邵必飛，曹少軍

（甘肅蘭州供電公司，甘肅 蘭州730070）

0 引 言

隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步，社會對于電能的需求質(zhì)量越來越高，在這樣的背景下，輸配電系統(tǒng)對于輸電線路的要求也就越來越高；然而，輸電線路不可避免的會出現(xiàn)一些故障。輸電線路一旦發(fā)生故障，輕則停電導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失，重則引發(fā)安全事故。因此，對于輸電線路的故障必須加以重視，一旦出現(xiàn)故障，就要快速消除輸電線路的故障，這就需要一個具有監(jiān)測和快速故障診斷的系統(tǒng)對輸電線路進(jìn)行監(jiān)測與監(jiān)管。

在這樣的背景下，筆者通過對輸電線路故障診斷系統(tǒng)的分析設(shè)計(jì)，以期從中能夠找到合理有效的面向輸電線路故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用方法，并以此和廣大同行分享。

1 輸電線路故障診斷技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 故障診斷系統(tǒng)概述

故障診斷就是利用各種檢查和測試方法，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和設(shè)備是否存在故障，而進(jìn)一步確定故障所在大致部位的過程。系統(tǒng)故障診斷是對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和異常情況做出判斷，并根據(jù)診斷為系統(tǒng)故障恢復(fù)提供依據(jù)。要對系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，首先必須對其進(jìn)行檢測，在發(fā)生系統(tǒng)故障時，對故障類型、故障部位及原因進(jìn)行診斷，最終給出解決方案，實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)。故障診斷的主要任務(wù)有：故障檢測、故障類型判斷、故障定位及故障恢復(fù)等。

1.2 輸電線路故障診斷技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

輸電線路故障診斷技術(shù)目前主要是借助于專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)輸電線路故障的識別與診斷。專家系統(tǒng)也是目前應(yīng)用最為廣泛和成功的人工智能技術(shù)之一。借助于專家系統(tǒng)，提前將輸電線路可能發(fā)生的各種類型的故障特征錄入專家系統(tǒng)，然后對輸電線路設(shè)定門檻值，一旦輸電線路的特征值達(dá)到預(yù)先設(shè)定的門檻值，且某種邏輯關(guān)系成立，則系統(tǒng)判定為發(fā)生故障，并根據(jù)系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的故障碼給出故障診斷結(jié)果，這就是專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)故障診斷的基本原理。目前人工智能也發(fā)展出了其他分支，諸如模糊診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷等，相對于傳統(tǒng)的單一的專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的輸電線路故障診斷模式而言，人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的故障診斷技術(shù)顯然具有更加廣闊的應(yīng)用前景。

2 輸電線路故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（1）故障診斷系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)

① 智能的人機(jī)接口

人機(jī)接口用于實(shí)現(xiàn)用戶和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換，從而完成對診斷結(jié)果的交互。

② 多種推理機(jī)制

由于故障診斷不可能僅僅由某一個指標(biāo)推斷出是否發(fā)生故障及其故障信息，對于輸電線路的故障往往存在著不確定性和模糊性，因此需要借助于多指標(biāo)進(jìn)行推斷推理，所以需要設(shè)計(jì)多種推理機(jī)制。

③ 自學(xué)習(xí)能力

一套故障診斷系統(tǒng)必須要具備自學(xué)習(xí)能力，這主要是為了應(yīng)付不斷出現(xiàn)新的故障類型。通過智能系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力可以自動對故障知識庫中的知識進(jìn)行調(diào)整和修改，以適應(yīng)不斷出現(xiàn)的新的故障類型。

（2）故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

結(jié)合上述要實(shí)現(xiàn)的功能，故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框架設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框圖

