人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的運(yùn)用分析

摘 要：由于人們的生活離不開電力資源，社會越來越關(guān)注電網(wǎng)供電的安全問題，電力系統(tǒng)故障將直接影響居民和工廠的正常用電，電力企業(yè)當(dāng)前面臨的主要問題是如何提升電力系統(tǒng)故障診斷能力。近年來，人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中發(fā)揮著越來越重要的作用，其對提高電力系統(tǒng)故障診斷能力有著顯著效果。本文主要從人工智能的優(yōu)點(diǎn)出發(fā)，分析探究了電力系統(tǒng)故障診斷中人工智能技術(shù)的應(yīng)用，以此為有效診斷與解決電力系統(tǒng)故障奠定良好基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；電力系統(tǒng)；故障診斷

中圖分類號：TP18；TM711 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）03-0029-03

Analysis on the Application of Artificial Intelligence Technology in

Power System Fault Diagnosis

ZHANG Ruiqiang

（Liaoning Normal University Haihua College，Shenyang 110167，China）

Abstract：Because people can not live without power resources，the society pays more and more attention to the safety of power supply in power grid. The failure of power system will directly affect the normal power consumption of residents and factories. The main problem facing power enterprises is how to improve the power system fault diagnosis ability. In recent years，the emergence of artificial intelligence technology makes it play an important role in power system fault diagnosis，and it has remarkable effect on improving power system fault diagnosis ability. Based on the advantages of artificial intelligence，the application of artificial intelligence technology in fault diagnosis of power system is analyzed in this paper，which lays a good foundation for effective diagnosis and solution of power system fault.

Keywords：artificial intelligence technology；power system；fault diagnosis

0 引 言

隨著我國科技的迅速發(fā)展，人工智能技術(shù)也取得良好發(fā)展，當(dāng)前社會各行各業(yè)開始逐漸應(yīng)用人工智能技術(shù)，正朝著智能化、信息化的方向發(fā)展。電力系統(tǒng)作為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚牟糠郑浞€(wěn)定性與安全性直接關(guān)系到人們的正常生產(chǎn)與生活。通過將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)的故障檢測中，能夠有效提高電力系統(tǒng)診斷能力，以便更好地進(jìn)行電力系統(tǒng)檢測和維修[1]。本文主要針對人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的運(yùn)用展開探究。

1 人工智能的概念及其優(yōu)點(diǎn)

1.1 人工智能的概念

人工智能的英文縮寫為AI，最初提出“人工智能”這一理念是在1956年Dartmouth學(xué)會上，之后研究者們開始對人工智能的理論與原理進(jìn)行深入研究，使得人工智能的概念逐漸擴(kuò)展。人工智能作為一門新的技術(shù)科學(xué)，其主要指針對人的智能的模擬、延伸與擴(kuò)展的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)而進(jìn)行研究與開發(fā)。人工智能作為計算機(jī)科學(xué)的一個分支，其試圖對智能有更加深入的了解，并生產(chǎn)一種智能機(jī)器，即一種類似于人類智能做出反映的系統(tǒng)。機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理與專家系統(tǒng)等是該領(lǐng)域的主要研究對象，人工智能日漸成熟的理論與技術(shù)，使其應(yīng)用領(lǐng)域逐漸擴(kuò)大，未來人工智能的科技產(chǎn)品將對促進(jìn)人類生產(chǎn)生活發(fā)揮重要作用。

1.2 人工智能的優(yōu)點(diǎn)

人工智能也可以理解為通過模擬人的意識、思維的信息過程，人工智能能夠像人一樣思考，也可以超過人的智能。人工智能是一門綜合的學(xué)科，其涉及的內(nèi)容較廣，包括計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等；自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科都涵括于人工智能當(dāng)中，思維科學(xué)更加注重理論，而人工智能則更加注重實(shí)踐；思維科學(xué)技術(shù)的表達(dá)需依靠人工智能，人工智能技術(shù)的發(fā)展與思維科學(xué)的發(fā)展有著密切聯(lián)系，兩者之間相互依靠、相互促進(jìn)。

根據(jù)國務(wù)院制定的《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動指導(dǎo)意見》相關(guān)內(nèi)容可知，需進(jìn)一步加大智能制造投入力度。為了促進(jìn)智能制造良好發(fā)展，可通過智能工廠建設(shè)的方式，或者智能制造試點(diǎn)的設(shè)置，發(fā)揮其示范與引導(dǎo)的作用[2]。在不久的將來，人工智能在人們的生活、工作與教育中將占據(jù)重要地位，其將給人們的生產(chǎn)生活帶來更大的便捷，人工智能技術(shù)的未來發(fā)展十分可觀。

