人工智能技术在电力系统继电保护中的应用分析

郭鑫

摘要：电力系统的发展作为时代进步的重要组成，其对于人工智能技术的应用研究早在上个世纪九十年代便开组织开展了。人工智能技术在电力系统继电保护中的应用价值十分明显，这对于继电保护工作的开展意义重大。本文以此为基础，就继电保护工作的相关内容以及人工智能技术的应用问题展开探析。

关键词：人工智能技术   继电保护   应用分析

计算机技术的发展作为新世纪的重要标志，其对于社会诸多领域的升级与发展也带来了崭新的契机。随着计算机技术的不断发展，随之衍生出的人工智能技术在近年中的发展势头锐不可当。就继电保护工作的开展而言，其对于人工智能技术的应用与融合亦十分关键，例如专家系统的应用对于现阶段继电保护工作的发展意义重大。

一、继电保护技术的意义

在电力系统中，继电保护技术占据了相当大的比重。可以说，继电保护技术地应用水平可以在一定程度上反应电力系统的实际发展水平。而作为电力行业而言，其所有的技术革新项目实际上都是与继电保护技术息息相关。继电保护系统的革新与电力系统的发展相辅相成，呈现出了共同提高共同进步的良好趋势。电力系统的运作离不开变电站的运转，而变电站在运转的过程中，主要的流程无外乎电能的运转与分配、电压的调节与更改。其作为电能运输的主要中转站，是电力系统有效运转的必要保障。

当下随着计算机技术的广泛应用，数字化技术对于变电站工作的优化效果也同样十分明显。当下变电站作用中所需的一切数据信息皆可通过数字化的形式予以展现，不仅优化了工作程序，对于工作效率的提高也起到了十分积极地影响。而在此基础上所形成的智能电网，在兼容性与自愈性等方面的优异表现也是传统模式下所不能比拟的。所以数字化机电保护技术的发展是符合时代发展潮流，迎合未来社会需求的必然方向。

二、继电保护技术的发展

（一）继电保护技术的发展历程

我国现阶段的继电保护技术只要是以预防性和故障发生后被动保护两种技术方式为主。预防性的继电保护技术所呈现的维修方式我们称之为主动维修，其对于设备的有效保护、寿命的延长以及成本的缩减都大有裨益。而在故障发生后所进行的被动保护方式，因为保护时机的差异，导致维修工作的开展较为复杂。而数字化的继电保护技术由于对信息技术的高效应用，使得对于设备运行状态可以予以有效的监管，对于可能发生的问题或是已经发生的问题都能够保证进行及时有效的解决。这在很大程度上提高了设备的使用寿命，并使得维修工作的开展进行缩减了大量的工期。

（二）继电保护检修技术的应用

就检测方式的角度进行比较，继电保护检修技术主要是通过在线与离线两种方式进行展开的。作为检修工作的开始，需要就电气装置的转运信息予以搜集，而后根据搜集信息的实际情况进行分析，判断电气装置的工作状态是否正常。而后就维修的可能性以及维修的措施展开研讨。这一切的工作也都是继电保护检修工作开展的基础。在继电保护检修的过程中，应遵循以下的原则。首先应保证继电保护设备在正常状态下展开检修，只有如此才能保证检修的效果是对继电保护设备运转实际的反映。第二在继电保护检修工作的开展过程中，也应分清问题的主次矛盾，就一些重点的问题，应予以重视和反复的检测，以保证相关部位或是系统得以有效运转。此外，随着电力系统的不断升级，使得检测与维修工作的开展也面临一定的压力，这要求我们不断的对现有设备与技术升级。真正意义上实现与时俱进，保证电力系统的有效运转。

