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人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用

2021-08-01 23:43:51王睿
家園·電力與科技 2021年6期
關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù)應(yīng)用

王睿

摘要:隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,當(dāng)前人工智能技術(shù)開(kāi)始逐漸應(yīng)用在電力系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中,改變了原有的生產(chǎn)模式。人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用,不僅能有效提升電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的工作效率,同時(shí)也能夠保證電力系統(tǒng)繼電保護(hù)運(yùn)行過(guò)程中的安全。為保證人工智能技術(shù)能夠發(fā)揮出應(yīng)有的效果,完善當(dāng)前電力系統(tǒng)繼電保護(hù)運(yùn)行過(guò)程中存在的不足,有必要對(duì)當(dāng)前人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用情況進(jìn)行分析,提升其與電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的融合效率。以此保證整個(gè)電力系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化,促使電力行業(yè)實(shí)現(xiàn)更好地發(fā)展。

關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù);電力系統(tǒng)繼電保護(hù);應(yīng)用

1導(dǎo)言

受諸多因素影響,電力系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中很容易陷入非正常狀態(tài),如超負(fù)荷及震蕩等,人工智能技術(shù)的引入則可以很好地解決這類(lèi)問(wèn)題,通過(guò)有效提高電力系統(tǒng)繼電保護(hù)智能化水平來(lái)進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)電力行業(yè)蓬勃發(fā)展。

2人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù),是計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)構(gòu)中的主要分支。該技術(shù)主要是在信息程序基礎(chǔ)之上,融合了仿生生物技術(shù)、數(shù)字化程序等方面內(nèi)容,它是社會(huì)資源協(xié)調(diào)整理和科學(xué)運(yùn)作的主要方法,具有兼容性強(qiáng)、資源開(kāi)發(fā)形式多元、實(shí)際操作便捷等優(yōu)勢(shì)。隨著社會(huì)信息產(chǎn)業(yè)不斷更新與發(fā)展,社會(huì)產(chǎn)業(yè)資源的研究深入性也在不斷的加強(qiáng),借助人工智能技術(shù),做好各個(gè)方面的資源調(diào)節(jié),已經(jīng)成為諸多行業(yè)未來(lái)發(fā)展的主要趨勢(shì)。比如,人工智能技術(shù)在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的運(yùn)用,就主要利用專(zhuān)家診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管等優(yōu)勢(shì),進(jìn)行了電力傳輸資源協(xié)調(diào)管控。即,人工智能技術(shù)的運(yùn)用與創(chuàng)新,基本上達(dá)到了行業(yè)服務(wù)品質(zhì)提升和工作效率的同步增強(qiáng),這是質(zhì)與量相互兼容的技術(shù)實(shí)踐形態(tài)。

3電力系統(tǒng)繼電保護(hù)現(xiàn)狀

首先,由于社會(huì)的不斷進(jìn)步,電力系統(tǒng)繼電保護(hù)裝置也日趨多元,且為了保證相應(yīng)工作得以有序、高效地完成,工作人員在實(shí)踐作業(yè)中往往會(huì)選用功能齊全且靈活可靠的保護(hù)裝置。其次,電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展也對(duì)繼電保護(hù)功能提出了更高要求,主要包括電容器保護(hù)功能、線路保護(hù)功能以及主變保護(hù)功能等。另外,為進(jìn)一步提高電力系統(tǒng)繼電保護(hù)技術(shù)水平,還應(yīng)將其與現(xiàn)代化技術(shù)進(jìn)行融合。最后,人工智能理論技術(shù)的不斷發(fā)展推動(dòng)了多項(xiàng)智能理論方法如專(zhuān)家系統(tǒng)、暫態(tài)保護(hù)技術(shù)等向電力系統(tǒng)領(lǐng)域的滲透,特別是微機(jī)繼電保護(hù)技術(shù),由于其具備超強(qiáng)的自我檢測(cè)、數(shù)字計(jì)算以及邏輯處理能力,已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于電氣設(shè)備和高低壓線路繼電保護(hù)中。發(fā)展至今,我國(guó)的微機(jī)保護(hù)設(shè)備已然獲得自主知識(shí)產(chǎn)權(quán),技術(shù)及性能優(yōu)異,完全足以取代進(jìn)口機(jī)電保護(hù)設(shè)備。

