人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用分析

摘 要：由于人們的生活離不開電力資源，社會越來越關注電網供電的安全問題，電力系統故障將直接影響居民和工廠的正常用電，電力企業當前面臨的主要問題是如何提升電力系統故障診斷能力。近年來，人工智能技術在電力系統故障診斷中發揮著越來越重要的作用，其對提高電力系統故障診斷能力有著顯著效果。本文主要從人工智能的優點出發，分析探究了電力系統故障診斷中人工智能技術的應用，以此為有效診斷與解決電力系統故障奠定良好基礎。

關鍵詞：人工智能技術；電力系統；故障診斷

中圖分類號：TP18；TM711 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）03-0029-03

Analysis on the Application of Artificial Intelligence Technology in

Power System Fault Diagnosis

ZHANG Ruiqiang

（Liaoning Normal University Haihua College，Shenyang 110167，China）

Abstract：Because people can not live without power resources，the society pays more and more attention to the safety of power supply in power grid. The failure of power system will directly affect the normal power consumption of residents and factories. The main problem facing power enterprises is how to improve the power system fault diagnosis ability. In recent years，the emergence of artificial intelligence technology makes it play an important role in power system fault diagnosis，and it has remarkable effect on improving power system fault diagnosis ability. Based on the advantages of artificial intelligence，the application of artificial intelligence technology in fault diagnosis of power system is analyzed in this paper，which lays a good foundation for effective diagnosis and solution of power system fault.

Keywords：artificial intelligence technology；power system；fault diagnosis

0 引 言

隨著我國科技的迅速發展，人工智能技術也取得良好發展，當前社會各行各業開始逐漸應用人工智能技術，正朝著智能化、信息化的方向發展。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[1]。本文主要針對人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用展開探究。

1 人工智能的概念及其優點

1.1 人工智能的概念

人工智能的英文縮寫為AI，最初提出“人工智能”這一理念是在1956年Dartmouth學會上，之后研究者們開始對人工智能的理論與原理進行深入研究，使得人工智能的概念逐漸擴展。人工智能作為一門新的技術科學，其主要指針對人的智能的模擬、延伸與擴展的理論、方法、技術及應用系統而進行研究與開發。人工智能作為計算機科學的一個分支，其試圖對智能有更加深入的了解，并生產一種智能機器，即一種類似于人類智能做出反映的系統。機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理與專家系統等是該領域的主要研究對象，人工智能日漸成熟的理論與技術，使其應用領域逐漸擴大，未來人工智能的科技產品將對促進人類生產生活發揮重要作用。

1.2 人工智能的優點

人工智能也可以理解為通過模擬人的意識、思維的信息過程，人工智能能夠像人一樣思考，也可以超過人的智能。人工智能是一門綜合的學科，其涉及的內容較廣，包括計算機科學、心理學、哲學等；自然科學和社會科學的所有學科都涵括于人工智能當中，思維科學更加注重理論，而人工智能則更加注重實踐；思維科學技術的表達需依靠人工智能，人工智能技術的發展與思維科學的發展有著密切聯系，兩者之間相互依靠、相互促進。

根據國務院制定的《“互聯網+”行動指導意見》相關內容可知，需進一步加大智能制造投入力度。為了促進智能制造良好發展，可通過智能工廠建設的方式，或者智能制造試點的設置，發揮其示范與引導的作用[2]。在不久的將來，人工智能在人們的生活、工作與教育中將占據重要地位，其將給人們的生產生活帶來更大的便捷，人工智能技術的未來發展十分可觀。

2 人工智能技術應用領域及其電力系統故障診斷現狀

2.1 人工智能技術應用領域

2.1.1 遠程控制

當前航天器遠程規劃、控制方面開始逐漸應用人工智能技術，尤其是在航天器中利用人工智能程序，其不僅能夠實現遠程操作，且在調整與管控等方面起著重要作用。當前國外已經實現了航天器的人工智能技術遠程遙控的廣泛應用，通過對遠程控制程序的應用，其能夠對工作任務、目標進行事先確定，且能夠實現自主規劃；另外還能夠確保航天器在外太空安全穩定運行，能夠全面了解航天器實際運行情況，并針對其中存在的問題進行檢測與診斷，而后采取有效措施使其恢復正常運行[3]。

2.1.2 計算機網絡管理

人工智能在計算機網絡管理工作中，通過構建網絡管理系統，有助于提高網絡管理的質量。人工智能的專家系統是在系統中輸入各個領域的專家的個人經驗、知識數據，將現有的問題進行模擬分析，其在提升網絡管理效率、保證網絡安全運行等方面發揮著重要作用。

2.1.3 教育教學

在教育教學中應用人工智能技術，能夠大大提高教學質量。通過在人工智能技術知識庫中輸入教學總定義、內容，并進行仿真環境的構建，讓學生直觀體驗運算與推理過程，從而使學生的思維得到良好拓展，使教學效率得到提高。

2.1.4 居家方面的應用

當前人們的生活水平有了很大提升，人們對生活質量的追求越來越高，在居家方面應用人工智能技術，能夠幫助人們隨時調整居家環境，且遠程智能家居遙控系統能夠為主人接待客人，能夠幫助主人分擔家務，其有助于提高人們的生活質量，有效緩解當代人的身心壓力。

