郭鑫

摘要：電力系統的發(fā)展作為時代進步的重要組成，其對于人工智能技術的應用研究早在上個世紀九十年代便開組織開展了。人工智能技術在電力系統繼電保護中的應用價值十分明顯，這對于繼電保護工作的開展意義重大。本文以此為基礎，就繼電保護工作的相關內容以及人工智能技術的應用問題展開探析。

關鍵詞：人工智能技術? ?繼電保護? ?應用分析

計算機技術的發(fā)展作為新世紀的重要標志，其對于社會諸多領域的升級與發(fā)展也帶來了嶄新的契機。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，隨之衍生出的人工智能技術在近年中的發(fā)展勢頭銳不可當。就繼電保護工作的開展而言，其對于人工智能技術的應用與融合亦十分關鍵，例如專家系統的應用對于現階段繼電保護工作的發(fā)展意義重大。

一、繼電保護技術的意義

在電力系統中，繼電保護技術占據了相當大的比重?？梢哉f，繼電保護技術地應用水平可以在一定程度上反應電力系統的實際發(fā)展水平。而作為電力行業(yè)而言，其所有的技術革新項目實際上都是與繼電保護技術息息相關。繼電保護系統的革新與電力系統的發(fā)展相輔相成，呈現出了共同提高共同進步的良好趨勢。電力系統的運作離不開變電站的運轉，而變電站在運轉的過程中，主要的流程無外乎電能的運轉與分配、電壓的調節(jié)與更改。其作為電能運輸的主要中轉站，是電力系統有效運轉的必要保障。

當下隨著計算機技術的廣泛應用，數字化技術對于變電站工作的優(yōu)化效果也同樣十分明顯。當下變電站作用中所需的一切數據信息皆可通過數字化的形式予以展現，不僅優(yōu)化了工作程序，對于工作效率的提高也起到了十分積極地影響。而在此基礎上所形成的智能電網，在兼容性與自愈性等方面的優(yōu)異表現也是傳統模式下所不能比擬的。所以數字化機電保護技術的發(fā)展是符合時代發(fā)展潮流，迎合未來社會需求的必然方向。

二、繼電保護技術的發(fā)展

（一）繼電保護技術的發(fā)展歷程

我國現階段的繼電保護技術只要是以預防性和故障發(fā)生后被動保護兩種技術方式為主。預防性的繼電保護技術所呈現的維修方式我們稱之為主動維修，其對于設備的有效保護、壽命的延長以及成本的縮減都大有裨益。而在故障發(fā)生后所進行的被動保護方式，因為保護時機的差異，導致維修工作的開展較為復雜。而數字化的繼電保護技術由于對信息技術的高效應用，使得對于設備運行狀態(tài)可以予以有效的監(jiān)管，對于可能發(fā)生的問題或是已經發(fā)生的問題都能夠保證進行及時有效的解決。這在很大程度上提高了設備的使用壽命，并使得維修工作的開展進行縮減了大量的工期。

（二）繼電保護檢修技術的應用

就檢測方式的角度進行比較，繼電保護檢修技術主要是通過在線與離線兩種方式進行展開的。作為檢修工作的開始，需要就電氣裝置的轉運信息予以搜集，而后根據搜集信息的實際情況進行分析，判斷電氣裝置的工作狀態(tài)是否正常。而后就維修的可能性以及維修的措施展開研討。這一切的工作也都是繼電保護檢修工作開展的基礎。在繼電保護檢修的過程中，應遵循以下的原則。首先應保證繼電保護設備在正常狀態(tài)下展開檢修，只有如此才能保證檢修的效果是對繼電保護設備運轉實際的反映。第二在繼電保護檢修工作的開展過程中，也應分清問題的主次矛盾，就一些重點的問題，應予以重視和反復的檢測，以保證相關部位或是系統得以有效運轉。此外，隨著電力系統的不斷升級，使得檢測與維修工作的開展也面臨一定的壓力，這要求我們不斷的對現有設備與技術升級。真正意義上實現與時俱進，保證電力系統的有效運轉。

