人工智能技术在电力系统继电保护中的应用

　　摘要：近十几年来，国内外将AI技术用于电力系统的研究已有不少，并取得了有成效的成果，且部分成果已在实际中得到了应用。本文结合工作实践，简述了人工智能理论的基本特点，结合计算机化、神经网络、模糊理论、遗传算法的在电力系统继电保护中的应用进行综述。
　　关键词：电力系统；人工智能；继电保护；应用；
　　1引言
　　近年来，随着人工智能理论技术的不断发展，以模糊技术、人工神经网络和遗传算法为代表的智能理论方法在电力系统领域得到了十分广泛的应用。众所周知，电力系统是由各类发电装置、输配电线路、变压器以及用电装置等一系列单元组合而成的大规模动态系统，电力系统本质上是一个非线性动态大系统，存在着许多极为复杂的工程计算和非线性优化问题，例如：电力网络的无功优化调度电力系统规划运行、发电机组的优化组合、电力系统最优潮流计算、电力市场的交易定价等一系列问题。而这些问题都是多参数，多约束的非凸优化问题。长期以来，电力系统自动化研究者一直在寻找高效可靠的方法来解决这些问题。然而有许多电力系统中存在的问题无法得到快速与精确的结果。其主要原因在于：
　　(1)电力系统中的有些向题还无法建立精确切实的数学模型，包括不能完全用数学来表示反映问题实质的约束条件。
　　(2)随着问题的规模和复杂程度的增加，利用现有的算法和计算机条件，无法在较短的时问内获得满意的计算结果。
　　(3)许多问题的条件具有模糊性，对干系统的了解还不够精确，此外在求解问题的过程中需要专家的知识经验。这些都无法用精确的数学形式表示出来。
　　与传统的计算方法相比较，人工智能方法对于复杂的非线性系统问题求解有着极大的优势。它弥补了传统方法的单纯依靠数学求解的不足，解决了某些传统计算方法难于求解或不能解决的问题。
　　2人工智能技术在继电保护中的应用
　　2．1计算机化
　　随着计算机硬件的迅猛发展，微机保护硬件也在不断发展。某电力学院研制的微机线路保护硬件已经历了3个发展阶段：从8位单CPU结构的微机保护问世，不到5年时间就发展到多CPU结构，后又发展到总线不出模块的大模块结构，性能大大提高，得到了广泛应用。
　　某电力自动化研究院一开始就研制了16化CPU为基础的微机线路保护，已得到大面积推广，目前也在研究32位保护硬件系统。某大学研制的微机主设备保护的硬件也经过了多次改进和提高。某大学一开始即研制以16位多CPU为基础的微机线路保护，1988年即开始研究以32位数字信号处理器(DSP)为基础的保护、控制、测量一体化微机装置，目前已与某电自动化设备公可合作研制成一种功能齐全的32位大模块，一个模块就是一一个小型计算机。采用32位微机芯片并非只着眼干精度，因为精度受A／D转换器分辨率的限制，趟过l6位时在转换速度和成本方面都是难以接受的；更重要的是32位微机芯片具有很高的集成度，很高的工作频率和计算速度，很大的寻址空间，丰富的指令系统和较多的输入输出口，CPU的寄存器、数据总线、地址总线足32位的，具有存储器管理功能、存储器保护功能和任务转换功能，并将高速缓存(Cache)和浮点数部件都集成在CPU内。
　　电力系统对微机保护的要求不断提高，除了保护的基本功能外，还应具有大容故障信息和数据的长期存放空间，快速的数据处理功能，强大的通信能力，与其它保护、控制装置和调度
　　联网以共享全系统数据、信息和网络资源的能力，高级语言编程等。这就要求微机保护装置具有相当于一台PC机的功能。现在，同微机保护装大小相似的工控机的功能、速度、存储容量大大超过了当年的小型机，因此，用成套工控机作成继电保护的时机已经成熟，这将是微机保护的发展方向之一。某大学已研制成用同微机保护装置结构完全相同的一种工控机加以改造作成的继电保护装置。这种装置的优点有：①具有486PC机的全部功能，能满足对当前和未来微机保护的各种功能要求。⑦尺寸和结构与目前的微机保护装置相似，工艺精良、防震、防过热、防电磁干扰能力强，可运行于非常恶劣的工作环境，成本可接受。③采用STD总线或PC总线，硬件模块化，对于不同的保护可任意选用不同模块，配置灵活、容易扩展。
　　继电保护装置的微机化、计算机化是不可逆转的发展趋势。但对如何更好地满足电力系统要求，如何进一步提高继电保护的可靠性，如何取得更大的经济效益和社会效益，尚须进行具体深入的研究。
　　2．2人工神经网络
　　人工神经网络(ANN)是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统。它以其诸多优点，如并行分布处理、自适应、联想记忆等，在智能保护中受到越来越广泛的重视，而且已显示出巨大的潜力，并为智能化继电保护的研究开辟了一条新途径。应用ANN技术实现故障诊断不同于ES诊断方法。ANN方法通过现场大量的标准样本学习与训练，不断调整ANN中的连接权和阂值，使获取的知识隐式分布在整个网络上，并实现ANN的模式记忆。因此ANN具有强大的知识获取能力，并能有效的处理含噪声数据，弥补了ES方法的不足。