2.2 電力系統故障診斷現狀

從實際情況來看，當前電力系統故障診斷采用的方法，主要是確定并分析故障范圍與故障點，由于電氣設備線路極為復雜，在查找故障點時存在較大難度，因此，需要按照電氣控制關系與原理圖進行深入探究，對故障發生的大概范圍進行明確，從而找出故障點。一般情況下，主電路上的故障點的查找相對較快，因為其比較簡單與直觀，難點在于控制電路上的故障處理。在檢修電氣系統故障的過程中，為了將故障點準確找出，可根據電氣原理圖與控制關系實現這一目標，另外，在故障控制點的排除過程中，還可以利用電氣輔助點，通過確定控制單位，準確找到故障控制點。

電力系統故障診斷過程中，電工儀表的應用也比較常見，相關人員一般都是采取合適的電工儀表查找與判斷故障點，主要包括以下三種方法。

2.2.1 電阻測量法

首先將電氣設備的開關斷開，將萬用表轉換開關調撥到合適的電壓檔位，從而實現電路的電阻測量，最終找到故障點。

2.2.2 電壓測量法

首先將萬用表轉換開關調撥到合適的電壓檔位，通過測量故障電路負荷電壓或電氣元件電壓，然后對比測量的數據與正常運行的電路電壓值，找到故障點。

2.2.3 短接測量法

其需要在電路帶電的情況下進行檢修，采用一根絕緣性能較好的導線短接于存在疑慮的短路部位，然后實現電路的通電，這就說明線路斷路，該方法能夠快速找到故障點。

3 人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用

3.1 基于推理型的故障診斷方法

3.1.1 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[3]。

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。

3.1.2 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。

3.2 基于不確定性理論的故障診斷方法

3.2.1 模糊理論概括

與專家系統結構相比，FT方法與其有著相似之處，其組成部分包括模糊知識庫、模糊推理機、人機界面等。將FT引入到故障診斷中能夠改變以往的精確推理，達到近似推理，使容錯性能增強。在處理一些不確定性的問題時，FT通常會與其他方法相結合進行處理。

在診斷電力系統故障時，對故障征兆與故障排除間的關聯方面的鑒別有著一定難度，由于兩者之間存在著不準確性的現象，且在概念描述方面也存在著不精確性，因此，所顯示出的診斷結果也將模糊不清；隨著逐漸完善這種模糊理論，其優點逐漸凸顯出來，特別是在處理一些不確定的問題時突出其顯著的價值；其所具有的模糊知識庫通過應用語言變量來描述專家的經驗，與人的表達習慣更接近；模糊理論在解決問題時，能夠根據問題的模糊程度進行優先排序。

3.2.2 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。

3.2.3 遺傳算法

根據人類遺傳機理提出的全局優化算法就是所謂的遺傳算法，其是通過對生物進化過程的繁殖、雜交等現象的模擬形成的，其具有的優點是全局優化能力較強，處理優化問題的能力較強。在電力系統故障診斷過程中，其根據元件故障、保護動作、斷路器跳閘之間的關系，診斷問題轉換為一個0、1整數規劃問題，之后建立與遺傳算法相適合的故障診斷數學模型，采用差異遺傳法處理故障診斷的適應值函數。遺傳算法在解決故障診斷問題時是從全局優化的角度出發，在保護或斷路器出現拒動的情況下，能夠達到最優的診斷結果。但是對于故障診斷數學模型的合理建立，及確定較差、變異等參數方面還需要深入進行研究。

3.3 基于優化技術的故障診斷方法

使用傳統的技術診斷電力系統故障，極易出現不準確的數據分析現象，很難取得理想的診斷結果。人工智能系統診斷并不能處理一些新的問題，且無法應對一些突發狀況。人工智能診斷是合并統一處理以往發生過的問題，之后在人工智能系統中存入這些出現過的數據，診斷時需要以這套系統為前提條件，這種診斷方法存在的不足就是漏洞較多。而將新興科技應用于電力系統故障診斷中，并通過應用模糊理論，能夠有效解決一些突發情況，這套系統在面臨一些新的問題時能夠靈活進行診斷。與人工智能系統相比，模糊理論系統在診斷靈活方面具有一定優勢，這套新興系統是模擬人腦的方式處理相關信息，但在實際應用中也存在著缺乏自主思考能力的缺點。在科學技術不斷進步的新時期，電力診斷系統中將會應用更多的新興技術，我們需要根據自身情況制定合理的系統與最佳優化方案。

4 結 論

總而言之，當前我國居民和工廠的用電量正在不斷增加，且我國電網工程規模也在不斷擴大，電網事業的發展將面臨新的挑戰與機遇，為了保障電網系統的穩定安全運行，采取有效方法診斷電網故障問題具有重要意義。在我國科學技術不斷進步的環境下，新興技術在電網系統故障診斷中得到廣泛使用，且取得了良好的應用效果。當前電網事業最為關注的問題就是電力系統的穩定運行，為了有效解決電網系統故障問題，制定符合現代化發展需求的技術與系統是當前的主要任務，以此為促進電網事業的可持續發展奠定基礎。

參考文獻：

[1] 林允.人工智能技術在電力系統故障診斷中應用 [J].中國戰略新興產業，2017（36）：140-141.

[2] 趙啟純.人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用分析 [J].電腦知識與技術，2017，13（02）：183-185.

[3] 郭步陽.試論人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用 [J].科技創新與應用，2015（34）：206.

作者簡介：張瑞強（1997.02-），男，漢族，甘肅隴南人，本科，研究方向：計算機科學與技術。