輸電線路故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用設(shè)計(jì)

邵必飛，曹少軍

（甘肅蘭州供電公司，甘肅 蘭州730070）

0 引 言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步，社會(huì)對(duì)于電能的需求質(zhì)量越來越高，在這樣的背景下，輸配電系統(tǒng)對(duì)于輸電線路的要求也就越來越高；然而，輸電線路不可避免的會(huì)出現(xiàn)一些故障。輸電線路一旦發(fā)生故障，輕則停電導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失，重則引發(fā)安全事故。因此，對(duì)于輸電線路的故障必須加以重視，一旦出現(xiàn)故障，就要快速消除輸電線路的故障，這就需要一個(gè)具有監(jiān)測(cè)和快速故障診斷的系統(tǒng)對(duì)輸電線路進(jìn)行監(jiān)測(cè)與監(jiān)管。

在這樣的背景下，筆者通過對(duì)輸電線路故障診斷系統(tǒng)的分析設(shè)計(jì)，以期從中能夠找到合理有效的面向輸電線路故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用方法，并以此和廣大同行分享。

1 輸電線路故障診斷技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 故障診斷系統(tǒng)概述

故障診斷就是利用各種檢查和測(cè)試方法，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和設(shè)備是否存在故障，而進(jìn)一步確定故障所在大致部位的過程。系統(tǒng)故障診斷是對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和異常情況做出判斷，并根據(jù)診斷為系統(tǒng)故障恢復(fù)提供依據(jù)。要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，首先必須對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，在發(fā)生系統(tǒng)故障時(shí)，對(duì)故障類型、故障部位及原因進(jìn)行診斷，最終給出解決方案，實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)。故障診斷的主要任務(wù)有：故障檢測(cè)、故障類型判斷、故障定位及故障恢復(fù)等。

1.2 輸電線路故障診斷技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

輸電線路故障診斷技術(shù)目前主要是借助于專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)輸電線路故障的識(shí)別與診斷。專家系統(tǒng)也是目前應(yīng)用最為廣泛和成功的人工智能技術(shù)之一。借助于專家系統(tǒng)，提前將輸電線路可能發(fā)生的各種類型的故障特征錄入專家系統(tǒng)，然后對(duì)輸電線路設(shè)定門檻值，一旦輸電線路的特征值達(dá)到預(yù)先設(shè)定的門檻值，且某種邏輯關(guān)系成立，則系統(tǒng)判定為發(fā)生故障，并根據(jù)系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的故障碼給出故障診斷結(jié)果，這就是專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)故障診斷的基本原理。目前人工智能也發(fā)展出了其他分支，諸如模糊診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷等，相對(duì)于傳統(tǒng)的單一的專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的輸電線路故障診斷模式而言，人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的故障診斷技術(shù)顯然具有更加廣闊的應(yīng)用前景。

2 輸電線路故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（1）故障診斷系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)

① 智能的人機(jī)接口

人機(jī)接口用于實(shí)現(xiàn)用戶和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換，從而完成對(duì)診斷結(jié)果的交互。

② 多種推理機(jī)制

由于故障診斷不可能僅僅由某一個(gè)指標(biāo)推斷出是否發(fā)生故障及其故障信息，對(duì)于輸電線路的故障往往存在著不確定性和模糊性，因此需要借助于多指標(biāo)進(jìn)行推斷推理，所以需要設(shè)計(jì)多種推理機(jī)制。

③ 自學(xué)習(xí)能力

一套故障診斷系統(tǒng)必須要具備自學(xué)習(xí)能力，這主要是為了應(yīng)付不斷出現(xiàn)新的故障類型。通過智能系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力可以自動(dòng)對(duì)故障知識(shí)庫中的知識(shí)進(jìn)行調(diào)整和修改，以適應(yīng)不斷出現(xiàn)的新的故障類型。

（2）故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

結(jié)合上述要實(shí)現(xiàn)的功能，故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框架設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框圖

