人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用

人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用

马永兵

乌海超高压供电公司 内蒙乌海016000

摘要：电力调度工作对于人们的正常生产生活有重要作用，随着人们对电力需求的不断增多，电力调度系统的压力也在不断增大。要缓解电力调度的压力，实现电力系统的稳步运行，就要加大电力调度的系统的自动化程度。人工智能技术是电力调度自动化系统的重要技术，对于电力调度系统的平稳运行有重要意义。在电力调度自动化系统中运用人工智能技术，是电力调度系统未来的发展趋势。本文着重对人工智能技术在电力系统中的应用现状进行了分析和总结，并且提出了人工智能在电力系统中的发展方向。

关键词：电力系统;人工智能技术;应用  　　

1.人工智能技术与电力故障相关概述

1.1 人工智能技术概述

在20世纪60年代之前，有关学者就提出了人工智能的相关概念。目前，人工智能技术在社会多个行业及领域中得到了广泛的应用。例如，人工智能技术在实体经济与虚拟经济中都能够得到良好的应用，其可以效仿人类大脑完成一系列具有知觉的活动。人工智能技术是社会科学技术的主要产物之一，人工智能技术为人类许多行业发展提供了重要条件。从一定层面上来说，人工智能技术、纳米技术及基因工程并称为人类的高新尖端技术。在人工智能的中长期发展中，其从传统思想中充分解脱出来，且不受到传统思想和方法的约束。这是因为人工职能的基础为计算机，在计算机技术的指导下可以对人类大脑、具体思维运作模式进行效仿。同时，在人工智能技术下改善人类的传统管理思想与思维，并解决人类各个复杂化领域中的问题。随着社会电力事业的发展及进步，电力企业在中长期发展中积极进行改革，人工智能技术因此在电力行业中得到更为广泛的应用[1]。在各个行业的迅猛发展下，我国用电量有所增加，加之电力系统的分布比较广泛、电力系统规模有所扩展，对其管理、设备保养、后期维护等面临着巨大的挑战，对于故障的检测与诊断也面临着很多突出的困境。在这种情况下，将人工智能技术引入到电力故障诊断中，具有不可估量的意义。

1.2 电力故障相关概述

在我国电力事业的中长期发展中，随着我国电力系统规模的扩大、用电量的不断增加，电力故障的发生率有所增加。电力故障的出现，对于整个电力系统的正常运行带来较多的负面影响。如何准确、及时、科学地诊断电力故障，对电力系统中的各层次保护装置进行管理，成为我国电力系统运行中面临的关键性问题。在电力系统的各层次保护装置中，在相关装置出现故障时进行及时的报警，然后迅速检测电力运行下的各种异常指标，可以确保电力保护装置运行的安全性与科学性。此外，在诊断电力故障中，还需要稳定电路中的电流电压，结合相关技术操作优化故障处理流程。在传统诊断模式下，电力故障分析的工作效率低下而且无法做到故障分析的全面性和准确性。在这种情况下，积极应用人工智能技术，不仅可以降低电力故障的检测成本，而且可以优化电力系统故障诊断流程和操作程序，更好地提高故障诊断工作质量。

2人工智能在电力系统故障诊断中的应用

2.1模糊理论

在传统的电力系统故障诊断中，因潜在的故障和故障清除之间的联系，使相关工作人员很难区分，影响诊断结果的准确度。而随着模糊理论的应用，保证模糊控制器进一步完善，进一步提高解决电力系统故障的能力。模糊控制器因由两个自适应模糊系统构成，可以及时发现潜在的故障，及时进行处理，相比于传统的自适应控制更为先进。该理论的应用在传统的电力系统故障诊断的基础上进行更新，依靠模糊理论独有的特性进行处理，保证电力系统故障诊断结果的精准度。在电力系统工作中，若出现诊断结果不精准的时候，可以采取本方法与传统电力系统故障诊断相结合的方式进行处理，以保证诊断的结果。

