人工智能在配电网智能感知与故障诊断中的应用

人工智能在配电网智能感知与故障诊断中的应用

罗炜1,王锦川2

.国电南瑞南京控制系统有限公司 江苏省南京市 210000

中建安装集团有限公司 江苏省南京市 210000

摘要：随着现代信息技术的发展，人工智能在各行各业获得了愈发广泛的应用，尤其是在电力系统运行方面，更是为电力系统的持续稳定运行提供了重要保障。对此，本文从人工智能技术的概念、应用性能着手，分析了人工智能在电力系统中的配电网智能感知与故障诊断方面的应用，并针对如何推动人工智能技术的应用进行了探讨。

关键词：人工智能；配电网；智能感知；故障诊断；应用

配电网的稳定运行对于电力系统的争创运转意义深远，因此，做好配电网的智能感知和故障诊断工作对于配电网稳定运行任重道远。对此，有必要准确把握人工智能技术的概念，针对人工智能技术的应用形成正确认识，综合采取多种措施推动人工智能在配电网智能感知和故障诊断领域的应用。

一、人工智能概述

（一）人工智能定义

人工智能是现代信息技术、神经网络学科、计算机视觉等学科综合发展下出现的一门新兴技术，在国民经济的各个行业发展期间获得了广泛应用，产生了巨大的经济效益。人工智能可以模仿人类的思维进行思考，并综合各类信息做出决策，保障决策的科学性和有效性。在人工智能的帮助下，人类可以有效提升工作效率，并理清各项工作之间的复杂关系，避免外界因素产生过多干扰，降低工作失误概率。结合现阶段的人工智能发展与应用情况，该技术在物联网、5G、电气自动化等领域获得了广泛应用，而随着技术的进一步发展，人工智能也将在更多的领域发挥重要作用。

（二）人工智能技术体现

现阶段，常用的人工智能技术包括专家控制系统、模糊控制技术、神经网络控制等。其中，专家控制系统是人工智能技术在自适应控制领域的重要体现，该系统可以模拟人类专家的思考决策活动，结合人类专家的理论知识与实践经验，对复杂的问题进行诊断控制，从而实现自适应诊断和控制优化。随着人工智能技术的进一步发展，深度学习、强化学习与专家控制系统相融合，以此满足更复杂、更多样的控制和优化需求。模糊控制技术基于模糊逻辑原理实现自适应控制，其主要优势是能够处理复杂、不确定的控制问题，有效适应配电网智能感知和故障诊断需求。神经网络控制基于人工神经网络实现自适应控制，具有非线性、自适应和强鲁棒性的优势，能够有效应对配电网运行期间可能出现的各类复杂性控制问题。

（三）人工智能的应用优势

在配电网智能感知和故障诊断领域，人工智能的应用优势主要体现在下述三方面。一是人工智能可以全面收集配电网运行期间产生的数据，而且新一代人工智能技术以分布式计算、云平台为依托，具有更强的数据挖掘与分析能力，能够收集海量的数据信息，并对其加以处理，为配电网智能感知、故障诊断提供数据层面的保障[1]。二是人工智能技术具有自学习功能，某一故障发生以后，人工智能技术可以通过自学习功能将故障时间、成因、类型和处理方式记录下来，一旦出现相同或类似故障，人工智能可以及时给出解决方案。三是新一代人工智能技术实现了端到端的协同计算架构，可以整合局部信息，并处理好局部信息与全局信息之间的流通共享，提升故障诊断的精度，并为工作人员排除故障提供合理建议。

二、人工智能在配电网智能感知和故障诊断中的具体应用

（一）人工智能在配电网智能感知中的具体应用

人工智能在配电网智能感知中的应用如下。

1.电网状态监测：通过对各种传感器数据的采集和分析，人工智能可以实现对电网状态的实时监测和分析，包括电压、电流、频率等参数的监测和预测，以及电力设备的工作状态和健康状况的识别和报警。2.负荷预测和优化：通过对历史数据的分析和机器学习算法的应用，人工智能可以实现对未来负荷的预测和优化，以达到负荷均衡和电力供应的最优化，降低能源消耗和成本。3.变电站自动化：人工智能可以应用于变电站的自动化监控和控制，实现对变电站设备的实时监测和控制，包括开关、继电器、变压器等设备的状态监测、故障诊断和自动切换，提高变电站的运行效率和可靠性。4.智能配电管理：通过对配电系统数据的采集和分析，人工智能可以实现对配电网的智能管理和优化，包括对配电设备的远程控制和诊断，以及电网负载的动态调节和均衡。5.数据挖掘和分析：通过对配电网历史数据的挖掘和分析，人工智能可以发现潜在的规律和趋势，提供对电网未来发展的预测和决策支持，为配电网的长远发展提供有力的支持和保障。

