人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用分析

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1、人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用分析摘要：现代社会我国经济发展正在飞速迈进，人民的物质生活水平也在不断提升，随之而来的是电力资源在人们日常生活中占据着越来越重要的地位，但是也正因为如此，人们日常生活中对于用电安全问题也越来越重视。而电力企业在电力系统故障诊断方面也应该投入更多的精力，只有这样才能保证人们日常生活用电的安全可靠，基于这样的背景下，也随着近些年来人工智能科技的不断进步以及在电力系统故障诊断方面的显著作用。所以，该文就对于人工智能技术在电力系统故障诊断中的实际运用进行科学系统的分析，从各个方面来深入的探究人工智能技术给电力故障检测工作所带来

2、的巨大影响。中国8/vie　　关键词：电力系统；故障诊断；人工智能；实际应用　　中图分类号：TP311文献标识码：A：1009-3044（2017）02-0183-03　　科学技术的发展带动智能生活面向全社会各方面的逐渐普及，而我国现阶段正在大力推广实施智能电网，使现代的电力系统向着信息化、智能化迈进，在这些前提下人工智能技术在现代智能化电力系统建设中所起到的作用可以说相当重要。电力系统作为人们日常生活中组成的部分，其稳定性和安全性的保障至关重要，如果电力系统由于各种各样的原因出现了故障将会直接影响到人们正常的成产成活。同样的，如若电力系统的稳定运行不能得

3、到及时的故障诊断，那么就会导致故障问题没办法得到及时的确认和处理，从而造成不必要的损失。为了避免这一现象的出现，应用人工智能的各种实际方法来对日常电力系统进行故障检测，是工作室以后电力系统检测维修的关键。接下来我们就分析一下人工智能技术的具体含义和实际应用。　　随着人工智能技术的发展普及，其在现代电力系统中起到至关重要的作用，在电力系统日常生产运行的各个阶段中，专家系统（ExpertSystem，ES）、人工神经网络（ArtificialNeuralNetic，GA）等人工智能技术已经被广泛深入地运用到生产控制、监督管理、故障�z测等电力作业当中。现代电网

4、系统当中的智能检测系统主要是指，依托人工智能为专业的理论知识依据以及相关的技术手段来对电力设备中的各种故障进行智能化、信息化监督管理。为什么现在人工智能系统被得到广泛的认可，主要就是因为在平时的电力系统故障诊断工作中造成故障发生的原因多种多样，而安全检测人员在实际故障检测时容易出现失误，因此，人工智能技术可以帮助解决这些问题，从而保证资源的合理运用，节省人力物力等。　　在这里，文章针对目前在国际电力故障诊断系统市场中最广泛的智能型FD-PS进行深入全面的归纳整理和分析探究，主要是对ES、ANN、FST、GA及Petri网络等技术在FD-PS中的实际应用进行

5、整理。　　1基于ES原理的电力系统故障诊断　　ES原理指的是结合相关专业电力方面的书籍上的理论知识，再结合电力监督管理方面专家和工作人员们的实际作业经验来对各种电力故障问题进行科学合理的处理。对于那些单纯依赖普通解析办法无法解决的问题而言，ES的只是表达方式可以有效减少故障问题造成原因的范围，有助于提升工作效率，另一方面ES的推理解释也可以在很大程度上帮助电力系统故障检测与诊断作业的高效有序进行。　　对于ES在电力系统故障诊断方面的具体应用进行分析，其主要的知识表达方式包括有：基于谓词逻辑表示法，基于产生式规则表示法，基于过程式知识表示法，基于框架式表示法

6、，基于知识模型表示法还有基于面向对象表示法，这些表示方法当中基于谓词逻辑表示法、基于产生式规则表示法、基于过程式知识表示法是比较传统普遍的应用模式，而基于知识模型表示法和还有基于面向对象表示法呢，则是对于以上表示方法的进一步延伸扩展，是在其基础上形成发展出的新的表达形式和新的表达模式。接下来，我们就系统的分析一下这些表达方式在店里故障检测方面的具体应用：基于谓词逻辑表示法可以说是一种相较于其他表达方式比较早的专业知识表达描述方式，其主要的工作方式是利用保护和断路器信息的方法来构建专属的电力知识库，之后再使用Prolog语言为谓词逻辑搭建构造几个知识库。第一

7、个是用来系统的描述展现电力系统的具体结构，注重于保护和断路器动作关系这方面的专业知识以及正确描述断路器的状态；第二个则是主要用来强调如何对电力系统保护原理进行全面正确的描述表达；第三个呢则是具现到了实际的故障处理工作中，用以对日常故障出现位置的规律进行描述，还有利用反向推理的方法结合上面故障设备与保护、断路器的信息关系来完成诊断故障作业中出现的抗拒性因素处理。虽然办法简单有效，但是实际造作过程太麻烦并且效率较低是谓词逻辑法最大的局限。　　1）以推理为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析　　以推理为基础的人工智能技术指的是通过计算设备或其他工具，

8、模拟人的思维模式和思维过程，对于出现的电力系统故障问题，结合之前累