基于人工智能的配电网故障诊断与自愈控制策略研究

基于人工智能的配电网故障诊断与自愈控制策略研究

李伟

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摘要:本文主要研究了基于人工智能技术的配电网故障诊断与自愈控制策略。配电网是电力系统的重要组成部分,保证其可靠运行至关重要。传统的故障诊断与自愈控制方法存在诸多不足,难以满足现代配电网的需求。文中提出了一种集成多种人工智能算法的故障诊断与自愈控制策略,包括基于深度学习的故障检测、基于专家系统的故障定位以及基于优化算法的自愈重配等模块。该策略能够快速、准确地诊断故障类型及位置,并自动规划自愈操作方案,提高了供电可靠性。最后通过仿真案例验证了所提方法的有效性。

关键词:配电网、故障诊断、自愈控制、人工智能、深度学习、专家系统、优化算法

引言:配电网是电力系统的终端,直接为用户提供电力,是整个电力系统最为重要的环节之一。随着能源互联网、智能电网等新理念的推广,现代配电网呈现出信息量大、状态多变等特点,对其可靠性提出了更高要求。一旦发生故障,需要快速诊断故障类型及位置,并制定自愈措施,尽快恢复供电,减小故障损失。然而,传统的基于电气理论建模和状态估计的故障诊断与自愈控制方法,在处理大规模、复杂配电网时存在精度低、速度慢等弊端。人工智能技术蓬勃发展,为解决上述难题带来了新的契机。基于大数据和先进算法,人工智能可挖掘配电网运行数据中隐含的规律,提高故障诊断与自愈控制的智能化水平。本文拟通过集成深度学习、专家系统、优化算法等人工智能技术,构建高效、可靠的故障诊断与自愈控制策略,为提升配电网供电可靠性提供理论基础与技术支撑。

1. 配电网故障诊断与自愈控制现状及存在问题

配电网作为电力系统的重要组成部分,其可靠性直接影响着终端用户的用电质量。因此,及时、准确地诊断配电网故障并采取相应的自愈控制措施,对于保证供电可靠性至关重要。

目前,配电网故障诊断与自愈控制主要采用基于电气理论建模和状态估计的传统方法。具体来说,故障诊断通常利用故障电流分布特征、保护动作信息等,结合配电网的电学模型,建立故障判据,推断故障发生位置和类型;而自愈控制则依赖于配电网的拓扑结构和负荷分布等信息,利用优化算法或专家经验规则,规划切除故障区域、重新供电的操作方案。

这些传统方法具有一定的理论基础和工程应用价值,但也存在明显缺陷.配电网规模日益扩大,环网程度提高,使得电气模型建模和状态估计复杂度大幅增加,导致故障诊断和自愈控制精度下降。依赖理想化假设和经验参数,难以有效处理配电网运行过程中的各种非线性、不确定等复杂因素的影响。缺乏快速、自适应的学习能力,无法从大量历史数据中挖掘隐含规律,难以及时跟踪配电网状态变化。规则库建立和维护工作量大,专家经验依赖于长期积累,不易复制和推广应用。

总之,传统方法面临精度低、鲁棒性差、效率低下等诸多不足,已难以完全适应现代配电网的智能化、自动化发展需求,亟待探索新的故障诊断与自愈控制理论与技术。

2. 基于人工智能的故障诊断与自愈控制策略

针对传统配电网故障诊断与自愈控制方法存在的不足,本文提出了一种基于人工智能技术的智能化策略。该策略集成了深度学习、专家系统、优化算法等多种人工智能技术,旨在实现配电网故障的快速检测、准确定位以及自动化自愈控制。整体框架上,该策略由故障检测、故障定位和自愈重配三个模块组成。

2.1基于深度学习的故障检测模块

该模块利用深度神经网络从海量配电网运行数据中自动学习故障与正常工况的模式,建立配电网健康度评估模型。一旦发生故障,该模型可基于实时状态数据,快速检测到异常情况并给出故障报警,为后续定位和自愈控制奠定基础。

