電力系統故障診斷應用技術的分析

秦雅然

（上海智濤電力工程技術有限公司，上海 200000）

1 在線狀態監測技術

1.1 在線狀態監測技術的內容與目的

在信息化、自動化技術快速發展的大環境下，有關電力系統的在線檢測成為可能，該技術的出現讓相關人員能足不出戶地了解電力系統運行情況，進而積極避免了系統故障的發生。就目前的情況而言，在線狀態監測技術的出現有效滿足了當前系統管理的要求，通過對電力系統關鍵設備的運行狀態進行評估，獲取與之有關的數據與資料，最終為故障診斷提供幫助。

現階段的電力系統在線狀態檢測技術主要由數據采集、數據分析與特征提取等組成，在這些功能模塊的影響下，電力系統在線狀態監測技術能夠有效評估電力系統的運行情況，并根據狀態監測的目的，了解電力系統的運行情況，構建相應的數據檔案。

同時，系統還具有強大的設備運行監測能力，當某個電力系統設備出現運行故障后，系統將會對該電力設備的運行狀態進行評估，并將評估結果反饋給總站，方便總站快速定位故障設備，實現了對電力系統故障的處理。

1.2 在線狀態檢測技術的應用

在電力系統運行過程中，電力系統以及相關設備的運行故障存在一定的差別，常見的故障可以分為瞬變性故障與緩變性故障兩種。其中，瞬變性故障的發生時間很短，包括相間短路等，這些故障的出現將會直接影響電力系統的運行情況。針對瞬變性故障，在線狀態檢測技術能夠在故障發生的一瞬間就獲取相應的故障信息，并快速地在信息系統上反饋，方便技術人員快速掌握電力系統故障的相關資料。相比之下，緩變性故障主要是指在電力系統、電力設備的運行過程中出現的故障，最終發展成為影響電力系統運行的故障。由此可見，緩變性故障在實際上是一種進程相對緩慢的故障類型。由于緩變性故障的發生時間很對較長，因此，在線狀態檢測技術能夠通過檢測電力系統設備運行狀態的方式來快速評估設備的運行資料，一旦發現某臺設備的運行質量沒有達到預期，將會以“黃色”等標記的方式予以重點顯示，技術人員可以根據在線狀態監測系統所提供的相關資料快速檢查設備的運行狀態，發現故障及時解決，避免故障擴大。

故障監測特征的分類與獲取成為在線狀態檢測系統的關鍵，故障監測狀態的特征信號獲取會直接影響系統運行質量。因此，在相關技術的支持下，在線狀態檢測系統會通過在不同電力設備上安裝故障監測特征信號獲取裝置來判斷設備是否存在運行故障。除此之外，在線狀態監測系統還能夠利用自己所具有的數據信息庫完成電力系統歷史數據的對比，當發現某些設備的運行數據區別于歷史資料時，則會考慮設備的運行故障風險情況。

2 人工智能技術在故障診斷中的應用

人工智能技術的發展為電力系統故障診斷提供了幫助，在人工智能技術的支持下，一大批新的數據分析技術被應用在電力系統故障診斷中，發揮著巨大的作用。

2.1 專家電力系統故障診斷

專家電力系統故障診斷被認為是人工智能技術在電力系統中最有效的應用，該系統結合了多位專家學者對電力系統運行情況的解讀，不僅能夠通過各種理論知識來識別電力系統的運行情況，也能通過該系統來對故障的信息進行讀取，最終強化了電力系統的運行能力。

在電力系統故障診斷中，專家系統能夠針對電力系統的潛在故障與已經發生的故障進行分析，并根據系統建立之初所設計的信息庫，再配合故障內容，對數據庫中的信息資料進行推理與識別，最終完成對故障的準確診斷，尋找電力系統運行故障的解決手段。基于這一描述，可以認為在電力系統故障診斷中，專家系統的工作模式主要為：發現問題→診斷問題→解決問題，能夠滿足電力系統故障診斷的基本要求。同時，專家系統中的功能診斷模塊對電力系統中的大部分運行故障都具有一定的分析與處理能力，不僅能夠科學闡述故障發生的原因，還能夠針對電力系統故障情況進行針對性的總結，保證了數據處理的有效性。

2.2 人工神經網絡技術

人工神經網絡技術是人工智能領域較早開發的一個項目，該技術以人類腦部組織結構為基礎，通過模擬人體大腦的思維模式來構建信息處理系統。從當前人工神經網絡技術的發展情況看，該技術的出現滿足了大數據量情況下的稚嫩故障診斷要求，具有很大的開發價值。在當前電力系統故障診斷中，人工神經網絡技術依靠自身所具有的強大信息處理能力，實現了自身的轉變。在系統故障診斷過程中，在人工神經網絡技術的支持下，電力系統的運行故障信息將會被快速地傳遞到人工神經網絡體系中，之后人工神經網絡體系將會通過相應的數據分析模型，對反饋的故障信息進行識別與處理，最終判斷故障生成的原因與解決方法。

有學者在研究人工神經網絡技術時，深入研究了人工神經網絡技術在電力系統故障診斷中的運用。最終發現，人工神經網絡技術能夠通過神經網絡中的聯想記憶能力，將一個微小的電力系統運行異常信息放大，實現了對數據的“豐富”，之后根據電力系統故障診斷的歷史信息，判斷該異常信息是否會成為引發系統故障的風險源，并提醒相關人員關注，或者在第一時間反饋故障診斷信息。與傳統技術相比，人工神經網絡技術在電力系統故障診斷具有先進性，該技術通過與電力系統相結合，能夠對電力系統中的各種運行數據進行編輯與處理，并通過神經網絡中的聯想記憶能力、在線學習能力以及非線性的映射等，打破了傳統技術條件限制，能以更高的容錯率來適應電力系統故障診斷工作。從長遠角度來看，為了保證人工神經網絡技術的技術內容能夠達到預期，就需要構建訓練樣本，通過訓練樣本來采取電力系統故障數據，獲得更理想的故障處理效果。

3 結論

從本次研究結果可知，現階段電力系統故障診斷技術已經得到了充分發展，人工智能化技術、在線狀態機檢測技術等在電力系統故障診斷中發揮著越來越重要的作用。因此，在這種情況下，為了保證電力系統運行質量情況可以達到預期，就需要進一步了解上述技術的技術內容與實施要點，努力根據本單位電力系統故障診斷的要求，優化上述技術的實施路徑，最終為保證電力系統高質量運行奠定基礎。

參考文獻：

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［2］趙啟純.人工智能技術在電力系統故障診斷中的運用分析［J］.電腦知識與技術，2017，13（02）：183-185.