　　神经网络是一种非线性映射的方法，很多难以列出方程式或难以求解的复杂的非线性问题，应用神经网络方法则可迎刃而解，因此在继电保护中也得到越来越多的应用，例如在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一非线性问题，距离保护很难正确作出故障位置的判别，从而造成误动或拒动；如果用神经网络方法，经过大量故障样本的训练，只要样本集中充分考虑了各种情况，则在发生任何故障时都可正确判别。近几年来，电力系统继电保护领域内出现了用人工神经网络来实现故障类型的判别、故障距离的测定、方向保护、主设备保护等。用人工神经网络原理来实现高压输电线的方向保护，提出用BP模型作为方向保护的方向判别元件。研究结果表明，该方向判别元件能准确、快速地判别出故障的方向。基于神经网络的继电保护系统的优越性；论证了由单层感知器网络或TH网络可以实现最小二乘算法，这两种网络都可以在极短的时间(数纳秒或几百纳秒)内完成全部运算；给出了电流继电器、圆特性以及四边型特性阻抗继电器的神经网络模型，并证明了三种模型都具有很强的自适应性。基于人工神经网络的智能型自适应继电保护原理，利用了比传统保护多得多的信息量。它比传统保护能区分更多的故障类型，提高了继电保护的适用范围，从原理上解决了经高阻抗的短路故障保护问题。利用人工神经网络实现自适应电流保护的方法。该方法充分利用了人工神经网络所具有的强大的自适应能力，学习能力和模式识别能力，实现对电力系统中的各种故障情况的识别，解决电流保护中的灵敏度补偿和故障方向识别问题，使电流保护对正方向各种故障都有足够的保护范围，而对反方向的各种故障实行闭锁，从而实现电流保护的自适应。
　　利用神经网络可以在一定程度上提高故障诊断效率，解决用常规继电保护方法难以解决的问题，但该方法也存在“性能取决于样本是否完备、不擅长处理启发性的知识、训练时容易陷入局部最小”等问题。由于专家系统方法与神经网络方法在许多方面可以协调工作、互为补充，因此，如何取长补短将神经网络技术与故障诊断专家系统融为一体，以弥补诊断中的不足，并提供新的诊断技术和方法，具有很大的潜力和广阔的前景，是值得我们深入探讨和研究的。
　　2．3模糊理论(FuzzySetsTheory)的应用
　　模糊逻辑能够完成传统数学方法难以做到的近似计算。近几年来，模糊集理论在电力系统中的诸多应用领域取得了飞速进展，包括了潮流计算、系统规划、模糊控制等方面。例如对干负荷变化和电力生产的不确定性，就可运用模糊值来表示某不确定负荷在实际集合中的隶属函数，建立起电力系统最优潮流的模糊模型。
　　传统无功电压优化算法一般是单目标优化问题，并没有考虑有功网损的降低和限制控制量调节数最少，而且在处理电压约束时，未考虑“软约束”特性。可引入模糊线性规划算法以解决这一问题。为很好地协调降低网损、限制调节量和确保节点电压裕度三者的关系，在有限控制量调节的前题下，可实现校正违界电压、降低系统网损和确保所有节点电压留有一定的裕度。利用模糊综合评判的方法对电能质量进行综合评价的二级评判法。
　　2．4遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)的应用
　　遗传算法是基于自然选择和遗传机制，在计算机上模拟生物进化机制的寻优搜索算法。他能在复杂而庞大的搜索空间中自适应的搜索，寻找出最优或准最优解，且算法简单，适用，鲁棒性强。遗传算法对待求解问题几乎没有什么限制，也不涉及常规优化问题求解的复杂数学过程，并能够得到全局最优解或局部最优解集，这是他优于传统优化技术之处。遗传算法从优化的角度出发基本上可以解决故障诊断问题，尤其是在复故障或存在保护、断路器误动作的情况下，能够给出全局最优或局部最优的多个可能的诊断结果。但是如何建立合理的输电网络故障诊断模型是使用遗传算法的主要“瓶颈”。如果能够建立合理的数学模型，那么不仅可以使用遗传算法解决故障诊断问题，还可以使用其他类似的启发式优化算法解决故障诊断问题。
　　3智能方法的综合应用
　　每种智能控制方法都有其内在的局限性，难以满足处理电力系统实际复杂问题的需要。如何将这些控制方法结合起来形成一种综合的智能控制，使综合的智能控制系统能够体现出各种控制方法的优势而尽量避免各自的不足，综合利用模糊理论及人工神经网络各自的特点形成的模糊神经网络成为提高电力系统的可靠性、快速性、灵敏性及选择性的主要研究方向。结合ES和ANN实现对以变电站故障诊断为基础的分层分布时故障诊断系统。基于模糊理论与神经网络理论，根据特征气体法和改良IEC三比值法，建立了模糊神
　　经网络的变压器故障诊断模型。该模型有效的处理了故障诊断中的不确定因素，并具有较强的知识获取能力。从基于人类思维发展模式的角度，融合设备故障诊断的ES和ANN模型，构造了电力变压器的故障诊断分析系统。
　　综上所述，将不同的人工智能技术结合在一起。分析不确定因素对智能诊断系统的影响．从而提高诊断的准确率，是今后智能诊断的发展方向。
　　4结语
　　人工智能技术在电力系统的应用中已经获得了良好的发展。然而在我国，人工智能技术在电力系统中的应用研究才刚刚开始。随着我国电力系统的持续发展，电力系统数据总量的不断增加，管理上复杂程度的大幅度增长，以及市场竞争的影响和加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。可以预见，加强智能科学在电网中的科研和应用，将能更好的保证电网安全稳定经济运行。
　　参考文献
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