孔祥慧

【關(guān)鍵詞】電力系統(tǒng);故障診斷;現(xiàn)狀與發(fā)展

一.前言

電氣系統(tǒng)故障診斷裝置是利用繼電保護(hù)及其信息的，對電氣系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷的裝置。故障分量的識別是一個關(guān)鍵問題，研究網(wǎng)絡(luò)故障診斷具有重要意義。由于電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的擴(kuò)展性和復(fù)雜性，大量的應(yīng)急信息會在短時間內(nèi)到達(dá)控制中心，這大大超出了操作人員的處理能力，可能導(dǎo)致錯誤和錯誤調(diào)度。為了適應(yīng)快速準(zhǔn)確的檢測，故障診斷系統(tǒng)是電力系統(tǒng)簡單和復(fù)雜事故的起點(diǎn)，越來越多的報警信號通過各變電站的遠(yuǎn)程終端進(jìn)入電力系統(tǒng)調(diào)度中心。通過對電力系統(tǒng)故障的仿真分析和仿真，可以提高診斷系統(tǒng)管理人員的經(jīng)驗(yàn)和工作水平，為能源系統(tǒng)故障診斷提供了不同的方法和技術(shù)，包括專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論和模糊優(yōu)化理論。

二、國內(nèi)外研究發(fā)展?fàn)顩r

（一）基于專家系統(tǒng)的診斷方法

目前，專家系統(tǒng)已成功應(yīng)用于電氣系統(tǒng)故障診斷。根據(jù)對故障診斷和推理策略的理解，有兩個專家系統(tǒng)：

1、該系統(tǒng)是把保護(hù)和斷路器的動作邏輯及工作人員的診斷經(jīng)驗(yàn)用規(guī)則表示，形成專家系統(tǒng)的故障診斷知識庫，采用數(shù)據(jù)的正向推理將所獲得的數(shù)據(jù)與知識庫中的進(jìn)行對比，得出結(jié)論。目前大多數(shù)診斷都屬于這一類。

2、結(jié)合正、反向推理的系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于斷路器、繼電保護(hù)和被保護(hù)設(shè)備之間的邏輯關(guān)系，結(jié)合了正反推理方法。通過反向推理?？梢愿鶕?jù)繼電保護(hù)的重合度和故障假設(shè)，有效地減少可能發(fā)生的故障，確定其可靠性。故障診斷專家系統(tǒng)綜合推理提高了故障診斷專家系統(tǒng)的適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)能力。

基于專家系統(tǒng)的診斷方法的主要特點(diǎn)是邏輯電路和保護(hù)開關(guān)操作人員的診斷經(jīng)驗(yàn)可以很容易地用規(guī)則表達(dá)出來。并添加到知識庫中，保證了診斷系統(tǒng)的實(shí)時性和有效性，適合人類的語言和習(xí)慣，并具有適當(dāng)?shù)慕忉屇芰?，這是一種較好的診斷中小型電力系統(tǒng)和變電站故障的方法。在復(fù)雜的故障診斷任務(wù)中，還是有一些缺陷存在的，數(shù)據(jù)庫及驗(yàn)證其完整性比較困難，專家系統(tǒng)在復(fù)雜的診斷過程中，會出現(xiàn)組合爆炸與推理速度慢等問題;缺乏有效的方法識別錯誤信息，這些缺陷將使得專家系統(tǒng)出現(xiàn)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)在線故障診斷的需求，主要用于離線故障分析。

（二）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

與專家系統(tǒng)相比，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷具有很好的魯棒性和穩(wěn)定性，目前應(yīng)用于電力系統(tǒng)故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有基于BP算法的網(wǎng)絡(luò);而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于徑向基函數(shù)的，電氣系統(tǒng)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出取決于可能出現(xiàn)的故障。整個學(xué)習(xí)過程如下：根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部表達(dá)式計算輸入樣本;比較網(wǎng)絡(luò)輸出與預(yù)期輸出的誤差。如果誤差滿足條件，則完成訓(xùn)練;否則，誤差信號反向傳輸，為滿足誤差精度要求，對數(shù)值和閾值進(jìn)行分層調(diào)整?；诓煌瑓^(qū)域的基本設(shè)計算法，得到了最終的故障診斷結(jié)果。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法的主要特點(diǎn)是避免了建立知識庫等問題。診斷特殊系統(tǒng)故障所需的費(fèi)用這種方法只適用于供電困難的中小企業(yè)。在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷主要故障問題時，其性能取決于樣本的完整性，但對于大規(guī)模的能源系統(tǒng)，很難獲得完整的樣本，與符號數(shù)據(jù)庫的交互作用很弱;不善于處理啟發(fā)性知識;不能保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速收斂。缺乏解釋自身行為和結(jié)果的能力，以上缺陷限制了診斷方法在大型電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。如何開發(fā)一個適合于大型電力系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)仍然是一個有待解決的問題。

（三）基于優(yōu)化技術(shù)

