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        試析智能化診斷方法在電力系統(tǒng)故障診斷中的運(yùn)用

        2018-01-04 23:51:31韓寶國(guó)
        中國(guó)科技縱橫 2017年22期
        關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng)故障診斷智能化

        韓寶國(guó)

        摘 要:隨著現(xiàn)代社會(huì)對(duì)電力的需求量逐步加大,電網(wǎng)規(guī)模與電網(wǎng)結(jié)構(gòu)也呈現(xiàn)出日益擴(kuò)大的趨勢(shì),這也導(dǎo)致了整個(gè)電力系統(tǒng)變得更加復(fù)雜化。而為了保障電力供應(yīng)的安全穩(wěn)定,加強(qiáng)關(guān)于智能化診斷方法在電力系統(tǒng)故障診斷中的運(yùn)用便顯示出其緊迫性作用。由此,本文從電力系統(tǒng)故障診斷的內(nèi)容概況出發(fā),并提出具體的智能診斷辦法,以期為各位讀者提供參考。

        關(guān)鍵詞:智能化;電力系統(tǒng);故障診斷;方法運(yùn)用

        中圖分類號(hào):TP391.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1671-2064(2017)22-0125-02

        由于電力系統(tǒng)自身具有的復(fù)雜性特征,容易出現(xiàn)故障成因難以查明、故障解決困難等情況,當(dāng)電力系統(tǒng)欠缺科學(xué)合理的故障診斷方法時(shí),不僅會(huì)對(duì)人們的日常生產(chǎn)生活帶來(lái)不利影響,嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)斐删薮蟮陌踩[患。據(jù)此,將智能化的診斷方法納入到電力系統(tǒng)診斷實(shí)踐中,也便具有了較為深刻的現(xiàn)實(shí)意義。

        1 電力系統(tǒng)故障診斷的相關(guān)概述

        電力系統(tǒng)的故障診斷需要以綜合性的技術(shù)為支撐,其內(nèi)容包含了人工智能、信號(hào)處理、小波變換、模式識(shí)別、模糊邏輯、數(shù)理統(tǒng)計(jì)以及現(xiàn)代控制研究等多項(xiàng)理論,為了確保電力系統(tǒng)診斷的良好成效,關(guān)鍵還需從基于數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)與基于專家系統(tǒng)的模型出發(fā)進(jìn)行診斷,從而才能為確保診斷的智能化、有效化奠定良好的基礎(chǔ)。

        針對(duì)電力系統(tǒng)的故障診斷需求是隨著電力行業(yè)壯大而發(fā)展起來(lái)的,當(dāng)故障產(chǎn)生時(shí)容易出現(xiàn)斷路器與其他保護(hù)裝置誤動(dòng)、拒動(dòng);警報(bào)信息畸變、丟失;多個(gè)設(shè)備元件同時(shí)損壞等情形,這便使得智能化技術(shù)在電力系統(tǒng)診斷中得到更多的運(yùn)用。舉例來(lái)說(shuō),由于電網(wǎng)運(yùn)載電量的不斷加大,以往基于診斷網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)而建立起的模型基礎(chǔ)FD-PS無(wú)法適應(yīng)當(dāng)下區(qū)域運(yùn)行極限的性能需求,根據(jù)故障發(fā)生時(shí)其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與參數(shù)出現(xiàn)變化的情況,使得系統(tǒng)潮流也產(chǎn)生變化,因而以潮流計(jì)算出現(xiàn)的變化來(lái)對(duì)故障進(jìn)行判斷也無(wú)法滿足當(dāng)下的真實(shí)需求。從傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)診斷方法來(lái)看,采用單一化的求解方式也會(huì)因電力系統(tǒng)巨大的規(guī)模性和復(fù)雜性而無(wú)形增加其診斷難度。將當(dāng)前的電力運(yùn)行結(jié)構(gòu)視作一個(gè)呈分布式的大系統(tǒng),集中求解的方式顯然難以得到理想診斷效果,所以只有選用智能化的辦法,才能對(duì)電力系統(tǒng)中的故障診斷予以更快更好的解答。

        2 智能化診斷方法在電力系統(tǒng)中的運(yùn)用

        2.1 基于ES基礎(chǔ)的故障診斷方法

        ES又被稱作專家系統(tǒng),是開(kāi)發(fā)較早、較為成熟的一種新型人工智能技術(shù),例如,ES中的解釋模塊可以實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的推理、應(yīng)用以及解釋結(jié)論,ES作為復(fù)雜的程序系統(tǒng),其內(nèi)容存儲(chǔ)了豐富的專業(yè)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)內(nèi)容,該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)專家決策過(guò)程進(jìn)行模擬,從而利用已經(jīng)掌握的專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題予以解決。在專家系統(tǒng)中,由于囊括了眾多的知識(shí)表達(dá)方式與不同的研究領(lǐng)域,所以在專業(yè)的技能運(yùn)用方面借助書(shū)本理論的融合便可以完成對(duì)各種問(wèn)題的處理定性,與此同時(shí)新的解決手段也被記錄在系統(tǒng)中,從而為知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的歸納積累創(chuàng)造了有利的條件。ES中的知識(shí)表達(dá)形式主要可以分為基于謂詞邏輯、生產(chǎn)規(guī)則、知識(shí)模型、框架模式、面對(duì)對(duì)象等表示法。ES在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用主要是建立在生產(chǎn)規(guī)則基礎(chǔ)之上的,通過(guò)將短路器、保護(hù)設(shè)置的動(dòng)作邏輯與診斷經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用邏輯規(guī)則的形式展示出來(lái),再經(jīng)所構(gòu)建起的知識(shí)庫(kù)對(duì)警示信息進(jìn)行推理,并最終得出診斷結(jié)論。

