基于人工智能的电力系统故障诊断技术及应用

引言
随着电网的持续发展及电力市场化的推进，公众对电网安全运行与供电可靠性的要求日益提高。输配电系统作为电力系统中连接发电厂与电力用户的重要环节，涵盖了不同电压等级的输配电线路和变电站，其故障是不可避免的。电力系统规模的扩张及多种监控设备的广泛应用，使得输配电网络故障诊断显得尤为关键。这一过程的可靠性直接影响着整个电力系统的稳定性，其改进将为电力系统的安全性、可靠性及经济性运营带来显著益处。因此，研究者们一直在致力于开发先进、精准且高效的自动故障诊断系统。
本文将介绍几种相关的人工智能技术，如专家系统（ES）、人工神经网络（ANN）、模糊理论（FZ）、遗传算法（GA），并对文献中提到的输配电网络故障诊断方法进行综述，探讨各方法的优劣之处。

1 专家系统
专家系统在输配电网络故障诊断中的应用，通常基于产生式规则，主要通过将保护装置、断路器动作的逻辑，以及操作人员的诊断经验转化为规则，构建故障诊断专家系统知识库。该系统可根据接收到的报警信息，对知识库进行推理，从而得出故障诊断结论。
相关文献提出了一种多层次流式功能模型，用以获取关于变电站停电后的恢复方案，具有一定的创新性。此外，文献还介绍了一个基于专家系统及多媒体技术开发的配电变压器测试与诊断解释系统。另有研究利用面向对象技术，构建了一个针对保护系统设计的专家系统，强调保护系统与电力网络设计的协调性，以确保其在电力系统运行中的有效性与一致性。
尽管专家系统在模仿故障诊断专家的诊断过程方面取得了一定成效，但在实际应用过程中依然面临一些局限性，主要包括知识获取的瓶颈、知识维护问题，以及难以解决故障诊断中诸多不确定性，这些问题显著影响了故障诊断的精确性。

2 人工神经网络
人工神经网络（ANN）模拟人脑的结构和认知过程，成为继专家系统后迅速发展的另一重要人工智能分支，自1943年首次提出以来，取得了显著进步。
相关文献对大型输电网络进行了区域划分，基于BP算法为每个区域建立了故障诊断网络。此外，有研究在现有神经网络的输入节点中增加特征输入节点，以更全面地反映输入样本数据的特征。另一项研究则针对BP算法的局限性，提出了一种可变结构神经网络的最大值算法。
通过对神经网络结构或算法的改进，有望在一定程度上提升故障诊断的有效性。由于专家系统与神经网络在多方面可以相辅相成、互为补充，因此，将两者的优势结合，形成更高效的故障诊断新技术与方法，展现了较大的发展潜于和广阔的应用前景，这一领域的深入研究颇具价值。

3 模糊理论
在输电网络的故障诊断过程中，由于存在多种不确定因素，专家系统在进行严格匹配搜索时容易导致错误的判断。引入模糊理论后，系统由精确推理转变为近似推理，这在相当程度上提高了专家系统的容错能力。
一项文献提出了运用多目标模糊决策方法进行故障测距及故障类型识别，并进行了现场测试。另一项研究探讨了在配电网络中，当设备的运行状况可大致掌握时，如何确定合适的维护水平，以平衡运行安全与维修成本。研究首先采用模糊集方法描绘设备运行状态，然后构建了适宜维护水平的模糊规划模型。
尽管模糊系统在结构上与专家系统相似，但仍然承袭了一些固有缺陷：例如，其在推理过程中同样需要访问知识库中的特定规则集以得出诊断结论，在系统规模较大时，诊断速度可能较慢。该文献首先建立了基于报警信息估计故障点的数学模型，并基于“诊断结果需尽可能解释所有报警信息”的原则，构建了故障诊断问题的适应度函数，从而将问题转化为0-1整数规划问题。

遗传算法能够从优化角度有效解决故障诊断问题，然而，构建合理的输电网络故障诊断模型仍然是制约遗传算法应用的主要瓶颈。

5. 结语

本文分析了专家系统、人工神经网络、模糊理论等人工智能技术在输配电网络故障诊断中的优缺点。结果表明，单一智能技术难以满足复杂输配电网络诊断的全部需求，因此，融合多种智能技术的混合诊断系统将成为智能化故障诊断研究的发展趋势。