2 人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域及其電力系統(tǒng)故障診斷現(xiàn)狀

2.1 人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域

2.1.1 遠(yuǎn)程控制

當(dāng)前航天器遠(yuǎn)程規(guī)劃、控制方面開始逐漸應(yīng)用人工智能技術(shù)，尤其是在航天器中利用人工智能程序，其不僅能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程操作，且在調(diào)整與管控等方面起著重要作用。當(dāng)前國外已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了航天器的人工智能技術(shù)遠(yuǎn)程遙控的廣泛應(yīng)用，通過對遠(yuǎn)程控制程序的應(yīng)用，其能夠?qū)ぷ魅蝿?wù)、目標(biāo)進(jìn)行事先確定，且能夠?qū)崿F(xiàn)自主規(guī)劃；另外還能夠確保航天器在外太空安全穩(wěn)定運(yùn)行，能夠全面了解航天器實(shí)際運(yùn)行情況，并針對其中存在的問題進(jìn)行檢測與診斷，而后采取有效措施使其恢復(fù)正常運(yùn)行[3]。

2.1.2 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理

人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理工作中，通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)，有助于提高網(wǎng)絡(luò)管理的質(zhì)量。人工智能的專家系統(tǒng)是在系統(tǒng)中輸入各個領(lǐng)域的專家的個人經(jīng)驗、知識數(shù)據(jù)，將現(xiàn)有的問題進(jìn)行模擬分析，其在提升網(wǎng)絡(luò)管理效率、保證網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行等方面發(fā)揮著重要作用。

2.1.3 教育教學(xué)

在教育教學(xué)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠大大提高教學(xué)質(zhì)量。通過在人工智能技術(shù)知識庫中輸入教學(xué)總定義、內(nèi)容，并進(jìn)行仿真環(huán)境的構(gòu)建，讓學(xué)生直觀體驗運(yùn)算與推理過程，從而使學(xué)生的思維得到良好拓展，使教學(xué)效率得到提高。

2.1.4 居家方面的應(yīng)用

當(dāng)前人們的生活水平有了很大提升，人們對生活質(zhì)量的追求越來越高，在居家方面應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠幫助人們隨時調(diào)整居家環(huán)境，且遠(yuǎn)程智能家居遙控系統(tǒng)能夠為主人接待客人，能夠幫助主人分擔(dān)家務(wù)，其有助于提高人們的生活質(zhì)量，有效緩解當(dāng)代人的身心壓力。

2.2 電力系統(tǒng)故障診斷現(xiàn)狀

從實(shí)際情況來看，當(dāng)前電力系統(tǒng)故障診斷采用的方法，主要是確定并分析故障范圍與故障點(diǎn)，由于電氣設(shè)備線路極為復(fù)雜，在查找故障點(diǎn)時存在較大難度，因此，需要按照電氣控制關(guān)系與原理圖進(jìn)行深入探究，對故障發(fā)生的大概范圍進(jìn)行明確，從而找出故障點(diǎn)。一般情況下，主電路上的故障點(diǎn)的查找相對較快，因為其比較簡單與直觀，難點(diǎn)在于控制電路上的故障處理。在檢修電氣系統(tǒng)故障的過程中，為了將故障點(diǎn)準(zhǔn)確找出，可根據(jù)電氣原理圖與控制關(guān)系實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，另外，在故障控制點(diǎn)的排除過程中，還可以利用電氣輔助點(diǎn)，通過確定控制單位，準(zhǔn)確找到故障控制點(diǎn)。

電力系統(tǒng)故障診斷過程中，電工儀表的應(yīng)用也比較常見，相關(guān)人員一般都是采取合適的電工儀表查找與判斷故障點(diǎn)，主要包括以下三種方法。

2.2.1 電阻測量法

首先將電氣設(shè)備的開關(guān)斷開，將萬用表轉(zhuǎn)換開關(guān)調(diào)撥到合適的電壓檔位，從而實(shí)現(xiàn)電路的電阻測量，最終找到故障點(diǎn)。

2.2.2 電壓測量法

首先將萬用表轉(zhuǎn)換開關(guān)調(diào)撥到合適的電壓檔位，通過測量故障電路負(fù)荷電壓或電氣元件電壓，然后對比測量的數(shù)據(jù)與正常運(yùn)行的電路電壓值，找到故障點(diǎn)。

2.2.3 短接測量法

其需要在電路帶電的情況下進(jìn)行檢修，采用一根絕緣性能較好的導(dǎo)線短接于存在疑慮的短路部位，然后實(shí)現(xiàn)電路的通電，這就說明線路斷路，該方法能夠快速找到故障點(diǎn)。

3 人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用

3.1 基于推理型的故障診斷方法

3.1.1 專家系統(tǒng)

