人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用分析

摘 要：由于人们的生活离不开电力资源，社会越来越关注电网供电的安全问题，电力系统故障将直接影响居民和工厂的正常用电，电力企业当前面临的主要问题是如何提升电力系统故障诊断能力。近年来，人工智能技术在电力系统故障诊断中发挥着越来越重要的作用，其对提高电力系统故障诊断能力有着显著效果。本文主要从人工智能的优点出发，分析探究了电力系统故障诊断中人工智能技术的应用，以此为有效诊断与解决电力系统故障奠定良好基础。

关键词：人工智能技术；电力系统；故障诊断

中图分类号：TP18；TM711 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）03-0029-03

Analysis on the Application of Artificial Intelligence Technology in

Power System Fault Diagnosis

ZHANG Ruiqiang

（Liaoning Normal University Haihua College，Shenyang 110167，China）

Abstract：Because people can not live without power resources，the society pays more and more attention to the safety of power supply in power grid. The failure of power system will directly affect the normal power consumption of residents and factories. The main problem facing power enterprises is how to improve the power system fault diagnosis ability. In recent years，the emergence of artificial intelligence technology makes it play an important role in power system fault diagnosis，and it has remarkable effect on improving power system fault diagnosis ability. Based on the advantages of artificial intelligence，the application of artificial intelligence technology in fault diagnosis of power system is analyzed in this paper，which lays a good foundation for effective diagnosis and solution of power system fault.

Keywords：artificial intelligence technology；power system；fault diagnosis

0 引 言

隨着我国科技的迅速发展，人工智能技术也取得良好发展，当前社会各行各业开始逐渐应用人工智能技术，正朝着智能化、信息化的方向发展。电力系统作为人们日常生活中不可缺少的部分，其稳定性与安全性直接关系到人们的正常生产与生活。通过将人工智能技术应用于电力系统的故障检测中，能够有效提高电力系统诊断能力，以便更好地进行电力系统检测和维修[1]。本文主要针对人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用展开探究。

1 人工智能的概念及其优点

1.1 人工智能的概念

人工智能的英文缩写为AI，最初提出“人工智能”这一理念是在1956年Dartmouth学会上，之后研究者们开始对人工智能的理论与原理进行深入研究，使得人工智能的概念逐渐扩展。人工智能作为一门新的技术科学，其主要指针对人的智能的模拟、延伸与扩展的理论、方法、技术及应用系统而进行研究与开发。人工智能作为计算机科学的一个分支，其试图对智能有更加深入的了解，并生产一种智能机器，即一种类似于人类智能做出反映的系统。机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理与专家系统等是该领域的主要研究对象，人工智能日渐成熟的理论与技术，使其应用领域逐渐扩大，未来人工智能的科技产品将对促进人类生产生活发挥重要作用。

1.2 人工智能的优点

人工智能也可以理解为通过模拟人的意识、思维的信息过程，人工智能能够像人一样思考，也可以超过人的智能。人工智能是一门综合的学科，其涉及的内容较广，包括计算机科学、心理学、哲学等；自然科学和社会科学的所有学科都涵括于人工智能当中，思维科学更加注重理论，而人工智能则更加注重实践；思维科学技术的表达需依靠人工智能，人工智能技术的发展与思维科学的发展有着密切联系，两者之间相互依靠、相互促进。

根据国务院制定的《“互联网+”行动指导意见》相关内容可知，需进一步加大智能制造投入力度。为了促进智能制造良好发展，可通过智能工厂建设的方式，或者智能制造试点的设置，发挥其示范与引导的作用[2]。在不久的将来，人工智能在人们的生活、工作与教育中将占据重要地位，其将给人们的生产生活带来更大的便捷，人工智能技术的未来发展十分可观。

2 人工智能技术应用领域及其电力系统故障诊断现状

2.1 人工智能技术应用领域

2.1.1 远程控制

当前航天器远程规划、控制方面开始逐渐应用人工智能技术，尤其是在航天器中利用人工智能程序，其不仅能够实现远程操作，且在调整与管控等方面起着重要作用。当前国外已经实现了航天器的人工智能技术远程遥控的广泛应用，通过对远程控制程序的应用，其能够对工作任务、目标进行事先确定，且能够实现自主规划；另外还能够确保航天器在外太空安全稳定运行，能够全面了解航天器实际运行情况，并针对其中存在的问题进行检测与诊断，而后采取有效措施使其恢复正常运行[3]。

2.1.2 计算机网络管理

人工智能在计算机网络管理工作中，通过构建网络管理系统，有助于提高网络管理的质量。人工智能的专家系统是在系统中输入各个领域的专家的个人经验、知识数据，将现有的问题进行模拟分析，其在提升网络管理效率、保证网络安全运行等方面发挥着重要作用。

