摘要：基于社會(huì)的廣泛需求，電力企業(yè)在新時(shí)期發(fā)展迅速，其電力運(yùn)行安全受到了更多的重視，而作為維持電力穩(wěn)定安全運(yùn)行的核心手段，繼電保護(hù)技術(shù)亦實(shí)現(xiàn)了迅速的發(fā)展。為進(jìn)一步提升繼電保護(hù)質(zhì)量，很多電力企業(yè)開始思考在繼電保護(hù)中如何滲入人工智能技術(shù)，并取得了較好的成果。文章就繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)、應(yīng)用進(jìn)行了分析與論述。

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

引言：探究繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)及應(yīng)用策略，需明確繼電保護(hù)的基本定義、工作流程與展開方式，以此為基礎(chǔ)引入對(duì)應(yīng)的人工智能技術(shù)，監(jiān)察人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果，對(duì)其加以調(diào)整，以此來發(fā)揮出其更大的價(jià)值與效用，維護(hù)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

一、繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)

1.自適應(yīng)控制技術(shù)

自適應(yīng)控制技術(shù)屬于保護(hù)性技術(shù)，可結(jié)合電力系統(tǒng)運(yùn)行方式，借助改變定值來分析與處理電力系統(tǒng)中的各項(xiàng)既存故障，從而確保電力系統(tǒng)繼電保護(hù)穩(wěn)定運(yùn)行。該項(xiàng)技術(shù)在繼電保護(hù)中應(yīng)用時(shí)突出以下優(yōu)勢(shì)：全過程觀測(cè)并記錄電力系統(tǒng)在各個(gè)時(shí)間段的運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)其可能潛在的問題并提出對(duì)應(yīng)的解決策略，以此來避免問題的進(jìn)一步嚴(yán)重化，完善、優(yōu)化系統(tǒng)性能，保證其高效運(yùn)行，提升電力企業(yè)收益。

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能化程度較深，可真實(shí)模仿人體腦部細(xì)胞結(jié)構(gòu)，具備復(fù)雜異常的動(dòng)力學(xué)特征，主要用于快速地處理電力系統(tǒng)中異常復(fù)雜、困難的問題，且有著較高的工作效率，其優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在：協(xié)助記憶與學(xué)習(xí)、組織能力、環(huán)境適應(yīng)能力較強(qiáng)，可直接識(shí)別故障樣本并加以分類，以此來減少工作量，避免造成較重的經(jīng)濟(jì)損失[1]。

3.綜合自動(dòng)化技術(shù)

綜合自動(dòng)化技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用主要涉及到以下兩點(diǎn)：其一，用于重要電力設(shè)備的監(jiān)視、控制、操作等，其微機(jī)化特征明顯，可推動(dòng)子系統(tǒng)信號(hào)數(shù)字化，在綜合自動(dòng)化技術(shù)支撐下，電力設(shè)備可替代傳統(tǒng)模式的變電所機(jī)電設(shè)備與模擬設(shè)備，大幅度提升電氣設(shè)備性能;同時(shí)，綜合自動(dòng)化技術(shù)可實(shí)現(xiàn)操作功能、監(jiān)視功能的整合，提升人機(jī)聯(lián)系緊密性;其二，通信局域網(wǎng)絡(luò)化、光纜化。光纖局域網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與通信技術(shù)在人工智能技術(shù)下的不斷優(yōu)化與應(yīng)用，一定程度上強(qiáng)化了通信局域抗電磁干擾性能。且當(dāng)前階段社會(huì)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，電力系統(tǒng)繼電保護(hù)對(duì)通信局域網(wǎng)絡(luò)化、電纜化水平有了更高的要求，推進(jìn)通信局域網(wǎng)絡(luò)化，不但可提升各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息的傳輸效率，保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定安全運(yùn)行，還可簡(jiǎn)化電纜、施工流程。

