù)的應(yīng)用主要是判別非線性問(wèn)題,提升故障問(wèn)題判斷效率,多用于發(fā)電機(jī)、主變?cè)O(shè)備等關(guān)鍵設(shè)施保護(hù)中。如,電力系統(tǒng)出現(xiàn)電壓故障,電壓高頻的成本不同,采用線性故障識(shí)別系統(tǒng),無(wú)法對(duì)故障問(wèn)題加以迅速判斷,存在計(jì)算耗時(shí)較長(zhǎng)、結(jié)果錯(cuò)誤等情況。通過(guò)模糊理論能夠?qū)Ρ裙收霞蟽?nèi)電壓模式,分析故障問(wèn)題。通過(guò)模糊理論能夠判斷變壓器存在的電流故障,因?yàn)榫哂休^高的識(shí)別效率,因此多用于主要設(shè)備保護(hù)中。
3.4模式識(shí)別應(yīng)用
該智能技術(shù)主要應(yīng)用于高阻抗檢測(cè)與距離保護(hù),借助模式識(shí)別技術(shù)可對(duì)配電線路中的接地保護(hù)設(shè)施加以改進(jìn),提升線路保護(hù)可靠性,通過(guò)電流、電壓信號(hào)識(shí)別,實(shí)時(shí)對(duì)比信號(hào)數(shù)據(jù),判別高阻抗運(yùn)行狀態(tài)。
3.5小波分析應(yīng)用
該技術(shù)主要應(yīng)用在繼電保護(hù)電壓、電流故障檢測(cè)中,收集變壓器勵(lì)磁涌流、短路電流數(shù)據(jù),通過(guò)規(guī)模理論對(duì)比特征,實(shí)現(xiàn)故障問(wèn)題判斷。
總結(jié)
綜上所述,在電力系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中因?yàn)榇嬖诖罅康挠绊懸蛩?,需要采用繼電保護(hù)措施分析電力系統(tǒng)中存在的故障問(wèn)題,但是以往的繼電保護(hù)技術(shù)應(yīng)用仍然需求投入大量的人力資源。在新時(shí)代背景下,人工智能技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步為繼電保護(hù)的智能化發(fā)展提供了有力支撐。本文對(duì)繼電保護(hù)專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、模式識(shí)別、小波分析技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用加以分析,實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定、安全運(yùn)行。
參考文獻(xiàn)
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