2.1.3 教育教学

在教育教学中应用人工智能技术，能够大大提高教学质量。通过在人工智能技术知识库中输入教学总定义、内容，并进行仿真环境的构建，让学生直观体验运算与推理过程，从而使学生的思维得到良好拓展，使教学效率得到提高。

2.1.4 居家方面的应用

当前人们的生活水平有了很大提升，人们对生活质量的追求越来越高，在居家方面应用人工智能技术，能够帮助人们随时调整居家环境，且远程智能家居遥控系统能够为主人接待客人，能够帮助主人分担家务，其有助于提高人们的生活质量，有效缓解当代人的身心压力。

2.2 电力系统故障诊断现状

从实际情况来看，当前电力系统故障诊断采用的方法，主要是确定并分析故障范围与故障点，由于电气设备线路极为复杂，在查找故障点时存在较大难度，因此，需要按照电气控制关系与原理图进行深入探究，对故障发生的大概范围进行明确，从而找出故障点。一般情况下，主电路上的故障点的查找相对较快，因为其比较简单与直观，难点在于控制电路上的故障处理。在检修电气系统故障的过程中，为了将故障点准确找出，可根据电气原理图与控制关系实现这一目标，另外，在故障控制点的排除过程中，还可以利用电气辅助点，通过确定控制单位，准确找到故障控制点。

电力系统故障诊断过程中，电工仪表的应用也比较常见，相关人员一般都是采取合适的电工仪表查找与判断故障点，主要包括以下三种方法。

2.2.1 电阻测量法

首先将电气设备的开关断开，将万用表转换开关调拨到合适的电压档位，从而实现电路的电阻测量，最终找到故障点。

2.2.2 电压测量法

首先将万用表转换开关调拨到合适的电压档位，通过测量故障电路负荷电压或电气元件电压，然后对比测量的数据与正常运行的电路电压值，找到故障点。

2.2.3 短接测量法

其需要在電路带电的情况下进行检修，采用一根绝缘性能较好的导线短接于存在疑虑的短路部位，然后实现电路的通电，这就说明线路断路，该方法能够快速找到故障点。

3 人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用

3.1 基于推理型的故障诊断方法

3.1.1 专家系统

人工智能技术发展最早、最为成熟的是ES，通过结合相关专业电力方面的理论知识与电力监督管理方面的实际作业经验，采取合理的方法处理各种电力故障问题就是所谓的ES原理。ES的表达方式可减少故障问题造成的原因范围，能够使工作效率得到提升，另外ES的应用能够为电力系统故障检测与诊断作业提供很大的帮助。因此，电力系统中的故障诊断和恢复处理使用最广泛的就是专家系统，通过从两个方面出发（知识表达、推理）区分专家系统，能够为相关工作的开展奠定良好基础[3]。

专家系统工作模式主要为发现问题—诊断问题—解决问题，形成针对以故障诊断为内容的专家系统的知识库，之后根据所接收到的报警信息更深入地对知识库的内容进行推理，从而获得诊断的正确结果。专家系统所特有的应用原则体现在故障诊断和产生式规则的实际运行中，在产生式规则特性下的故障诊断专家系统的应用，能够充分发挥其推动作用。惯用动作逻辑为直观的、规模化的规则，在电力网络保护中的应用较为常见，首先被表述的是一级保护与断路器之间的关系；在产生式规则操作下的专家系统存在着多项运行规则，包括允许增加、删除，或予以修改，能够有效促进诊断系统工作实效性开展；为一些不确定问题的解决提供可靠依据，且可总结出与人类语言习惯符合的结论，同时可进行相关问题的解释。

3.1.2 人工神经网络

根据相关报道可知，将人工神经网络技术应用于故障诊断中，其处理方式与专家系统存在不同。从人工神经网络技术所具有的典型特点来看，其能够不断调节人工神经网络中所含有的连接权及相关阈值，使得知识点的获取在整个网络系统计均有隐性分布，最终形成人工神经网络相关模式的记忆。因此，人工神经网络具有强大的知识获取功能，且其含噪声数据的高超处理技巧的特征，能够有效弥补专家系统存在的不足。通过运行种类繁多的人工神经元网络来实现故障诊断的目标，每个人工神经网络均诊断系统中特定的一个部分或单元，从而使所有问题得到良好解决。

虽然当前人工神经网络项目的研究比较活跃，但在研究中需要充分考虑上述问题，才能使其作用得到更好的发挥。对BP网络模型在故障诊断过程中，予以输入的样本影响诊断结果的准确率的现象，可以制定以原神经网络输入节点为操作基础，并输入特定节点，反映输入样本数据大小所具有的特征量，并广泛推广使用电力变压器，从而提高故障诊断效率。

