鄭健生

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人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的運(yùn)用分析

鄭健生

（廣東電網(wǎng)責(zé)任有限公司惠州供電局，廣東 惠州 516000）

人工智能技術(shù)的發(fā)展使其在很多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用，特別是故障診斷方面。電力系統(tǒng)是保障人民和企業(yè)生產(chǎn)生活正常運(yùn)行的重要組成部分。由于電力系統(tǒng)需要適應(yīng)各種工作環(huán)境，因而電力系統(tǒng)一旦出現(xiàn)故障將會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。傳統(tǒng)人工對(duì)于電力系統(tǒng)故障檢測(cè)既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。因此，主要介紹了人工智能技術(shù)，然后闡述智能算法模型等主要人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用。

人工智能技術(shù)；電力系統(tǒng)；故障診斷；智能化發(fā)展

信息技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)人民的生活以及企業(yè)的生產(chǎn)制造走向智能化。隨著國(guó)家智能電網(wǎng)的全面推進(jìn)，現(xiàn)代電力系統(tǒng)正在向信息化、智能化發(fā)展，而這其中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)現(xiàn)代電力系統(tǒng)智能化建設(shè)起到了重要的支撐作用。

由于電網(wǎng)與電力系統(tǒng)自身的特點(diǎn)，在運(yùn)行過(guò)程中遇到故障無(wú)法及時(shí)診斷、恢復(fù)電力系統(tǒng)，就會(huì)造成不必要的損失。如2006年的歐洲大停電，2008年我國(guó)南方的雪災(zāi)導(dǎo)致的停電以及2011巴西大停電事件。因此，依托日益成熟的人工智能技術(shù)進(jìn)行快速、可靠的電力系統(tǒng)故障診斷，對(duì)及時(shí)排除故障、提高供電可靠性、確保電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行具有重要意義。

1 人工智能技術(shù)

人工智能的含義：人工智能是以計(jì)算機(jī)等硬件設(shè)備為依托，通過(guò)算法或者編程等計(jì)算機(jī)語(yǔ)言來(lái)讓計(jì)算機(jī)等設(shè)備來(lái)模擬人類的思維或者行為。人工智能將涉及的學(xué)科很廣，包括計(jì)算機(jī)編程、計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)、心理學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等。

目前，我國(guó)政府對(duì)于人工智能的發(fā)展日益重視，例如，2015年國(guó)務(wù)院頒布了《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)指導(dǎo)意見》，其中指出人工智能對(duì)于生產(chǎn)生活以及制造業(yè)的重要性，鼓勵(lì)企業(yè)和個(gè)人努力發(fā)展人工智能技術(shù)，并且加大對(duì)人工智能技術(shù)的投入與研發(fā)；2016年國(guó)家發(fā)改委等聯(lián)合多個(gè)部門發(fā)布了人工智能技術(shù)的發(fā)展策略，充分肯定了人工智能技術(shù)在智能制造的作用與優(yōu)勢(shì)，積極引導(dǎo)企業(yè)開展人工智能技術(shù)研究，在全球范圍內(nèi)搶占人工智能的制高點(diǎn)，且鼓勵(lì)領(lǐng)頭企業(yè)起到示范和引導(dǎo)的作用。

依托現(xiàn)代化的計(jì)算機(jī)技術(shù)以及電子技術(shù)而形成的人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中，通過(guò)依靠其已有的數(shù)據(jù)庫(kù)信息或者構(gòu)建的知識(shí)系統(tǒng)庫(kù)對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，同時(shí)，通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)可以將之前出現(xiàn)的故障記錄下來(lái)，進(jìn)而不斷加強(qiáng)其學(xué)習(xí)能力和故障的診斷能力，使得人工智能技術(shù)不斷地為提升電力系統(tǒng)的診斷效率服務(wù)。

2 人工智能技術(shù)的運(yùn)用

目前，人工智能技術(shù)不是一項(xiàng)單一的技術(shù)，它是多種技術(shù)綜合或單一運(yùn)用時(shí)的集合總稱。現(xiàn)代電力系統(tǒng)中的人工智能檢測(cè)系統(tǒng)主要依托人工智能的專業(yè)理論知識(shí)以及相關(guān)的技術(shù)手段設(shè)備來(lái)對(duì)電力系統(tǒng)中的各種故障進(jìn)行監(jiān)督、檢測(cè)和管理。在電力系統(tǒng)的故障診斷中，主要利用了遺傳算法、模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯學(xué)、專家系統(tǒng)、決策管理、深度學(xué)習(xí)等知識(shí)或者模型。由于電力系統(tǒng)涉及的人工智能技術(shù)較多，本文主要介紹遺傳算法、模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)故障診斷中的運(yùn)用，這些人工智能技術(shù)可以幫助解決電力系統(tǒng)故障問(wèn)題，保證電力資源的合理運(yùn)用，節(jié)省人力、物力等。

