基于人工智能技術的電力系統母線保護的應用研究

和定繁

摘 要：隨著我國經濟快速發展，電力系統也日益擴大。為了確保電網系統穩定運作，對繼電保護技術提出更高的要求。傳統的繼電保護和診斷技術滿足不了現階段電力系統的發展需求。基于人工智能技術的繼電保護裝置，受到越來越多的重視。文章主要對基于人工智能技術母線繼電保護的提出進行分析，概述了母線保護的發展狀況，提出了基于人工神經網絡電力系統的母線保護。

關鍵詞：人工智能技術;電力系統;母線保護;應用研究

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）02-0145-02

繼電保護技術是伴隨著電力系統的發展而興起的。相反，電力系統快速發展也推動了繼電保護不斷完善。與此同時，隨著科學技術通信技術不斷興起，也為繼電保護技術的發展注入新鮮活力。對于電力系統而言，最常見的故障就是短路故障，如果線路發生短路，不可避免會出現電流增大，進而破壞電力設備。因此，需要對電力系統母線保護的應用進行探究，具有至關重要的現實意義，在最大范圍內確保人們的生命財產安全。

1基于人工智能技術的母線繼電保護的提出

早在1901年，出現了感應型過電流繼電器。發展到1910年方向性電流保護得到廣泛應用，一直到上個世紀20年代初期出現了距離保護裝置，隨著電力線載波通信技術的發展。一直到20世紀50年代，人們通過微波傳送，它成為繼電保護裝置原件及與此同時繼電保護裝置，它的原件和結構方式發生翻天覆地的變化。發展到上個世紀50年代，導體晶體管的出現推動晶體是繼電保護裝置的發展。一直到上個世紀70年代中期，基于集成運算放大器的集成電路已經開始研究發展。發展到80年代末形成了較為完善的晶體管保護系統。近年來，隨著科學信息技術快速發展，計算機以及通訊技術取得快速發展。母線保護主要是將監控、測量、運動、通信等各個功能進行融合，減少設備投資，減少設備投資的同時，全面提高設備的穩定性。也在無形之中也推動人工智能技術的發展，在某種程度上，人工智能神經網絡。它具備較高的運算能力、適應能力強，還具備較高的容錯能力。和傳統的方式相比，有著較高的優勢，它能夠彌補傳統單純的依靠數字求解問題的弊端。廣泛使用在電力系統這種復雜的大規模動態系統中，人工神經網絡作為人工智能分支的重要內容，在推動電網發展和母線保護應用中占據著關鍵地位，它更能適應現代化電網安全可靠經濟運行的需求，能有效解決傳統繼電保護存在的不足。

2母線保護的發展狀況概述

2.1實現方式的發展

在科學技術的推動之下，我國電網結構和規模都發生翻天覆地的變化，它從過去區域向容量小、低電壓等級、發展到現階段的遠距離、大容量、超高壓等等大規模的系統，離不開電力系統的母線保護裝置，在某種程度上，母線保護它成為電力系統安全運作的守護神，突破原來單一性保護的弊端。針對母線保護發展狀況進行分析，母線保護是在技術原理上實現不斷的突破和完善，保護性能和可靠性能，隨著科學技術的提升也得到顯著提高，母線保護的功能，它從傳統的單一逐漸向多元化發展，可靠性也逐漸提高，從傳統過度依靠人為干預走向高度智能化發展。通常情況下，母線保護方式主要有以下三個內容，第一，電磁型的母線保護。對于電磁型的母線保護來說，它是最早的實現方式，操作較為簡單，容易實現。然而它的保護性能并不高，靈敏度動作速度飽和能力等。有顯著不足的現象。除此之外，母線運行條件并不具備較高的適應能力。第二，集成電路型母線保護。該母線保護它的靈敏度、動作速度、飽和能力，和電磁型母線保護相比，有著大幅度的改善，其中最主要的代表就是中阻抗母線保護。中阻抗母線保護它被廣泛使用在電力系統中，成為母線保護的首選產品。近年來，隨著我國電力系統的快速發展，國內公司最長使用的阻抗型母差保護是上海繼電器廠生產組裝的PMh150。它主要對中阻抗母線保護原理進行探究，能有效地降低母差回路產生的負載阻抗值，然而，集成電路型母線保護在適應母線運行情況還存在一些不足。第三，微機型母線保護。微機型的母線保護主要來源于系統功能強大的中央處理器，主要比較數字和模擬母線保護之間的特征，全面提高適應母線的運行方式靈敏度以及可靠度[1]。

