電力系統(tǒng)運行中電氣工程自動化實踐應用分析

國網(wǎng)遼寧省電力有限公司鐵嶺供電公司 畢守東

電力系統(tǒng)正常安全運行為人們生活生產(chǎn)提供了保障，對人們生活具有重大的影響。為了確保人們?nèi)粘陶Ｓ秒姡仨氁岣唠娏ο到y(tǒng)運行安全和質(zhì)量，而電氣自動化技術(shù)正是維護電力系統(tǒng)安全有效運行的關鍵手段之一。在復雜電力系統(tǒng)中應用自動化技術(shù)不僅可以提高電力系統(tǒng)管理水平，還能及時處理系統(tǒng)中突發(fā)問題[1-2]。因此，電力企業(yè)要加強對電力自動化技術(shù)的認知和了解，推動企業(yè)自動化技術(shù)的應用發(fā)展，以便電力系統(tǒng)能夠持續(xù)為人們生活生產(chǎn)提供用電保障。

1 電力系統(tǒng)運行中電氣工程自動化實踐應用作用分析

1.1 提升電氣產(chǎn)品質(zhì)量

在自動化技術(shù)發(fā)展應用之前，人們對電氣產(chǎn)品的要求是質(zhì)量滿足標準要求，性能可靠即可，對其功能性要求幾乎沒有。隨著自動化技術(shù)普及應用，電氣產(chǎn)品發(fā)展水平不斷提高，電氣產(chǎn)品使用性能和質(zhì)量得到進一步提升，經(jīng)過長時間使用，仍能保持正常功能，維持電力系統(tǒng)安全運行。

1.2 提升系統(tǒng)維護及控制效率

目前電氣自動化技術(shù)能夠與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)聯(lián)合應用，通過互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，能夠很好解決電氣系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和分析處理，使得電力系統(tǒng)管理更加高效，大幅度縮短了系統(tǒng)故障維護時間。所以，運用電氣自動化技術(shù)可以提高電氣操作便捷性，并且還能實現(xiàn)多個電氣設備聯(lián)合使用，促使控制效率提高[3]。

1.3 促進負荷調(diào)整

負荷調(diào)整是電力系統(tǒng)安全運行的重要調(diào)整手段?；陔姎庾詣踊夹g(shù)，能夠保證系統(tǒng)用電指標等更加合理，并且通過自動化設備還能實現(xiàn)節(jié)能和負荷均衡化，減少負荷異常問題[4]。尤其是自動化電氣設備應用，能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)智能控制，減少用電低峰時系統(tǒng)運行能耗，保證系統(tǒng)良好運行。

2 電力系統(tǒng)運行中電氣自動化常用技術(shù)分析

2.1 人工智能技術(shù)的應用分析

我國幅員遼闊，電力系統(tǒng)縱橫全國，大部分地區(qū)工作環(huán)境非常惡劣，一旦出現(xiàn)電力系統(tǒng)問題，維護檢修難度較大，導致人們用電質(zhì)量下降。傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)檢修以人工方式為主，效率低下。隨著人工智能技術(shù)快速發(fā)展，基于人工智能技術(shù)的電力系統(tǒng)能夠很好解決上述問題，并且系統(tǒng)能夠在一定程度上判斷和處理系統(tǒng)異常故障問題，采集數(shù)據(jù)并分析，快速提供解決方案，使得電力系統(tǒng)檢修相應速度大大提高，短時間內(nèi)能夠恢復正常用電，不斷提高電力系統(tǒng)運行效率，還降低了系統(tǒng)管理人員工作難度[5-6]。

