人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用分析

錢世超

（安徽理工大學，安徽 淮南 232001）

1 人工智能的概念

人工智能作為一門新興技術，其主要是對人的理論、方向進行模擬、延伸與拓展。人工智能為計算機科學的分支，其能夠對智能進行深入的了解，從而生產出智能的機器，類似于人類對問題作出反應的系統。在對人工智能進行研究時，語言識別、自然語言處理、機器人等都是主要研究對象。人工智能是一門極富挑戰性的科學，涉及心理學、哲學及社會科學等眾多學科。隨著時間的推移，人工智能的理論與技術已經日漸成熟，并且其應用范圍也在不斷擴大。在未來的發展中，人工智能對人類生產生活起到促進的作用[1]。

2 電力系統的常見故障及故障診斷現狀

2.1 常見故障

2.1.1 變壓器故障

此類故障分為內部故障和外部故障，而常說的變壓器故障診斷通常是指內部故障，主要有電故障和熱故障兩種類型。電故障主要是由于變壓器內部出現高電場而使得其絕緣性下降，從而使變壓器出現故障。熱故障是指變壓器內部由于溫度過高而產生的故障。

2.1.2 輸電線路故障

電力系統的輸電線路出現故障主要是由于在雷電的影響下對絕緣子表面造成閃絡以及造成短路等。當電力系統中出現此類問題時，系統中的繼電保護裝置會自動跳閘從而切斷電路。而輸電線路故障也有電桿損壞、絕緣子損壞等，這類故障的處理辦法較為復雜。

2.1.3 母線故障

若是樞紐變電站出現母線故障，對電力用戶會造成較大的影響，由于電網的負荷過大，對系統的安全運行會造成一定的影響。而出現這種故障的原因也較多，可包括母線短路、誤動作、母線保護拒動等。當出現母線故障時還極有可能會引起超級跳閘、系統跳閘以及全廠停電的情況。

2.2 故障診斷現狀

我國對電力系統進行故障診斷的研究時間較短，僅僅只是研究一些理論知識，其中可包括診斷技術的實際作用及重要意義等。而在國內系統對故障診斷技術進行研究時，發現主要存在如下四方面的問題：（1）泥石流、雨雪天氣引起的故障；（2）系統保護不力；（3）電力系統設計存在問題；（4）電力設備老化。隨著科技的不斷發展，在進行電力系統建設時，需要現代化的管理方法來增強電力系統的可維護性和穩定性，其中也需要診斷技術快速發展，以滿足我國電力系統的發展需要。

3 人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用

人工智能技術并不是一項單一的技術，其是由多種技術綜合而成的。在現今對電力系統進行故障診斷時，主要依靠的是人工智能專業理論知識和相關的技術手段，如人工神經網絡、模糊理論及遺傳算法等。在電力系統的運行中，涉及的人工智能技術較多，本文主要對人工神經網絡、模糊理論、遺傳算法及信息理論等在電力系統故障檢測中的應用進行了分析。這些人工智能技術在對電力系統進行故障檢測時發揮了較大的作用，不僅能保證電力資源的合理運用，而且能較大程度的節省財力、物力[2]。

3.1 人工神經網絡

將人工神經網絡技術應用到電力系統故障診斷中，其能夠對人工神經網絡中的相關閾值和連接權不斷進行調節，這樣獲得的知識點在整個人工神經網絡中隱形分布，從而形成人工神經網絡相關模式的記憶。人工神經網絡在獲得知識上有強大的功能，因為含有噪聲數據的處理特征，能夠有效彌補專家系統存在不足。電力系統中通過運用人工神經網絡，對系統中存在的錯誤進行判斷，從而使得問題得以解決[3]。

3.2 模糊理論

在電力系統的故障診斷中，工程師們對故障排除與故障征兆之間的關聯難以進行有效的鑒別，所以在電力系統的檢測中會出現診斷結果模糊不清的情況。而隨著這種模糊理論的不斷完善，其能夠較容易的將工程師的控制經驗融入到控制器中，從而制造了合理的模糊控制器。

很多電力系統的模糊控制器都采用自適應模糊控制器的規則，其可以有一個或多個自適應模糊系統而組成。

與傳統的自適應控制相比，自適應模糊控制器能夠對電力系統中故障中高度不確定的問題進行處理，從而使得電力系統故障檢測的效率提高[4]。

3.3 遺傳算法

遺傳算法主要是以人類遺傳機理為基礎，從而提出的全局優化算法，通過生物進化工程的雜交、繁衍等現象模擬的一種算法。這種遺傳算法的主要優勢是處理優化問題的能力較強，并且有較強的全局優化能力。在對電力系統故障進行檢查時，可根據元件故障、斷路器跳閘、保護動作之間的關系，建立遺傳算法，并采用差異性遺傳算法對故障進行處理。電力系統應用遺傳算法進行故障檢測的時候，應該從全局優化出發，當保護元件或者是斷路器出現拒動時，診斷結果最優。但是使用遺傳算法進行故障診斷時，對數學模型合理的建立、確定差異等方面還需要進行深入的研究，以期能夠在故障檢測中發揮較大的作用[5]。

3.4 信息理論

信息理論是在1948 年提出的，在電力系統故障診斷中應用信息理論，能夠準確的找到電力系統中存在的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。

在電力系統故障診斷中利用信息理論輔助決策系統開發，能夠實現對故障診斷及拓撲檢錯，并且實用性較強。從信息理論角度來看，信息融合的過程就是電網故障診斷的過程。現今對電力系統進行故障診斷時，首先需要解決的問題就是對斷路器的動作信息、保護裝置及錄波信息等進行有效的利用。隨著今后研究的不斷深入，可通過信息融合、參數優化及信號處理等措施來解決這個問題。

4 結論

隨著國家電網事業的不斷發展，電網工程也在不斷壯大，而居民、企業的用電量也在不斷升高，這給國家電網帶來機遇的同時也帶來了挑戰。本文通過對人工智能技術進行分析與介紹，并總結其在電網故障診斷中的應用，從而促進電網事業的可持續發展。