施蔚青，何四平

（云南電網(wǎng)有限責任公司培訓與評價中心，云南 昆明 650221）

0 引言

隨著社會用電需求的提高，對于電力系統(tǒng)運行可靠性的要求也更高，電力企業(yè)應該采取有效的保護措施，降低電力系統(tǒng)運行的風險，不僅能夠保障企業(yè)的經(jīng)濟效益，而且可以維護設備及人員安全。長期以來，繼電保護模式在電力系統(tǒng)中的應用效果較好，能夠滿足故障分析和檢測、維修需求，防止造成大范圍的電力事故。傳統(tǒng)繼電保護模式也呈現(xiàn)出一定的局限性，難以滿足新時期電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展要求，容易造成效率低下和保護失效等問題。因此，可以運用人工智能技術對繼電保護予以全面優(yōu)化，通過構建直觀化的數(shù)學模型，針對系統(tǒng)運行狀況加以評估和分析。應該結合電力系統(tǒng)繼電保護的實際需求，制定合理的技術融合方案，以體現(xiàn)人工智能技術的優(yōu)勢。

1 人工智能技術概述

人工智能技術是集神經(jīng)學、腦科學和信息技術為一體的先進技術，在社會各個領域當中得到廣泛應用，是當前科技領域的研究重點。人工智能技術模仿了人腦的工作原理與行為方式，以自動化機器為基礎對問題進行識別、分析和解決。在電力企業(yè)的運營生產(chǎn)當中，人工智能技術逐漸得到應用，能夠減輕人力負擔，實現(xiàn)各項資源的優(yōu)化配置。故障樣本被大量采集后，能夠增強設備對故障的反應速度，以便工作人員及時對其進行處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡、智能模糊邏輯、遺傳算法和混合邏輯等等，是當前人工智能技術的主要類型。不同技術類型與原理存在較大的差異性，在應用于故障診斷時需要結合技術特點加以合理選擇。

2 人工智能技術在電力系統(tǒng)繼電保護中的應用現(xiàn)狀

當前繼電保護裝置越來越多，只有確保各類設備之間的良好配合效果，才能提高系統(tǒng)運行靈活性及可靠性，人工智能技術的應用可以使繼電保護裝置的性能優(yōu)勢得到體現(xiàn)，更加有序、高效地完成保護任務，強化線路保護功能、電容器保護功能和主變保護功能等[1]。在電力行業(yè)中，暫態(tài)保護技術和專家系統(tǒng)等融合度逐步提高，有利于實現(xiàn)故障自我檢測和邏輯處理，增強設備及系統(tǒng)可靠性。在故障問題日趨復雜的情況下，只有保障算法的科學性，才能在短時間內實現(xiàn)故障的處理，防止對正常電力工作造成限制。此外，人工智能技術的應用解決了諸多模糊性問題，在繼電保護中更具精確性。

3 人工智能技術在電力系統(tǒng)繼電保護中的應用措施

3.1 暫態(tài)保護

傳感器頻寬會對人工智能技術的應用效果造成一定影響，導致繼電保護效果難以達到系統(tǒng)的運行要求，計算工作也十分復雜。而暫態(tài)保護技術的應用，則能夠對故障暫態(tài)中的高頻信號實施全面檢測，滿足設備保護需求，為故障類型分析、持續(xù)時間預測等提供依據(jù)[2]。在整個頻域當中都有故障信息的存在，通過高頻信號的提取，可以實現(xiàn)繼電保護的目標，以預防電力系統(tǒng)中故障問題的擴大化。在應用該技術時，需要借助于先進的高頻檢測裝置，同時結合電力系統(tǒng)繼電保護的實際需求設定相應的算法，實現(xiàn)對故障的精準化判斷。

3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

針對人類大腦的運轉規(guī)律進行模擬，從而使機器運行人類認知過程，實現(xiàn)對各類信息的快速化精準處理，這就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡，在自適應、并行分布處理和聯(lián)想記憶等方面的優(yōu)勢顯著，因此逐步應用于電力系統(tǒng)繼電保護當中。相較于傳統(tǒng)ES診斷方法而言，借助于人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要經(jīng)過大量的學習和訓練，實現(xiàn)對連接權的有效調整，構建強大的模式記憶，為知識獲取和精準化分析提供了保障。在電力系統(tǒng)運行中通常會遇到較多的非線性故障問題，傳統(tǒng)處理方式往往需要經(jīng)過復雜的計算，對于算法的要求較高[3]。而應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡則可以快速處理非線性問題。電勢角度擺開情況下，過渡電阻短路故障會對輸電線造成安全威脅，采取傳統(tǒng)距離保護的方式無法對故障進行精準化定位。借助于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，則能夠在大量樣本訓練的基礎上更加準確地判斷故障，防止造成嚴重的拒動和誤動問題，維持系統(tǒng)安全性。在方向保護、故障判斷和主設備保護等工作中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用效果較好。比如在方向保護中，通過BP模型的構建可以滿足方向判別的需求，從而為故障處理提供可靠依據(jù)。借助于單層感知器網(wǎng)絡，能夠滿足最小二乘算法要求，系統(tǒng)計算在幾納秒時間內就能迅速完成，通過構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，分析電流繼電器和阻抗繼電器的運行狀況，增強系統(tǒng)的自適應性。相較于傳統(tǒng)保護模式而言，由于信息量的不斷增長，因此可以使繼電保護范圍擴大化，在學習能力和識別能力上得到改善。