2.2 仿真技術(shù)的應用分析

自動化仿真技術(shù)是隨著計算機軟件應用發(fā)展而來，極大促進了我國電力系統(tǒng)自動化水平提高，并且隨著技術(shù)發(fā)展，其應用范圍不斷擴大，已經(jīng)實現(xiàn)了與國際接軌。通過應用自動化仿真技術(shù)，可以仿真計算分析得到各種電力數(shù)據(jù)，為電力企業(yè)發(fā)展和科研提供支撐。另外，自動化仿真技術(shù)還能與其他控制系統(tǒng)配合使用，形成閉環(huán)系統(tǒng)，對于新裝置測試極其重要，能夠在實際應用之前，找到問題并解決，提供電力系統(tǒng)裝置的性能，為電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行提供技術(shù)保障。

3 人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)電氣自動化中應用實例

在電力系統(tǒng)自動化控制中，電力系統(tǒng)母線保護是其重要控制對象，系統(tǒng)母線能夠穩(wěn)定可靠運行直接決定著整個電力系統(tǒng)的運行質(zhì)量。因此，一旦電力系統(tǒng)母線出現(xiàn)問題，必須要在最短時間內(nèi)將故障點隔離，并且維持整個系統(tǒng)能夠繼續(xù)安全運行，為人們生活生產(chǎn)提供用電保證[7]。當前，國內(nèi)電力系統(tǒng)母線保護主要基于電流比相原理，或者采用帶比率制動的電流差動原理來實現(xiàn)保護目的。但是大量實踐表明：基于上述原理采取的母線保護措施存在能力不足和抗電流互感器飽和的問題。本文研究中為了解決上述問題，提出了基于人工智能技術(shù)的ANN（人工神經(jīng)網(wǎng)絡）以及仿真技術(shù)保護母線措施，并以實際案例進行研究分析。

3.1 母線保護的ANN模型構(gòu)建

利用ANN數(shù)字模型來研究電力系統(tǒng)母線保護的實質(zhì)就是建立數(shù)字模型來代替實際存在的母線實體，以模型仿真計算實際系統(tǒng)中母線的輸入和輸出數(shù)據(jù)關系來研究分析解決問題的措施[8]。當ANN數(shù)字模型為線性函數(shù)時，則說明電力系統(tǒng)中的母線保護物理實體是一種新型網(wǎng)絡，其輸出單一。并且，在這種情況下，電力系統(tǒng)中還存在一個隱含層，在研究中考慮該問題，是為了在滿足收斂穩(wěn)定性的前提下，提高網(wǎng)絡的收斂速度。因此，本文研究以母線ANN數(shù)字模型進行實證分析，根據(jù)有關文獻研究成果，本次研究算法借鑒線性函數(shù)ANN訓練算法，即輸入N與網(wǎng)絡隱含節(jié)點數(shù)（M）均為32，并且網(wǎng)絡w層和U層對角線中的每個權(quán)系數(shù)的初始值均為1，同時，非對腳線權(quán)系數(shù)的初始值為0。在確定上述基本條件情況下，開展仿真訓練ANN模型，并且發(fā)現(xiàn)訓練次數(shù)接近200時，模型進入收斂狀態(tài)，并趨于穩(wěn)定。

3.2 ANN模型的靈敏度檢驗

當ANN模型訓練完成之后，再對其靈敏度進行分析，考察輸出（單一）對輸入（多個）靈敏度。主要操作步驟為：設置最小靈敏輸入值，輸入到其中一個模型之中，其余模型的輸入值就設置為0；將模型輸出值與輸入值進行對比分析，若輸出值大于輸入值，則說明模型靈敏度符合要求，否則，不滿足靈敏度要求。只有滿足靈敏度要求的ANN數(shù)字模型，才能用來研究母線保護。本文基于人工智能技術(shù)和仿真技術(shù)創(chuàng)建的ANN模型經(jīng)過檢驗均符合研究需求，能夠用到電力系統(tǒng)母線保護的故障分析當中。

