脑探测电力系统故障诊断探究现状和发展趋势

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1、脑探测电力系统故障诊断探究现状和发展趋势　　【摘要】电力行业的蓬勃发展使得很多的电力企业规模不断壮大，内部结构也因此越来越复杂，在这样的情况下，数据采集监控系统和能量管理系统等便在电力系统中得到了越来越广泛的应用。但同时也带来了一些问题。文中主要分析了我国目前的几种电力系统故障诊断方法，并根据现有的研究分析了我国电力系统故障诊断研究将来的发展方向。【关键词】电力系统；故障诊断；发展趋势由于电力行业与人民的生产、生活有着莫大的关系，因此保证电力系统的稳定运行自然就有着重要的意义，电力系统的故障预防与诊断就变得非常的重要。电力系统的故障诊断是通过对电力系统中保护装置的检测以及继电保护识别信息找出故

2、障元件来实现的。其中，识别故障元件的位置、误动作以及类型等参数信息是最为关键的步骤。当电力系统出现故障以后，各种远程终端装置就会将报警信息传递给管理系统，作为故障诊断的依据[1]。一、电力系统故障问题分析（一）以专家系统原理为依据的电力系统故障诊断6专家系统的开发与研究开始得比较早，目前已经是比较成熟的一种人工智能技术。早在七十年代初期，专家系统就应经应用到了电力系统的故障诊断领域中，这是由于它所具有的很多特点都与电力系统的故障诊断问题相切合。也正是由于整个原因，我国在以专家系统原理为依据的电力系统故障诊断研究上所花费的时间与精力都是最多的。以产生式规则为基础的系统是专家系统在电力系统故障诊断

3、中最典型的应用。它的原理是：通过规则的形式来表达断路器、保护器的反应逻辑和操作人员的诊断经验，然后以报警信息为依据对知识库进行推理，从而得到故障诊断的最终结果。这种方法具有一定的实时性、直观性与有效性，在一定程度上可以非常有效的解决很多不确定的问题，并根据人类的语言习惯来过滤出最好的解决方法[2]。在几十年的研究中，以专家系统原理为依据的电力系统故障诊断取得了很大的进步，但不可否认的是它仍然存在着一定的缺陷。第一，在知识的获取上存在的瓶颈问题。由于知识的获取需要依靠人工移植的帮助，因此无法形成完备的知识库是导致以专家系统原理为依据的电力系统故障诊断的研究受到阻碍的主要原因。6第二，系统的维护工

4、作有难度。由于专家系统的知识库需要根据实际情况的变化经常进行性的进行更改，因此专家系统的维护工作量非常大。通过将电力系统的网络进行分割的方法可以稍微减轻系统维护人员的工作量。并且这种方法只需要在电网结构产生变化的时候稍作改变，就可以完成分割过程。分割以后，系统维护人员就可以只对需要更新的知识库进行修改，这样也有助于故障诊断系统的升级。第三，容错能力较差。当出现专家诊断系统所没有涵盖的新故障时，系统就可能会出现误诊。这种情况的改善需要依靠优化智能模型的方法，通过对模糊理论的运用对知识进行模糊推理，这样就可以提高系统的容错能力。这同时也是专家系统将来的主要发展方向。（二）以人工神经网络为基础的电力

5、系统故障诊断和专家故障诊断系统比起来，以人工神经网络为基础的电力系统故障诊断在容错能力、鲁棒性以及学习能力都更好。随着电力系统网络中故障组合模式的不同，故障信息的组和方式也不相同，将故障诊断问题模式化以后就可以将电力系统的故障诊断问题转变为模式识别问题。因此，我们需要建立非常完善的故障模型，并详细输入可能的故障信息。以人工神经网络为基础的电力系统故障诊断方法虽然可以避免专家诊断系统中的知识库难以构造等问题，也不需要进行模糊推理，但它自身也有需要克服的缺点。第一，以人工神经网络为基础的电力系统故障诊断效果有很大的局限性，完全取决于样本的完备性，而对于大型的电力系统来说，要想采集全部的故障样本是非

6、常困难的。6第二，交互能力比较弱。以人工神经网络为基础的电力系统故障诊断的交互能力与专家故障诊断系统相比稍显欠缺，因而很难与符号数据库通过交互作用来传递有用信息。第三，难以控制。目前尚未找到让基于人工神经系统的故障诊断系统在训练的时候快速收敛以及避免陷入局部最小的方法。（三）以优化技术为基础的电力系统故障诊断在计算机技术的不断发展下，有国外的学者提出了多种通过优化算法来达到电力系统故障诊断目的的全新思路。优化算法的原理是：以所发生故障的特点来设定故障的目标函数，然后通过优化算法在适度值的基础上进行目标函数的更新，指导找到目标函数的最大值为止。根据目标函数所搜索到的值就是假想故障集。在优化算法的

7、诊断系统中，最难接的问题就会目标函数模型的确定，尤其是在需要综合考虑多种后备保护的时候。（四）推动理论向实践的发展在我国的电力系统研究工作中，有些理论研究目前还没有应用到实践中来。为了让我国的电力系统故障诊断技术不断向前进步，推动理论向实践的发展会是非常重要的手段。二、电力系统故障诊断的发展趋势针对各种电力系统诊断系统中所存在的问题，在将来的电力系统故障诊断研究中，应该重点开展以下工作。6（1）信