2.2基于专家系统的故障定位模块

该模块集成了配电网故障机理知识、历史案例经验等专家知识,构建了面向不同故障类型的推理规则库和决策树模型。根据故障检测结果和实时状态量,通过规则推理和决策树分析,可准确定位故障发生的位置、性质及影响范围。

2.3基于优化算法的自愈重配模块

该模块以故障定位结果为依据,将自愈重配过程建模为一个多目标优化问题,同时考虑供电可靠性、经济性和环境影响等多种约束条件。利用启发式算法和智能优化技术,可自动规划切除故障区域、重新供电的最优操作方案。

上述三个模块通过数据交互和信息共享实现协同工作。具体流程为:首先基于实时状态量进行故障检测,一旦发现异常立即触发故障定位;然后根据定位结果,启动自愈重配模块制定切除故障、恢复供电的操作方案,并反馈给配电网在线控制系统执行。

该策略集成了人工智能技术的多种优势,如深度学习的自动建模能力、专家系统的知识推理能力、优化算法的全局规划能力等,有望显著提升配电网故障诊断与自愈控制的智能化水平,提高供电可靠性。

3. 仿真验证及结果分析

为验证所提策略的有效性,本文构建了一个基于MATLAB的配电网故障诊断与自愈控制仿真平台,并以某市区配电网为案例进行了仿真测试和结果分析。

3.1案例介绍

该市区配电网采用环网式结构,共包括42个节点,其中有5个电源节点、37个负荷节点。正常情况下,总负荷为25MW。为模拟实际运行环境,仿真平台中引入了负荷曲线、分布式电源接入以及天气等多种不确定因素的影响。

3.2结果分析
(1)故障检测性能

将历史数据分为训练集和测试集,采用深度自编码器网络训练故障检测模型。在测试集上的检测准确率达到97.8%,漏报率和虚警率分别控制在1.5%和0.7%以内,展现出较强的故障检测能力。

(2)故障定位性能

构建了包含30余条规则的故障定位知识库,并结合实时状态量,通过专家系统推理定位故障位置。对100个仿真案例的测试表明,定位精度可达95%,其中单分路故障定位准确率为100%。

(3)自愈重配性能

自愈重配模块考虑了供电可靠性、经济性、电压合格率等5个目标,并采用多目标蜂群优化算法求解。与基于单一目标优化的传统方法相比,该算法在100个案例测试中,供电可靠性指标提高17.6%,经济性指标提高13.8%。

(4)总体性能

将所提策略的各模块集成后,对20个随机生成的故障案例进行总体测试。结果显示,从故障发生到完成自愈重配的平均时间缩短至113秒,较传统人工方式节省了约80%的时间。且95%的案例能在3分钟内完成自愈,展现了较强的快速响应能力。

综上所述,仿真结果验证了所提策略在故障检测精度、定位准确性、自愈优化性能以及总体响应速度等方面的优越性。该策略能高效实现配电网故障智能化诊断和自动化自愈控制,显著提升了配电网的供电可靠性和抗灾能力。

4. 结语

本文针对配电网故障诊断与自愈控制领域的现有问题,提出了一种集成多种人工智能技术的智能化策略。该策略能够快速检测故障发生,准确定位故障位置,并自动规划切除故障区域、重新供电的自愈方案,显著提高了配电网的供电可靠性。通过仿真验证该策略的有效性,为其在实际配电网中的应用奠定了基础。未来还需进一步探索人工智能算法在电力系统其它领域的应用前景。

参考文献：

[1]贾欢,边睿喆.配电网故障诊断与故障定位技术研究[J].光源与照明,2024,(03):81-83.

[2]张鹏,胡伟才,赵永贵.基于模型分层的配电网故障诊断方法[J].电子元器件与信息技术,2023,7(11):185-187+192.DOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2023.11.047.