［關鍵詞］故障診斷；故障恢復；電力系統(tǒng)自動化

［中圖分類號］TM76 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）10–0188–03

1電力系統(tǒng)故障的類型及其影響

1.1過電壓、過電流、短路等典型電力系統(tǒng)故障的形成和表現(xiàn)

過電壓主要是由于系統(tǒng)內部或外部因素造成電力系統(tǒng)運行時電壓超出正常范圍，其產生原因包括電力設備異常、負荷突然減少、電抗突然增大等；過電流故障則主要是由于電力系統(tǒng)中的電流超出安全范圍，其產生原因主要包括設備故障、電阻突然減小、電抗突然減小等；短路故障是電力系統(tǒng)中常見的一種故障類型，主要由電路中的絕緣失效或絕緣物體破損所致，導致電流異常增大，使電路的正常運行受到破壞。以上述3種故障為例，掌握了其基本形成及表現(xiàn)，才能為故障診斷和恢復技術提供診斷依據和恢復策略。

1.2故障對電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行的影響

電力系統(tǒng)故障對穩(wěn)定運行的影響是直接的，其會導致電力質量下降和供電可靠性受損。具體而言，故障會引起電力系統(tǒng)運行參數(shù)的劇烈變化，如電壓和電流大小的突變。在電力系統(tǒng)中，不同設備的故障對系統(tǒng)可靠性的影響程度不同。A類設備對電網可靠性的影響最大，它們出現(xiàn)問題時可能會直接導致電網癱瘓，需要立即停電進行檢修。典型的A類設備包括主變和氣體絕緣開關設備（GIS）。B類設備對電網可靠性的影響較大，雖然不會導致電網停止運行，但會影響運行的可靠性，并需要盡快進行檢修。常見的B類設備有斷路器和隔離開關。C類設備則是個體故障不會對電網運行產生影響，但當它們需要檢修時，可能會導致停電。C類設備包括站用變和電容器組。

當發(fā)生故障時，電力系統(tǒng)的狀態(tài)會迅速從正常運行轉變?yōu)楣收蠣顟B(tài)，帶來各種類型的參數(shù)轉換[1]。過電壓、過電流和短路等故障可能導致功率系統(tǒng)的不穩(wěn)定、負載損失、設備損壞等情況，從而進一步影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。此外，故障還會對電力系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定性產生影響，系統(tǒng)頻率的變化會波及整個電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)，降低電力設備的運行效率。對于電力系統(tǒng)來說，故障的發(fā)生會引起保護裝置的自動動作，這可能會影響電力系統(tǒng)的正常運行，甚至可能導致更廣泛的電力系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此，對電力系統(tǒng)故障進行準確診斷和及時有效的處理是確保電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行的關鍵。

1.3故障對電力供應的影響

電力系統(tǒng)故障直接影響電力供應的穩(wěn)定性和連續(xù)性。電力供應受影響主要表現(xiàn)為電壓質量的降低，具體表現(xiàn)為電力波動、電力暫時中斷或長時間停電[2]。過電壓、過電流等故障會導致電力設備過熱，縮短其使用壽命，嚴重者會引發(fā)設備燒毀，導致電力設備運行狀態(tài)的不穩(wěn)定，影響電力供應的均衡性。電力系統(tǒng)短路故障會使電力系統(tǒng)遭到較大沖擊，導致系統(tǒng)頻率和電壓的瞬間變化，嚴重時會引發(fā)系統(tǒng)的失穩(wěn)[3]。而失效設備的替換或修復也需要一定時間，故障可能會導致電力中斷，對電力用戶造成較大的經濟損失。

2電力系統(tǒng)故障的診斷與模型訓練

2.1人工神經網絡在故障診斷的應用

人工神經網絡在電力系統(tǒng)故障診斷中的應用非常廣泛，這主要是因為其具備處理復雜系統(tǒng)和模式識別的強大能力。當電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，會產生大量的數(shù)據信息。人工神經網絡通過學習這些數(shù)據，能夠逐漸建立起理解故障特性和演化規(guī)律的網絡結構。在電力系統(tǒng)故障診斷的流程中，人工神經網絡會接收來自各種傳感器的原始電力數(shù)據。這些數(shù)據會被輸入到神經網絡模型中，通過多層神經元的計算和工作，最終診斷出電力系統(tǒng)的故障類型和位置。訓練人工神經網絡是一個關鍵的過程。一方面，網絡需要大量的標注數(shù)據進行訓練，訓練樣本的多樣性和全面性會直接影響到故障診斷的準確度。另一方面，權重更新策略、學習速率等參數(shù)的設置也對人工神經網絡的預測性能有著顯著的影響。

2.2模糊控制在故障診斷的應用

模糊控制作為一種能有效處理不確定性和模糊信息的方法，在電力系統(tǒng)故障診斷中起到了重要作用。電力系統(tǒng)在運行過程中，常面臨各種不確定因素，包括設備的老化、環(huán)境的變化及突發(fā)事件的發(fā)生等。這些因素容易導致系統(tǒng)出現(xiàn)故障，對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運行構成威脅。

