人工智能在輸配電網絡故障診斷中的運用

周歡歡

（上海金智晟東電力科技有限公司，中國 上海 200233）

0 引言

人工智能技術在現如今多方面區域中實現發展運用，逐漸地引起了人們對其利弊方面的重視和關注。因此，本文就當前人工智能技術在輸配電網絡故障診斷中的運用情況展開了分析，在落實好電網系統安全隱患問題的基礎上，為經濟提供可持續化發展動力。當輸配電網絡出現故障時，需要實際操作人員對其電力設備、電力裝置等方面加大調整和試調力度，深入軟件、設備內部進行分析，在能夠判別故障原因、組件以及故障性質的基礎上，從細節化問題入手，運用合理、科學的方法及時進行技術化處理，以此恢復輸配電網絡的穩定、高效運行。

1 輸配電網絡的分析

由于輸配電網絡在整體電力傳輸系統中處于一個重要環節，既是連接各個區域發電廠與實際用電用戶之間的重要“紐帶”，更是實現向用電用戶輸送分支電能、主電能的運載體，因此，在其運輸過程中出現的隱患、故障問題往往很難從根本上實現避免；基于此點因素，影響技術研究人員在輸配電網絡運輸過程中不斷探究有效、高效且創新的故障診斷技術，提高細節化問題的處理力度，與社會經濟技術相接軌，為電能企業的運行打好基礎。

從當前輸配電的實際作用方面，可以了解到：輸配電的實際運行概念主要包括三大方面，即輸電、變電以及配電。在這三大方面中輸電主要是指電能資源在總體網絡中的傳輸情況，同時，通過輸電，既能將距離較遠的發電廠和負荷中心進行一定程度上的串聯，從根本上減少了距離感和因距離較遠產生的電能傳輸問題，又促進電能資源的開發、使用實現“超越地域的限制”“在超越的基礎上實現擴大化發展運用”。變電主要是指利用一定的機械設備裝置將電能電壓由原先的低等級向高等級進行升壓，或由高等級轉變為低能級的過程。配電則是在消費電能地區內的基礎上，將電力資源分配至用戶居住區域的一種分配手段，實現電能直接為用戶服務的運行、操作。

2 人工智能在輸配電網絡故障診斷中的運用情況

依據人工智能技術在輸配電網絡故障診斷中的多樣化運用可以看出：通過將人工智能技術運用到輸配電網絡故障診斷技術中，借以人工智能技術的人工編程智能化，相當于從根本上代替了人力資源的調修、管理，在此基礎上，人工智能技術后期會自己進行完善、創新，以現代化技術方法將輸配電網絡中出現的故障問題進行細節化處理，深入電網系統內部進行完善、修復處理，提高了整體輸配電網絡系統的先進、高效運行。

2.1 專家系統技術

專家系統技術通常是指一個或一組能在某些特定領域內，應用大量的專家知識和推理方法求解復雜問題的一種人工智能計算機程序，該技術具有科學、嚴密的專家技術和知識能力，可以說是較為先進的一種計算機程序。同時，專家系統又屬于人工智能的一個發展分支，其次專家系統的研究目標主要是模擬人類專家的推理思維過程。

在專家系統技術領域，一般是將領域專家的知識和經驗，用一種知識表達模式存入計算機中，便于后期在各個科技領域中的運行與發展。領域專家運用知識表達模式將知識、經驗傳入計算機后，其計算機內部的系統會對剛剛輸入的事實進行推理、分析，自我做出判斷和決策。因此，從時間進程上來看：自20世紀60年代開始，專家系統在多方面實現了多方面的運行和應用，既在一定程度上促進了經濟、社會的發展，又為社會發展、經濟推進產生了巨大的效益，專家系統又成了現階段人工智能領域中最活躍、最受重視的技術領域。