2.2實現原理的發展

目前在進行母線保護實驗原理發展狀況分析時主要。包括以下幾個方面的內容，第一，差動原理母線保護。該保護原理是確保母線正常運作，或者是外部故障發生時，母線上的各回路會出現電流和為零，在母線內部出現故障各線路上同一時刻的電流值之和應該大于零。然而，差動原理母線保護由于內外故障保護不同。然而，在實際運作中，母線各個回落，不可避免會出現特性誤差，會存在著一個不平衡的電流，為了全面確保母線保護具有較高的靈敏度，應該采取有效的方式，將不平衡電流降到最低。為了確保差動原理母線保護，具有較高的靈敏度，可以通過加裝中間變流器和軟件修正的方式，在母線區故障外找到特性誤差，降低母線保護不平衡電流。如果母線出現故障，尤其是區外故障電流互感器的飽和對保護的性能影響較大。如果區外故障會造成嚴重的誤判，這時，必須要確保母線保護具有較高的抗飽和能力。通常使用的抗體低飽和的方法是通過判斷差動動作和故障是否同步發生，以電流量作為主要的判別量。第二，方向原理母線保護。對于方向原理母線保護來說，它主要是確保母線外部故障，有一部分的電流方向流出母線。在進行內部故障探究時，母線上各回路故障電流方向如果流向母線。說明系統能夠在較短的時間內，計算出母線各回路上的故障電流方向，不需要考慮電流特性和飽和問題，針對母線區外故障的運行情況進行探究，保證系統穩定運作，如果系統在較短時間內不能確定母線各回路故障電流的方向，這時需要根據電流行波和故障電壓行波的極性進行判斷[2]。

2.3實現結構的發展

母線保護在實現結構上主要分為集中式母線，保護和分布式母線保護。首先對于常見的集中式母線保護來說，它主要是實現信號的采集和處理，進而進行準確的保護和判斷，保護出口。將所有的功能全部集中在一起，集中式母線保護它具備較高的優勢，結構較為簡便，操作容易。目前，我國大部分使用的都是集中式的母線保護。其次，分布式母線保護，分布式母線保護能夠將信號進行采集和處理，保護出口各個功能，將其放在母線的各個間隔單元中，實現各見各單元的分布排序。將不同的數據信息，通過光纖輸送到不同的中心單元，做好保護方式的判斷，然后將得到的結果傳回到各個間隔單元，實現保護出口操作。在無形之中能節約大量的二次電纜，具有較高的擴展性，它和傳統的母線保護相比，更加符合電力系統母線設備的運行特點。在某種程度上分布式母線保護在操作過程中，技術要求較高，廣泛使用在數據采集和同步傳輸中[3]。

3基于人工神經網絡的電力系統母線保護

3.1母線保護的人工神經網絡模型

母線保護智能化發展是未來母線繼電保護的發展方向，本文主要針對基于人工神經網絡的電力系統母線保護進行探究，在最大范圍內發揮智能化調節母線保護的作用，降低母線保護過程中不必要的人為干擾，減輕母線保護工作者的壓力。對于人工神經網絡來說，它是一種高度智能化的數學工具。它能對確定的物理對象進行輸入和輸出，確定關系，在某種程度上人工神經網絡，它更像是一種傳遞函數，針對物理對象輸入輸出進行分析，找到兩者之間的誤差，進而調節各層的全系數。在基于人工智能技術母線繼電保護裝置探究時，可以將電力系統母線作為一個確定的物理對象，然后做好母線各回路的分析工作。在輸入和輸出的同一時刻建立函數關系，可以使用帶有隱藏型的人工神經網絡模型描繪這個函數關系[4]。

