人工智能在电网故障诊断中的应用

杨剑 顾叶青

南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），南京 211000

引言：

随着当前的人工智能越发火热，关于人工智能的运用当前已经有了非常庞大的覆盖面，其中电网故障由于电网覆盖面积大，人员短缺以及诊断难度较大等一系列问题，导致电网故障诊断较难进行实现，人工智能的出现对电网系统能够有有效进行监测起到了非常重要的作用，因此在未来，人工智能在电网故障诊断方面一定有着非常广阔的发展前景。在当前对人工智能在电网方面的运用主要有以下几种措施。

一、诊断系统结构

诊断系统结构主要就是对故障的信息进行分析，例如在电网故障发生的时候，电网中各种相关的元件就会出现做出继电保护的行为，能够有效对故障进行预处理，随后根据周边的传感器，将故障信息发送给神经网络的模块中进行检测，这样就能够路有效对电网的运行进行监控，同时对故障进行诊断，能够有效提升电网的故障诊断的实效性，同时也能够让电网工作中一旦出现故障的时候，短时间的故障保护不会对现场造成电网系统造成太大的影响。

二、元件神经网络诊断

随着我国基础设施建设的完善，电网设施作为电力系统中较为重要的一个基础设施类型，在发展上已经较为完善，在当前庞大的规模中，想要对电网元件进行检修，这是非常困难的一件事情。因此在这样的情况下，可以利用BP 神经网络以及GRNN 将电网的主要元件进行连接，其中包括变压器、线路以及母线，通过将电网分割为不同的区域，这样让电网中的元件能够成为电网神经构成的一部分，这样一旦出现问题的时候，能够极快的进行部位的确定，通过这样的方式，能够有效对电网中的故障进行确认，让元件的检测能够更好的进行。

三、变压器神经网络模块

神经网络模块主要是通过瓦斯保护、差动保护、后备保护以及接地保护等多方面进行神经网络的保护，如图1 所示，初次在外，神经网络模块也能够为改平的闭锁距离保护，通过对后备电流进行保护，这样保护的线路就能够达到较长的长度。这样在发信原件以及闭锁信号的中间，可以进行有效的后备保护，这样就能够让神经模块能够较好的进行，如图二所示。最后则是对母线神经网络模块进行保护，母线的保护与上述的保护几近相同，主要的差异就是在保护的过程中使用的是电流差动保护，后备的保护则是主要运用过电保护这样的方式，主要因为母线电流过大，因此在控制上需要进行一定的研究。

图一：变压器神经网络模块

图二：线路神经保护模型

四、复杂故障的处理

电流中故障主要发生在内部，因此在对内部的故障进行确定的时候，主要是对神经网络进行一定的设置。由于神经网络在发生电力故障的时候，元件本身神经网络的模块由于故障的复杂导致无法直接作出诊断的结构。这个时候就需要元件神经网络的模块对故障进行外部侦测，这样作家的好处就是能够让继电保护装置能够正常运转，对该部分的电网功能进行保持，随后则是利用人工智能中存在的模糊搜索功能，对出现的问题进行模糊搜索，这样就能够对故障进行确认，最终名找出其中的解决方法。

五、测试系统

在BP 神经网络建设完成之后，就应该对其进行测试，测试主要是为了能够在使用的时候对其使用的范围以及使用的功能进行足够的确认，防止在使用的过程中出现问题，并且测试的时候能够有效对其参数等方面进行收集，从而能够更好的对具体的运用做出规划。

在该系统的测试过程中，主要应该经过以下几方面的测试，首先是对故障的敏感性测试，该系统主要是面对电网故障进行使用的，因此在测试的时候对故障的敏感性自然是首先需要进行测试的，其次就是对其故障准确率进行数据的收集，这样就能够有效对其作出分析，从而依靠分析的结果，对不足进行补充。最后则是对系统运行的稳定性进行测试，这种测试一般使用的时间比较长，主要是考虑在各种环境下，该人工智能系统能否承担起对电网故障测试以及反馈的任务，会议单最终的效果进行确定，那么就是对该系统进行实施了。

在实施的时候，主要是需要注意以下的问题，首先就是在实施的过程中，应该确定一定的试点，这样在实施的过程中，对电网工作人员的数据进行收集，设计的时候，以及最终实施的时候，双方由于立场不同，因此对同一事情有不同的习惯，很有可能设计人员对人工智能的使用习惯与使用人员的习惯之间存在出入，因此在使用的过程中会出现一定的问题，因此只有通过实测才能够对其进一步完善，这样才能够让使用中不会出现任何问题。

六、结束语

综上所述，当前人工智能技术在电网故障检测中已经能够初步进行使用，尤其是上文中所述的BP 神经网络系统，在未来的电网故障检测中，只需要对其进行足够的完善，这样的方式自然能够减轻电网故障检测人员的工作强度，进而让电网故障检测有着更加广阔的前景。