        一般來(lái)說(shuō),在輸電網(wǎng)絡(luò)之中的動(dòng)作邏輯與斷路保護(hù)之間的關(guān)系是較為直觀的,所展示的模塊規(guī)則內(nèi)容等也能夠隨著ES內(nèi)規(guī)則的增加、刪減而變化,由此可見(jiàn),在不斷修改規(guī)則的背景下,專家系統(tǒng)中的規(guī)則往往可以具備優(yōu)良的時(shí)效性與準(zhǔn)確性,對(duì)于一些不能及時(shí)予以處理的故障,也能夠?qū)Ω鶕?jù)符合人類習(xí)慣的結(jié)論對(duì)其進(jìn)行解釋。ES常見(jiàn)的推理方法可以分為正向、反向與正反向混合三種方式。其中,正向推理是以原始數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn),并按照專家知識(shí)策略對(duì)結(jié)論予以推導(dǎo),例如,當(dāng)電力系統(tǒng)中發(fā)生故障時(shí)通過(guò)輸入動(dòng)作保護(hù)與跳閘斷路等信息,從而得出相關(guān)的空間規(guī)則,據(jù)此搜索出故障診斷的結(jié)果,再將匹配規(guī)則歸入到候選的隊(duì)列之中,利用沖突消解來(lái)獲取最后的診斷結(jié)果。反向推理則是由假設(shè)出發(fā)尋找出可以支持該理論的證據(jù),利用目標(biāo)驅(qū)動(dòng)來(lái)獲取事實(shí)數(shù)據(jù)。而混合使推論顧名思義即將正向與反向推導(dǎo)相互結(jié)合,從而構(gòu)建出正反混合的診斷模式。因而ES也能夠使得電力系統(tǒng)的診斷與表達(dá)能夠具備更好的層次性、結(jié)構(gòu)性與繼承性。

        2.2 建立在ANN及ES基礎(chǔ)上的故障診斷方法

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)稱為ANN,指的是通過(guò)對(duì)人類的神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行模擬,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸、信息處理過(guò)程的智能技術(shù)。ANN原理同專家系統(tǒng)相比較而言具有明顯不同,首先,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要通過(guò)連接神經(jīng)元間的有向權(quán)重來(lái)對(duì)電力系統(tǒng)中的隱含問(wèn)題進(jìn)行處理,而ES專家系統(tǒng)在問(wèn)題推論上的建立基礎(chǔ)存在著顯著差異。其次,ANN與ES相比在學(xué)習(xí)能力、性能目標(biāo)方面也有著較大區(qū)分,舉例來(lái)說(shuō),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備的學(xué)習(xí)能力包含了基本結(jié)構(gòu)、算法學(xué)習(xí)、樣本訓(xùn)練、組織知識(shí)等內(nèi)容,ANN具備的泛化能力能夠滿足多樣化的學(xué)習(xí)要求,同時(shí)ANN的自我容錯(cuò)能力也較為突出,即使在輸入帶有干擾噪聲信號(hào)的前提下,ANN仍然能夠得出科學(xué)的結(jié)果,同時(shí),由于神經(jīng)元所具有的獨(dú)立性,也使得ANN在執(zhí)行命令進(jìn)行故障診斷的過(guò)程中也能達(dá)到更快的速度。總結(jié)來(lái)說(shuō),從診斷過(guò)程來(lái)說(shuō),ES為推論過(guò)程,ANN為學(xué)習(xí)過(guò)程;從數(shù)據(jù)信息的輸入來(lái)看,ES為輸入知識(shí),ANN為輸入模式;從運(yùn)算方法來(lái)看,ES為啟發(fā)式,運(yùn)用邏輯量或符號(hào),ANN為統(tǒng)計(jì)式,利用數(shù)字量;從數(shù)據(jù)的處理方式來(lái)看,ES為串行,ANN為并行;從輸出結(jié)果來(lái)看,ES為推論式,ANN為歸納式。