人工神經網絡，它具備較高的容錯能力和自適應能力，能對母線存在的故障進行排除，做好圖像處理預測，被廣泛使用在電力通訊工程，人工神經網絡，它能夠智能化地解決復雜問題。在繼電保護中，廣泛使用可以將電力系統中的具體保護對象。例如：母線、線路、變壓器等等不同的器件作為輸入輸出關系所確定的對象，然后使用人工神經網絡確立數學模型，進而代替這個保護對象。在保護對象區域內，如果發生故障，這時可以考慮到可能系統由于輸入輸出關系的改變，對回路產生影響，要確定物理對象的實際參數。如果不能真實的獲取參數，那么基于模型保護原理的性能將大大降低[5]。

3.2母線保護的故障啟動方法

在基于人工智能技術電力系統母線保護應用探究過程中，必須要對故障啟動方法進行分析，母線保護能有效地反應出故障區域，做好電氣故障特征值的分析。一般情況下，電氣故障特征值多種多樣，無論是電流、電壓幅值，還是電壓波形都會產生各種各樣的干擾。母線保護故障啟動方法需要按照電氣特征值的大小以及電氣特征量變化率進行分析，嚴格地參照電氣特征量的大小，如實地反映故障母線保護的啟動方式。需要設置特定的閾值來分析母線是否發生那區或者是外區的故障，這些閾值就是保護整定值。除此之外，也可以根據故障電氣特征量的大小，降低人為干擾。通常情況下，使用的方式由采樣值突變量方法、小波奇異性方法、自適應模型預測法、以及瞬時幅值突變量方法。不同的運作環境，使用的方式也是不同的[6]。

3.3母線保護的故障判斷方法

在母線保護故障啟動以后，需要判斷區內和區外故障，要使用基于人工神經網絡模型對母線保護進行探究。針對母線區內故障，在進行判定過程中，可以使用電流采樣數據進行訓練，找到母線保護對象的輸出和輸入關系。在母線區外故障判斷時，如果母線保護對象輸入輸出關系并沒有發生改變，這時需要通過無故障運行學習訓練進行探究。在最大范圍內判斷故障預警動時間和人工神經網絡數學模型輸入變大的時間是否同步。如果同步，則說明母線出現故障[7]。

4 結語

電力系統穩定運作離不開母線，母線保護是確保母線安全運作的關鍵。在科技的推動之下，母線繼電保護技術也得到顯著提升。人們的工作和生活離不開電力系統，它也是國民經濟的主要產業，電力系統在運作過程中穩定性和安全性，母線保護和母線繼電保護密切相關，為了提高電力系統安全可靠，為了確保電力系統能夠輸送高質量、經濟性能好的電源。要考慮到自然條件設備以及人為因素產生的影響，降低設備出現的故障。

參考文獻

[1] 孫恒東.基于人工智能技術的電力系統母線保護的應用研究[J].電子測試，2018（22）：14+2.

[2] 鄭帥.基于人工智能技術的電力系統母線保護的應用研究[D].廣州：廣東工業大學，2016.

[3] 徐良駿.基于多Agent的分布式母線保護在數字化變電站中的應用研究[D].上海：上海交通大學，2018.

[4] 龍霞飛.粗糙集理論在配電網故障診斷中的應用研究[D].石河子：石河子大學，2013.

[5] 韓涵.基于神經網絡的智能型母線保護技術的研究[D].成都：西華大學，2017.

[6] 雷宇，陳少華，桂存兵，等.利用模糊神經網絡實現母線充電保護的研究[C].//河海大學.中國高等學校電力系統及其自動化專業第二十二屆學術會論文摘要集，2019：2087-2090.

[7] 畢天姝，倪以信，吳復立，等.基于混合神經網絡和遺傳算法的故障診斷系統[J].現代電力，2018，22（01）：31-36.