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摘要：由于人们的生活离不开电力资源，社会越来越关注电网供电的安全问题，电力系统故障将直接影响居民和工厂的正常用电，电力企业当前面临的主要问题是如何提升电力系统故障诊断能力。近年来，人工智能技术在电力系统故障诊断中发挥着越来越重要的作用，其对提高电力系统故障诊断能力有着显著效果。本文主要从人工智能的优点出发，分析探究了电力系统故障诊断中人工智能技术的应用，以此为有效诊断与解决电力系统故障奠定良好基础。
关键词：人工智能技术；电力系统；故障诊断；运用
1前言
电力系统的自身特点和实际作用决定，当其发生故障却得不到快速准确判断、处理时将会直接对人类的生产生活甚至社会稳定构成威胁，而又名为机器智能或智能模拟的人工智能，其是结合电子技术成果、仿生学方法等现代技术通过机械和电子装置实现对人类某些智能的模拟和代替的技术，其善于对人类处理问题的过程和经验进行模拟，学习能力突出，将其应用于电力系统故障诊断过程中具有重大的作用。
2人工智能技术的运用
2.1专家系统
电力系统故障诊断其为最为基础和根本的一项人工智能技术，目前发展的也最为成熟。从专家系统所具有的优点展开分析，在于其既可以运用理论知识，也可以利用专家的专业知识和加经验，做到理论与实践相结合来解决问题。故此，在电力系统中，专家系统在故障诊断和恢复处理方面的使用最为广泛，通过知识表达和推理两个方面，对专家系统予以有效区分，为相关工作的开展提供方便。对专家系统的工作模式展开分析，是针对性的以故障诊断为内容的专家系统的知识库形成,再根据所接收到的报警信息，对知识库内容进行更深一步的推理,以获得对故障进行正确诊断的结果，便形成了发现问题--诊断问题--解决问题一套较为完整的方法。故障诊断和产生式规则在实际运行时，均属专家系统所特有的应用的原则，对在产生式规则特性下的故障诊断专家系统得以广泛应用起到了有力的推动作用。电力网络中保护通常是运用的惯用动作的逻辑为直观的、模块化的规则，一级保护与断路器之间的关系易就容易首先被表述;以产生式规则为操作背景的专家系统有允许增加、允许删除或予以有效修改多项运行规则存在,对诊断系统工作开展的实效性有明显的促进作用;可为诸多不确定性问题的解决提供了有力参考依据;可对与人类语言习惯符合的结论总结出，并可辅带完成一些解释工作。另外,事物之间的相关性通过采取分类结构方面的知识可较清晰且有效的表达，进而对继承性知识的有效表述提供了有力支持，并方便进一步完善存储工作,在对所接受到的输电网络报警信息进行处理时，为相关故障的诊断提供了参考依据，这是框架法专家系统所具有的最典型的特征。相关文献指出了变电站停电后的恢复方案，可以通过一种变电站的拓扑结构和保护配置等方面的知识自动获取，从原理方面创新性较强。并就一个在专家系统背景下和具有多媒体技术特征的新型配电变压器进行建设，兼具测试与诊断解释双重功能，主要作为一种培训工具使用，以对专家所讲授的经验与知识保存，共做好分享工作。实例如下：就意大利某电力公司为例，其着力研究一项在大范围停电后对工作人员系统恢复工作具有力协助作用的一项专家系统。可在系统停电时，对最为有效的输电通道进行选择，将电力向停运的火电厂相关机组传输，以最大程度恢复电力运行，同时也为系统安全运行提供了保障。
2.2遗传算法的运用
遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机优化搜索方法，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐蔽性和更好的全局寻优能力；对电力故障点采用概率化的寻优方法，能自动采用故障检测最优方法和指导优化空间搜索，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。基于遗传算法的函数寻优计算，针对适应度函数，能实现较快的收敛计算，寻优结果较合理，鲁棒性较好。GA是以电力系统的优化检测技术为基础，有助于缩短故障检测时间，提高效率。在基于GA的电力故障检测优化模型研究中，会有故障诊断结果存在多解的情况，目前，许多学者也根据GA算法提出了考虑故障信息特征的电网故障诊断模型。
2.3模糊理论的运用
与专家系统结构相比，FT方法与其有着相似之处，其组成部分包括模糊知识库、模糊推理机、人机界面等。将FT引入到故障诊断中能够改变以往的精确推理，达到近似推理，使容错性能增强。在处理一些不确定性的问题时，FT通常会与其他方法相结合进行处理。在诊断电力系统故障时，对故障征兆与故障排除间的关联方面的鉴别有着一定难度，由于两者之间存在着不准确性的现象，且在概念描述方面也存在着不精确性，因此，所显示出的诊断结果也将模糊不清；随着逐渐完善这种模糊理论，其优点逐渐凸显出来，特别是在处理一些不确定的问题时突出其显著的价值；其所具有的模糊知识库通过应用语言变量来描述专家的经验，与人的表达习惯更接近；模糊理论在解决问题时，能够根据问题的模糊程度进行优先排序。
2.4人工神经网络的运用
ANN同样也是一种人工智能技术，是通过模拟传输系统和人类的神经信息处理来进行工作的过程。它具有并行处理，非线性映射，联想记忆和在线学习能力的特点，已经被广泛应用于电力系统的各个领域当中。与ES相比，使用神经元和运行知识的隐式处理的权重之间的联系，与地图的强非线性和技术推广的优点，容错率要更高，即使与输入信号固定噪音，还可以给出准确的故障诊断结果。基于神经网络故障诊断，故障信息被定义为用作神经网络的数字输入。生产代表了故障诊断的结果。首先，神经网络训练和学习，具体的故障报警作为样本，与样本知识库建设相吻合;然后利用神经网络，该网络将保留在连接的权利的形式的网络的知识的所有训练样本;在计算神经网络的时候可以输入相应的数据值，从而完成了故障诊断。使用记忆联想Hopfield神经网络模型，按照根据设计原理逆学习算法用它来实现系统故障，由部分信息扰动宽容的表现。结合参考文案中提到的径向核心功能（RBF）神经网络来实现高压输电线路故障诊断和反向传播（反向传播，BP）对比神经网络，速度训练网络和宽容故障都优于应用传统的BP神经网络。然而，在实际应用中仍然有存在一些问题，大量需要加强练习的网络智能信息技术，学习算法收敛速度缓慢;缺乏能力诊断结果的解释;良好地进行启发性知识处理。
3结语
总而言之，当前我国居民和工厂的用电量正在不断增加，且我国电网工程规模也在不断扩大，电网事业的发展将面临新的挑战与机遇，为了保障电网系统的稳定安全运行，采取有效方法诊断电网故障问题具有重要意义。在我国科学技术不断进步的环境下，新兴技术在电网系统故障诊断中得到广泛使用，且取得了良好的应用效果。当前电网事业最为关注的问题就是电力系统的稳定运行，为了有效解决电网系统故障问题，制定符合现代化发展需求的技术与系统是当前的主要任务，以此为促进电网事业的可持续发展奠定基础。
参考文献
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