①人機(jī)接口控制。人機(jī)接口提供了用戶與計(jì)算機(jī)之間的對(duì)話機(jī)制。專家系統(tǒng)建成以后，最終的目的是要交給用戶使用，如果用戶界面的質(zhì)量不高，使用起來不方便，就不能被用戶接受。② 知識(shí)獲取系統(tǒng)。知識(shí)獲取系統(tǒng)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能故障診斷的基礎(chǔ)，并為故障診斷提供自學(xué)習(xí)的知識(shí)基礎(chǔ)信息。由于現(xiàn)有技術(shù)的制約，大量的知識(shí)基礎(chǔ)信息目前不可能跟隨故障的發(fā)生自動(dòng)生成，因此目前只能是依靠輸入系統(tǒng)不斷輸入更新的故障基礎(chǔ)信息。在故障基礎(chǔ)信息的輸入系統(tǒng)設(shè)計(jì)上，可以設(shè)計(jì)統(tǒng)一的故障診斷描述語言，以實(shí)現(xiàn)為不同層次的用戶（領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)工程師、設(shè)備維修人員等）提供統(tǒng)一的故障診斷知識(shí)語言。③ 診斷推理模塊。診斷推理模塊是實(shí)現(xiàn)故障智能診斷的模塊，依靠人機(jī)接口或者故障基礎(chǔ)信息輸入系統(tǒng)輸入的故障特征信息，結(jié)合知識(shí)庫中的推理規(guī)則，智能化的推斷出有關(guān)故障的診斷信息。對(duì)于推理機(jī)制的設(shè)計(jì)，主要依賴于知識(shí)庫中對(duì)故障特征信息的知識(shí)化處理規(guī)則，不同的處理規(guī)則可以實(shí)現(xiàn)不同的推理機(jī)制，這依賴于設(shè)計(jì)人員所設(shè)計(jì)的算法。④ 自學(xué)習(xí)機(jī)制。自學(xué)習(xí)機(jī)制的設(shè)計(jì)，主要是為了不斷適應(yīng)輸電線路系統(tǒng)可能出現(xiàn)的新的故障，結(jié)合已經(jīng)存在于知識(shí)庫中的故障診斷信息，需要自動(dòng)地去學(xué)習(xí)和接受這種新出現(xiàn)的故障類型，并給出相應(yīng)的故障診斷結(jié)果。自學(xué)習(xí)的信息來源于知識(shí)庫已有的故障診斷類型和新故障類型的特征提取信息，并依靠推理模塊推斷出的結(jié)論進(jìn)行存儲(chǔ)和學(xué)習(xí)，從而在下一次同樣故障出現(xiàn)時(shí)給出合理的診斷結(jié)果。

（3）故障信息的知識(shí)化處理、規(guī)則設(shè)計(jì)、模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年來發(fā)展比較迅速的人工智能分析方法。對(duì)于輸電線路故障信息的分析處理，可以不必像專家系統(tǒng)那樣精確地根據(jù)故障信息判定故障類型，而是可以采集多種故障信息，根據(jù)事先編制好的模糊分析法則或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則，一旦滿足某幾個(gè)法則或者學(xué)習(xí)的結(jié)論滿足某個(gè)邏輯判定時(shí)，給出可信度較高的故障診斷結(jié)果，這就是模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能分析處理故障信息的基本原理。而采用模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的方法對(duì)故障信息進(jìn)行知識(shí)化梳理，最大的優(yōu)勢(shì)在于保留了故障特征信息的“真實(shí)面目”，采用多重判斷法則提高了故障診斷的結(jié)果及其可信性，因此，在輸電線路故障診斷系統(tǒng)中的故障信息的提取分析處理方法，應(yīng)當(dāng)優(yōu)先發(fā)展模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能處理方法。

3 結(jié) 語

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)于高質(zhì)量電能的需求越來越大，輸電線路一旦發(fā)生故障，其后果不堪設(shè)想，因此十分有必要對(duì)輸電線路進(jìn)行故障診斷技術(shù)及故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用研究。本論文立足專家系統(tǒng)，從輸電線路故障診斷技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀入手分析，論述了當(dāng)前輸電線路故障診斷技術(shù)應(yīng)用中存在的不足，并有針對(duì)性探討研究了輸電線路故障診斷技術(shù)，分析了若干故障診斷過程中的關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)。

［1］ 徐章遂，房立清，王希武，左憲章.故障信息診斷原理及應(yīng)用［M］.北京：國防工業(yè)出版社，2000.

［2］ 曾素瓊.人工智能及其在輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用［J］.海南大學(xué)學(xué)報(bào)自然科學(xué)版，2006，24（2）：188－193.

［3］ 畢天妹，倪以信，楊奇遜.人工智能技術(shù)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用述評(píng)［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2000，（2）：11－15.

［4］ 劉 飛.信息處理智能方法及其在高壓輸電線路故障分析中的應(yīng)用［D］.天津：天津大學(xué)，2005.

［5］ 程偉良.廣義專家系統(tǒng)［M］.北京：北京理工大學(xué)出版社，2005.