电力系统故障判断现状分析及发展研究

2019-07-13陈科平

探索科学(学术版) 2019年6期

陈科平

中国南方电网海南电网有限责任公司乐东供电局海南乐东黎族 572500

1 引言

在电力系统正常运行中,为了实现其运行水平的提升,就需要在结合电力系统及其保护装置的知识与继电保护的信息,实现对系统汇总故障元器件的位置、类型以及误动作进行准确的识别,然后针对上述问题来开展修复和改进工作,这就是进行电力系统的故障判断。在此工作开展中,需要重点做好故障元件的识别工作,通过故障判断准确性的确保来掌握电力系统的实际运行情况和操作要点,实现故障判断水平的提升。

2 电力系统故障判断概述

正如前文所述的电力系统故障判断的工作内容和目的,表现出其对电力系统安全稳定运行以及满足人们用电需要起到重要作用的特点。其中针对保证系统安全稳定运行的作用,这主要表现在目前的电力系统规模在不断扩大的发展趋势下,其系统结构也更加复杂,系统中的故障数量和类型也在不断增加,增加了工作人员的故障处理工作强度和难度,对工作人员的信息和故障处理能力提出了较高的要求。同时在上述形势下也容易造成工作人员的误判以及错判等问题,会对电网的安全稳定运行造成影响。这就需要通过电力系统故障判断来及时发现和处理系统中的故障,保证电力系统的安全稳定运行。不仅如此,如果没有做好上述工作而导致电力系统中故障的发生,不仅会发生安全事故,而且会降低电力系统运行的安全水平。通过上述故障判断工作的开展,则可以及时发现并处理系统运行中的故障,避免故障的发生或者降低故障概率,实现电力系统运行风险的降低以及运行稳定性和安全性的提升。最后就是对于其满足人们用电需要的作用。这主要表现在通过故障判断来及时发现和处理问题的同时,确保电力系统的安全、可靠和稳定运行,同时也发挥电力系统的应有作用来满足人们的用电需求。

3 电力系统故障判断的研究现状

3.1 基于专家系统的故障判断方法此种故障判断方法就是利用专家系统中的专家推理方法,基于相应的计算机模型来对故障进行判断。目前比较常用的主要有基于启发式规则的推力系统以及结合正反推力的系统。通过此种故障判断方法可以在使用规则来对保护器、断路器的动作逻辑以及人员的诊断经验进行表示的同时,还可以对上述规则进行编辑,实现诊断系统实用性和有效性的提升,比较适合在中小型电力系统和变电站中应用。此方法应用中也表现出知识库的建立和维护难度比较大以及具有较差的容错能力、容易出现组合爆炸以及较慢推理速度等问题。

3.2 基于人工神经网络的故障判断方法此种方法在具体应用中主要有基于BP算法的前向神经网络和基于径向基函数的神经网络两种方法,表现出较强的容错能力和学习能力。通过此种方法的应用可以实现在有效诊断信息的基础上确保诊断结果的准确性,而且还表现出比较容易进行知识库的构造和具有比较简单的推理机构造的特点,也比较适合在中小型电力系统中应用。但是在应用中也表现出获取电力系统完整的样本数据难度比较大、具有较大难度的启发性知识处理步骤、缺乏解释自身行为和输出结果能力等问题。

3.3 基于优化技术的故障判断方法此种方法是一种利用数学模型来对0～1整数规划问题求最优解的方法,可以通过常规算法来确保检测结果的准确性,比较适合在所需信息比较完整的电力系统故障诊断中应用。但是也存在多级后备保护的难度比较大以及存在随机因素而容易无法得到最优解等问题,需要对模型的运行速度进行提高。

3.4 基于粗糙集理论的故障判断方法在对不完整和不确定的问题进行处理时,通过此种方法的应用可以在确保分类能力的同时,采用知识约简的方式来导出问题决策以及分类规则,实现对上述不完整和不确定问题中各种信息数据的整理和分析,然后找出其中的隐含知识以及潜在规则。此方法在应用中容易出现警报信息丢失或出错的问题,这就会对诊断结果的准确性造成影响。

3.5 基于多代理系统的故障判断方法此问题就是在分布式人工智能试验平台上将一个问题分解为多个问题,每个子问题求解实体拥有问题求解所需的有限数据、信息和资源,通过不同子问题的相互才能实现求解。对问题解决时就需要对多个代理行为进行协调,然后应用联合方法进行求解以及对各种资源进行科学安排。