人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用分析

2020-01-08钱世超

通信电源技术 2020年6期

钱世超

（安徽理工大学，安徽淮南 232001）

1 人工智能的概念

人工智能作为一门新兴技术，其主要是对人的理论、方向进行模拟、延伸与拓展。人工智能为计算机科学的分支，其能够对智能进行深入的了解，从而生产出智能的机器，类似于人类对问题作出反应的系统。在对人工智能进行研究时，语言识别、自然语言处理、机器人等都是主要研究对象。人工智能是一门极富挑战性的科学，涉及心理学、哲学及社会科学等众多学科。随着时间的推移，人工智能的理论与技术已经日渐成熟，并且其应用范围也在不断扩大。在未来的发展中，人工智能对人类生产生活起到促进的作用[1]。

2 电力系统的常见故障及故障诊断现状

2.1 常见故障

2.1.1 变压器故障

此类故障分为内部故障和外部故障，而常说的变压器故障诊断通常是指内部故障，主要有电故障和热故障两种类型。电故障主要是由于变压器内部出现高电场而使得其绝缘性下降，从而使变压器出现故障。热故障是指变压器内部由于温度过高而产生的故障。

2.1.2 输电线路故障

电力系统的输电线路出现故障主要是由于在雷电的影响下对绝缘子表面造成闪络以及造成短路等。当电力系统中出现此类问题时，系统中的继电保护装置会自动跳闸从而切断电路。而输电线路故障也有电杆损坏、绝缘子损坏等，这类故障的处理办法较为复杂。

2.1.3 母线故障

若是枢纽变电站出现母线故障，对电力用户会造成较大的影响，由于电网的负荷过大，对系统的安全运行会造成一定的影响。而出现这种故障的原因也较多，可包括母线短路、误动作、母线保护拒动等。当出现母线故障时还极有可能会引起超级跳闸、系统跳闸以及全厂停电的情况。

2.2 故障诊断现状

我国对电力系统进行故障诊断的研究时间较短，仅仅只是研究一些理论知识，其中可包括诊断技术的实际作用及重要意义等。而在国内系统对故障诊断技术进行研究时，发现主要存在如下四方面的问题：（1）泥石流、雨雪天气引起的故障；（2）系统保护不力；（3）电力系统设计存在问题；（4）电力设备老化。随着科技的不断发展，在进行电力系统建设时，需要现代化的管理方法来增强电力系统的可维护性和稳定性，其中也需要诊断技术快速发展，以满足我国电力系统的发展需要。

3 人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用

人工智能技术并不是一项单一的技术，其是由多种技术综合而成的。在现今对电力系统进行故障诊断时，主要依靠的是人工智能专业理论知识和相关的技术手段，如人工神经网络、模糊理论及遗传算法等。在电力系统的运行中，涉及的人工智能技术较多，本文主要对人工神经网络、模糊理论、遗传算法及信息理论等在电力系统故障检测中的应用进行了分析。这些人工智能技术在对电力系统进行故障检测时发挥了较大的作用，不仅能保证电力资源的合理运用，而且能较大程度的节省财力、物力[2]。

3.1 人工神经网络

将人工神经网络技术应用到电力系统故障诊断中，其能够对人工神经网络中的相关阈值和连接权不断进行调节，这样获得的知识点在整个人工神经网络中隐形分布，从而形成人工神经网络相关模式的记忆。人工神经网络在获得知识上有强大的功能，因为含有噪声数据的处理特征，能够有效弥补专家系统存在不足。电力系统中通过运用人工神经网络，对系统中存在的错误进行判断，从而使得问题得以解决[3]。

3.2 模糊理论

在电力系统的故障诊断中，工程师们对故障排除与故障征兆之间的关联难以进行有效的鉴别，所以在电力系统的检测中会出现诊断结果模糊不清的情况。而随着这种模糊理论的不断完善，其能够较容易的将工程师的控制经验融入到控制器中，从而制造了合理的模糊控制器。

很多电力系统的模糊控制器都采用自适应模糊控制器的规则，其可以有一个或多个自适应模糊系统而组成。

与传统的自适应控制相比，自适应模糊控制器能够对电力系统中故障中高度不确定的问题进行处理，从而使得电力系统故障检测的效率提高[4]。

3.3 遗传算法

遗传算法主要是以人类遗传机理为基础，从而提出的全局优化算法，通过生物进化工程的杂交、繁衍等现象模拟的一种算法。这种遗传算法的主要优势是处理优化问题的能力较强，并且有较强的全局优化能力。在对电力系统故障进行检查时，可根据元件故障、断路器跳闸、保护动作之间的关系，建立遗传算法，并采用差异性遗传算法对故障进行处理。电力系统应用遗传算法进行故障检测的时候，应该从全局优化出发，当保护元件或者是断路器出现拒动时，诊断结果最优。但是使用遗传算法进行故障诊断时，对数学模型合理的建立、确定差异等方面还需要进行深入的研究，以期能够在故障检测中发挥较大的作用[5]。

3.4 信息理论

信息理论是在1948 年提出的，在电力系统故障诊断中应用信息理论，能够准确的找到电力系统中存在的故障并引起保护装置动作、断路器跳闸的过程，描述为故障信息运动的过程来处理故障和征兆之间的不确定性，决策最有可能发生故障事件的过程就是故障诊断的过程。

在电力系统故障诊断中利用信息理论辅助决策系统开发，能够实现对故障诊断及拓扑检错，并且实用性较强。从信息理论角度来看，信息融合的过程就是电网故障诊断的过程。现今对电力系统进行故障诊断时，首先需要解决的问题就是对断路器的动作信息、保护装置及录波信息等进行有效的利用。随着今后研究的不断深入，可通过信息融合、参数优化及信号处理等措施来解决这个问题。