3.2 基于不确定性理论的故障诊断方法

3.2.1 模糊理论概括

与专家系统结构相比，FT方法与其有着相似之处，其组成部分包括模糊知识库、模糊推理机、人机界面等。将FT引入到故障诊断中能够改变以往的精确推理，达到近似推理，使容错性能增强。在处理一些不确定性的问题时，FT通常会与其他方法相结合进行处理。

在诊断电力系统故障时，对故障征兆与故障排除间的关联方面的鉴别有着一定难度，由于两者之间存在着不准确性的现象，且在概念描述方面也存在着不精确性，因此，所显示出的诊断结果也将模糊不清；随着逐渐完善这种模糊理论，其优点逐渐凸显出来，特别是在处理一些不确定的问题时突出其显著的价值；其所具有的模糊知识库通过应用语言变量来描述专家的经验，与人的表达习惯更接近；模糊理论在解决问题时，能够根据问题的模糊程度进行优先排序。

3.2.2 信息理论法

这一理论法是在1948年提出的，在电网故障诊断中应用信息理论，能够找出电网故障并引起保护装置动作、断路器跳闸的过程，描述为故障信息运动的过程来处理故障和征兆之间的不确定性，决策最有可能发生故障事件的过程就是故障诊断的过程。利用信息理论进行电网故障诊断的辅助决策系统的开发，能够使故障诊断及拓扑检错得以实现，其最大的特征为实用性较强。从信息理论的角度来看，一个多信息融合的过程就是指电网故障诊断。当前亟待解决的问题是如何有效利用保护装置、断路器的动作信息、遥测量信息、录波信息，未来可通过信息融合及信号处理、参数优化等方法辅助解决这一问题。

3.2.3 遗传算法

根据人类遗传机理提出的全局优化算法就是所谓的遗传算法，其是通过对生物进化过程的繁殖、杂交等现象的模拟形成的，其具有的优点是全局优化能力较强，处理优化问题的能力较强。在电力系统故障诊断过程中，其根据元件故障、保护动作、断路器跳闸之间的关系，诊断问题转换为一个0、1整数规划问题，之后建立与遗传算法相适合的故障诊断数学模型，采用差异遗传法处理故障诊断的适应值函数。遗传算法在解决故障诊断问题时是从全局优化的角度出发，在保护或断路器出现拒动的情况下，能够达到最优的诊断结果。但是对于故障诊断数学模型的合理建立，及确定较差、变异等参数方面还需要深入进行研究。

3.3 基于优化技术的故障诊断方法

使用传统的技术诊断电力系统故障，极易出现不准确的数据分析现象，很难取得理想的诊断结果。人工智能系统诊断并不能处理一些新的问题，且无法应对一些突发状况。人工智能诊断是合并统一处理以往发生过的问题，之后在人工智能系统中存入这些出现过的数据，诊断时需要以这套系统为前提条件，这种诊断方法存在的不足就是漏洞较多。而将新兴科技应用于电力系统故障诊断中，并通过应用模糊理论，能够有效解决一些突发情况，这套系统在面临一些新的问题时能够灵活进行诊断。与人工智能系统相比，模糊理论系统在诊断灵活方面具有一定优势，这套新兴系统是模拟人脑的方式处理相关信息，但在实际应用中也存在着缺乏自主思考能力的缺点。在科学技术不断进步的新时期，电力诊断系统中将会应用更多的新兴技术，我们需要根据自身情况制定合理的系统与最佳优化方案。

4 结 论

总而言之，当前我国居民和工厂的用电量正在不断增加，且我国电网工程规模也在不断扩大，电网事业的发展将面临新的挑战与机遇，为了保障电网系统的稳定安全运行，采取有效方法诊断电网故障问题具有重要意义。在我国科学技术不断进步的环境下，新兴技术在电网系统故障诊断中得到广泛使用，且取得了良好的应用效果。当前电网事业最为关注的问题就是电力系统的稳定运行，为了有效解决电网系统故障问题，制定符合现代化发展需求的技术与系统是当前的主要任务，以此为促进电网事业的可持续发展奠定基础。

参考文献：

[1] 林允.人工智能技术在电力系统故障诊断中应用 [J].中国战略新兴产业，2017（36）：140-141.

[2] 赵启纯.人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用分析 [J].电脑知识与技术，2017，13（02）：183-185.

[3] 郭步阳.试论人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用 [J].科技創新与应用，2015（34）：206.

作者简介：张瑞强（1997.02-），男，汉族，甘肃陇南人，本科，研究方向：计算机科学与技术。