隨著計算機(jī)和計算機(jī)技術(shù)（特別是人工智能）的發(fā)展，國內(nèi)外科學(xué)家提出了各種優(yōu)化算法，將現(xiàn)有的優(yōu)化算法用于電網(wǎng)優(yōu)化是一種新的思路。將優(yōu)化算法更新到可用狀態(tài)，根據(jù)自適應(yīng)虛擬故障值，對故障診斷進(jìn)行優(yōu)化，使之成為一個無限全局規(guī)劃的整體問題。在應(yīng)用遺傳算法診斷電網(wǎng)故障時，需要一個基于計算機(jī)的故障評估模型。診斷解釋報警并提供一種自適應(yīng)的故障診斷功能，通過故障診斷或與其他優(yōu)化算法相結(jié)合，將診斷轉(zhuǎn)化為全局規(guī)劃，可以找到最優(yōu)解。提高診斷速度。從而更好地處理復(fù)雜的故障分析。

優(yōu)化診斷模式具有重要的理論意義，網(wǎng)絡(luò)故障診斷條件的優(yōu)化是在功能形成過程中，根據(jù)組態(tài)原理自動形成所需的保護(hù)和停機(jī)條件，以優(yōu)化診斷模式，需要多級后備保護(hù)，而優(yōu)化方法是次要且難以考慮的，如何建立數(shù)學(xué)模型來診斷網(wǎng)絡(luò)故障和提高診斷速度是當(dāng)下重要的研究領(lǐng)域。

（四）基于模糊理論

模糊性是建立一個典型的集合論模型，將語言變量和近似推理引入到智慧的黑暗邏輯中，模糊理論能夠適應(yīng)不確定性;它的模糊知識庫是用語言變量表示的。模糊理論在電氣系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用可以分為兩類：

首先，診斷是基于正確的信息，但是故障與保護(hù)裝置和斷路器的相應(yīng)動作之間存在不確定的相關(guān)性，這是通過模糊指令鏈定量描述的;其次是報警信息的可靠性，根據(jù)系統(tǒng)和故障檢修操作的網(wǎng)絡(luò)布局，判斷斷路器的狀態(tài)，提供報警信息的可信度，從而使專家系統(tǒng)或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷結(jié)果不清晰。在專家系統(tǒng)的幫助下，模糊理論還可以與其他人工智能技術(shù)相結(jié)合。為了提高診斷的準(zhǔn)確性，分析了不確定性對智能診斷系統(tǒng)的影響，指出模糊集理論的應(yīng)用不足以達(dá)到指令級，無法建立和識別模糊復(fù)雜系統(tǒng)模型，語言規(guī)則的獲取、遺忘和變化限制了這些規(guī)則的應(yīng)用。

三.電力系統(tǒng)故障診斷研究發(fā)展方向

為了更有效地研究和應(yīng)用與電力故障診斷相關(guān)的診斷理論現(xiàn)狀，該診斷系統(tǒng)實(shí)施的條件和實(shí)際需求如下：

（一）信息不完整情況下的電力系統(tǒng)故障診斷方法研究。在許多實(shí)際的能源供應(yīng)系統(tǒng)中，現(xiàn)有方法的前提條件不能滿足。這些方法的應(yīng)用必須以這些簡化假設(shè)為基礎(chǔ)。認(rèn)為繼電保護(hù)不能獲取狀態(tài)信息的假設(shè)是閑置的。這可能與實(shí)際情況不符，可能會對數(shù)據(jù)的可靠性產(chǎn)生不利影響。目前，在電力系統(tǒng)故障中發(fā)現(xiàn)的主要問題之一就是對繼電保護(hù)信息的不完整性。

（二）一種智能故障診斷方法有很大的局限性，如利用多智能理論建立故障診斷模型，為了診斷和提取知識，采用熱點(diǎn)搜索理論和粗糙度理論來適應(yīng)這些特點(diǎn)，存在大量的故障信息，信息冗余、信息丟失或噪聲污染。

（三）在電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的同時，隨著電網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)故障診斷將成為一種現(xiàn)實(shí)設(shè)備并及時維護(hù)。

（四）由于大多數(shù)診斷理論都是以知識體系為基礎(chǔ)的。因此實(shí)際過程的傳播在診斷領(lǐng)域、整個智能領(lǐng)域和電力系統(tǒng)故障診斷的實(shí)踐研究中非常重要。結(jié)合電力系統(tǒng)的實(shí)際情況，重視綜合故障信息的收集和處理，包括建立故障診斷數(shù)據(jù)庫，建立和實(shí)施區(qū)域網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)，從實(shí)際應(yīng)用中提取關(guān)鍵問題。智能診斷方法用于分析和排除診斷范圍內(nèi)的故障，為操作人員和維修人員提供分析和決策支持工具。以確定故障原因。

四.結(jié)語

電網(wǎng)故障診斷對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要，各種診斷方法和技術(shù)層出不窮。然而。這一問題并沒有在實(shí)際系統(tǒng)中得到很好地解決。電力系統(tǒng)對故障診斷網(wǎng)絡(luò)、模糊理論提出了更高的要求，上述方法可以從不同的角度解決診斷問題，但在如何將各種診斷算法進(jìn)行集成，更好地滿足實(shí)際區(qū)域的要求這些問題上，解決方案還不成熟，需要進(jìn)一步探討。