二、繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)及應(yīng)用

從以下數(shù)個(gè)方面闡述各種人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用：

1.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)屬于智能化計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，當(dāng)前階段已有大量的研究成果、專業(yè)的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)，其可模擬人類專家參與各種決策與領(lǐng)域問題處理，適用于以下各項(xiàng)事務(wù)：其一，對(duì)時(shí)間要求不高的繼電保護(hù)工作，例如事故勘測(cè)、整合、診斷等;其二，定值智能化整合、研究與計(jì)算工作能;其三，零序電流保護(hù)整定計(jì)算方面的工作。在繼電保護(hù)中應(yīng)用專家系統(tǒng)，可比較清晰、直觀地展示電力設(shè)備工作時(shí)的具體動(dòng)作，以規(guī)則來展示運(yùn)行人員診斷內(nèi)容、經(jīng)驗(yàn)等，并可在管理系統(tǒng)中引入故障診斷專家，分析繼電保護(hù)中的諸多故障因素，查明其故障點(diǎn)、故障特征、故障原因，以此為基礎(chǔ)制定對(duì)應(yīng)的解決策略;同時(shí)，技術(shù)人員可利用這部分規(guī)則全方位分析在繼電保護(hù)設(shè)計(jì)中的不切適宜的部分，并提出系列可行的矛盾沖突解決策略[2]。

2.暫態(tài)保護(hù)

傳統(tǒng)模式的繼電保護(hù)主要依賴的是過濾模式，其需投入海量的人力、物力、時(shí)間與精力等，其已經(jīng)逐漸難以滿足電力系統(tǒng)正常運(yùn)行所需，而其作為人工智能技術(shù)在繼電保護(hù)進(jìn)程中的一種應(yīng)用方式，不但可提升繼電保護(hù)在各個(gè)階段的工作效率，還可解決以往單一工頻信號(hào)難以發(fā)現(xiàn)與解決的問題，大幅度提升故障判斷準(zhǔn)確度。暫態(tài)保護(hù)發(fā)揮功能的原理可概括為以下內(nèi)容：結(jié)合故障所處位置、表現(xiàn)特征、所屬類型、造成影響、持續(xù)時(shí)間等對(duì)故障的整體情況有一個(gè)大致的理解，并基于此對(duì)其加以精確地分析、總結(jié)、判斷，將相應(yīng)的高頻信號(hào)從故障暫態(tài)中直接提取出來，再利用高頻信號(hào)來保護(hù)輸電線路、電力設(shè)備的運(yùn)行安全。

3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的核心要素與研究熱點(diǎn)，其在繼電保護(hù)中發(fā)揮著重要的作用，具體表現(xiàn)在以下數(shù)點(diǎn)：其一，迅速判斷故障距離與類型，比如可以BP模型當(dāng)作方向辨別設(shè)備，迅速判斷故障大致方向以采取對(duì)應(yīng)的解決策略，以此來保障輸電線路正常運(yùn)行;其二，精確判斷反方向、正確方向電流故障，因該項(xiàng)技術(shù)有著較高的辨別能力、學(xué)習(xí)能力，在其支持下，技術(shù)人員可耗費(fèi)更少的時(shí)間與精力來分析與判別，一方面保護(hù)電流正常方向故障，另一方面關(guān)閉反方向出現(xiàn)的電流故障，利于提升電力系統(tǒng)電路靈敏度;其三，可與專家系統(tǒng)搭配使用，全過程、全方位、全層級(jí)的診斷與總結(jié)繼電保護(hù)工作中出現(xiàn)的各種故障，避免其進(jìn)一步嚴(yán)重化[3]。

