基于人工智能技术的输电线路继电保护系统的应用研究

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1、基于人工智能技术的输电线路继电保护系统的应用研究（1.国网承德供电公司067000;2.国网滦平县供电公司068250）摘要：随着科学技术的不断发展，将人工智能技术应用到输电线路的继电保护系统的研宄中具有一定的进步性，木文针对这一进步理论的优缺点分別进行叙述，并经过研究讨论，对该技术的应用发展方向进行说明，希望具有借鉴意义。关键词：人工智能专家系统人工祌经系统模糊理论多代理系统继电保护在电力系统发生故障之后，为了防止其对系统产生的危害进一步加大,需要准确的对故障元件和故障性质进行分析，尽快的查找出故障的性质，以保证电

2、力系统能够尽快运行，应用人工智能技术，能够对人类分析和处理问题的行为进行模拟，当人类难以用数字模型分析问题时，人工智能能发挥作用。在最近的十几年来，人工智能系统用于电力系统取得了显著的成效，木文对专家系统、人工神经系统、模糊理论、多代理系统等人工智能技术的基木概念进行介绍，并对其在输电线路的继电保护中应用的特点进行了分析。一、专家系统专家系统简称ES,是发展最早，应用最活跃的人工智能，常将知识工程联系在一起，对该系统的构造，需要应用到对研宄问题领域的知识表达方式、知识的处理和应用的理论方法，不仅是对书木知识等理论知识

3、进行融合来处理实际性问题，而且也能利用专家的经验解决问题，不仅能够依靠解决方式解决问题，还能提高问题解决的效率和速度，不仅如此，还能在问题解决之后，对于推理所需要的知识、推理过程及结论等进行解释。在电力系统继电器保护的专家系统中，有几种常见的知识表达方式，例如：“基于谓词逻辑表示法、基于产生规则表示法、基于过程式知识表示法、基于框架表示法、基于知识模型表示法和基于面向对象表示法。后两种的实质其实就是计算机和语用技术、智能技术发展过来的。专家系统能更好的应用于继电保护整定和管理，如果电力系统的运行方式发生改变，设备检修

4、等都可能会引起保护配置或者定值发生变化，该系统还能根据电网结构、运行规程、专家经验等进行决策。虽然专家系统能模拟专家进行决策，但是在应用过程中还存在着一些问题，主要是知识库的建立和维护较为闲难、容错能力差等、复杂故障的推理速度慢等，这些问题都会影响保护动作的准确性。二、人工神经网络人工神经系统简称ANN,是对人脑组织结构和人类认知过程进行模拟，是一种信息处理系统，冇着并行分布处理、自适应、联想记忆等主要优点。其潜力在应用中也被广泛的挖掘，更能智能化的进行继电保护研宄。ANN技术在故障诊断方面与ES不同，能通过现场的大

5、量标准样本进行训练对连接权和阈值进行调整，让知识能够隐式分布在各个网络上。另外其强人的知识获取能力及噪咅数据处理能力都是ES难以匹敌的。作为•一种非线性映射，能够应用神经网络的方法对难以列出方程式的非线性问题进行解决，电力系统继电保护存在着人工神经网络对故障的类型进行判别。利用神经网络能够提高故障诊断的效率，并对常规继电保护中难以解决的问题能够进行解决，但是该方法的性能取决于客观条件，样本不完整、不擅长处理启发性知识等都能影响其性能，人工神经网络系统与故障诊断专家系统虽然能够取长补短，协调工作，但是如何将其联系起来具

6、冇一定的研宄意义。三、模糊理论模糊理论的理论基础是模糊集合，突破了非此即彼的清晰概念，采用模糊理论可以对不确定事件进行描述，采用语言变量和近视推理的模糊逻辑对专家的经验知识进行表述，经过多年研究，模糊理论具有一定的人工智能推理能力,被广泛的应用于电力系统中，人类在对事物进行识别的时候只需要进行分类，不需要特意的计算，模糊模式就是这种情况下产生的，我国的电力系统中存在着人量的电气，利用微机保护可以对人类识别事物的特征进行模拟，并对不冋的对象特征进行辨别，并通过K智能化实现性能。智能模糊理论随着在电力系统继电保护的研究中

7、非常深入，在线路保护、主变保护、发电机保护等方面都取得了进展，但是模糊理论属于对隶属度的获取，对于复杂系统的模糊模型的建立和辨识，对语言规则的获取和修改都很不完善，由于模糊系统的学A）能力不强，导致苏理论的应用深受限制，与其他人工智能系统一样，其诊断系统能够增强处理不确定的能力，并提高诊断的准确度，能够更好的解决困难。四、多代理系统电力系统信息本身就具有拓补的特点，这就导致故障诊断策略往往更着重对竿个诊断对象的局部信息进行利用，并对系统信息的片面进行诊断，往往难以进行故障诊断。随着分布式人工智能技术的广泛应用，苏己经

8、被电力系统的有关研究人员重视，多代理系统主要是对自治的、多个智能Agent的行为之间的协调进行研究，并具有一定的自主性和交互性，其各自也具有例如通信、合作、协调、调度、管理等多方面的能力。对系统结构进行适当选择能够保证各Agent之间的协同工作，并能对大型的问题进行有效解决。目前，在电力系统中的电压稳定、远程控制及潮流分布计算和故障诊断方面，多