王睿

摘要：隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，當(dāng)前人工智能技術(shù)開(kāi)始逐漸應(yīng)用在電力系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，改變了原有的生產(chǎn)模式。人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，不僅能有效提升電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的工作效率，同時(shí)也能夠保證電力系統(tǒng)繼電保護(hù)運(yùn)行過(guò)程中的安全。為保證人工智能技術(shù)能夠發(fā)揮出應(yīng)有的效果，完善當(dāng)前電力系統(tǒng)繼電保護(hù)運(yùn)行過(guò)程中存在的不足，有必要對(duì)當(dāng)前人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用情況進(jìn)行分析，提升其與電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的融合效率。以此保證整個(gè)電力系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化，促使電力行業(yè)實(shí)現(xiàn)更好地發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);電力系統(tǒng)繼電保護(hù);應(yīng)用

1導(dǎo)言

受諸多因素影響，電力系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中很容易陷入非正常狀態(tài)，如超負(fù)荷及震蕩等，人工智能技術(shù)的引入則可以很好地解決這類(lèi)問(wèn)題，通過(guò)有效提高電力系統(tǒng)繼電保護(hù)智能化水平來(lái)進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)電力行業(yè)蓬勃發(fā)展。

2人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)構(gòu)中的主要分支。該技術(shù)主要是在信息程序基礎(chǔ)之上，融合了仿生生物技術(shù)、數(shù)字化程序等方面內(nèi)容，它是社會(huì)資源協(xié)調(diào)整理和科學(xué)運(yùn)作的主要方法，具有兼容性強(qiáng)、資源開(kāi)發(fā)形式多元、實(shí)際操作便捷等優(yōu)勢(shì)。隨著社會(huì)信息產(chǎn)業(yè)不斷更新與發(fā)展，社會(huì)產(chǎn)業(yè)資源的研究深入性也在不斷的加強(qiáng)，借助人工智能技術(shù)，做好各個(gè)方面的資源調(diào)節(jié)，已經(jīng)成為諸多行業(yè)未來(lái)發(fā)展的主要趨勢(shì)。比如，人工智能技術(shù)在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的運(yùn)用，就主要利用專(zhuān)家診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管等優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行了電力傳輸資源協(xié)調(diào)管控。即，人工智能技術(shù)的運(yùn)用與創(chuàng)新，基本上達(dá)到了行業(yè)服務(wù)品質(zhì)提升和工作效率的同步增強(qiáng)，這是質(zhì)與量相互兼容的技術(shù)實(shí)踐形態(tài)。

3電力系統(tǒng)繼電保護(hù)現(xiàn)狀

首先，由于社會(huì)的不斷進(jìn)步，電力系統(tǒng)繼電保護(hù)裝置也日趨多元，且為了保證相應(yīng)工作得以有序、高效地完成，工作人員在實(shí)踐作業(yè)中往往會(huì)選用功能齊全且靈活可靠的保護(hù)裝置。其次，電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展也對(duì)繼電保護(hù)功能提出了更高要求，主要包括電容器保護(hù)功能、線(xiàn)路保護(hù)功能以及主變保護(hù)功能等。另外，為進(jìn)一步提高電力系統(tǒng)繼電保護(hù)技術(shù)水平，還應(yīng)將其與現(xiàn)代化技術(shù)進(jìn)行融合。最后，人工智能理論技術(shù)的不斷發(fā)展推動(dòng)了多項(xiàng)智能理論方法如專(zhuān)家系統(tǒng)、暫態(tài)保護(hù)技術(shù)等向電力系統(tǒng)領(lǐng)域的滲透，特別是微機(jī)繼電保護(hù)技術(shù)，由于其具備超強(qiáng)的自我檢測(cè)、數(shù)字計(jì)算以及邏輯處理能力，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于電氣設(shè)備和高低壓線(xiàn)路繼電保護(hù)中。發(fā)展至今，我國(guó)的微機(jī)保護(hù)設(shè)備已然獲得自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，技術(shù)及性能優(yōu)異，完全足以取代進(jìn)口機(jī)電保護(hù)設(shè)備。