3.3 基于ANN模型的母線保護故障啟動及判斷方法

一般來說，電力系統(tǒng)母線保護分為故障啟動、判斷等具體過程。其中，母線故障啟動過程主要是母線保護能夠在最短時間內(nèi)做出響應，并能夠最靈敏反映出母線上任何區(qū)域的故障，即母線啟動需要具有快速性和靈敏性；而母線故障判斷過程最主要是能夠準確分析判斷出故障的地點，不管是區(qū)域內(nèi)還是區(qū)域外，這個過程最重要的關注點在母線保護選擇性。

3.3.1 故障啟動方法

考慮到母線保護要能夠以最快的速度和最靈敏反應來反映母線的故障，所以本次研究采用兩種母線保護故障啟動方法，經(jīng)過實際訓練發(fā)現(xiàn)，自適應模型預測法能夠很好適用于母線保護的抗區(qū)外故障TA飽和問題研究，完美解決了基于電流比相原理而存在的電流互感器飽和能力較差的問題，另外，開啟母線出口則需要應用電流瞬時幅值增量法。

3.3.2 故障判斷方法

母線判斷分為母線區(qū)內(nèi)判斷和區(qū)外判斷，其具體判斷方法如下：

母線區(qū)內(nèi)故障的判定。當母線安全穩(wěn)定運行時，通過母線ANN模型，利用采集的數(shù)據(jù)進行模擬訓練分析，得出母線保護對象的輸出和輸入對應函數(shù)關系。當母線區(qū)內(nèi)發(fā)生故障后，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進行訓練，可以發(fā)現(xiàn)母線保護對象的輸出與輸入關系發(fā)生變化，此時采集的數(shù)據(jù)將不能正確反映輸出和輸入關系，并且輸出往往較大，表明母線區(qū)內(nèi)存在故障問題，所以可以用此作為判斷依據(jù)。

由于母線保護對象受到TA飽和等因素影響，在實際應用時，ANN模型輸出會發(fā)生變化，導致工作人員對母線區(qū)內(nèi)故障判斷困難增加。本文研究為了解決該問題，在上述自適應模型基礎上加入同步識別法，實現(xiàn)了母線保護區(qū)內(nèi)和區(qū)外的故障判斷。該方法主要是對模型輸出變化情況和故障發(fā)生的時間差別來判斷故障問題，即考慮故障產(chǎn)生與輸出變化同步性。并且由于自適應模型具有快速、靈敏功能，一旦母線出現(xiàn)故障，模型可以快速分析。具體過程為：當母線發(fā)生故障，觀察ANN模型啟動與輸出變大之間是否存在時間差，當同步時，則說明故障在母線區(qū)內(nèi)，反之，則故障在母線區(qū)外。

母線區(qū)域外故障的判定。由上可知，母線區(qū)外的故障判斷也是根據(jù)ANN模型的輸出和輸入關系來判斷，當母線保護對象區(qū)外發(fā)生故障，但輸出和輸入關系并不會出現(xiàn)變化，所以能夠用來作為判斷區(qū)外是否發(fā)生故障的依據(jù)?？紤]到系統(tǒng)中TA飽和的問題，盡管在出現(xiàn)故障時，ANN模型輸出會變大，但實際上故障啟動時間與模型輸出時間之間存在大約5ms的差別，因此能夠?qū)⑵渥鳛榕袛嗄妇€區(qū)外故障的依據(jù)。值得注意的是，這種故障判斷需要在母線保護的中心單元進行。

4 結(jié)語

綜上可知，電氣工程自動化技術(shù)應用對提高電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行至關重要，但我國電氣自動化技術(shù)發(fā)展還有待完善。隨著國內(nèi)用電系統(tǒng)不斷增加，海量的用電數(shù)據(jù)導致電力系統(tǒng)管理難度逐漸提升，而自動化技術(shù)實踐應用能夠提高電力系統(tǒng)運營和管理控制水平。所以，企業(yè)要加強電氣自動化技術(shù)實踐應用，如人工智能技術(shù)，并且探索出一套可有效實施的應用方案，以提高我國電力系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性，推動我國電力系統(tǒng)發(fā)展，引領世界。