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1、人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用李智摘要:介绍了电力系统故障诊断的研究现状,总结和归纳了近10年来国内外学者应用人工智能技术进行电力系统故障诊断的方法......专家系统、人工神经网络、Petri网、模糊理论、概率理论、粗糙集理论及多种融合方法,阐述了各种方法的基本思想、各种方法的特点与不足,探讨了新形势下电力系统故障诊断的发展趋势。关键词:人工智能;专家系统;人工神经网络;故障诊断;智能电网随着智能电网的全面推进,现代电力系统向信息化、智能化的方向发展,人工智能技术在智能电网建设中将发挥重要作用。由于电网自身的特点,一旦发生事故,如不能准确、及时进行故障诊断和恢复,将造成极严重的
2、电网事故。因此,建立快速、可靠的电力系统故障诊断方法,对缩短故障时间,增强供电可靠性,确保电网的安全稳定运行具有重要意义。电力系统故障诊断具有复杂性,难以用传统的数学方法来描述,而人工智能技术由于善于模拟人类处理问题的过程及经验、具有一定的学习能力等特点,因而在该领域得到广泛应用。近10年来,国内外学者提出了多种故障诊断方法,本文旨在总结和归纳人工智能故障诊断方法,分析各种方法的特点与不足,取长补短,探讨智能电网建设新形势下电力系统故障诊断的发展趋势。目前,电力系统故障诊断方法可归纳为基于推理型的人工智能方法、基于不确定性理论的方法、基于优化思想的方法和多种融合方法4类。1、基于推理型的
3、故障诊断方法基于推理型的故障诊断方法比较接近人的思维过程,通过获得的故障信息,根据既定规则逐步逻辑推理出故障设备或故障原因。推理型智能方法可分为显型和隐型推理2种,主要是通过人为诊断行为的模拟及计算机来实现;基于人工神经网络、基于Petri网及基于因果关系的故障诊断方法等将逻辑推理规则抽象化和数学化,属于隐型推理。1.1、专家系统ES是发展最早、最为成熟的1种人工智能技术,根据某领域专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟专家的决策过程,以解决需要专家决策的复杂问题。ES在电网故障诊断中的典型应用是基于产生式规则,即把保护和断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示,形成故障诊断专
4、家系统知识库,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,具有一定的解释能力。基于ES的电网故障诊断常用的推理机制可分为2类:一是基于启发式规则推理系统,该系统采用正向推理将故障信息与知识库中的规则匹配来得到故障诊断的结论;二是正、反推理系统。结合正、反向混合推理方法,根据断路器和继电保护与被保护设备之间的逻辑关系建立推理规则,以实际保护信息与故障假设的符合程度计算可信度。该方法通过混合推理,提高了故障诊断专家系统的适应性和自学习能力。1.2、人工神经网络ANN是模拟人类神经系统传输、处理信息过程的1种人工智能技术,具有并行处理、非线性映射、联想记忆和在线学习能力等特点,在电力
5、系统及其他领域中得到广泛应用。与ES相比,其优点在于采用神经元及它们之间的有向权重连接来隐含处理知识,具有强大的非线性映射和泛化能力,容错性较强,即使输入信号带有一定的噪声,仍能给出正确的故障诊断结果。2、基于不确定性理论的故障诊断方法由于保护装置、断路器拒动或信息在传输过程受损等原因,故障诊断信息具有极大的不确定性。因此,国内外大量学者将处理不确定性信息的方法引入到故障诊断领域,典型方法有模糊理论、概率理论、粗糙集理论以及信息理论等。2.1、模糊理论FT方法与专家系统结构类似,由模糊知识库、模糊推理机和人机界面等部分组成。故障诊断中引入FT,将精确推理变为近似推理,增强了容错性能。FT
6、常与其他方法结合处理不确定性问题。2.2、概率理论基于PT不确定性推理方法主要有贝叶斯理论、Dumpster-Shafer证据理论和可信度方法。PT应用于故障诊断领域,首先将故障信息用先验概率或可信度值表示,然后利用保护信息形成产生式规则,结合PT进行不确定性的传递计算,从而得到系统各元件故障的概率值。2.3、粗糙集理论RST是1种新的研究不完整、不确定且不精确信息表达、学习和归纳的数学工具,最大的特点在于不依赖先验知识。将RST应用于电网故障诊断,首先把保护装置和断路器信息作为对故障分类的条件属性集,考虑将各种可能发生的故障情况建立决策表,利用粗糙集约简算法,对原始信息进行化简得到多个
7、与原信息等价的约简,从中寻求最小约简,并抽取决策规则,揭示故障信息集合内在的冗余性。3、基于优化技术的故障诊断方法随着计算机技术和计算科学(特别是仿生智能计算)的发展,国内外学者提出了多种优化算法,采用现有的各优化算法进行电力系统故障诊断是1种新的思路。基于优化技术的电网故障诊断首先将故障诊断问题转化为无约束的0-1整数规划问题,再使用全局优化算法,对该优化问题进行求解。该方法具有严密的数学基础,理论上可覆盖专家系统的所有诊断规则,