4人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用

4.1廣域保護(hù)技術(shù)

傳統(tǒng)智能電網(wǎng)中的繼電保護(hù)系統(tǒng)在采集信息的時(shí)候主要采取單端量和雙端量的方式，不利于智能電網(wǎng)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。在實(shí)際采集信息的過(guò)程中，上述技術(shù)十分復(fù)雜，并且不容易操作。廣域保護(hù)技術(shù)主要指將電網(wǎng)的子集作為處理數(shù)據(jù)的最小單位，然后在整個(gè)智能電網(wǎng)范圍內(nèi)對(duì)相關(guān)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匯總，根據(jù)數(shù)據(jù)分析判斷出故障成因，及時(shí)判斷故障位置，從而提出改進(jìn)方案。廣域保護(hù)技術(shù)不僅能夠處理電網(wǎng)中的各種電力故障，還能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)恢復(fù)，能夠有效提高智能電網(wǎng)中繼電保護(hù)系統(tǒng)的工作效率。

4.2模糊理論在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用

傳統(tǒng)的無(wú)功電壓算法往往采用單目標(biāo)法來(lái)進(jìn)行問(wèn)題優(yōu)化，存在調(diào)節(jié)限制控制量考慮不周等弊端，且由于電力系統(tǒng)故障與故障前征兆間存在不確定性，關(guān)系并不明確，導(dǎo)致最后的診斷結(jié)果也相應(yīng)變得模糊，而模糊理論的應(yīng)用剛好可以解決這些問(wèn)題，因此其在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛。該理論主要包括三方面內(nèi)容：系統(tǒng)規(guī)劃、模式控制以及潮流計(jì)算，既可以有效確定電力生產(chǎn)及干負(fù)荷變化過(guò)程中的不確定因素，也可以用模糊值來(lái)表示部分不確定關(guān)系，從而構(gòu)建起一個(gè)完整而有效的電力模糊系統(tǒng)。

4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠靈活、有效的進(jìn)行學(xué)習(xí)，是具有完全分布式特點(diǎn)的結(jié)構(gòu)，比較適用于一些大規(guī)模、并行的信息處理，對(duì)于一些非線(xiàn)性的系統(tǒng)，有著非常強(qiáng)的模式識(shí)別能力以及建模能力，可對(duì)一些復(fù)雜的狀態(tài)或是過(guò)程進(jìn)行識(shí)別以及分類(lèi)。按照具體情況的不同，當(dāng)前已有很多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和具體的訓(xùn)練算法被應(yīng)用在實(shí)際的電力系統(tǒng)中。如應(yīng)用BP對(duì)電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，在保證擁有充足訓(xùn)練樣本的情況下對(duì)預(yù)測(cè)的模型進(jìn)行有效分類(lèi)，創(chuàng)建出能適應(yīng)不同季節(jié)的日預(yù)測(cè)和周預(yù)測(cè)模型，并能對(duì)輸入的變量進(jìn)行準(zhǔn)確選擇，尤其是在選擇溫度變量時(shí)。此外，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及對(duì)元件關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析能診斷電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的故障，制定出多種復(fù)雜的診斷方法。這種方式主要將電力系統(tǒng)中的元件分成母線(xiàn)、變壓器和線(xiàn)路三種，對(duì)每個(gè)種類(lèi)的元件都有特定的ANN處理報(bào)警信息，對(duì)故障的具體位置進(jìn)行確定。與ES診斷有著一定不同，ANN主要是通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，通過(guò)對(duì)ANN中的閾值和連接權(quán)進(jìn)行調(diào)整，保證獲取的知識(shí)能通過(guò)隱式的方式分布在整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，實(shí)現(xiàn)ANN的模式記憶。由此可見(jiàn)ANN具備非常強(qiáng)大的獲取知識(shí)能力，可有效對(duì)包含噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有效彌補(bǔ)了ES中的不足之處。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備良好的快速處理并行信息能力和分類(lèi)能力，因此被廣泛應(yīng)用在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的監(jiān)測(cè)與診斷、實(shí)時(shí)控制、符合預(yù)測(cè)以及狀態(tài)評(píng)估等多個(gè)不同的領(lǐng)域。當(dāng)前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期或是長(zhǎng)期復(fù)合預(yù)測(cè)已成為人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中作用最大的一種應(yīng)用形式。

