人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用分析

羅宇程

摘要：當前，人工智能技術被廣泛應用于各行各業中。電力系統作為人們日常生活中不可缺少的部分，其穩定性與安全性直接關系到人們的正常生產與生活。通過將人工智能技術應用于電力系統的故障檢測中，能夠有效提高電力系統診斷能力，以便更好地進行電力系統檢測和維修。

關鍵詞：人工智能技術；故障診斷；運用

引言

科學技術的發展帶動智能生活面向全社會各方面的逐漸普及，而我國現階段正在大力推廣實施智能電網，使現代的電力系統向著信息化、智能化邁進，在這些前提下人工智能技術在現代智能化電力系統建設中所起到的作用可以說相當重要。電力系統作為人們日常生活中組成的部分，其穩定性和安全性的保障至關重要，如果電力系統由于各種各樣的原因出現了故障將會直接影響到人們正常的成產成活。

1人工智能技術相關概述

人工智能的含義：人工智能是以計算機等硬件設備為依托，通過算法或者編程等計算機語言來讓計算機等設備來模擬人類的思維或者行為。人工智能將涉及的學科很廣，包括計算機編程、計算機數學、心理學和語言學等。

目前，我國政府對于人工智能的發展日益重視，例如，2015年國務院頒布了《“互聯網+”行動指導意見》，其中指出人工智能對于生產生活以及制造業的重要性，鼓勵企業和個人努力發展人工智能技術，并且加大對人工智能技術的投入與研發；2016年國家發改委等聯合多個部門發布了人工智能技術的發展策略，充分肯定了人工智能技術在智能制造的作用與優勢，積極引導企業開展人工智能技術研究，在全球范圍內搶占人工智能的制高點，且鼓勵領頭企業起到示范和引導的作用。

2人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用

2.1專家系統

人工智能技術發展最早、最為成熟的是ES，通過結合相關專業電力方面的理論知識與電力監督管理方面的實際作業經驗，采取合理的方法處理各種電力故障問題就是所謂的ES原理。ES的表達方式可減少故障問題造成的原因范圍，能夠使工作效率得到提升，另外ES的應用能夠為電力系統故障檢測與診斷作業提供很大的幫助。因此，電力系統中的故障診斷和恢復處理使用最廣泛的就是專家系統，通過從兩個方面出發（知識表達、推理）區分專家系統，能夠為相關工作的開展奠定良好基礎。

專家系統工作模式主要為發現問題—診斷問題—解決問題，形成針對以故障診斷為內容的專家系統的知識庫，之后根據所接收到的報警信息更深入地對知識庫的內容進行推理，從而獲得診斷的正確結果。專家系統所特有的應用原則體現在故障診斷和產生式規則的實際運行中，在產生式規則特性下的故障診斷專家系統的應用，能夠充分發揮其推動作用。慣用動作邏輯為直觀的、規模化的規則，在電力網絡保護中的應用較為常見，首先被表述的是一級保護與斷路器之間的關系；在產生式規則操作下的專家系統存在著多項運行規則，包括允許增加、刪除，或予以修改，能夠有效促進診斷系統工作實效性開展；為一些不確定問題的解決提供可靠依據，且可總結出與人類語言習慣符合的結論，同時可進行相關問題的解釋。

2.2遺傳算法

遺傳算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進化規律（適者生存，優勝劣汰遺傳機制）演化而來的隨機優化搜索方法，其主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數連續性的限定；具有內在的隱蔽性和更好的全局尋優能力；對電力故障點采用概率化的尋優方法，能自動采用故障檢測最優方法和指導優化空間搜索，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則。基于遺傳算法的函數尋優計算，針對適應度函數，能實現較快的收斂計算，尋優結果較合理，魯棒性較好。GA是以電力系統的優化檢測技術為基礎，有助于縮短故障檢測時間，提高效率。在基于GA的電力故障檢測優化模型研究中，會有故障診斷結果存在多解的情況，目前，許多學者也根據GA算法提出了考慮故障信息特征的電網故障診斷模型。

2.3模糊理論

在對電力系統故障進行診斷的系列過程中，較難有效鑒別故障征兆與故障排除間的關聯，因二者間有一定的不準確性存在，且在概念描述上也具有一定的不精確性特征，故此，也使診斷結果呈模糊不清的狀態顯示；傳統解決辦法通常依據專家所固有的經驗在故障征兆與原因間就模糊的關系進行建立。隨著此種模糊理論的完善，優點漸趨表現出，尤其是在對一些不確定性的問題進行處理時，價值更為明顯；其所具有的模糊知識庫通過對語言變量進行應用，來對專家的經驗加以描述，與人的表達習慣更為接近；模糊理論具對多種不同問題進行解決的能力，并可以根據問題模糊的程度，來對優先程度進行排序。因為電力系統故障診斷與專家系統搜索必須一一匹配，否則很容易出現錯誤的結果。建議將模糊理論在專家系統中引入并應用后，由精確推理向近似推理轉化，在一定范圍內使專家系統所具有的容錯性和可判斷行增強，有效解決了模糊理論運用過程中出現的不準確性與不精確性。

2.4人工神經網絡

根據相關報道可知，將人工神經網絡技術應用于故障診斷中，其處理方式與專家系統存在不同。從人工神經網絡技術所具有的典型特點來看，其能夠不斷調節人工神經網絡中所含有的連接權及相關閾值，使得知識點的獲取在整個網絡系統計均有隱性分布，最終形成人工神經網絡相關模式的記憶。因此，人工神經網絡具有強大的知識獲取功能，且其含噪聲數據的高超處理技巧的特征，能夠有效彌補專家系統存在的不足。通過運行種類繁多的人工神經元網絡來實現故障診斷的目標，每個人工神經網絡均診斷系統中特定的一個部分或單元，從而使所有問題得到良好解決。雖然當前人工神經網絡項目的研究比較活躍，但在研究中需要充分考慮上述問題，才能使其作用得到更好的發揮。對BP網絡模型在故障診斷過程中，予以輸入的樣本影響診斷結果的準確率的現象，可以制定以原神經網絡輸入節點為操作基礎，并輸入特定節點，反映輸入樣本數據大小所具有的特征量，并廣泛推廣使用電力變壓器，從而提高故障診斷效率。

2.5信息理論法

這一理論法是在1948年提出的，在電網故障診斷中應用信息理論，能夠找出電網故障并引起保護裝置動作、斷路器跳閘的過程，描述為故障信息運動的過程來處理故障和征兆之間的不確定性，決策最有可能發生故障事件的過程就是故障診斷的過程。利用信息理論進行電網故障診斷的輔助決策系統的開發，能夠使故障診斷及拓撲檢錯得以實現，其最大的特征為實用性較強。從信息理論的角度來看，一個多信息融合的過程就是指電網故障診斷。當前亟待解決的問題是如何有效利用保護裝置、斷路器的動作信息、遙測量信息、錄波信息，未來可通過信息融合及信號處理、參數優化等方法輔助解決這一問題。

結語

國家的電網事業在不斷發展，電網工程也在不斷壯大，隨之居民和工廠、企業的用電量也在不斷增加，這對于國家電網事業是一項新的考驗，是利國利民的好事。通過介紹GA算法、模糊理論依據人工神經網絡等人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用，有助于利用人工智能技術有效提升電力系統故障診斷效率，并在人工智能領域中實現更大的價值。

參考文獻

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（作者單位：國網湖北省電力有限公司枝江市供電公司）