3.3 模糊理論

在經(jīng)典集合理論的基礎上，采取模糊化處理的措施，運用近似推理和語言變量來構建特定的邏輯，從而解決實際問題，這就是模糊理論。人與機器的最大區(qū)別就是可以運用大腦分析一些不確定的概念，從而通過信息整合及推理得到答案。模糊理論則是模仿人腦的這一特點進行推理，從而提高對未知描述系統(tǒng)的分析整合能力，尤其是在非線性問題的處理當中更加高效和可靠。模糊理論具有綜合性的特點，其推理過程不再局限于傳統(tǒng)邏輯規(guī)則，對于規(guī)則型模糊信息問題的處理更具智能化，因此在電力系統(tǒng)繼電保護中應用模糊理論是提高保護成效的關鍵途徑[4]。在電力系統(tǒng)運行中會遇到較多的不確定性問題，包括了拒動問題、誤動問題、信道傳輸干擾問題等等，如果僅僅依靠人工神經(jīng)網(wǎng)絡或者專家系統(tǒng)，則會引起較大的偏差。而模糊理論的應用，則能夠為不確定性問題的分析提供可靠依據(jù)，獲得更加準確的推理結果。然而，該方法在實踐應用中也存在一定的局限性，比如學習能力不足和需要以網(wǎng)絡結構配置為依據(jù)修改模糊度等，因此在未來發(fā)展中應該加以逐步優(yōu)化。

3.4 小波分析

時頻分析是處理故障問題的常用措施，在此過程中可以借助于小波分析的方式，提高信號的自適應能力，處理非平穩(wěn)信號的效率更高。系統(tǒng)故障信號可以通過小波分析的方式來獲取局部特性，解決了瞬態(tài)反?，F(xiàn)象對系統(tǒng)運行安全的威脅。運用該方式，也能夠對小波變換模極大值和故障特征的關系進行梳理，從而達到行波保護的要求[5]。在電力系統(tǒng)繼電保護中，可以運用小波分析提出故障特征，有利于工作人員判斷變壓器勵磁涌流及故障，提高變壓器的整體保護效果。該技術主要是針對暫態(tài)現(xiàn)象實施評估，故障類型的識別更加快速和精準，在高速保護中的作用顯著。在應用小波分析方法時，通常會與人工神經(jīng)網(wǎng)絡融合應用，有利于特征量的快速提取，簡化了人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構。

3.5 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)在實踐中的應用已經(jīng)十分常見，而且該技術的成熟度相對較高，通過對專家決策過程加以模擬實現(xiàn)問題的分析與判斷，由程序代替專家解決復雜性問題。由于模型系統(tǒng)、規(guī)則系統(tǒng)和邏輯系統(tǒng)的差異性，因此專家系統(tǒng)的特點及功能也有所不同。規(guī)則系統(tǒng)是電力系統(tǒng)繼電保護中應用最多的一類，運用特定的規(guī)則來表示診斷經(jīng)驗、保護動作和斷路器動作等，并通過大量信息的采集與分析，構建完善的故障診斷知識庫，為電力故障常見故障的處理提供依據(jù)。當電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障時會發(fā)出警報信息，以此為依據(jù)響應知識庫，得到故障診斷結論。為了保障專家系統(tǒng)的良好適用性，在電力系統(tǒng)繼電保護中需要對其進行合理修改和調整，確保規(guī)則滿足實際工作要求，對于不確定性問題的處理效果更好。在專家系統(tǒng)設計中，對于物理模型的依賴程度較高，為深層推理提供了依據(jù)，一次設備和保護裝置的物理關系更加明確。

3.6 遺傳算法

在20世紀60年代，遺傳算法在實踐中得到應用，能夠對生物遺傳和進化中解決問題的方式進行模仿，從而找到問題的最優(yōu)解。在電力系統(tǒng)繼電保護的故障診斷工作當中應用遺傳算法，要以相應的數(shù)學模型為依托，實現(xiàn)對各類故障信息的整合，明確故障點的基本特征。尤其是適應度函數(shù)的構建，使得故障分析和判斷更具直觀性，有利于故障診斷效果的增強。在尋優(yōu)性能和魯棒性能方面，遺傳算法相較于其他人工智能技術而言具有更大的優(yōu)勢，而且能夠達到多點同時搜索的要求，因此提高了故障問題的處理效率。遺傳算法省去了大量繁瑣的計算過程，然而在實踐中也會遇到一定的局限性，比如故障診斷模型的系統(tǒng)化程度有待提升。

4 結語

在電力系統(tǒng)繼電保護中應用人工智能技術，是當前智能化發(fā)展的必然要求，也是提高設備及系統(tǒng)控制效果的關鍵途徑，有利于降低系統(tǒng)故障率，防止給企業(yè)造成嚴重的損失，滿足用戶的實際用電需求。在實踐工作當中，應該掌握暫態(tài)保護、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、小波分析、專家系統(tǒng)和遺傳算法的具體應用要點及難點，不斷創(chuàng)新人工智能技術，使電力系統(tǒng)的運行更加可靠，提升繼電保護水平。