4.4遺傳算法在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用

遺傳算法是由美國(guó)科學(xué)家于20世紀(jì)70年代提出的一種計(jì)算模型，其主要是以自然選擇與遺傳機(jī)制作為理論基礎(chǔ)，通過(guò)應(yīng)用計(jì)算機(jī)設(shè)備，首先將問(wèn)題的全部備用解都進(jìn)行編碼，接著便按照其理論來(lái)進(jìn)行全局優(yōu)化搜索，最終找到最優(yōu)解集。發(fā)展至今，該算法已在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)工作中獲得廣泛應(yīng)用，如診斷輸電網(wǎng)絡(luò)故障原因、實(shí)現(xiàn)輸電系統(tǒng)電容最優(yōu)化配置、無(wú)功優(yōu)化電力系統(tǒng)以及處理圖像等。該算法應(yīng)用優(yōu)勢(shì)突出，如可以在龐大且復(fù)雜的搜索空間中完成自適應(yīng)搜索并找出最優(yōu)算法;算法簡(jiǎn)單且適用性強(qiáng)，在求解問(wèn)題過(guò)程中幾乎不受限制，不必經(jīng)過(guò)復(fù)雜的求解過(guò)程即可以獲得最優(yōu)解集。最大的應(yīng)用限制則僅在于，輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型尚未實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化與科學(xué)化，而該問(wèn)題一旦得到解決，人們便可以利用遺傳算法高效地解決故障診斷問(wèn)題。

4.5專(zhuān)家診斷渠道的應(yīng)用

其一，專(zhuān)家診斷渠道的應(yīng)用，采用程序自動(dòng)感應(yīng)裝置，進(jìn)行自動(dòng)化電力調(diào)度系統(tǒng)的自由化檢驗(yàn)。其二，專(zhuān)家診斷渠道，是外部信息傳輸和輸入檢測(cè)的端口，它能夠依據(jù)區(qū)域范圍之內(nèi)電力調(diào)度的電波波峰變化、數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)等信息面，實(shí)現(xiàn)了電力調(diào)度信號(hào)穩(wěn)定性的判斷。比如，某地區(qū)將人工智能技術(shù)在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中運(yùn)用時(shí)的工作實(shí)施要點(diǎn)歸納為：人工智能化技術(shù)運(yùn)用期間，程序?qū)⒃械目刂茖?duì)象指令調(diào)節(jié)，轉(zhuǎn)換為具有信息自由分析能力的結(jié)構(gòu)。只要外部程序中出現(xiàn)了與其基礎(chǔ)因素不相適應(yīng)的信號(hào)。專(zhuān)家診斷體系將自動(dòng)對(duì)出現(xiàn)運(yùn)行故障的區(qū)域進(jìn)行電力調(diào)度故障警報(bào)，相應(yīng)的，程序就會(huì)啟動(dòng)自主修復(fù)指令，針對(duì)故障問(wèn)題給予修復(fù)和完善的方法。

結(jié)束語(yǔ)

總之，當(dāng)前，高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)社會(huì)在改善人民生活水平的同時(shí)，也對(duì)電力企業(yè)供電質(zhì)量提出了更高要求，傳統(tǒng)的繼電保護(hù)已然無(wú)法滿(mǎn)足人們當(dāng)前的用電需求。為解決這一矛盾，可以將人工智能技術(shù)引入到電力系統(tǒng)繼電保護(hù)當(dāng)中，令其充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，有力推動(dòng)我國(guó)電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展。

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