電力系統故障診斷中人工智能技術的應用

王琢

摘要：隨著我國社會經濟突飛猛進的發展，不但進一步提高了我國人民的生活質量，而且在人們的生產生活當中都離不開電力資源，所以就需要加強重視用電安全問題。同時在電力系統故障的診斷方面，電力企業必須要加強更多精力，從而可以保證人們日常生活中的用電安全的可靠性，在此基礎上，同時也需要不斷提高人工智能科技以及電力系統故障的診斷方面。因此，本文在此分析的就是在電力系統故障的診斷過程中實際應用人工智能技術，同時還全面研究人工智能技術會給電力故障檢測工作所帶來的嚴重影響。

關鍵詞：電力系統；故障診斷；人工智能技術；應用

1專家系統電力系統故障診斷

隨著科學技術的快速發展，一項人工智能技術的根本就是專家系統，現如今該技術的發展已經較為成熟。如果全面的分析專家系統本身的優點，不但可以根據其所運用的理論知識，而且還可以通過其所采用的豐富經驗和專業知識，如果兩者相結合就可以有效解決問題。因此，在電力系統當中，如果想要進行恢復處理以及故障診斷的過程中受到廣泛應用的就是專家系統；如果想要明顯的區分專家系統就需要從兩個方面入手，比如：知識表達以及推理，就可以為有關工作提供便利。

通過分析專家系統的工作模式，專家系統的知識庫首先根據故障診斷為內容而形成的，其次就是依據接收到的報警信息進一步推理知識庫內容，不但可以準確的判斷出故障，而且還可以形成一套比較完善的方法，比如：從發現到診斷再到解決。在實際運行的過程中所產生的規則以及故障診斷都具有屬于專家系統所特有的應用原則，從而推動了專家系統受到了廣泛的應用。在進行電力網絡中保護一般都是采用慣用動作的邏輯規則具有一定的模塊化和直觀性，而斷路器和一級保護之間的關系就比較容易被表述。不過，以產生式規則為操作背景的專家系統就可以修改大多數的運行規則，比如：增加或減少，從而可以促進診斷系統工作的實效性。不但為多種不確定性問題提供了重要的參考依據，而且還可以總結出人類語言習慣，從而可以輔帶完成部分解釋工作。此外，通過采用分類結構方面的知識可以清楚的表達出事物之間的相關性，不但可以為繼承性知識提供了有力的表述支持，而且對存儲工作還需要進行進一步的完善，同時還應該有效的處理所獲取到的輸電網絡報警信息，從而還可以作為故障診斷的參考依據。

關于變電站停電后的恢復方案，我國相關文獻當中已經做出了相關的指出，在知識獲取方面就可以通過保護配置以及變電站的拓補結構，其具有很強的原理創新性。在專家系統的背景下就可以建設具有多媒體技術特征的新型配電變壓器，同時還應該具備雙重功能，比如：測試以及診斷解釋，其主要就是作為一種培訓工具使用，并保存好專家所傳授的知識和經驗，同時還要做好分享工作。具體內容如下：某電力公司正在深入研究一項大面積停電后對工作人員系統恢復工具具有力協助作用的專家系統，如果電力系統發生停電故障，就要選擇最佳的輸電通道，并將電力傳輸到停運的火電廠當中的相關機組，不但可以全面恢復電力的運行，而且還保證了系統運行的安全性。

2人工神經網絡分析

在人工智能領域當中，開發最早的一個項目就是人工神經網絡，其是通過模擬人類腦部組織結構，并參考人類認知過程特征，從而建立的信息處理系統，其所提出的時間在20世紀49年代，現如今，專家系統的人工智能技術可以與其重要性相睥睨，由于其具有很多的優點，比如：記憶和自動聯想以及自動適應等，目前正處于不斷提高智能故障診斷要求的階段，其所發揮的作用受到了很強的重視，同時其發展前景廣闊，從而可以為大力開展智能故障診斷的一個新的研究方向。按照相關報道指出，在進行故障診斷的過程中，在處理的過程中人工神經網絡技術與專家系統是有一定的差異。通過分析人工神經網絡技術的實際特點，不但可以不斷調節其所包含的連接權和相關的閾值，而且還擁有大量的比較標準且科學的學習及訓練樣本，同時其所獲取的知識點全部隱性分布在整個網絡系統當中，從而形成了相關模式方面的記憶。所以，人工神經網絡所具有很重要的特質就是：高超的對含噪聲數據的處理技巧以及知識獲取方面的強大功能，從而可以彌補專家系統中的不足之處。由于人工神經元網絡具有很多種類，在進行運行的過程中就可以共同進行解決故障診斷，任何一個人工神經網絡在整個系統當中都有特定的一個單元進行診斷，從而可以起到解決全部問題的作用。不過，需要加強重視的就是在應用神經網絡技術的過程中，即使可以有效解決專家系統中所存在的問題，比如；知識獲取方面以及知識庫維護方面等，在進行處理啟發性知識的過程也會存在很多的問題。因此，人工神經網絡技術的自設設備以及技能需要進行進一步的完善，由于其學習速度比較緩慢，所以就會大大延長其訓練的時間。此外，其解釋功能依然存在一些缺點，從而回嚴重影響到人工神經網絡技術的發展。

現如今，人工神經網絡的研究項目已經處于活躍期，不過以上所闡述的問題進行了深入的考慮，從而可以將其作用充分發揮出來。在對故障進行診斷時，可以通過BP網絡模型輸入樣本，從而會嚴重影響到診斷結果的準確性，同時還可以制定出以原神經網絡輸入節點作為基礎，并且還可以輸入一些特定的節點，從而可以根據輸入樣本數據的大小所具有的特征量進行反映新的方法，不但可以大力推廣應用電力變壓器，而且還可以提高故障診斷的效率。

3模糊理論概括

在診斷電力系統故障時，其中最有難度的就是對故障征兆和故障排除之間的關系進行鑒別，由于兩者都具有一定的不準確性，同時兩者在概念描述上也具有一定的不精確性，所以就會導致診斷結果出現模糊的情況。通常所使用的傳統解決辦法就是根據專家所具有的經驗建立在兩者模糊的關系之上。不過，由于不斷的完善該種模糊理論，其優點也越來越明顯，特別是在處理不確定的問題上，其價值愈加的明顯。其所具有的模糊知識庫可以應用在語言變量上，并通過專家的經驗來進行描述，從而更接近人的表達習慣。不過，模糊理論具有解決多種不同問題的能力，其還可以根據問題的實際模糊程度來進行排序。如果電力系統故障診斷必須要與專家系統搜索不完全匹配，就會導致出現錯誤的結果。一般情況下，在專家系統當中采用模糊理論，首先應精確的推理相似推理轉化，在一定基礎上，既可以提高專家系統的判斷性，又可以提高專家系統的容錯性，在模糊理論運用的過程中，就可以有效解決不精確性問題和不準確性問題。

4遺傳算法

遺傳算法具有兩大特點，一是自然選擇；二是遺傳機制。所以，無論搜索空間多么的復雜以及龐大，其都可以自適應的搜索，同時還可以尋找出最佳的解決辦法，而其算法具有簡單性，再加上適用性也比較強，在進行求解問題時，一般不會設置限制，也沒有較為復雜的數學過程，從而可以有效的解決問題，是其具有的特點。

結束語：

綜上所述，在電力系統故障診斷中應用人工智能技術是一項具有重大意義的決定，從而可以促進我國電力系統的發展，不過人工智能技術也具有一定的缺點，在進行應用的過程中應根據實際情況，只有進行全面的分析實際問題，才可以保證快速診斷故障的準確性。

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