王睿

摘要：隨著國內經濟的不斷發(fā)展以及科學技術的不斷進步，當前人工智能技術開始逐漸應用在電力系統(tǒng)運行過程中，改變了原有的生產模式。人工智能在電力系統(tǒng)中的應用，不僅能有效提升電力系統(tǒng)繼電保護的工作效率，同時也能夠保證電力系統(tǒng)繼電保護運行過程中的安全。為保證人工智能技術能夠發(fā)揮出應有的效果，完善當前電力系統(tǒng)繼電保護運行過程中存在的不足，有必要對當前人工智能技術在電力系統(tǒng)繼電保護中的應用情況進行分析，提升其與電力系統(tǒng)繼電保護的融合效率。以此保證整個電力系統(tǒng)能夠實現(xiàn)優(yōu)化，促使電力行業(yè)實現(xiàn)更好地發(fā)展。

關鍵詞：人工智能技術;電力系統(tǒng)繼電保護;應用

1導言

受諸多因素影響，電力系統(tǒng)在運行過程中很容易陷入非正常狀態(tài)，如超負荷及震蕩等，人工智能技術的引入則可以很好地解決這類問題，通過有效提高電力系統(tǒng)繼電保護智能化水平來進一步推動我國電力行業(yè)蓬勃發(fā)展。

2人工智能技術概述

人工智能技術，是計算機科學結構中的主要分支。該技術主要是在信息程序基礎之上，融合了仿生生物技術、數(shù)字化程序等方面內容，它是社會資源協(xié)調整理和科學運作的主要方法，具有兼容性強、資源開發(fā)形式多元、實際操作便捷等優(yōu)勢。隨著社會信息產業(yè)不斷更新與發(fā)展，社會產業(yè)資源的研究深入性也在不斷的加強，借助人工智能技術，做好各個方面的資源調節(jié)，已經成為諸多行業(yè)未來發(fā)展的主要趨勢。比如，人工智能技術在電力調度自動化系統(tǒng)中的運用，就主要利用專家診斷、神經網絡監(jiān)管等優(yōu)勢，進行了電力傳輸資源協(xié)調管控。即，人工智能技術的運用與創(chuàng)新，基本上達到了行業(yè)服務品質提升和工作效率的同步增強，這是質與量相互兼容的技術實踐形態(tài)。

3電力系統(tǒng)繼電保護現(xiàn)狀

首先，由于社會的不斷進步，電力系統(tǒng)繼電保護裝置也日趨多元，且為了保證相應工作得以有序、高效地完成，工作人員在實踐作業(yè)中往往會選用功能齊全且靈活可靠的保護裝置。其次，電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展也對繼電保護功能提出了更高要求，主要包括電容器保護功能、線路保護功能以及主變保護功能等。另外，為進一步提高電力系統(tǒng)繼電保護技術水平，還應將其與現(xiàn)代化技術進行融合。最后，人工智能理論技術的不斷發(fā)展推動了多項智能理論方法如專家系統(tǒng)、暫態(tài)保護技術等向電力系統(tǒng)領域的滲透，特別是微機繼電保護技術，由于其具備超強的自我檢測、數(shù)字計算以及邏輯處理能力，已經被廣泛地應用于電氣設備和高低壓線路繼電保護中。發(fā)展至今，我國的微機保護設備已然獲得自主知識產權，技術及性能優(yōu)異，完全足以取代進口機電保護設備。

4人工智能技術在電力系統(tǒng)繼電保護中的應用

4.1廣域保護技術

傳統(tǒng)智能電網中的繼電保護系統(tǒng)在采集信息的時候主要采取單端量和雙端量的方式，不利于智能電網擴大生產規(guī)模。在實際采集信息的過程中，上述技術十分復雜，并且不容易操作。廣域保護技術主要指將電網的子集作為處理數(shù)據(jù)的最小單位，然后在整個智能電網范圍內對相關的系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息進行匯總，根據(jù)數(shù)據(jù)分析判斷出故障成因，及時判斷故障位置，從而提出改進方案。廣域保護技術不僅能夠處理電網中的各種電力故障，還能實現(xiàn)自動恢復，能夠有效提高智能電網中繼電保護系統(tǒng)的工作效率。

4.2模糊理論在電力系統(tǒng)繼電保護中的應用

傳統(tǒng)的無功電壓算法往往采用單目標法來進行問題優(yōu)化，存在調節(jié)限制控制量考慮不周等弊端，且由于電力系統(tǒng)故障與故障前征兆間存在不確定性，關系并不明確，導致最后的診斷結果也相應變得模糊，而模糊理論的應用剛好可以解決這些問題，因此其在電力系統(tǒng)繼電保護中的應用也愈發(fā)廣泛。該理論主要包括三方面內容：系統(tǒng)規(guī)劃、模式控制以及潮流計算，既可以有效確定電力生產及干負荷變化過程中的不確定因素，也可以用模糊值來表示部分不確定關系，從而構建起一個完整而有效的電力模糊系統(tǒng)。