三、人工智能技术在电力系统继电保护中的应用简析

（一）专家系统

专家系统作为人工智能应用领域中最为关键的组成部分，其与知识工程研究之间的关联十分密切。简而言之，专家系统主要得益于人工智能技术的发展，在面对特殊故障或是问题时，能够以人类专家的知识以及经验为基础作出积极的应对。基于生产式规则的系统是继电保护工作开展中专家系统的典型应用，其主要通过对运行人员诊断经验以及断路器的规则表现，促进专家系统库的组成。而系统库的组成与完善便是能够得出故障结论的最终基础。通过直观性的规则，就输电网络中断路器与一级保护之间的关系进行表示，同时可就部分不确定性的问题予以科学有效的解决。除此之外，专家系统还具有一套特有的分类结构的知识框架。其主要作用在与能够将不同事物之间的关联性予以明确的表达，同时实现表述及存储的知识简化与继承。当下，很多学者就继电保护系统中的专家系统予以了深入的研究，同时就网络本身的协调性与科学性予以了充分的考虑。同时部分学者就自动分析发生故障的方式也进行的分析，首先是在变电站的层面上就故障录波器的信息进行分析，而后在调度中心的层面上就变电站故障录波器的信息予以了分析。当下尽管能够实现对于保护动作过程的有效模拟，但是在很多细节的优化上，仍旧存在有提升的空间。

（二）暂态保护

随着相关技术的持续发展，对于故障类型的判断方式也有了进一步的提升。例如小波理論以及人工神经网络的发展，这些技术的应用不仅有效的提升了故障判断的准确性，同时就单一工频信号的算法难以识别的问题也予以了有效的解决。即便如此时至今日人工智能技术仍旧无法取代一些传统保护原理的应用。同时这些新式的技术应用在很大程度上也受制于传感器频宽的影响。就最终的处理结果而言，通常是采用系统的计算来提升故障识别的有效性。暂态保护技术的应用主要依赖于高频信号的产生，通过对高频信号的解读，就故障种类、位置以及持续时间予以对比分析。同时在信号的整个频域中，均能实现对相关数据的有效保存。而就传统的保护手段而言，其所采用的过滤技术通常会自动忽略故障产生的高频率，这意味着在高频信号滤波器的设计中需要予以大量的研究工作。

（三）人工神经网络

人工神经网络简而言之便是信息的处理系统，其通过对人脑组织结构以及人类认知历程的模拟，实现相关工作的有序开展。由于该系统具备非线性特征、自组织自学习能力等优势所以人们对该系统的应用格外关注。BP算法作为当下作为成熟的研究内容，其在工业领域中的应用范围十分广泛。而由于电力系统本身所具备的非线性特征，所以ANN理论的发展前景也十分理想。

通过相关工作的开展，神经网络方法已经可以实现知识瓶颈以及知识库维护等问题的解决，，但是由于其本身ANN技术的完备性有待提升，同时处理启发性的知识也存在不足，所以其所呈现出的低学习效率以及训练时间，也使得神经网络的实用化受到影响。

四、结语

随着新技术的发展与完善，人工智能技术的应用范围也在不断地提升。本文以此为基础通过对现阶段继电保护工作开展中人工智能技术的应用简析，就保护系统中存在的不确定因素进行合理的分析与处理，而这也恰恰是人工智能保护领域的发展趋势。本文所述的智能技术已经在电力系统的继电保护工作中取得了理想的应用价值，但是由于缺乏相关的理论支持，所以在今后研究工作的开展中，还需就上述技术的完善加以关注。

参考文献：

[1]胡连梅，刘辉.人工智能技术在电力系统继电保护故障分析中的应用[J].科技信息，2009，（13）：343-345.

[2]邹德龙，王巍.浅谈人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].工程技术：引文版：00271-00271.

[3]关虹芳.浅谈自适应控制技术在电力系统继电保护中的应用[J].引文版：工程技术，2015，（45）：208-208.

[4]何海峰.分析自适应控制技术在电力系统继电保护中的应用[J].通讯世界， 2013，（23）：38-39.

[5]齐凤元.电力系统继电保护问题分析[J].工程技术：引文版， 2016，（04）：00206-00206.

（作者单位：内蒙古电力（集团）有限责任公司包头供电局）