三、人工智能技術在電力系統繼電保護中的應用簡析

（一）專家系統

專家系統作為人工智能應用領域中最為關鍵的組成部分，其與知識工程研究之間的關聯十分密切。簡而言之，專家系統主要得益于人工智能技術的發(fā)展，在面對特殊故障或是問題時，能夠以人類專家的知識以及經驗為基礎作出積極的應對?；谏a式規(guī)則的系統是繼電保護工作開展中專家系統的典型應用，其主要通過對運行人員診斷經驗以及斷路器的規(guī)則表現，促進專家系統庫的組成。而系統庫的組成與完善便是能夠得出故障結論的最終基礎。通過直觀性的規(guī)則，就輸電網絡中斷路器與一級保護之間的關系進行表示，同時可就部分不確定性的問題予以科學有效的解決。除此之外，專家系統還具有一套特有的分類結構的知識框架。其主要作用在與能夠將不同事物之間的關聯性予以明確的表達，同時實現表述及存儲的知識簡化與繼承。當下，很多學者就繼電保護系統中的專家系統予以了深入的研究，同時就網絡本身的協調性與科學性予以了充分的考慮。同時部分學者就自動分析發(fā)生故障的方式也進行的分析，首先是在變電站的層面上就故障錄波器的信息進行分析，而后在調度中心的層面上就變電站故障錄波器的信息予以了分析。當下盡管能夠實現對于保護動作過程的有效模擬，但是在很多細節(jié)的優(yōu)化上，仍舊存在有提升的空間。

（二）暫態(tài)保護

隨著相關技術的持續(xù)發(fā)展，對于故障類型的判斷方式也有了進一步的提升。例如小波理論以及人工神經網絡的發(fā)展，這些技術的應用不僅有效的提升了故障判斷的準確性，同時就單一工頻信號的算法難以識別的問題也予以了有效的解決。即便如此時至今日人工智能技術仍舊無法取代一些傳統保護原理的應用。同時這些新式的技術應用在很大程度上也受制于傳感器頻寬的影響。就最終的處理結果而言，通常是采用系統的計算來提升故障識別的有效性。暫態(tài)保護技術的應用主要依賴于高頻信號的產生，通過對高頻信號的解讀，就故障種類、位置以及持續(xù)時間予以對比分析。同時在信號的整個頻域中，均能實現對相關數據的有效保存。而就傳統的保護手段而言，其所采用的過濾技術通常會自動忽略故障產生的高頻率，這意味著在高頻信號濾波器的設計中需要予以大量的研究工作。

（三）人工神經網絡

人工神經網絡簡而言之便是信息的處理系統，其通過對人腦組織結構以及人類認知歷程的模擬，實現相關工作的有序開展。由于該系統具備非線性特征、自組織自學習能力等優(yōu)勢所以人們對該系統的應用格外關注。BP算法作為當下作為成熟的研究內容，其在工業(yè)領域中的應用范圍十分廣泛。而由于電力系統本身所具備的非線性特征，所以ANN理論的發(fā)展前景也十分理想。

通過相關工作的開展，神經網絡方法已經可以實現知識瓶頸以及知識庫維護等問題的解決，，但是由于其本身ANN技術的完備性有待提升，同時處理啟發(fā)性的知識也存在不足，所以其所呈現出的低學習效率以及訓練時間，也使得神經網絡的實用化受到影響。

四、結語

隨著新技術的發(fā)展與完善，人工智能技術的應用范圍也在不斷地提升。本文以此為基礎通過對現階段繼電保護工作開展中人工智能技術的應用簡析，就保護系統中存在的不確定因素進行合理的分析與處理，而這也恰恰是人工智能保護領域的發(fā)展趨勢。本文所述的智能技術已經在電力系統的繼電保護工作中取得了理想的應用價值，但是由于缺乏相關的理論支持，所以在今后研究工作的開展中，還需就上述技術的完善加以關注。

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（作者單位：內蒙古電力（集團）有限責任公司包頭供電局）