电力系统故障诊断中人工智能技术的应用

王琢

摘要：随着我国社会经济突飞猛进的发展，不但进一步提高了我国人民的生活质量，而且在人们的生产生活当中都离不开电力资源，所以就需要加强重视用电安全问题。同时在电力系统故障的诊断方面，电力企业必须要加强更多精力，从而可以保证人们日常生活中的用电安全的可靠性，在此基础上，同时也需要不断提高人工智能科技以及电力系统故障的诊断方面。因此，本文在此分析的就是在电力系统故障的诊断过程中实际应用人工智能技术，同时还全面研究人工智能技术会给电力故障检测工作所带来的严重影响。

关键词：电力系统；故障诊断；人工智能技术；应用

1专家系统电力系统故障诊断

随着科学技术的快速发展，一项人工智能技术的根本就是专家系统，现如今该技术的发展已经较为成熟。如果全面的分析专家系统本身的优点，不但可以根据其所运用的理论知识，而且还可以通过其所采用的丰富经验和专业知识，如果两者相结合就可以有效解决问题。因此，在电力系统当中，如果想要进行恢复处理以及故障诊断的过程中受到广泛应用的就是专家系统；如果想要明显的区分专家系统就需要从两个方面入手，比如：知识表达以及推理，就可以为有关工作提供便利。

通过分析专家系统的工作模式，专家系统的知识库首先根据故障诊断为内容而形成的，其次就是依据接收到的报警信息进一步推理知识库内容，不但可以准确的判断出故障，而且还可以形成一套比较完善的方法，比如：从发现到诊断再到解决。在实际运行的过程中所产生的规则以及故障诊断都具有属于专家系统所特有的应用原则，从而推动了专家系统受到了广泛的应用。在进行电力网络中保护一般都是采用惯用动作的逻辑规则具有一定的模块化和直观性，而断路器和一级保护之间的关系就比较容易被表述。不过，以产生式规则为操作背景的专家系统就可以修改大多数的运行规则，比如：增加或减少，从而可以促进诊断系统工作的实效性。不但为多种不确定性问题提供了重要的参考依据，而且还可以总结出人类语言习惯，从而可以辅带完成部分解释工作。此外，通过采用分类结构方面的知识可以清楚的表达出事物之间的相关性，不但可以为继承性知识提供了有力的表述支持，而且对存储工作还需要进行进一步的完善，同时还应该有效的处理所获取到的输电网络报警信息，从而还可以作为故障诊断的参考依据。

关于变电站停电后的恢复方案，我国相关文献当中已经做出了相关的指出，在知识获取方面就可以通过保护配置以及变电站的拓补结构，其具有很强的原理创新性。在专家系统的背景下就可以建设具有多媒体技术特征的新型配电变压器，同时还应该具备双重功能，比如：测试以及诊断解释，其主要就是作为一种培训工具使用，并保存好专家所传授的知识和经验，同时还要做好分享工作。具体内容如下：某电力公司正在深入研究一项大面积停电后对工作人员系统恢复工具具有力协助作用的专家系统，如果电力系统发生停电故障，就要选择最佳的输电通道，并将电力传输到停运的火电厂当中的相关机组，不但可以全面恢复电力的运行，而且还保证了系统运行的安全性。

2人工神经网络分析

在人工智能领域当中，开发最早的一个项目就是人工神经网络，其是通过模拟人类脑部组织结构，并参考人类认知过程特征，从而建立的信息处理系统，其所提出的时间在20世纪49年代，现如今，专家系统的人工智能技术可以与其重要性相睥睨，由于其具有很多的优点，比如：记忆和自动联想以及自动适应等，目前正处于不断提高智能故障诊断要求的阶段，其所发挥的作用受到了很强的重视，同时其发展前景广阔，从而可以为大力开展智能故障诊断的一个新的研究方向。按照相关报道指出，在进行故障诊断的过程中，在处理的过程中人工神经网络技术与专家系统是有一定的差异。通过分析人工神经网络技术的实际特点，不但可以不断调节其所包含的连接权和相关的阈值，而且还拥有大量的比较标准且科学的学习及训练样本，同时其所获取的知识点全部隐性分布在整个网络系统当中，从而形成了相关模式方面的记忆。所以，人工神经网络所具有很重要的特质就是：高超的对含噪声数据的处理技巧以及知识获取方面的强大功能，从而可以弥补专家系统中的不足之处。由于人工神经元网络具有很多种类，在进行运行的过程中就可以共同进行解决故障诊断，任何一个人工神经网络在整个系统当中都有特定的一个单元进行诊断，从而可以起到解决全部问题的作用。不过，需要加强重视的就是在应用神经网络技术的过程中，即使可以有效解决专家系统中所存在的问题，比如；知识获取方面以及知识库维护方面等，在进行处理启发性知识的过程也会存在很多的问题。因此，人工神经网络技术的自设设备以及技能需要进行进一步的完善，由于其学习速度比较缓慢，所以就会大大延长其训练的时间。此外，其解释功能依然存在一些缺点，从而回严重影响到人工神经网络技术的发展。

现如今，人工神经网络的研究项目已经处于活跃期，不过以上所阐述的问题进行了深入的考虑，从而可以将其作用充分发挥出来。在对故障进行诊断时，可以通过BP网络模型输入样本，从而会严重影响到诊断结果的准确性，同时还可以制定出以原神经网络输入节点作为基础，并且还可以输入一些特定的节点，从而可以根据输入样本数据的大小所具有的特征量进行反映新的方法，不但可以大力推广应用电力变压器，而且还可以提高故障诊断的效率。

3模糊理论概括

在诊断电力系统故障时，其中最有难度的就是对故障征兆和故障排除之间的关系进行鉴别，由于两者都具有一定的不准确性，同时两者在概念描述上也具有一定的不精确性，所以就会导致诊断结果出现模糊的情况。通常所使用的传统解决办法就是根据专家所具有的经验建立在两者模糊的关系之上。不过，由于不断的完善该种模糊理论，其优点也越来越明显，特别是在处理不确定的问题上，其价值愈加的明显。其所具有的模糊知识库可以应用在语言变量上，并通过专家的经验来进行描述，从而更接近人的表达习惯。不过，模糊理论具有解决多种不同问题的能力，其还可以根据问题的实际模糊程度来进行排序。如果电力系统故障诊断必须要与专家系统搜索不完全匹配，就会导致出现错误的结果。一般情况下，在专家系统当中采用模糊理论，首先应精确的推理相似推理转化，在一定基础上，既可以提高专家系统的判断性，又可以提高专家系统的容错性，在模糊理论运用的过程中，就可以有效解决不精确性问题和不准确性问题。

4遗传算法

遗传算法具有两大特点，一是自然选择；二是遗传机制。所以，无论搜索空间多么的复杂以及庞大，其都可以自适应的搜索，同时还可以寻找出最佳的解决办法，而其算法具有简单性，再加上适用性也比较强，在进行求解問题时，一般不会设置限制，也没有较为复杂的数学过程，从而可以有效的解决问题，是其具有的特点。

结束语：

综上所述，在电力系统故障诊断中应用人工智能技术是一项具有重大意义的决定，从而可以促进我国电力系统的发展，不过人工智能技术也具有一定的缺点，在进行应用的过程中应根据实际情况，只有进行全面的分析实际问题，才可以保证快速诊断故障的准确性。

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