2.2 人工神經網絡技術

人工神經網絡通常是指一種應用類似于大腦神經突觸連接的結構進行信息處理的數學模型技術。在工程與學術界方面也常直接被簡稱為 “神經網絡”或“類神經網絡”。同時，神經網絡相當于一種運算模型，主要由大量的節點（或稱之為神經元）和之間相互連接構成。在每個節點方面又代表了一種特定的輸出函數，即稱為激勵函數。每兩個節點之間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當于人工神經網絡的記憶。在網絡輸出方面則還是依據網絡的連接方式，權重值和激勵函數的因連接方式產生不同變化。而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。在人工神經網絡構筑理念方面主要是受到生物，即人或者是其他動物神經網絡功能的運作啟發而產生的。人工神經網絡通常是通過一個基于數學統計學類型的學習方法得以進行前期、中期、后期的優化，所以說人工神經網絡也是數學統計學方法的一種實際應用。

而將人工神經網絡運用到當前輸配電網絡中，通過統計學的標準數學方法能夠幫助電網調修人員得到大量的可以用函數來表達的局部結構空間，具有一定的數據意義；另一方面在人工智能學的人工感知領域，可以進一步幫助輸配電網絡診斷人員通過數學統計學的應用以此做人工感知方面的決定問題。依據統計學的方法，人工神經網絡能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力，在代替輸配電網絡調修人員人工調修、計算的同時，實時運用信息化技術、科學化計算方法，減少了因人工計算輸配電網絡數值產生的誤差情況。從根本上來說：將人工神經網絡運用到輸配電網絡故障診斷中，在人工智能技術邏輯性思維計算的基礎上，實現數據的嚴密、嚴謹化處理。

在實際操作方面，以人工神經網絡技術的主要功能為主，運用到輸配電網絡的內部電力系統中，從根本上對電力系統進行一定程度上的保護、控制，穩定輸配電網絡內部的電力系統運行。盡管輸配電網絡內部網絡錯綜復雜，但操作人員為了從根本上分清不同電力系統之間的聯系性和內部故障情況，對不同區域的電力系統建立了以BP算法為主的故障診斷網絡系統，后期能夠通過這些故障診斷網絡系統的算法數據及時了解不同區域的故障診斷情況，因而具有一定的便利性。而在此基礎上，運用人工神經網絡技術，相當于為現階段輸配電網絡的平穩運行提供了后期保障。

2.3 模糊理論技術

模糊理論技術通常是指用到了模糊集合的基本概念方法或連續隸屬度函數的理論技術。在實際分類方面，它既可以分類為“模糊數學”“模糊系統”“不確定性和信息”“模糊決策”“模糊邏輯”以及人工智能這五個分支技術。由于這五大技術在應用方面并不完全獨立，因此五大分支技術之間更是有著緊密的聯系和關聯性。在實際關聯方面可以看出：模糊控制通常會被運用到模糊數學和模糊邏輯的概念中進行表現。

因此，將模糊理論運用到當前輸配電網絡故障診斷技術中，幫助輸配電調修人員進行人工智能化推理，首先將輸配電網絡中的診斷依據進行系統化輸入，將專家系統技術與模糊理論進行接軌，在實現推理的基礎上，加入輸配電故障診斷的故障診斷文獻，增添了數據的準確性。為調修管理人員提供故障診斷科學化、準確化的經驗數據。

基于當前模糊理論技術的多目標決策方法，能夠幫助操作人員發現輸配電網絡在故障診斷數據中的不確定性因素。通過模糊理論中的模糊集方法對變壓器的保護原理進行構造，從內部區別故障、選取變壓器以及副邊的電流等作為特征數量值，依據電磁暫態程序得到的仿值采取統計計算的方法得到模糊規則，后期采用D-S證據理論對得到的模糊規則進行處理，為操作人員得到合理、確定性數據。

3 結語

本文就人工智能技術在當前輸配電網絡故障診斷技術的運用情況進行多方面分析，提出專家系統技術、人工神經網絡技術、模糊理論技術這三大技術領域在輸配電網絡故障診斷技術中的運行效率和運用情況。同時，在單個技術運用發展的同時，融入其他技術方法，實現一定程度上的優勢互補，為輸配電網絡故障診斷技術提供有效、合理、科學的診斷數據，保障電網系統內部實現平穩運行，促進社會、經濟的可持續發展。