人工智能技術(shù)發(fā)展最早、最為成熟的是ES，通過結(jié)合相關(guān)專業(yè)電力方面的理論知識與電力監(jiān)督管理方面的實(shí)際作業(yè)經(jīng)驗，采取合理的方法處理各種電力故障問題就是所謂的ES原理。ES的表達(dá)方式可減少故障問題造成的原因范圍，能夠使工作效率得到提升，另外ES的應(yīng)用能夠為電力系統(tǒng)故障檢測與診斷作業(yè)提供很大的幫助。因此，電力系統(tǒng)中的故障診斷和恢復(fù)處理使用最廣泛的就是專家系統(tǒng)，通過從兩個方面出發(fā)（知識表達(dá)、推理）區(qū)分專家系統(tǒng)，能夠為相關(guān)工作的開展奠定良好基礎(chǔ)[3]。

專家系統(tǒng)工作模式主要為發(fā)現(xiàn)問題—診斷問題—解決問題，形成針對以故障診斷為內(nèi)容的專家系統(tǒng)的知識庫，之后根據(jù)所接收到的報警信息更深入地對知識庫的內(nèi)容進(jìn)行推理，從而獲得診斷的正確結(jié)果。專家系統(tǒng)所特有的應(yīng)用原則體現(xiàn)在故障診斷和產(chǎn)生式規(guī)則的實(shí)際運(yùn)行中，在產(chǎn)生式規(guī)則特性下的故障診斷專家系統(tǒng)的應(yīng)用，能夠充分發(fā)揮其推動作用。慣用動作邏輯為直觀的、規(guī)模化的規(guī)則，在電力網(wǎng)絡(luò)保護(hù)中的應(yīng)用較為常見，首先被表述的是一級保護(hù)與斷路器之間的關(guān)系；在產(chǎn)生式規(guī)則操作下的專家系統(tǒng)存在著多項運(yùn)行規(guī)則，包括允許增加、刪除，或予以修改，能夠有效促進(jìn)診斷系統(tǒng)工作實(shí)效性開展；為一些不確定問題的解決提供可靠依據(jù)，且可總結(jié)出與人類語言習(xí)慣符合的結(jié)論，同時可進(jìn)行相關(guān)問題的解釋。

3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)相關(guān)報道可知，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于故障診斷中，其處理方式與專家系統(tǒng)存在不同。從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所具有的典型特點(diǎn)來看，其能夠不斷調(diào)節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所含有的連接權(quán)及相關(guān)閾值，使得知識點(diǎn)的獲取在整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)計均有隱性分布，最終形成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)模式的記憶。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的知識獲取功能，且其含噪聲數(shù)據(jù)的高超處理技巧的特征，能夠有效彌補(bǔ)專家系統(tǒng)存在的不足。通過運(yùn)行種類繁多的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)故障診斷的目標(biāo)，每個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均診斷系統(tǒng)中特定的一個部分或單元，從而使所有問題得到良好解決。

雖然當(dāng)前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項目的研究比較活躍，但在研究中需要充分考慮上述問題，才能使其作用得到更好的發(fā)揮。對BP網(wǎng)絡(luò)模型在故障診斷過程中，予以輸入的樣本影響診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率的現(xiàn)象，可以制定以原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)為操作基礎(chǔ)，并輸入特定節(jié)點(diǎn)，反映輸入樣本數(shù)據(jù)大小所具有的特征量，并廣泛推廣使用電力變壓器，從而提高故障診斷效率。

3.2 基于不確定性理論的故障診斷方法

3.2.1 模糊理論概括

與專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相比，F(xiàn)T方法與其有著相似之處，其組成部分包括模糊知識庫、模糊推理機(jī)、人機(jī)界面等。將FT引入到故障診斷中能夠改變以往的精確推理，達(dá)到近似推理，使容錯性能增強(qiáng)。在處理一些不確定性的問題時，F(xiàn)T通常會與其他方法相結(jié)合進(jìn)行處理。

在診斷電力系統(tǒng)故障時，對故障征兆與故障排除間的關(guān)聯(lián)方面的鑒別有著一定難度，由于兩者之間存在著不準(zhǔn)確性的現(xiàn)象，且在概念描述方面也存在著不精確性，因此，所顯示出的診斷結(jié)果也將模糊不清；隨著逐漸完善這種模糊理論，其優(yōu)點(diǎn)逐漸凸顯出來，特別是在處理一些不確定的問題時突出其顯著的價值；其所具有的模糊知識庫通過應(yīng)用語言變量來描述專家的經(jīng)驗，與人的表達(dá)習(xí)慣更接近；模糊理論在解決問題時，能夠根據(jù)問題的模糊程度進(jìn)行優(yōu)先排序。