4.3神經網絡

神經網絡能夠靈活、有效的進行學習，是具有完全分布式特點的結構，比較適用于一些大規(guī)模、并行的信息處理，對于一些非線性的系統(tǒng)，有著非常強的模式識別能力以及建模能力，可對一些復雜的狀態(tài)或是過程進行識別以及分類。按照具體情況的不同，當前已有很多種神經網絡結構和具體的訓練算法被應用在實際的電力系統(tǒng)中。如應用BP對電力系統(tǒng)的短期負荷情況進行預測，在保證擁有充足訓練樣本的情況下對預測的模型進行有效分類，創(chuàng)建出能適應不同季節(jié)的日預測和周預測模型，并能對輸入的變量進行準確選擇，尤其是在選擇溫度變量時。此外，應用人工神經網絡以及對元件關聯(lián)進行分析能診斷電力系統(tǒng)繼電保護的故障，制定出多種復雜的診斷方法。這種方式主要將電力系統(tǒng)中的元件分成母線、變壓器和線路三種，對每個種類的元件都有特定的ANN處理報警信息，對故障的具體位置進行確定。與ES診斷有著一定不同，ANN主要是通過對現(xiàn)場樣本進行學習和訓練，通過對ANN中的閾值和連接權進行調整，保證獲取的知識能通過隱式的方式分布在整個神經網絡上，實現(xiàn)ANN的模式記憶。由此可見ANN具備非常強大的獲取知識能力，可有效對包含噪聲數(shù)據(jù)進行處理，有效彌補了ES中的不足之處。由于神經網絡具備良好的快速處理并行信息能力和分類能力，因此被廣泛應用在電力系統(tǒng)繼電保護中的監(jiān)測與診斷、實時控制、符合預測以及狀態(tài)評估等多個不同的領域。當前，基于神經網絡的短期或是長期復合預測已成為人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中作用最大的一種應用形式。

4.4遺傳算法在電力系統(tǒng)繼電保護中的應用

遺傳算法是由美國科學家于20世紀70年代提出的一種計算模型，其主要是以自然選擇與遺傳機制作為理論基礎，通過應用計算機設備，首先將問題的全部備用解都進行編碼，接著便按照其理論來進行全局優(yōu)化搜索，最終找到最優(yōu)解集。發(fā)展至今，該算法已在電力系統(tǒng)繼電保護工作中獲得廣泛應用，如診斷輸電網絡故障原因、實現(xiàn)輸電系統(tǒng)電容最優(yōu)化配置、無功優(yōu)化電力系統(tǒng)以及處理圖像等。該算法應用優(yōu)勢突出，如可以在龐大且復雜的搜索空間中完成自適應搜索并找出最優(yōu)算法;算法簡單且適用性強，在求解問題過程中幾乎不受限制，不必經過復雜的求解過程即可以獲得最優(yōu)解集。最大的應用限制則僅在于，輸電網絡故障診斷模型尚未實現(xiàn)系統(tǒng)化與科學化，而該問題一旦得到解決，人們便可以利用遺傳算法高效地解決故障診斷問題。

4.5專家診斷渠道的應用

其一，專家診斷渠道的應用，采用程序自動感應裝置，進行自動化電力調度系統(tǒng)的自由化檢驗。其二，專家診斷渠道，是外部信息傳輸和輸入檢測的端口，它能夠依據(jù)區(qū)域范圍之內電力調度的電波波峰變化、數(shù)據(jù)調節(jié)等信息面，實現(xiàn)了電力調度信號穩(wěn)定性的判斷。比如，某地區(qū)將人工智能技術在電力調度自動化系統(tǒng)中運用時的工作實施要點歸納為：人工智能化技術運用期間，程序將原有的控制對象指令調節(jié)，轉換為具有信息自由分析能力的結構。只要外部程序中出現(xiàn)了與其基礎因素不相適應的信號。專家診斷體系將自動對出現(xiàn)運行故障的區(qū)域進行電力調度故障警報，相應的，程序就會啟動自主修復指令，針對故障問題給予修復和完善的方法。

結束語

總之，當前，高速發(fā)展的經濟社會在改善人民生活水平的同時，也對電力企業(yè)供電質量提出了更高要求，傳統(tǒng)的繼電保護已然無法滿足人們當前的用電需求。為解決這一矛盾，可以將人工智能技術引入到電力系統(tǒng)繼電保護當中，令其充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，有力推動我國電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展。

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