①人機(jī)接口控制。人機(jī)接口提供了用戶與計(jì)算機(jī)之間的對話機(jī)制。專家系統(tǒng)建成以后，最終的目的是要交給用戶使用，如果用戶界面的質(zhì)量不高，使用起來不方便，就不能被用戶接受。② 知識獲取系統(tǒng)。知識獲取系統(tǒng)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能故障診斷的基礎(chǔ)，并為故障診斷提供自學(xué)習(xí)的知識基礎(chǔ)信息。由于現(xiàn)有技術(shù)的制約，大量的知識基礎(chǔ)信息目前不可能跟隨故障的發(fā)生自動生成，因此目前只能是依靠輸入系統(tǒng)不斷輸入更新的故障基礎(chǔ)信息。在故障基礎(chǔ)信息的輸入系統(tǒng)設(shè)計(jì)上，可以設(shè)計(jì)統(tǒng)一的故障診斷描述語言，以實(shí)現(xiàn)為不同層次的用戶（領(lǐng)域?qū)＜抑R工程師、設(shè)備維修人員等）提供統(tǒng)一的故障診斷知識語言。③ 診斷推理模塊。診斷推理模塊是實(shí)現(xiàn)故障智能診斷的模塊，依靠人機(jī)接口或者故障基礎(chǔ)信息輸入系統(tǒng)輸入的故障特征信息，結(jié)合知識庫中的推理規(guī)則，智能化的推斷出有關(guān)故障的診斷信息。對于推理機(jī)制的設(shè)計(jì)，主要依賴于知識庫中對故障特征信息的知識化處理規(guī)則，不同的處理規(guī)則可以實(shí)現(xiàn)不同的推理機(jī)制，這依賴于設(shè)計(jì)人員所設(shè)計(jì)的算法。④ 自學(xué)習(xí)機(jī)制。自學(xué)習(xí)機(jī)制的設(shè)計(jì)，主要是為了不斷適應(yīng)輸電線路系統(tǒng)可能出現(xiàn)的新的故障，結(jié)合已經(jīng)存在于知識庫中的故障診斷信息，需要自動地去學(xué)習(xí)和接受這種新出現(xiàn)的故障類型，并給出相應(yīng)的故障診斷結(jié)果。自學(xué)習(xí)的信息來源于知識庫已有的故障診斷類型和新故障類型的特征提取信息，并依靠推理模塊推斷出的結(jié)論進(jìn)行存儲和學(xué)習(xí)，從而在下一次同樣故障出現(xiàn)時給出合理的診斷結(jié)果。

（3）故障信息的知識化處理、規(guī)則設(shè)計(jì)、模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年來發(fā)展比較迅速的人工智能分析方法。對于輸電線路故障信息的分析處理，可以不必像專家系統(tǒng)那樣精確地根據(jù)故障信息判定故障類型，而是可以采集多種故障信息，根據(jù)事先編制好的模糊分析法則或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則，一旦滿足某幾個法則或者學(xué)習(xí)的結(jié)論滿足某個邏輯判定時，給出可信度較高的故障診斷結(jié)果，這就是模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能分析處理故障信息的基本原理。而采用模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的方法對故障信息進(jìn)行知識化梳理，最大的優(yōu)勢在于保留了故障特征信息的“真實(shí)面目”，采用多重判斷法則提高了故障診斷的結(jié)果及其可信性，因此，在輸電線路故障診斷系統(tǒng)中的故障信息的提取分析處理方法，應(yīng)當(dāng)優(yōu)先發(fā)展模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能處理方法。

3 結(jié) 語

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對于高質(zhì)量電能的需求越來越大，輸電線路一旦發(fā)生故障，其后果不堪設(shè)想，因此十分有必要對輸電線路進(jìn)行故障診斷技術(shù)及故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用研究。本論文立足專家系統(tǒng)，從輸電線路故障診斷技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀入手分析，論述了當(dāng)前輸電線路故障診斷技術(shù)應(yīng)用中存在的不足，并有針對性探討研究了輸電線路故障診斷技術(shù)，分析了若干故障診斷過程中的關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)。

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