陳欣卉

摘 要 科學(xué)技術(shù)的飛躍發(fā)展讓計算機功能變得更強大，人工智能就是計算機操控的技術(shù)。目前，人工智能在多個行業(yè)和領(lǐng)域得到了運用，甚至延伸到了電力部門，很大程度上提高了電力系統(tǒng)的運行能力和運行效，保障了電力系統(tǒng)的可靠性和安全性，減少系統(tǒng)發(fā)生的故障。本 文圍繞著人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，進一步分析人工智能在電力系統(tǒng)的應(yīng)用趨勢。

關(guān)鍵詞 人工智能技術(shù) 電力系統(tǒng) 應(yīng)用趨勢

中圖分類號：K928 文獻標識碼：A

0引言

電力系統(tǒng)是由發(fā)電設(shè)備、變壓器、輸配電線路和用電設(shè)備等很多單元組成的復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)。隨著電網(wǎng)的不斷發(fā)展和電力走向市場化，人們對電網(wǎng)的安全運行和供電可靠性的要求越來越高。電力系統(tǒng)發(fā)生故障時，要求調(diào)度人員迅速準確地判別故障元件與故障性質(zhì)，及時處理故障，恢復(fù)電力系統(tǒng)的正常運行。所以研究工作者一直致力于發(fā)展先進、準確、高效的自動故障診斷系統(tǒng)。

1人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用范圍

1.1電力系統(tǒng)的運行與控制

電力系統(tǒng)中分布著大量的自動控制和手動控制裝置， 如繼電器、斷路器、隔離開關(guān)等。由這些相對簡單的局部控制的協(xié)同作用構(gòu)成整個電力系統(tǒng)復(fù)雜的實時控制。實時控制有2種形式，即離散控制和連續(xù)控制。

1.1.1保護

繼電保護是一種普遍的離散控制，分布于系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)中。對系統(tǒng)狀態(tài)（正?；蚴鹿剩┻M行判斷，是實現(xiàn)保護動作的關(guān)鍵。由于人工智能的邏輯思維和快速處理能力，人工智能已成為在線狀態(tài)評估的重要工具。在繼電保護設(shè)計中存在著大量的模糊知識與方法。

1.1.2切負荷

切負荷是另一種離散控制。系統(tǒng)元件的突然丟失，會造成系統(tǒng)容量的急劇變化。當負荷超出系統(tǒng)供應(yīng)容量，就必須降低負荷以避免大范圍 的供電中斷。這時，需通過對負荷需求和系統(tǒng)行為的分析和啟發(fā)式知識來控制繼電器及時動作。如果將故障后系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定問題用故障后系統(tǒng)微分方程的解來描述，則故障與暫態(tài)穩(wěn)定之間存在著某種數(shù)學(xué)映射。

1.1.3勵磁控制

勵磁控制是控制發(fā)電機端電壓和無功功率的重要組成部分，是重要的實時連續(xù)控制系統(tǒng)，對維持電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性起主要作用，完成該功能的部分又稱為電力系統(tǒng)穩(wěn)定器（PSS）。由于大容量機組的投入和快速勵磁系統(tǒng)的應(yīng)用，系統(tǒng)的動態(tài)穩(wěn)定性問題愈來愈突出。將模糊集理論用于勵磁控制系統(tǒng)，較傳統(tǒng)基于線性系統(tǒng)理論的 PSS 有更好的控制效果。

1.2電力系統(tǒng)中的智能故障診斷

1.2.1專家系統(tǒng)診斷

專家系統(tǒng)是應(yīng)用大量人類專家的知識和推理方法求解復(fù)雜實際問題的一種人工智能計算機程序。一般包括知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、人機接口及知識庫管理系統(tǒng)、解釋系統(tǒng)等。

1.2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其大規(guī)模并行處理能力、自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力、分布式信息存儲、魯棒性、容錯性和推廣能力等特點在故障檢測和診斷領(lǐng)域受到廣泛重視。

1.2.3模式識別診斷

模式識別診斷是將系統(tǒng)的工作流程經(jīng)過仿真和分析，加上人的經(jīng)驗，建成各種故障模式，并根據(jù)測量信息，確定系統(tǒng)屬于哪種模式，從而檢測和分離故障。

2主要的應(yīng)用方法

2.1專家系統(tǒng)（ES）的應(yīng)用

專家系統(tǒng)是在某一領(lǐng)域內(nèi)具有專家經(jīng)驗和知識的計算機程序，并能像人類專家那樣運用這些知識，通過推理作出決策。一個典型的專家系統(tǒng)由4部分組成：知識庫、推理機、知識獲取機制和人機界面。專家系統(tǒng)已成為在電力系統(tǒng)中應(yīng)用最為成熟的人工智能技術(shù)。國內(nèi)外已發(fā)展了多種專家系統(tǒng)，應(yīng)用于電力系統(tǒng)的不同領(lǐng)域：監(jiān)測與診斷、電網(wǎng)調(diào)度、預(yù)想事故篩選、系統(tǒng)恢復(fù)。尤其是監(jiān)測與故障診斷已成為 ES 在電力系統(tǒng)最重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN）的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN）是模擬人腦組織結(jié)構(gòu)和人類認知過程的信息處理系統(tǒng)，自1943年首次提出以來，已迅速發(fā)展成為與專家系統(tǒng)并列的人工智能技術(shù)的另一個重要分支。他以其諸多優(yōu)點，如并行分布處理、自適應(yīng)、聯(lián)想記憶等，在智能故障診斷中受到越來越廣泛的重視，而且已顯示出巨大的潛力，并為智能故障診斷的研究開辟了一條新途徑。

2.3遺傳算法的應(yīng)用

遺傳算法是基于自然選擇和遺傳機制，在計算機上模，擬生物進化機制的尋優(yōu)搜索算法。他能在復(fù)雜而龐大的搜索空間中自適應(yīng)的搜索，尋找出最優(yōu)或準最優(yōu)解，且算法簡單，適用，魯棒性強。遺傳算法對待求解問題幾乎沒有什么限制，也不涉及常規(guī)優(yōu)化問題求解的復(fù)雜數(shù)學(xué)過程，并能夠得到全局最優(yōu)解或局部最優(yōu)解集，這是他優(yōu)于傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)之處。

3人工智能在電力系統(tǒng)中的發(fā)展趨勢

3.1混合智能

目前，人工智能中的 4 種主要工具，即專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、啟發(fā)式搜索，各有優(yōu)點和局限，缺少一種普遍有效的方法應(yīng)用于電力系統(tǒng)的各個領(lǐng)域?；旌现悄艹蔀槿斯ぶ悄艿闹匾l(fā)展方向之一。

3.2分布式人工智能（Distributed AI，DAI）

DAI 技術(shù)是 80 年代發(fā)展起來，DAI 在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用目前主要集中于運用多代理技術(shù)。DAI 已在電力系統(tǒng)中獲得了健康的發(fā)展，在較為成熟的技術(shù)（如專家系統(tǒng)）實用化的同時，進行多種智能技術(shù)的研究和探索。隨著我國電力建設(shè)和電力市場競爭機制的引入，不確定性因素和運行復(fù)雜性的增加，人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用前景將更加廣闊。

4結(jié)語

本文介紹了近年來專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，由此可見，依靠單一智能技術(shù)的故障診斷已難以滿足復(fù)雜的輸配電網(wǎng)絡(luò)診斷的全部任務(wù)要求。因此，將多種不同的智能技術(shù)結(jié)合起來的混合診斷系統(tǒng)是智能化故障診斷研究的一個發(fā)展趨勢。

參考文獻

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