3.2.2 信息理論法

這一理論法是在1948年提出的，在電網(wǎng)故障診斷中應(yīng)用信息理論，能夠找出電網(wǎng)故障并引起保護(hù)裝置動作、斷路器跳閘的過程，描述為故障信息運(yùn)動的過程來處理故障和征兆之間的不確定性，決策最有可能發(fā)生故障事件的過程就是故障診斷的過程。利用信息理論進(jìn)行電網(wǎng)故障診斷的輔助決策系統(tǒng)的開發(fā)，能夠使故障診斷及拓?fù)錂z錯得以實(shí)現(xiàn)，其最大的特征為實(shí)用性較強(qiáng)。從信息理論的角度來看，一個多信息融合的過程就是指電網(wǎng)故障診斷。當(dāng)前亟待解決的問題是如何有效利用保護(hù)裝置、斷路器的動作信息、遙測量信息、錄波信息，未來可通過信息融合及信號處理、參數(shù)優(yōu)化等方法輔助解決這一問題。

3.2.3 遺傳算法

根據(jù)人類遺傳機(jī)理提出的全局優(yōu)化算法就是所謂的遺傳算法，其是通過對生物進(jìn)化過程的繁殖、雜交等現(xiàn)象的模擬形成的，其具有的優(yōu)點(diǎn)是全局優(yōu)化能力較強(qiáng)，處理優(yōu)化問題的能力較強(qiáng)。在電力系統(tǒng)故障診斷過程中，其根據(jù)元件故障、保護(hù)動作、斷路器跳閘之間的關(guān)系，診斷問題轉(zhuǎn)換為一個0、1整數(shù)規(guī)劃問題，之后建立與遺傳算法相適合的故障診斷數(shù)學(xué)模型，采用差異遺傳法處理故障診斷的適應(yīng)值函數(shù)。遺傳算法在解決故障診斷問題時是從全局優(yōu)化的角度出發(fā)，在保護(hù)或斷路器出現(xiàn)拒動的情況下，能夠達(dá)到最優(yōu)的診斷結(jié)果。但是對于故障診斷數(shù)學(xué)模型的合理建立，及確定較差、變異等參數(shù)方面還需要深入進(jìn)行研究。

3.3 基于優(yōu)化技術(shù)的故障診斷方法

使用傳統(tǒng)的技術(shù)診斷電力系統(tǒng)故障，極易出現(xiàn)不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)象，很難取得理想的診斷結(jié)果。人工智能系統(tǒng)診斷并不能處理一些新的問題，且無法應(yīng)對一些突發(fā)狀況。人工智能診斷是合并統(tǒng)一處理以往發(fā)生過的問題，之后在人工智能系統(tǒng)中存入這些出現(xiàn)過的數(shù)據(jù)，診斷時需要以這套系統(tǒng)為前提條件，這種診斷方法存在的不足就是漏洞較多。而將新興科技應(yīng)用于電力系統(tǒng)故障診斷中，并通過應(yīng)用模糊理論，能夠有效解決一些突發(fā)情況，這套系統(tǒng)在面臨一些新的問題時能夠靈活進(jìn)行診斷。與人工智能系統(tǒng)相比，模糊理論系統(tǒng)在診斷靈活方面具有一定優(yōu)勢，這套新興系統(tǒng)是模擬人腦的方式處理相關(guān)信息，但在實(shí)際應(yīng)用中也存在著缺乏自主思考能力的缺點(diǎn)。在科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步的新時期，電力診斷系統(tǒng)中將會應(yīng)用更多的新興技術(shù)，我們需要根據(jù)自身情況制定合理的系統(tǒng)與最佳優(yōu)化方案。

4 結(jié) 論

總而言之，當(dāng)前我國居民和工廠的用電量正在不斷增加，且我國電網(wǎng)工程規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，電網(wǎng)事業(yè)的發(fā)展將面臨新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，為了保障電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定安全運(yùn)行，采取有效方法診斷電網(wǎng)故障問題具有重要意義。在我國科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步的環(huán)境下，新興技術(shù)在電網(wǎng)系統(tǒng)故障診斷中得到廣泛使用，且取得了良好的應(yīng)用效果。當(dāng)前電網(wǎng)事業(yè)最為關(guān)注的問題就是電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，為了有效解決電網(wǎng)系統(tǒng)故障問題，制定符合現(xiàn)代化發(fā)展需求的技術(shù)與系統(tǒng)是當(dāng)前的主要任務(wù)，以此為促進(jìn)電網(wǎng)事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

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作者簡介：張瑞強(qiáng)（1997.02-），男，漢族，甘肅隴南人，本科，研究方向：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。