4.模糊理論

傳統(tǒng)模式的無功電壓算法通常是按照單目標(biāo)法完成問題的發(fā)現(xiàn)、解決與優(yōu)化，其雖然具備一定的效用，但是調(diào)節(jié)限制控制量方面仍會(huì)存在考慮不周等問題，且因電力系統(tǒng)故障問題、故障前征兆間有著相應(yīng)的不確定性，彼此間關(guān)系并不明確，可能會(huì)造成最終得到的診斷結(jié)果變得模糊，該種情況下引入模糊理論，可切實(shí)解決以上出現(xiàn)的問題，故而其在繼電保護(hù)中的應(yīng)用亦開始逐漸廣泛。模糊理論主要包括三方面內(nèi)容：潮流計(jì)算、模式控制、系統(tǒng)規(guī)劃，其即可確定干負(fù)荷變化與電力生產(chǎn)過程中的諸多不穩(wěn)定要素，也可以模糊值來表示一些不確定關(guān)系，以此來建立起一個(gè)有效、完整的電力模糊系統(tǒng)。

5.遺傳算法

遺傳算法最初出現(xiàn)在上世紀(jì)七十年代，其理論基礎(chǔ)是遺傳機(jī)制、自然選擇，借助計(jì)算機(jī)設(shè)備與技術(shù)，將問題的各種備用解編碼，其后結(jié)合以上理論來完成全局優(yōu)化搜索，以此來尋找最優(yōu)解集，經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，遺傳算法在繼電保護(hù)中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，主要涉及到圖像處理、電力系統(tǒng)無功優(yōu)化、輸電系統(tǒng)電容優(yōu)化配置、輸電系統(tǒng)故障原因診斷等，該種計(jì)算方式有著突出的優(yōu)勢(shì)，主要表現(xiàn)在：在復(fù)雜、龐大的搜索空間中進(jìn)行自適應(yīng)搜索，得到最優(yōu)算法，選擇的算法實(shí)用性強(qiáng)、簡(jiǎn)單易操作，在解決問題時(shí)基本不受到限制，不必進(jìn)行復(fù)雜異常的求解過程即可得到最優(yōu)解集，但是其也存在著不足，比如遺傳算法所用的輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型還未實(shí)現(xiàn)科學(xué)化、系統(tǒng)化，若是在該方面取得突破性進(jìn)展，可在后續(xù)協(xié)助技術(shù)人員利用遺傳算法來解決更多、更復(fù)雜的故障診斷問題[4]。

6.計(jì)算機(jī)化

進(jìn)入新時(shí)期以后，得益于互聯(lián)網(wǎng)科技的迅速發(fā)展，計(jì)算機(jī)化在繼電保護(hù)中開始發(fā)揮更加重要的作用，其主要優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在以下三點(diǎn)：其一，具備強(qiáng)大的保護(hù)功能;其二，故障數(shù)據(jù)、故障信息等具備充足的存放空間，且數(shù)據(jù)處理效率較高;其三，可增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)資源通信能力，串聯(lián)起各個(gè)管理部門、技術(shù)部門，提升繼電保護(hù)工作效率，利于電力企業(yè)的穩(wěn)定、高效發(fā)展。

結(jié)語：綜述，文章就繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)及應(yīng)用進(jìn)行了分析與論述，明確了其重要性與必要性，從專家系統(tǒng)、暫態(tài)保護(hù)等人工智能技術(shù)方面展開了探究工作，以期更好地發(fā)揮繼電保護(hù)的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳興龍，陳樂，張蕓.人工智能在繼電保護(hù)中的應(yīng)用[J].山東工業(yè)技術(shù)，2018，（19）：131.

[2]曾憲益.基于人工智能技術(shù)的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)應(yīng)用分析[J].電力系統(tǒng)裝備，2021，（18）：2.

[3]姬生飛，潘仁秋，徐華斌.人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用研究[J].通信電源技術(shù)，2020，（7）：3.

[4]劉偉，蔡永和.人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用探討[J].電子樂園，2019，（22）：1.

作者簡(jiǎn)介

鎮(zhèn)威（1987.08.25），性別：男;籍貫：湖北咸寧;民族：漢;學(xué)歷：本科、學(xué)士;職稱：工程師;研究方向：繼電保護(hù)