繼電保護中的人工智能技術及其應用概述

毛文泉

摘 要 電力行業在國民經濟水平不斷提高的促進下，獲得了更大的發展空間以及更多的發展機遇。繼電保護作為電力行業發展過程一種重要的電力保護技術，也得到了極大的發展和提高，人工智能技術逐漸被應用至繼電保護工作當中。本文主要對繼電保護所涉及的人工智能技術進行簡要闡述，然后分析了人工智能技術在繼電保護中的應用，期望為今后繼電保護中人工智能技術的進一步應用提供科學的理論依據和參考。

關鍵詞 繼電保護;人工智能技術;應用

前言

電力系統的正常運行過程會受到諸多確定以及不確定因素的影響，進而影響到電力系統出現震蕩等非正常的運行狀態。繼電保護工作是為了提高電力系統運行安全性，繼電保護在計算機技術的影響下，逐漸發展為微機保護模式。但是隨著人們對于電力系統運行過程穩定性的更高要求的提出，人工智能技術開始逐漸被應用到繼電保護工作當中，這對于我國電力行業發展提供了更加強力的技術支持。

1繼電保護中的人工智能技術

目前電力行業發展過程繼電保護工作中所涉及的人工智能技術主要包括：專家系統、人工神經網絡、模糊理論、模式識別以及小波分析[1]。人工智能技術當中的專家系統主要是指，將專家對特定領域之內的知識以及經驗信息收集之后，在對這些信息進行相關的統計分析，之后建立相關的智能計算機程序，將收集的信息全部導入程序當中，當計算機運行過程遇到相關問題的時候，可以模擬專家給出相應的解決措施。人工智能技術當中的人工神經網絡，顧名思義是一種基于人腦組織結構以及人類信息認知處理而發展的計算機技術。人工神經網絡運行過程主要是利用非線性映射，對于很多十分復雜的方程式以及非線性問題，都可以進行有效的信息處理和解答[2]。經典的數字集合一般都是非0即1是一種十分清晰的概念，模糊理論有效的打破了這種較為清晰的概念，將語言變量以及模糊邏輯合理的引入到計算機信息技術當中，能夠更好地分辨以及處理不確定事件。人工智能技術當中的模式識別主要是指，在軟件系統中提前設立某些課題的所有特征集合形成代識模式，在計算機軟件運行過程將遇到的問題與已有的代識模式進行比對分析，從而及時發現和判斷故障的具體信息。人工智能技術當中的小波分析的運用對象具有較強的針對性，一般將這一人工智能技術運用到觀察和判斷頻率實時變化當中。人工智能技術當中的小波分析技術十分適合于繼電保護工作，對于繼電保護工作中的問題可以及時進行發現分析。

2人工智能技術在繼電保護中的應用

2.1 專家系統在繼電保護中的應用

目前繼電保護工作中的專家系統的應用范圍具有較大的局限性，因為專家系統應用過程會受到時間因素的影響而產生較大的結果差異，所以對于一些沒有太高時間要求的繼電保護工作才適合應用專家系統。繼電保護中應用專家系統一般是用于診斷電力系統運行過程的故障問題，可以根據專家系統及時確定故障發生類型以及故障發生位置。繼電保護工作中的專家系統對于整體的繼電保護工作可以起到很好的協調和整定作用，專家系統提供的幫助主要體現在兩方面[3]。繼電保護工作中運用人工智能技術當中專家系統，不僅可以先從整體上對繼電保護設計問題進行通用準則上的綜合考慮，還可以在整體考慮不夠完善的情況下，對于矛盾進行合理解決。在產生式規則系統的基礎上，專家系統在集合了繼電保護裝置正常運行特點以及運行人員診斷信息之后，在專家系統中建立電力設施運行故障診斷信息庫，在專家系統信息軟件運行過程中可以對電力系統運行過程的故障進行及時判斷，并根據信息庫當中故障信息給予應對處理措施。除了對電力系統運行故障進行診斷外，專家系統還可以被應用到繼電保護管理系統以及保護系統當中。

2.2 人工神經網絡在繼電保護中的應用

目前，繼電保護工作當中主要是運用人工智能技術當中的人工神經網絡對于電力系統運行過程的故障進行詳細的診斷。人工神經網絡被應用到繼電保護工作當中不僅可以及時判斷電力系統運行過程是否存在故障，還能夠十分迅速的對存在故障的數量、故障的具體類型以及故障在電力系統當中的位置進行診斷。人工神經網絡在電力系統主設備保護方面，也發揮著極為重要的作用。電力系統運行過程高壓輸電線方面的保護工作尤為重要，人工神經網絡可以對其進行很好的方向保護，人工神經網絡當中的BP模型對于高壓輸電線的故障方向可以做到快而準的判斷，并且還可以利用模擬的神經網絡學習能力和認知能力，做出高壓輸電線路中的正方向電流保護，及時閉鎖反方向故障電流，人工神經網絡的運用對于電流自適應能力和靈敏度都有極大的促進作用。

2.3 模糊理論繼電保護中的的應用

繼電保護工作中在對電力運行系統中的主變、線路以及發電機進行保護時，可以使用人工智能技術當中的模糊理論。電力系統運行過程出現電壓故障時，通常會包含多種故障原因，通過提取電壓故障當中的頻率變換特征，將這些特征與模糊理論當中的模糊集合進行有效對比，可以及時了解電壓故障相。

2.4 模式識別繼電保護中的的應用

繼電保護工作中在進行高阻抗檢測以及距離保護工作時可以采用人工智能技術當中的模式識別技術。目前所應用的新式的繼電保護裝置就是在微處理機和模式識別技術的基礎上發展而來的，這種新式的繼電保護裝置有效的優化了配電線接地保護裝置，可以實現電流以及電壓的動態實時檢測，及時判斷高阻抗是否存在故障狀態。

2.5 小波分析繼電保護中的的應用

繼電保護工作中在進行電流以及電壓等的故障診斷工作時，可以利用人工智能技術當中的小波分析，但是這一人工智能技術通常不會單獨使用，一般是與其他幾種人工智能技術搭配使用。在對變壓器短路電流進行故障診斷時，可以先利用小波分析技術判斷故障特征，再搭配使用模糊理論技術進行詳細的變壓器短路電流故障診斷。

3結束語

綜上所述，目前我國電力行業中的繼電保護工作中，人工智能技術的應用程度還處于較為初級的階段，但是也取得了較為明顯的應用效果。為了提高繼電保護工作的水平以及效率，應擴大人工智能技術的應用范圍和應用深度。

參考文獻

[1] 姬生飛，潘仁秋，徐華斌.人工智能技術在電力系統繼電保護中的應用研究[J].通信電源技術，2020，37（7）：282-284.

[2] 楊雨嬋.人工智能技術在電力系統繼電保護中的應用[J].科技風，2020（10）：210.

[3] 張育善.人工智能技術在電力系統繼電保護中的應用[J].科技風，2019（32）：175-176.