2.1 遺傳算法的運(yùn)用

遺傳算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律（適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制）演化而來(lái)的隨機(jī)優(yōu)化搜索方法，其主要特點(diǎn)是直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；具有內(nèi)在的隱蔽性和更好的全局尋優(yōu)能力；對(duì)電力故障點(diǎn)采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動(dòng)采用故障檢測(cè)最優(yōu)方法和指導(dǎo)優(yōu)化空間搜索，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。

基于遺傳算法的函數(shù)尋優(yōu)計(jì)算，針對(duì)適應(yīng)度函數(shù)，能實(shí)現(xiàn)較快的收斂計(jì)算，尋優(yōu)結(jié)果較合理，魯棒性較好。GA是以電力系統(tǒng)的優(yōu)化檢測(cè)技術(shù)為基礎(chǔ)，有助于縮短故障檢測(cè)時(shí)間，提高效率。在基于GA的電力故障檢測(cè)優(yōu)化模型研究中，會(huì)有故障診斷結(jié)果存在多解的情況，目前，許多學(xué)者也根據(jù)GA算法提出了考慮故障信息特征的電網(wǎng)故障診斷模型。

2.2 模糊理論的運(yùn)用

在以往對(duì)電力系統(tǒng)的故障診斷過(guò)程中，專家或工程師們難以有效鑒別故障征兆與故障排除間的關(guān)聯(lián)，在電力故障診斷結(jié)果中出現(xiàn)模糊不清的情況。隨著此種模糊理論的完善，能比較容易地將專家或工程師的控制經(jīng)驗(yàn)融入到控制器中，制造了合理的模糊控制器。

目前，許多電力系統(tǒng)的模糊控制器采用了自適應(yīng)模糊控制規(guī)則，一個(gè)自適應(yīng)模糊控制器可以由一個(gè)單一的自適應(yīng)模糊系統(tǒng)構(gòu)成，也可以由多個(gè)自適應(yīng)模糊系統(tǒng)構(gòu)成。

與傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制相比，自適應(yīng)模糊控制的優(yōu)越性在于它可以利用電力系統(tǒng)操作人員提供的語(yǔ)言模糊性信息，對(duì)電力系統(tǒng)中故障的高度不確定問(wèn)題進(jìn)行處理，這有利于提高故障檢測(cè)效率。

2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人思維的方式，通過(guò)神經(jīng)元之間相互作用的動(dòng)態(tài)過(guò)程來(lái)完成信息處理。這是一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，其特色在于對(duì)電力系統(tǒng)中各種信息的分布式存儲(chǔ)和并行協(xié)同處理，提高故障的排查效率。雖然單個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡(jiǎn)單，功能有限，但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能實(shí)現(xiàn)的行為卻是極其高效的。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從輸出到輸入有反饋連接。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要判別反饋網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，通過(guò)狀態(tài)變化實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性收斂。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從輸出到輸入有反饋連接。

在輸入的激勵(lì)下，會(huì)產(chǎn)生狀態(tài)的不斷變化。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力、學(xué)習(xí)能力以及大規(guī)模的處理能力，并且對(duì)于電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)多樣的特點(diǎn)，因此，適合應(yīng)用到電力系統(tǒng)故障診斷中，主要包括離散或者連續(xù)的Hopfield網(wǎng)絡(luò)。其與電力系統(tǒng)專家構(gòu)建的故障檢測(cè)知識(shí)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)雙向連接，在推理故障信息時(shí)，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從知識(shí)庫(kù)中獲取相類似的特征信息，對(duì)故障的情況進(jìn)行排查，在排查完成后獲取新的特征的故障信息可以補(bǔ)充到知識(shí)庫(kù)中的故障信息中，以提高下一次故障排查的檢修效率。

3 結(jié)束語(yǔ)

國(guó)家的電網(wǎng)事業(yè)在不斷發(fā)展，電網(wǎng)工程也在不斷壯大，隨之居民和工廠、企業(yè)的用電量也在不斷增加，這對(duì)于國(guó)家電網(wǎng)事業(yè)是一項(xiàng)新的考驗(yàn)，是利國(guó)利民的好事。通過(guò)介紹GA算法、模糊理論依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的運(yùn)用，有助于利用人工智能技術(shù)有效提升電力系統(tǒng)故障診斷效率，并在人工智能領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)更大的價(jià)值。

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2095－6835（2019）02－0136－02

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10.15913/j.cnki.kjycx.2019.02.136

〔編輯：張思楠〕