4人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用

4.1廣域保護(hù)技術(shù)

傳統(tǒng)智能電網(wǎng)中的繼電保護(hù)系統(tǒng)在采集信息的時(shí)候主要采取單端量和雙端量的方式,不利于智能電網(wǎng)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。在實(shí)際采集信息的過(guò)程中,上述技術(shù)十分復(fù)雜,并且不容易操作。廣域保護(hù)技術(shù)主要指將電網(wǎng)的子集作為處理數(shù)據(jù)的最小單位,然后在整個(gè)智能電網(wǎng)范圍內(nèi)對(duì)相關(guān)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匯總,根據(jù)數(shù)據(jù)分析判斷出故障成因,及時(shí)判斷故障位置,從而提出改進(jìn)方案。廣域保護(hù)技術(shù)不僅能夠處理電網(wǎng)中的各種電力故障,還能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)恢復(fù),能夠有效提高智能電網(wǎng)中繼電保護(hù)系統(tǒng)的工作效率。

4.2模糊理論在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用

傳統(tǒng)的無(wú)功電壓算法往往采用單目標(biāo)法來(lái)進(jìn)行問(wèn)題優(yōu)化,存在調(diào)節(jié)限制控制量考慮不周等弊端,且由于電力系統(tǒng)故障與故障前征兆間存在不確定性,關(guān)系并不明確,導(dǎo)致最后的診斷結(jié)果也相應(yīng)變得模糊,而模糊理論的應(yīng)用剛好可以解決這些問(wèn)題,因此其在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛。該理論主要包括三方面內(nèi)容:系統(tǒng)規(guī)劃、模式控制以及潮流計(jì)算,既可以有效確定電力生產(chǎn)及干負(fù)荷變化過(guò)程中的不確定因素,也可以用模糊值來(lái)表示部分不確定關(guān)系,從而構(gòu)建起一個(gè)完整而有效的電力模糊系統(tǒng)。

4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠靈活、有效的進(jìn)行學(xué)習(xí),是具有完全分布式特點(diǎn)的結(jié)構(gòu),比較適用于一些大規(guī)模、并行的信息處理,對(duì)于一些非線性的系統(tǒng),有著非常強(qiáng)的模式識(shí)別能力以及建模能力,可對(duì)一些復(fù)雜的狀態(tài)或是過(guò)程進(jìn)行識(shí)別以及分類(lèi)。按照具體情況的不同,當(dāng)前已有很多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和具體的訓(xùn)練算法被應(yīng)用在實(shí)際的電力系統(tǒng)中。如應(yīng)用BP對(duì)電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷情況進(jìn)行預(yù)測(cè),在保證擁有充足訓(xùn)練樣本的情況下對(duì)預(yù)測(cè)的模型進(jìn)行有效分類(lèi),創(chuàng)建出能適應(yīng)不同季節(jié)的日預(yù)測(cè)和周預(yù)測(cè)模型,并能對(duì)輸入的變量進(jìn)行準(zhǔn)確選擇,尤其是在選擇溫度變量時(shí)。此外,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及對(duì)元件關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析能診斷電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的故障,制定出多種復(fù)雜的診斷方法。這種方式主要將電力系統(tǒng)中的元件分成母線、變壓器和線路三種,對(duì)每個(gè)種類(lèi)的元件都有特定的ANN處理報(bào)警信息,對(duì)故障的具體位置進(jìn)行確定。與ES診斷有著一定不同,ANN主要是通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,通過(guò)對(duì)ANN中的閾值和連接權(quán)進(jìn)行調(diào)整,保證獲取的知識(shí)能通過(guò)隱式的方式分布在整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上,實(shí)現(xiàn)ANN的模式記憶。由此可見(jiàn)ANN具備非常強(qiáng)大的獲取知識(shí)能力,可有效對(duì)包含噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,有效彌補(bǔ)了ES中的不足之處。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備良好的快速處理并行信息能力和分類(lèi)能力,因此被廣泛應(yīng)用在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的監(jiān)測(cè)與診斷、實(shí)時(shí)控制、符合預(yù)測(cè)以及狀態(tài)評(píng)估等多個(gè)不同的領(lǐng)域。當(dāng)前,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期或是長(zhǎng)期復(fù)合預(yù)測(cè)已成為人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中作用最大的一種應(yīng)用形式。

