人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用

王嘉梅

【关键词】人工智能技术;电力系统;故障诊断;应用

1 人工智能的优点

人工智能利用计算机来模拟人类的某种思维过程和智能行为的学科，总的来说就是人脑行为智能化。人工智能将涉及的学科很广，其中包括计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。其覆盖面涵括了自然科学和社会科学的所有学科，思维科学着重理论，而人工智能则着重实践，思维科学的技术需要人工智能来表达。人工智能技术需要发展，离不开思维科学的发展。依据国务院在制定的《“互联网 +”行动指导意见》相关内容，需对智能制造投入力度进一步增强。可通过建设智能工厂的模式，达到推动智能制造实现的目的，也可设置智能制造试点，以起到示范和引导的作用。同时，不断增强对工业大数据的研发和应用的力度，以对制造业向全面智能化转型予以促进，为对具开放、协作等诸多性能的智能制造产业建设提供保障。可见，国家大力发展智能制造以及人工智能新兴产业，鼓励智能化创新，在可见的将来，人工智能将会更多融入日常生活当中，给人们的生活、工作和教育带来更多的影响

2 人工智能技术在电力系统故障诊断中应用分析

1.专家系统（ES）

ES是发展最早、最为成熟的一种人工智能技术，根据某领域专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟专家的決策过程，以解决需要专家决策的复杂问题。ES在电网故障诊断中的典型应用是基于产生式规则，即把保护和断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示，形成故障诊断专家系统知识库，进而根据报警信息对知识库进行推理，获得故障诊断的结论，具有一定的解释能力。基于ES的电网故障诊断常用的推理机制可分为两类：一类是基于启发式规则推理系统，该系统采用正向推理将故障信息与知识库中的规则匹配来得到故障诊断的结论;第二类是正、反推理系统。根据断路器和继电保护与被保护设备之间的逻辑关系建立推理规则，以实际保护信息与故障假设的符合程度计算可信度。该方法通过混合推理，提高了故障诊断专家系统的适应性和自学习能力。虽然ES理论发展较为成熟，表述清晰，能给出完整的诊断过程解释，但是ES在实际应用中仍存在以下缺陷：难以获取完备的知识库，并且验证其完备性比较困难;自适应能力差，电网拓扑结构变化时，需重新建库，维护难度大;容错能力较差，对误动、拒动现象，极易出现误判、漏判情况。ES的诊断方法能够给出符合人类语言习惯的结论及相应的解释能力，比较适合中、小型电力系统的故障诊断。

2.人工神经网络（ANN）

ANN同样也是一种人工智能技术，是通过模拟传输系统和人类的神经信息处理来进行工作的过程。它具有并行处理，非线性映射，联想记忆和在线学习能力的特点，已经被广泛应用于电力系统的各个领域当中。与ES相比，使用神经元和运行知识的隐式处理的权重之间的联系，与地图的强非线性和技术推广的优点，容错率要更高，即使与输入信号固定噪音，还可以给出准确的故障诊断结果。基于神经网络故障诊断，故障信息被定义为用作神经网络的数字输入。生产代表了故障诊断的结果。首先，神经网络训练和学习，具体的故障报警作为样本，与样本知识库建设相吻合;然后利用神经网络，该网络将保留在连接的权利的形式的网络的知识的所有训练样本;在计算神经网络的时候可以输入相应的数据值，从而完成了故障诊断。使用记忆联想Hopfield神经网络模型，按照根据设计原理逆学习算法用它来实现系统故障，由部分信息扰动宽容的表现。结合参考文案中提到的径向核心功能（RBF）神经网络来实现高压输电线路故障诊断和反向传播（反向传播，BP）对比神经网络，速度训练网络和宽容故障都优于应用传统的BP神经网络。然而，在实际应用中仍然有存在一些问题，大量需要加强练习的网络智能信息技术，学习算法收敛速度缓慢;缺乏能力诊断结果的解释;良好地进行启发性知识处理。

3.模糊理论概括

在对电力系统故障进行诊断的系列过程中，较难有效鉴别故障征兆与故障排除间的关联，因两者间有一定的不准确性存在，而且在概念描述上也具有一定的不精确性特征，因此，也使诊断结果呈模糊不清的状态显示;传统解决办法通常依据专家所固有的经验在故障征兆与原因间就模糊的关系进行建立。随着此种模糊理论的 完善，优点渐趋表现出，尤其是在对一些不确定性的问题进行处理时，价值更为明显;其所具有的模糊知识库通过对语言变量进行应用，来对专家的经验加以描述，与人的表达习惯更为接近;模糊理论具对多种不同问题进行解决的能力，并可以根据问题模糊的程度，来对优先程度进行排序。因为电力系统故障诊断与专家系统搜 索必须一一匹配，否则很容易出现错误的结果。建议将模糊理论在专家系统中引入并应用后，由精确推理向近似推理转化，在一定范围内使专家系统所具有的容错性 和可判断行增强，有效解决了模糊理论运用过程中出现的不准确性与不精确性。

3 结语

总之，将人工智能技术应用到电力系统故障诊断中是人工智能技术自身特点和电力系统故障诊断的重要意义决定的，是我国电力系统发展的必然选择，而人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用有其各自的优缺点，在具体应用的过程中应结合实际情况，做到具体问题具体分析，以实现准确快速诊断故障为直接目的。

参考文献

[1]占才亮.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用[J].广东电力，2011.

[2]王磊.电网故障诊断方法及其系统架构研究[D].山东大学，2013.

[3]朱丽娟，方倩.智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究[J].城市地理， 2014