王昭青

廣東電網(wǎng)汕頭潮南供電局有限責任公司 廣東汕頭 515149

人工智能技術(shù)在現(xiàn)如今多方面區(qū)域中實現(xiàn)發(fā)展運用，逐漸地引起了人們對其利弊方面的重視和關(guān)注。因此，本文就當前人工智能技術(shù)在輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的運用情況展開了分析，在落實好電網(wǎng)系統(tǒng)安全隱患問題的基礎(chǔ)上，為經(jīng)濟提供可持續(xù)化發(fā)展動力。

1 輸配電網(wǎng)絡(luò)分析

由于輸配電網(wǎng)絡(luò)在整體電力傳輸系統(tǒng)中處于一個重要環(huán)節(jié)，既是連接各個區(qū)域發(fā)電廠與實際用電用戶之間的重要“紐帶”，更是實現(xiàn)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(xiàn)的隱患、故障問題往往很難從根本上實現(xiàn)避免；基于此點因素，影響技術(shù)研究人員在輸配電網(wǎng)絡(luò)運輸過程中不斷探究有效、高效且創(chuàng)新的故障診斷技術(shù)，提高細節(jié)化問題的處理力度，與社會經(jīng)濟技術(shù)相接軌，為電能企業(yè)的運行打好基礎(chǔ)[1]。

2 人工智能在輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的運用

2.1 專家系統(tǒng)技術(shù)

專家系統(tǒng)技術(shù)通常是指一個或一組能在某些特定領(lǐng)域內(nèi)，應(yīng)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(shù)具有科學、嚴密的專家技術(shù)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(tǒng)又屬于人工智能的一個發(fā)展分支，其次專家系統(tǒng)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(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，一般是將領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)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(lǐng)域中的運行與發(fā)展。領(lǐng)域?qū)＜疫\用知識表達模式將知識、經(jīng)驗傳入計算機后，其計算機內(nèi)部的系統(tǒng)會對剛剛輸入的事實進行推理、分析，自我做出判斷和決策[2]。

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是指一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸連接的結(jié)構(gòu)進行信息處理的數(shù)學模型技術(shù)。在工程與學術(shù)界方面也常直接被簡稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”或“類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當于一種運算模型，主要由大量的節(jié)點（或稱之為神經(jīng)元）和之間相互連接構(gòu)成。在每個節(jié)點方面又代表了一種特定的輸出函數(shù)，即稱為激勵函數(shù)。每兩個節(jié)點之間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。在網(wǎng)絡(luò)輸出方面則還是依據(jù)網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵函數(shù)的因連接方式產(chǎn)生不同變化。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)筑理念方面主要是受到生物，即人或者是其他動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的運作啟發(fā)而產(chǎn)生的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是通過一個基于數(shù)學統(tǒng)計學類型的學習方法得以進行前期、中期、后期的優(yōu)化，所以說人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是數(shù)學統(tǒng)計學方法的一種實際應(yīng)用[3]。

在實際操作方面，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的主要功能為主，運用到輸配電網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部電力系統(tǒng)中，從根本上對電力系統(tǒng)進行一定程度上的保護、控制，穩(wěn)定輸配電網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的電力系統(tǒng)運行。盡管輸配電網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)錯綜復雜，但操作人員為了從根本上分清不同電力系統(tǒng)之間的聯(lián)系性和內(nèi)部故障情況，對不同區(qū)域的電力系統(tǒng)建立了以BP 算法為主的故障診斷網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，后期能夠通過這些故障診斷網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的算法數(shù)據(jù)及時了解不同區(qū)域的故障診斷情況，因而具有一定的便利性。而在此基礎(chǔ)上，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，相當于為現(xiàn)階段輸配電網(wǎng)絡(luò)的平穩(wěn)運行提供了后期保障。

2.3 模糊理論技術(shù)

模糊理論技術(shù)通常是指用到了模糊集合的基本概念方法或連續(xù)隸屬度函數(shù)的理論技術(shù)。在實際分類方面，它既可以分類為“模糊數(shù)學”“模糊系統(tǒng)”“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(shù)。由于這五大技術(shù)在應(yīng)用方面并不完全獨立，因此五大分支技術(shù)之間更是有著緊密的聯(lián)系和關(guān)聯(lián)性。在實際關(guān)聯(lián)方面可以看出：模糊控制通常會被運用到模糊數(shù)學和模糊邏輯的概念中進行表現(xiàn)。

因此，將模糊理論運用到當前輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)中，幫助輸配電調(diào)修人員進行人工智能化推理，首先將輸配電網(wǎng)絡(luò)中的診斷依據(jù)進行系統(tǒng)化輸入，將專家系統(tǒng)技術(shù)與模糊理論進行接軌，在實現(xiàn)推理的基礎(chǔ)上，加入輸配電故障診斷的故障診斷文獻，增添了數(shù)據(jù)的準確性。為調(diào)修管理人員提供故障診斷科學化、準確化的經(jīng)驗數(shù)據(jù)[4]。

基于當前模糊理論技術(shù)的多目標決策方法，能夠幫助操作人員發(fā)現(xiàn)輸配電網(wǎng)絡(luò)在故障診斷數(shù)據(jù)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(gòu)造，從內(nèi)部區(qū)別故障、選取變壓器以及副邊的電流等作為特征數(shù)量值，依據(jù)電磁暫態(tài)程序得到的仿值采取統(tǒng)計計算的方法得到模糊規(guī)則，后期采用D-S 證據(jù)理論對得到的模糊規(guī)則進行處理，為操作人員得到合理、確定性數(shù)據(jù)[5]。

3 結(jié)語

本文就人工智能技術(shù)在當前輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)的運用情況進行多方面分析，提出專家系統(tǒng)技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、模糊理論技術(shù)這三大技術(shù)領(lǐng)域在輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)中的運行效率和運用情況。同時，在單個技術(shù)運用發(fā)展的同時，融入其他技術(shù)方法，實現(xiàn)一定程度上的優(yōu)勢互補，為輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)提供有效、合理、科學的診斷數(shù)據(jù)，保障電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)平穩(wěn)運行，促進社會、經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。