在故障診斷過程中，模糊控制能夠準確判斷出故障的位置和性質，對于復雜的電力系統(tǒng)故障具有較強的適應性和魯棒性。模糊控制通過模糊化處理，將輸入的精確數(shù)量轉化為模糊數(shù)量，再通過模糊推理和反模糊化，得出故障的位置和性質。這樣可以減少因缺失準確數(shù)據所帶來的影響，更準確地判斷故障。

模糊控制在故障診斷應用中的另一優(yōu)勢在于其對各種信號的處理能力。在故障診斷過程中，需要處理的信號類型多樣，包括電流、電壓、頻率等，模糊控制能夠將上述多種信號整合在一起，進行全面的分析和判斷，提高故障判別的準確性和實時性。

模糊控制的應用不僅能大幅提升電力系統(tǒng)故障診斷的準確性和實時性，而且能夠根據電力系統(tǒng)運行的復雜性和多樣性，提出相應的解決方案，從而保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運行。

2.3機器學習技術在模型訓練和參數(shù)優(yōu)化的應用

在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，機器學習技術已逐漸在故障診斷與模型訓練、參數(shù)優(yōu)化中發(fā)揮重要作用。在模型訓練中，通過設定不同的輸入和輸出參數(shù)，機器學習常被用來創(chuàng)建預測模型，這種模型可以預測電力系統(tǒng)在受到特定的故障輸入時的狀態(tài)輸出。通常采用訓練集和測試集兩種數(shù)據集，訓練集用于創(chuàng)建模型，測試集則用于評估模型的準確性和泛化能力。

在參數(shù)優(yōu)化方面，機器學習技術也極具優(yōu)勢。例如，優(yōu)化核心參數(shù)的設置可以提高故障檢測的準確率。在電力系統(tǒng)的建模過程中，參數(shù)優(yōu)化是一個綜合的、目標多樣的問題。機器學習技術可以通過自動選取最優(yōu)的參數(shù)組合，提高模型的針對性，從而有效提升故障檢測的準確性和實時性。而算法的參數(shù)優(yōu)化，可進一步提升模型的性能，使得故障診斷更加準確和實時。

3電力系統(tǒng)故障的恢復及其自適應控制策略

3.1基于優(yōu)化理論的自適應控制策略的設計

優(yōu)化理論為故障恢復策略提供了一種科學、高效的方法，有利于更精確地探尋實際系統(tǒng)的最優(yōu)解。應用此類策略設計的核心思想是將故障恢復問題視作優(yōu)化問題，定義適應性目標函數(shù)，并使用相應的優(yōu)化算法求解。在電力系統(tǒng)中，通常需考慮系統(tǒng)穩(wěn)定性、經濟性及可靠性等多目標優(yōu)化問題以達成最優(yōu)的故障恢復措施。此類設計將電力系統(tǒng)的故障恢復過程視為動態(tài)的、持續(xù)的，而非靜態(tài)的、離散的，有效地處理了故障恢復中的時間連續(xù)性問題。對照實際操作，實施優(yōu)化之后，可以在保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時實現(xiàn)最大的經濟效益?；趦?yōu)化理論的自適應控制策略的設計，為電力系統(tǒng)故障的有效恢復提供了一種高效且實用的新途徑[4]。

3.2自適應控制策略在電力系統(tǒng)恢復過程的應用

在電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障后，對其進行快速有效的恢復是保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行的關鍵。為此，設計了一種基于優(yōu)化理論的自適應控制策略。

在電力系統(tǒng)恢復過程中，自適應控制策略起著至關重要的作用。該策略獨特之處在于其能夠隨著故障狀態(tài)的改變，自動調整控制參數(shù)，以找到更適應當前狀態(tài)的控制參數(shù)配置，從而實現(xiàn)電力系統(tǒng)的快速恢復。

自適應控制策略會根據電力系統(tǒng)當前狀態(tài)和目標狀態(tài)，運用優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的控制參數(shù)配置。該策略將習得的控制參數(shù)配置應用于電力系統(tǒng)，引導系統(tǒng)向目標狀態(tài)轉化。在系統(tǒng)恢復過程中，控制策略會持續(xù)收集系統(tǒng)狀態(tài)信息，實時更新控制參數(shù)配置[5]。

這種自適應控制策略在實際情況中展現(xiàn)出了很高的實用性和有效性。一方面，其能迅速響應電力系統(tǒng)的變化，實現(xiàn)系統(tǒng)的快速恢復。另一方面，其不僅能應對電力系統(tǒng)單一故障，還能處理復雜故障，提高了故障恢復的準確性和高效性。

4結束語

通過使用人工智能和機器學習等高級技術，提高了電力系統(tǒng)中故障檢測的準確性和快速性。同時，也提出了一種能讓電力系統(tǒng)在短時間內自我修復的方法，保證了電力系統(tǒng)可以平穩(wěn)運行。文章成果可以為電力系統(tǒng)的發(fā)展提供理論支持，但目前還存在一些限制，如對于一些特殊的電力系統(tǒng)，文章方法是否仍然有效還需要進一步研究。