电力系统运行中人工智能的应用研究

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1、电力系统运行中人工智能的应用研究电力系统运行中人工智能的应用研究　　电力系统内部非常复杂，涉及到大量的数据和信息，人工管理不但费时费力，还容易出现差错。而人工智能技术却能够解决这些问题，在将来，我国的电力系统必定会往智能化、自动化的方向发展。　　一、人工智能技术概述　　人工智能技术集脑科学、神经学、信息技术为一体，目前广泛运用于多个领域，同时也是近年来科技领域的一个研究热点。它通过对人脑的原理和行为进行模仿，从而研制出一种自动化的机器，这种机器能分析、识别、发现问题。很多电力企业都运用了这种技术，它提高了电力运行的效率，减少了故障

2、发生的机率，还节约了人力、物力、财力。同时，它也能解决电力系统中非常复杂的问题，比如非线性映射。不仅如此，它还被继电保护所应用。人工智能技术中的神经网络方法，通过采集大量的故障样本，使设备对故障有一定的印象。因此，在发生故障的时候，设备能够快速反应并且发出警报。　　二、人工智能技术的种类　　1.人工神经网络　　人工神经网络是人工智能技术中的一种，它的非线性问题非常复杂，这种技术主要是用在继电保护上，它是通过模仿人的神经系统而研制出来的。此外，人工神经网络还具有比较快的反应能力，能够及时对电力系统进行监控、评估等等。即便是发生了故障

3、，它也能够进行快速的判断，并且对故障的距离、情况等一一进行探测。　　2.智能模糊逻辑　　智能模糊逻辑通过运用模糊理论，输入变量，建立数学模型，能够很好地对电力系统进行规划，并且诊断电力系统故障。如今，本文由.L.收集整理智能模糊逻辑已经成为了一种比较成熟和完善的人工智能技术，广泛应用于电力系统当中。　　3.遗传算法　　遗传算法的理论基础是数学模型，它通过借鉴自然遗传机制的随机搜索算法，从而对群体和个体之间的信息进行交换。一般情况下，电力系统中比较难的非线性问题都是采用遗传算法来解决。　　4.混合技术　　所谓的混合技术，就是将遗传算

4、法、人工神经网络、智能模糊逻辑等几种技术合在一起，因为上面所说的几种方法有一定的局限性，甚至还有一些难以克服的缺陷。将这些技术合在一起，就能够更好地解决电力系统中的问题。　　三、人工智能技术的特点　　1.优点　　（1）并行性。该技术具有高度的并行性，因为它的内部由多个简单处理单元组成，这些小单元虽然比较简单，但是处理能力却很高。不仅如此，这些小单元相组合，还能够处理并行活动，对信息的处理速度更是惊人。　　（2）记忆性。人工智能技术也具有记忆性，因为它能够对信息进行记忆，然后将这些记忆信息存储在权值当中。从这些权值中就可以看出电力系

5、统中的信息。另外，它还能对信息进行特征提取、特殊处理，给电力系统的工作带来了很大的方便。　　（3）非线性全局作用。这种技术中的神经元能够接受其他神经元的输入，并且经过并行网络产生输出，从而对其他的神经元造成一定的影响。整个电力系统是相互制约、相互影响的，这样就可以达到非线性映射，从而表现出一种集体性的行为。　　2.缺点　　（1）需要较长训练时间。对于一些比较复杂的问题，遗传算法需要进行较长时间的训练。这是因为其学习的速率太慢。　　（2）训练的难度较大。如果网络出现了故障，或者权值调得过大，就会使人工智能中的加权总和增加，从而导致导

6、数非常小，而网络权值的调节过程也会随之而停顿。因此，训练的难度较大。　　四、电力系统运行中人工智能的具体应用　　电力系统中有很多非线性问题，里面的方程式也有一定复杂性和系统性，但是可以应用人工智能技术来解决这些问题。　　1.人工神经网络在继电保护中的应用　　过去的继电保护装置是运用的普通计算机，后来开始运用人工神经网络，因为这种技术比普通的计算机更加可靠和稳定。在运行过程中，人工神经网络的运行效率非常高，而且速度也很快，不仅如此，人工神经网络还可以实现精准度比较高的算法，从而更好地保护电力系统。　　人工神经网络中又包括三个部分，这

7、三个部分分别是前置信号处理子系统、故障区域判定子系统以及故障判定网络。在操作之前，先要对输电线路旁边的电流、电压信号进行处理，从而得到一些数据。之后再把故障的特征输入故障区域判定子系统当中，这样就可以判断系统的故障了。最后再使用第三部分的故障判定网络对故障的性质进行分析。　　第一个部分是前置信号处理子系统，要采取合适频率来对继电保护中的电流、电压进行采集，收集到了故障样本之后再将其输入到处理信号的子网络当中，对其进行处理。最后再将刚才的电流、电压的特征进行输出。　　第二个部分是故障区域判定子系统，这个系统能够对故障进行判定，用于快

8、速判定故障发生的位置，从而对故障采取合理的解决措施。电力系统发生故障是不可避免的，系统运行了一段时间之后，难免会出现问题，比如金属故障、非线性故障、设备故障等等。　　第三个部分是故障判定网络，这个部分会自动对发生的故障进行分析，它有三个层面和节点。