浅谈人工智能技术在电力故障诊断中的应用

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1、浅谈人工智能技术在电力故障诊断中的应用　　1人工智能技术　　人工智能技术是20世纪50年代中期产生的，人工智能技术简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、技术及应用系统的一门新的技术科学，与基因工程、纳米技术并称为21世纪三大尖端技术。　　由于它是利用计算机来模拟人类的智能活动，因此摆脱了传统方法的束缚，能解决传统方法难以解决甚至根本无法解决的问题，随着我国电网建设“坚强的智能电网”进程不断深入，电力系统规模不断增加，数据量也在增多，管理上也越来越复杂，将人工智能应用到电力网络故障诊断中，能有效减少运行成本，提高电网工作效率。　　电力故障　　电力故障诊断

2、主要是对各级各类保护装置产生的报警信息、断路器的状态变化信息以及电压电流等电气量测量的特征进行分析,根据保护动作的逻辑和运行人员的经验来推断可能的故障位置和故障类型。由于这一过程很难用传统的数学方法描述,而人工智能技术则由于其善于模拟人类处理问题的过程,容易计及人的经验以及具有一定的学习能力等特点在这一领域得到了广泛的应用。　　通过对网络缺陷判断的认知联盟过程的分析，应用综合知识诊断、模糊理论和神经网络等人工智能技术的最新成果，开发出一套综合自动逻辑分析判断系统，可对缺陷进行了分析并提供监督处理意见，使检修人员对问题的认识更具全面性、有效性和针对性。　　人工智能技术在电力

3、故障诊断中的应用　　专家系统　　专家系统在输电网络故障诊断中的典型应用是基于产生式规则的系统，即把保护、断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，进而根据报警信息对知识库进行推理，获得故障诊断的结论。　　一种知识获取的多层流式的功能模型，用于产生变电站停电后的恢复方案，原理上有创新。文献介绍了一个基于专家系统和多媒体技术开发的配电变压器测试与诊断解释系统。采用面向对象技术开发了用于保护系统设计的专家系统，着重考虑保护系统设计与电力网络本身设计的协调，以确保保护系统是电力系统运行中的一个继承的和有效的部分。　　虽然专家系统能够有效地

4、模拟故障诊断专家完成故障诊断的过程，但是在实际应用中仍存在一定缺陷，其主要问题是知识获取的瓶颈问题，知识难以维护，及不能有效地解决故障诊断中许多不确定因素，这些问题很大程度上会影响故障诊断的准确性。　　3.人工神经网络　　人工神经网络(ANN)是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统，自1943年首次提出以来已迅速发展成为与专家系统并列的人工智能技术的另一重要分支。　　大型输电网络分区，对各个区域分别建立基于BP算法的故障诊断网络。在原有神经网络输入节点的基础上再增加一特征输入节点，以反映输入样本数据大小的特征量的新方法。可以分析BP算法缺点的基础上，提出了一种变结

5、构神经网络的最大值算法。　　通过对神经网络结构或算法的改进在一定程度上可以提高故障诊断的有效性。而由于专家系统方法与神经网络方法在许多方面可以协调工作、互为补充，因此，如何取长补短将神经网络技术与故障诊断专家系统融为一体，以弥补诊断中的不足，并提供新的诊断技术和方法，具有很大的潜力和广阔的应用前景，是值得我们深入探讨和研究的。　　3.模糊理论　　输电网络故障诊断的不确定因素对于要求严格匹配搜索的专家系统来说，很容易导致错误的结果。当在专家系统中融入模糊理论后，由精确推理变为近似推理，在相当程度上增强了专家系统的容错性。　　文献应用多目标模糊决策方法进行故障测距与故障类型辨

6、识，并做了现场测试。　　由于一般的模糊系统采用了与专家系统类似的结构，所以它也具有专家系统的一些缺陷：　　模糊系统在推理时也要搜索知识库内一定的规则集才能得出诊断结论，所以当系统比较大时完成诊断的速度也比较慢。　　当输电网络的结构或自动装置的配置发生变化时，模糊系统的知识库或相关规则的模糊度也要进行相应的修改，即模糊系统也存在维护的问题。　　3.遗传算法　　在电力故障诊断系统中，优化技术的关键是如何形成目标函数。在计算寻优的过程中，所利用的是保护配置原则和保护与断路器之间的逻辑关系，通过这种方式建立的函数关系可自动形成二者间的期望状态，由此。而在寻优过程中，由于存在随机因

7、素，有可能得不到最优解。　　遗传算法是基于自然选择和遗传机制，在计算机上模拟生物进化机制的寻优搜索算法。它能在复杂而庞大的搜索空间中自适应地搜索，寻找出最优或准最优解，且算法简单、适用、鲁棒性强。　　文献尝试使用遗传算法解决输电网络故障诊断问题。文章首次建立了根据报警信息估计故障点的数学模型，并从诊断结果应该能够尽可能解释所有报警信息的角度出发，给出了故障诊断问题的适应度函数，从而将输电网络故障诊断问题转化为0～1整数规划问题。　　状态监测与故障诊断实例　　超高压主干变压器是电力传输系统的枢纽设备，其运行的可靠性直接关系到电力