4.4遺傳算法在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用

遺傳算法是由美國(guó)科學(xué)家于20世紀(jì)70年代提出的一種計(jì)算模型,其主要是以自然選擇與遺傳機(jī)制作為理論基礎(chǔ),通過(guò)應(yīng)用計(jì)算機(jī)設(shè)備,首先將問(wèn)題的全部備用解都進(jìn)行編碼,接著便按照其理論來(lái)進(jìn)行全局優(yōu)化搜索,最終找到最優(yōu)解集。發(fā)展至今,該算法已在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)工作中獲得廣泛應(yīng)用,如診斷輸電網(wǎng)絡(luò)故障原因、實(shí)現(xiàn)輸電系統(tǒng)電容最優(yōu)化配置、無(wú)功優(yōu)化電力系統(tǒng)以及處理圖像等。該算法應(yīng)用優(yōu)勢(shì)突出,如可以在龐大且復(fù)雜的搜索空間中完成自適應(yīng)搜索并找出最優(yōu)算法;算法簡(jiǎn)單且適用性強(qiáng),在求解問(wèn)題過(guò)程中幾乎不受限制,不必經(jīng)過(guò)復(fù)雜的求解過(guò)程即可以獲得最優(yōu)解集。最大的應(yīng)用限制則僅在于,輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型尚未實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化與科學(xué)化,而該問(wèn)題一旦得到解決,人們便可以利用遺傳算法高效地解決故障診斷問(wèn)題。

4.5專(zhuān)家診斷渠道的應(yīng)用

其一,專(zhuān)家診斷渠道的應(yīng)用,采用程序自動(dòng)感應(yīng)裝置,進(jìn)行自動(dòng)化電力調(diào)度系統(tǒng)的自由化檢驗(yàn)。其二,專(zhuān)家診斷渠道,是外部信息傳輸和輸入檢測(cè)的端口,它能夠依據(jù)區(qū)域范圍之內(nèi)電力調(diào)度的電波波峰變化、數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)等信息面,實(shí)現(xiàn)了電力調(diào)度信號(hào)穩(wěn)定性的判斷。比如,某地區(qū)將人工智能技術(shù)在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中運(yùn)用時(shí)的工作實(shí)施要點(diǎn)歸納為:人工智能化技術(shù)運(yùn)用期間,程序?qū)⒃械目刂茖?duì)象指令調(diào)節(jié),轉(zhuǎn)換為具有信息自由分析能力的結(jié)構(gòu)。只要外部程序中出現(xiàn)了與其基礎(chǔ)因素不相適應(yīng)的信號(hào)。專(zhuān)家診斷體系將自動(dòng)對(duì)出現(xiàn)運(yùn)行故障的區(qū)域進(jìn)行電力調(diào)度故障警報(bào),相應(yīng)的,程序就會(huì)啟動(dòng)自主修復(fù)指令,針對(duì)故障問(wèn)題給予修復(fù)和完善的方法。

結(jié)束語(yǔ)

總之,當(dāng)前,高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)社會(huì)在改善人民生活水平的同時(shí),也對(duì)電力企業(yè)供電質(zhì)量提出了更高要求,傳統(tǒng)的繼電保護(hù)已然無(wú)法滿(mǎn)足人們當(dāng)前的用電需求。為解決這一矛盾,可以將人工智能技術(shù)引入到電力系統(tǒng)繼電保護(hù)當(dāng)中,令其充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),有力推動(dòng)我國(guó)電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

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