继电保护中的人工智能技术及其应用概述

毛文泉

摘 要 电力行业在国民经济水平不断提高的促进下，获得了更大的发展空间以及更多的发展机遇。继电保护作为电力行业发展过程一种重要的电力保护技术，也得到了极大的发展和提高，人工智能技术逐渐被应用至继电保护工作当中。本文主要对继电保护所涉及的人工智能技术进行简要阐述，然后分析了人工智能技术在继电保护中的应用，期望为今后继电保护中人工智能技术的进一步应用提供科学的理论依据和参考。

关键词 继电保护;人工智能技术;应用

前言

电力系统的正常运行过程会受到诸多确定以及不确定因素的影响，进而影响到电力系统出现震荡等非正常的运行状态。继电保护工作是为了提高电力系统运行安全性，继电保护在计算机技术的影响下，逐渐发展为微机保护模式。但是随着人们对于电力系统运行过程稳定性的更高要求的提出，人工智能技术开始逐渐被应用到继电保护工作当中，这对于我国电力行业发展提供了更加强力的技术支持。

1继电保护中的人工智能技术

目前电力行业发展过程继电保护工作中所涉及的人工智能技术主要包括：专家系统、人工神经网络、模糊理论、模式识别以及小波分析[1]。人工智能技术当中的专家系统主要是指，将专家对特定领域之内的知识以及经验信息收集之后，在对这些信息进行相关的统计分析，之后建立相关的智能计算机程序，将收集的信息全部导入程序当中，当计算机运行过程遇到相关问题的时候，可以模拟专家给出相应的解决措施。人工智能技术当中的人工神经网络，顾名思义是一种基于人脑组织结构以及人类信息认知处理而发展的计算机技术。人工神经网络运行过程主要是利用非线性映射，对于很多十分复杂的方程式以及非线性问题，都可以进行有效的信息处理和解答[2]。经典的数字集合一般都是非0即1是一种十分清晰的概念，模糊理论有效的打破了这种较为清晰的概念，将语言变量以及模糊逻辑合理的引入到计算机信息技术当中，能够更好地分辨以及处理不确定事件。人工智能技术当中的模式识别主要是指，在软件系统中提前设立某些课题的所有特征集合形成代识模式，在计算机软件运行过程将遇到的问题与已有的代识模式进行比对分析，从而及时发现和判断故障的具体信息。人工智能技术当中的小波分析的运用对象具有较强的针对性，一般将这一人工智能技术运用到观察和判断频率实时变化当中。人工智能技术当中的小波分析技术十分适合于继电保护工作，对于继电保护工作中的问题可以及时进行发现分析。

2人工智能技术在继电保护中的应用

2.1 专家系统在继电保护中的应用

目前继电保护工作中的专家系统的应用范围具有较大的局限性，因为专家系统应用过程会受到时间因素的影响而产生较大的结果差异，所以对于一些没有太高时间要求的继电保护工作才适合应用专家系统。继电保护中应用专家系统一般是用于诊断电力系统运行过程的故障问题，可以根据专家系统及时确定故障发生类型以及故障发生位置。继电保护工作中的专家系统对于整体的继电保护工作可以起到很好的协调和整定作用，专家系统提供的帮助主要体现在两方面[3]。继电保护工作中运用人工智能技术当中专家系统，不仅可以先从整体上对继电保护设计问题进行通用准则上的综合考虑，还可以在整体考虑不够完善的情况下，对于矛盾进行合理解决。在产生式规则系统的基础上，专家系统在集合了继电保护装置正常运行特点以及运行人员诊断信息之后，在专家系统中建立电力设施运行故障诊断信息库，在专家系统信息软件运行过程中可以对电力系统运行过程的故障进行及时判断，并根据信息库当中故障信息给予应对处理措施。除了对电力系统运行故障进行诊断外，专家系统还可以被应用到继电保护管理系统以及保护系统当中。

2.2 人工神经网络在继电保护中的应用

目前，继电保护工作当中主要是运用人工智能技术当中的人工神经网络对于电力系统运行过程的故障进行详细的诊断。人工神经网络被应用到继电保护工作当中不仅可以及时判断电力系统运行过程是否存在故障，还能够十分迅速的对存在故障的数量、故障的具体类型以及故障在电力系统当中的位置进行诊断。人工神经网络在电力系统主设备保护方面，也发挥着极为重要的作用。电力系统运行过程高压输电线方面的保护工作尤为重要，人工神經网络可以对其进行很好的方向保护，人工神经网络当中的BP模型对于高压输电线的故障方向可以做到快而准的判断，并且还可以利用模拟的神经网络学习能力和认知能力，做出高压输电线路中的正方向电流保护，及时闭锁反方向故障电流，人工神经网络的运用对于电流自适应能力和灵敏度都有极大的促进作用。

2.3 模糊理论继电保护中的的应用

继电保护工作中在对电力运行系统中的主变、线路以及发电机进行保护时，可以使用人工智能技术当中的模糊理论。电力系统运行过程出现电压故障时，通常会包含多种故障原因，通过提取电压故障当中的频率变换特征，将这些特征与模糊理论当中的模糊集合进行有效对比，可以及时了解电压故障相。

2.4 模式识别继电保护中的的应用

继电保护工作中在进行高阻抗检测以及距离保护工作时可以采用人工智能技术当中的模式识别技术。目前所应用的新式的继电保护装置就是在微处理机和模式识别技术的基础上发展而来的，这种新式的继电保护装置有效的优化了配电线接地保护装置，可以实现电流以及电压的动态实时检测，及时判断高阻抗是否存在故障状态。

2.5 小波分析继电保护中的的应用

继电保护工作中在进行电流以及电压等的故障诊断工作时，可以利用人工智能技术当中的小波分析，但是这一人工智能技术通常不会单独使用，一般是与其他几种人工智能技术搭配使用。在对变压器短路电流进行故障诊断时，可以先利用小波分析技术判断故障特征，再搭配使用模糊理论技术进行详细的变压器短路电流故障诊断。

3结束语

综上所述，目前我国电力行业中的继电保护工作中，人工智能技术的应用程度还处于较为初级的阶段，但是也取得了较为明显的应用效果。为了提高继电保护工作的水平以及效率，应扩大人工智能技术的应用范围和应用深度。

参考文献

[1] 姬生飞，潘仁秋，徐华斌.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用研究[J].通信电源技术，2020，37（7）：282-284.

[2] 杨雨婵.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].科技风，2020（10）：210.

[3] 张育善.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].科技风，2019（32）：175-176.