浅谈电网故障诊断的研究现状和发展趋势

张力中

摘 要：调度中心通过对系统级故障进行诊断，处理分析故障信号与动作信息，且其分别由保护器与断路器发出，监控人员凭借自身的经验，再利用电网保护逻辑，可推断出故障的具体位置和类型，这就叫电网故障诊断。目前，智能算法广泛应用于电网故障诊断当中，常见的有人工神经网络、专家系统以及模糊集理论，还包括信息融合技术、多智能体技术等。对此，本文对智能算法的相关概念做了简单介绍，详细阐述了电网故障诊断存在的问题及未来发展趋势。

关键词：电网故障诊断;研究现状;发展趋势

电网故障诊断关系到电力系统的稳定性，这是一个关键性问题。不断扩大电网规模之后，电网结构变得越来越复杂，这就要求故障诊断系统必须达到更高的要求。本文先阐述了电网故障诊断当前的研究状况，接着分析了电网故障诊断常见的几种问题，最后就电网故障诊断的发展趋势，提出了个人见解。

一、电网故障诊断研究现状

（一）基于人工神经网络的故障诊断

人工神经网络属于一种智能算法，主要是对人类神经系统进行模拟，以此达到处理信息目的，神经网络系统由多个处理单元形成，其结构相当复杂。神经网络的学习能力十分强大，训练样本有利于推理规则的进一步优化，而且还能提高预测能力，以便更好解决未知的问题。经研究发现，前馈神经网络经常应用于电网故障诊断中，它最大的特色就是径向基、BP这两种神经网络。想要优化神经网络，可采用主成分分析法，这样就能缩减输入量，减少样本所需的驯良时间，以防噪声带来干扰。虽然神经网络具备一定的学习能力，同时具备良好的鲁棒性，且容错能力比较强，但仍存在不足之处。第一，学习神经网络需要参照大量的样本，可一般很难获取到优质样本;第二，神经网络无法解释自身的推理过程;第三，神经网络在推理过程中很难遵循启发式规则。今后，对电网故障诊断进行研究，应侧重于神经网络如何获取有价值的样本、解释自身的推理过程等方面。唯有如此，故障诊断才能应用到大规模电网当中。

（二）基于优化技术的故障诊断

多种智能算法统称为优化技术，其中包括蚁群、遗传以及粒子群优化，此外还包括交叉熵算法等。电网故障诊断通过应用优化技术，已经取得了显著的成效。应用电网故障诊断期间，对优化技术进行推理，需结合故障元件之间的关系。因此，故障问题可用最小的目标函数来表示，同时进行整数规划，使问题得以解决。想要对诊断模型进行整体解析，需要对粒子群算法做相应的改进，这样诊断准确性才能得到提高。电网故障诊断法必须以优化技术的相关理论为基础，其推理过程相当严谨，采用优化算法可有效诊断各类故障。即使缺少故障信息，也能保证诊断结果的全面性。当然，这种方法也存在不足之处：采用优化算法进行诊断，需要持续不断地完成数据迭代，因此需耗费较长时间;数据在迭代过程中，难免产生局部优值，或丢失最优解。今后，应用优化技术时，必须重点研究数学模型，加快数据的迭代速度。

（三）基于信息融合技术的故障诊断

将多数据源信息融合在一起，简称为信息融合，利用不同的数据源来获取所需信息，对这些信息进行分析，采用融合算法，以此提高综合结果的准确性，这样做出的决策可达到较高的精度。将该方法应用于电网故障诊断，可充分表现其优越性。通过参照证据理论、小波神经网络，由此分析数据故障，构建信息融合框架，使故障诊断变得更加准确。这种故障诊断法融合了不同数据源的电气量与开关量信息。即使缺乏某种数据源信息，或数据不完整，诊断系统也可体现出实时性。经研究证实，慎重选取信息融合技术，可提高其应用水平，进而产生更大的应用价值。

二、当前面临的主要问题及未来发展趋势

现阶段，电网故障诊断面临以下问题：（1）对一些不完备信息进行诊断时，缺乏一定的容错性，到目前为止，该问题一直没有得到有效解决;（2）上文提到过，智能方法存在许多的缺陷，在实际应用过程中，电网故障诊断只是智能方法的一种;（3）网络拓扑结构、电网运行方式可直接影响故障诊断结果;（4）需加大对电网智能故障诊断的研究力度。

结合电网故障诊断当前存在的问题，对今后的研究方向做了相应调整，具体表现为以下几点：

（1）通过融合多种智能方法，以此对诊断方法展开研究。现阶段，电网故障诊断主要采用了优化技术、专家系统这两种方法。然而，融合不同的智能技术，可达到取长补短的效果，同时将最新技术引入电网故障诊断中，将成为故障诊断未来的发展趋势。

（2）通过研究不同的信息融合技术。将智能技术应用于电网故障诊断系统，同时利用各种开关量信息，这样不仅能提高精确度，还能改善容错性，使电气量的优势得到充分发挥。通过融合数据源的电气量与开关量，實现故障信息的最大化利用，可得到更加精确的诊断结果。

（3）要研究故障诊断，必须建立在分布式智能技术的基础之上。分布式故障诊断可用于诊断分布式故障，解决了大电网故障诊断目前面临的难题。

（4）研究在线电网故障诊断也很有必要，尤其应侧重其实用化方面。目前，专家学者通过研究电网故障诊断理论，取得了显著的成效。然而，这只是停留在理论阶段，必须对实用化方面展开深入研究。今后，不管是从理论角度还是实用化角度，都要做到理论与实际相结合，这将成为一个重点研究课题。通常，故障诊断要体现出实用化，必须具备预处理功能，整个故障诊断系统围绕它展开，同时它可以保证故障诊断系统能够稳定运行。因此，必须深入研究故障诊断预处理功能，这样才能体现出电网故障诊断的实用性。

三、结语

结合国内智能电网当前的运行环境，可知电网故障诊断主要采用的是人工智能算法，这将成为电网故障诊断今后的发展趋势，目前取得了显著的研究效果。本文主要围绕智能算法，对其所取得的研究成果进行论述，同时介绍了智能算法的优势特征，包括存在的缺陷，以及电网故障诊断当前所面临的主要问题，分析了电网故障诊断今后的发展走向。

参考文献：

[1]李红卫，杨东升，孙一兰，等.智能故障诊断技术研究综述与展望[J].计算机工程与设计，2013，34（02）：632-637.

[2]韩迎春，童晓阳.基于动态推理链的电网故障诊断方法[J].电网技术，2017，41（4）：1315-1324.