        ANN的運(yùn)用并不是無(wú)懈可擊的,在對(duì)電力系統(tǒng)中的故障進(jìn)行診斷時(shí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在一些問(wèn)題亟待完善,例如,ANN缺乏電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的表達(dá)能力,所以智能化功能的發(fā)揮通常被限定在較小規(guī)模的電網(wǎng)之中,而要制作出能夠滿足更大要求的大型故障診斷處理智能網(wǎng)絡(luò),則還需要向ANN提供大量具有代表性特征的樣本以供學(xué)習(xí)。再如,ANN在對(duì)啟發(fā)性知識(shí)進(jìn)行處理的過(guò)程中往往能力有所欠缺,缺乏解釋能力也讓ANN的算法速度控制、診斷結(jié)果顯示方面產(chǎn)生瑕疵,對(duì)于工作人員來(lái)說(shuō)ANN的診斷過(guò)程是“黑箱”,因而也不利于從業(yè)者理解診斷的結(jié)果。endprint

        2.3 其他的智能化診斷方法

        智能化的診斷方法作為新興領(lǐng)域,現(xiàn)正處于如火如荼的發(fā)展之中,當(dāng)前關(guān)于電力系統(tǒng)故障診斷的智能化辦法還包括了如下內(nèi)容:

        (1)petri網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用是基于數(shù)學(xué)模式建立而成的,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)中各個(gè)元件間的關(guān)系架構(gòu)為基礎(chǔ),從而對(duì)系統(tǒng)中同時(shí)、循環(huán)或按次序發(fā)生的活動(dòng)運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)予以表示。在輸電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中,當(dāng)各類、各級(jí)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí),petri網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)收宵c(diǎn)進(jìn)行切除并加以描述,將petri作為工具結(jié)合概率信息加權(quán)表示,從而為建模與診斷提供行之有效的決策辦法,此種方法既滿足快速、簡(jiǎn)便的使用效果,同時(shí)也保障了故障概率的信息值形式能夠?yàn)楣ぷ魅藛T帶來(lái)具有啟發(fā)式的信息內(nèi)容。

        (2)小波分析。該種診斷分析是近年興起的一種時(shí)頻分析辦法,小波分析(如下圖1所示)是在Fourier分析基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的,對(duì)時(shí)頻的局部變化具備良好的適應(yīng)性,并且對(duì)信號(hào)適應(yīng)也能達(dá)到多尺度“變焦”的分析效果,可以對(duì)非平穩(wěn)的信號(hào)進(jìn)行良好的處理。小波分析能夠滿足多重分辨的能力,對(duì)刻畫(huà)信號(hào)的局部特性予以清晰辨識(shí),所以利用該類時(shí)頻分析法能夠符合信號(hào)探測(cè)的需求,也能對(duì)瞬態(tài)反常的現(xiàn)象予以展示。將小波分析運(yùn)用在RTU子診斷模塊之中,便可以有效避免因信號(hào)干擾而造成的誤診情形,從而大幅提高了故障診斷的準(zhǔn)確程度。

        (3)模糊理論。通過(guò)將經(jīng)典的集合理論予以模糊化,并引入至近似推理與語(yǔ)言變量的模糊邏輯中,從而構(gòu)建出完整的推理體系,這種理論的建立也更加接近于人們的表達(dá)習(xí)慣。由于電力系統(tǒng)中爆發(fā)的故障問(wèn)題通常具有分散性特點(diǎn),因而運(yùn)用模糊理論對(duì)電力系統(tǒng)信息進(jìn)行推理,也能更好的解決分布式的故障問(wèn)題。為了使工作人員便于操作,當(dāng)前已開(kāi)發(fā)了模糊知識(shí)與圖形建模的學(xué)習(xí)平臺(tái)與故障信息的專門管理系統(tǒng),

        (4)遺傳算法。對(duì)自然界的生物進(jìn)化情況進(jìn)行模擬,從而得出優(yōu)化計(jì)算模型,也能為人們解答復(fù)雜問(wèn)題提高新的思路。遺傳算法能夠?qū)π畔嬰s、概率較大的問(wèn)題運(yùn)用最少時(shí)間求出最優(yōu)解,經(jīng)過(guò)大量的實(shí)踐測(cè)試表明,將此種合理的計(jì)算方法運(yùn)用到電力系統(tǒng)的故障診斷中,也能夠切實(shí)提高診斷的有效性與準(zhǔn)確性。

        3 結(jié)語(yǔ)

        由于受到氣候環(huán)境、人為干擾等主客觀原因的影響,電力系統(tǒng)中出現(xiàn)故障也是難以徹底避免的,所以做好故障診斷策略研究,尤其是及早查找出故障原因、切斷故障點(diǎn)并恢復(fù)整個(gè)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行也成為從業(yè)人員日益關(guān)注的話題。因此,只有不斷強(qiáng)化智能化診斷方法研究,并將這些有益經(jīng)驗(yàn)積極運(yùn)用到實(shí)踐中去,才能提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性,進(jìn)而促進(jìn)電力行業(yè)迎來(lái)更好的發(fā)展。

        參考文獻(xiàn)

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        [2]郭步陽(yáng).試論人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2015,(34):206.

        [3]趙啟純.人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的運(yùn)用分析[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2017,13(02):183-185.

        [4]饒瑤.電力系統(tǒng)故障診斷的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J].中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品,2014,(06):29.endprint

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