总的来说，人工智能在配电网智能感知方面的应用可以帮助实现对电网运行状态的实时监测和预测，以及对电力设备的自动化控制和优化，提高电网的运行效率和可靠性，为电力行业的持续发展做出贡献。

（二）人工智能在配电网故障诊断中的具体应用

人工智能在配电网故障诊断方面具有很大的潜力，可以通过数据分析、模式识别等技术实现快速准确的故障诊断和定位。以下是人工智能在配电网故障诊断方面的一些具体应用。

1.故障识别和定位：通过分析配电网的监测数据，使用机器学习算法识别可能的故障类型和位置。例如，使用神经网络算法识别故障类型和位置，并提供相应的解决方案

[2]。2.预测性维护：通过分析历史故障数据和监测数据，使用机器学习算法预测配电网设备的故障概率，并提前采取维护措施，以避免设备故障导致的停电等问题。3.自适应保护：通过分析配电网的监测数据，使用人工智能算法实时调整保护装置的参数，提高保护装置的灵敏度和响应速度。4.智能诊断决策：通过分析配电网的监测数据、历史数据和故障数据，使用人工智能算法进行综合分析，提供更准确的故障诊断和定位结果，并给出相应的解决方案。

三、推动人工智能在配电网智能感知和故障诊断应用的策略

为了推动人工智能的进一步应用，本文从技术、人才两方面给出了相应的策略，希望可以为人工智能技术应用和配电网的稳定运行提供一定保障。

（一）技术层面

从技术层面来看，为了提升人工智能技术的应用效果，电力部门应当推进配电网监测设备的建设和维护，强化配电网运行数据采集能力，全面、高效地采集数据，进而为电网状态监测、负荷预测和优化及智能配电管理提供数据层面的支撑[3]。电力部门应当大力推进配电网信息化建设，推动信息数据的融通共享，避免配电网智能感知和故障诊断期间出现信息孤岛。与此同时，电力部门需要结合配电网智能感知和故障诊断需求研发更为精准、高效的人工智能算法和相应的数据模型，从而能够实现自动化感知和诊断，提升电力部门对于配电网控制的效果。此外，电力部门可以推动人工智能技术和物联网、大数据等先进技术融合应用，逐步构建起完善的配电网智能管理系统。

（二）人才层面

在人工智能技术应用期间，优秀人才发挥着不可替代的重要作用，因此，电力部门应当做好人才的引进和培养工作。一方面，电力部门可以通过内部挖潜的方式做好人工智能和电力专业人才的培养，打造复合型的人才队伍，使人才既要精通电力系统和配电网管理的相关知识，也要掌握人工智能知识，成为电力部门需要的复合型人才。另一方面，电力部门可以与当地高校进行合作，直接从高校引进优秀人才，并对人才投入相应资源加以培养，从而不断充实人才队伍，为人工智能技术的应用提供人才保障。此外，电力部门可以鼓励内部人员与人工智能领域的专业人才进行跨界合作，实现知识的交流共享。

四、结论

本文针对人工智能技术的定义和应用优势进行了简单介绍，而后分析了三种常用的人工智能技术，对于人工智能在配电网智能感知和故障诊断中的具体应用进行分析，并从技术和人才两方面出发，针对人工智能技术的应用提出相关建议，希望可以为电力部门提供一定参考。

参考文献

[1]俞小勇,秦丽文,桂海涛,欧世锋,吴丽芳.新一代人工智能在配电网智能感知与故障诊断中的应用[J].南方电网技术,2022,16(05):34-43.

[2]李彦豪.基于深度学习的智能配电网运维策略研究[J].电力设备管理,2020(07):43-44.

[3]裴宇婷. 基于机器学习的智能配电网在线拓扑辨识[D].天津大学,2020.

作者简介：

1.罗炜，男，民族，汉，1983年11月28日，本科，电气与自动化，工程师，国电南瑞南京控制系统有限公司，210000。

2.王锦川，女，民族，汉，1984年12月13日，工程硕士，建筑工程，高级工程师，中建安装集团有限公司，210000。