2.2信息理论

其实在上个世纪的时候，就已经有相关专业人士开始研究基于信息理论的电力系统故障诊断。站在信息理论层面进行分析，信息理论方式具有明显的实用性，对电网故障诊断其实属于一项信息融合的工作。在对电力系统做故障诊断的时候，利用信息理论诊断法，能够了解故障是怎样产生的，并还能够掌握保护装置的工作原理。和这种故障诊断方式有关的诊断信息，不但能够掌握电力系统不稳定性特征，还能确保与其具有关联性的系统得到保护。此方式不仅处理速度快，并且还能够达到良好的处理效果。所以在诊断电力系统故障的过程中，一定要合理的使用系统中的保护装备、录波信息。而随着科技水平的进一步发展，还需要优化信息结合、信号处理等方面的工作，以到达最为理想的诊断效果。

2.3神经网络

在电力故障诊断操作中，为充分提高诊断工作的智能化水平，还应用了常见的神经网络技术。神经网络技术是一种先进的科学技术，将其应用于电力系统的故障分析中，可以提高电力系统的灵敏性，并确保电力系统中有关安全装置工作的可靠性。目前，神经网络技术已经渗透到多个行业及领域中，为社会经济发展奠定了坚实的基础。一方面，可以促进专家系统的建立，另一方面也可以对神经网络进行科学的建设，这有助于充分提升电力系统中的故障检修工作质量，类神经网络可以模拟人类处理故障的行为及思维模式，并在知识库的相互比较中形成对故障的判断和评价。在这个对比中，电力系统可以发出一定的警示与标示，进而促进了故障诊断准确性的提升，有助于科学探究故障修复的计划与具体方案。神经网络技术的应用对于电力部门基础设施的要求比较高，一方面，要有完善的神经网络系统及设备；另一方面，还要拥有大量熟悉神经网络技术的专业化管理人才。基于此，我国电力企业与相关部门在应用神经网络技术的过程中，不仅要加大资金投入力度不断健全有关神经网络技术设备，而且还要积极引进专业化管理人才，不断充实神经网络体系的人才储备体系，为更好地应用神经网络技术创设优良的条件。神经网络技术高度模拟人类的思维与处理能力，通过各种算法对比来提高电力故障诊断的科学性与准确性。在我国电力企业未来的发展中，对于神经网络技术的重视度将会有所提升，神经网络技术也会得到更为广泛的应用和发展。

2.4遗传算法

遗传算法遵循了人类遗产机理，通过仿照生物进化，实现全局优化的一种算法。此诊断方式的优势在于，具有加强的优化效果，并且能够对全局进行全面优化。通过遗传算法来诊断电力系统所产生的故障时，首先要根据元件故障与保护动作间的关联性，把系统诊断转换为整数。之后创建遗传算法，使用差异性遗传算法，对所出现的故障进行处理。若保护元件、断路器产生拒动的话，那么就代表诊断达到了最理想的效果。由此能够看出，基于遗传算法的电力系统故障诊断方法，能够站在全局优化的角度来研究故障问题，从而可准确的进行诊断。不过应如何有效创建电力系统故障诊断数字模型，明确差异性问题等，还需要相关工作人员在今后进行更加深入的研究。

结语

总而言之，人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用，对电力系统的安全平稳运行具有重要的作用。我国的电网建设在这些年取得了长足的进步，使电网工程逐步壮大，不过伴随经济的发展，民众以及各大行业的用电量逐渐增多。经济的发展，对电力行业既是机遇也是挑战，必须充分利用人工智能技术，对电力系统存在的故障进行诊断并处理，不断总结经验，进行创新，进一步促进电力行业的快速发展。

参考文献

[1]钱世超.人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用分析[J].通信电源技术,2020,37(06):72-72.

[2]潘兰.人工智能技术在船舶电力系统故障诊断中的应用[J].新型工业化,2020,10(04):78-81.

[3]闫国珍.对目前人工智能在电力系统故障诊断中的应用探讨[J].中国新通信,2019,21(08):98.

[4]邱宇.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究[J].电子设计工程,2020,28(02):148-151+156.