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摘要：架空输电线路出现跳闸事故会给电力系统的正常运行带来非常严重的威胁，为了尽可能减少架空输电线路跳闸的次数，本文首先对跳闸故障智能诊断研究的背景做出相关介绍，然后分析了输电线路跳闸故障智能诊断的先进技术，首先对人工神经网络在跳闸故障智能诊断中的应用进行分析，然后又介绍了模糊理论在跳闸故障诊断中的应用，最后将二者结合应用技术进行深度探讨，希望能够对架空输电线路跳闸故障智能诊断技术的发展做出贡献。
关键词：架空输电线路；跳闸；智能诊断
前言
伴随着社会经济的飞速发展，我国电力系统的规模不断扩大，基于对资源节约问题的考虑，进行超高压远距离电力传输已经成为电力系统发展的大趋所势。架空输电线路是输电系统的枢纽干线，如果出现故障必定会对电力系统的正常使用造成威胁从而导致巨大的经济负担。所以对架空输电线路跳闸故障智能诊断进行研究是非常有必要的，本文对此进行分析。
一、架空输电线路跳闸故障智能诊断的研究背景
（一）故障识别
出现架空输电线路跳闸故障的原因有很多，例如自然天气、外力破坏以及动物破坏都会造成一定程度的输电线路故障。识别故障类型是进行跳闸问题分析的第一步，同样也是非常关键的一个步骤。因为常规方法利用对门槛值进行详细设定同时依据其中存在的逻辑关系来实现对故障的判断，而在问题出现之后电流、电压等十分重要的数据都会伴随着电力运行方式的改变而产生变化，因此在出现跳闸故障之后一般方法对故障诊断可能起不了作用。为了解决这些问题，必须使用人工智能网络以及模糊理论方法等先进技术来进行架空输电线路跳闸故障的诊断，本文会对这三种方法进行分析。
（二）故障定位理论
将故障的分布式定位原理作为基础把电流信息监控设备配置于电线路，进而分成几个区位，对电流故障进行区分监控。同时，凭借每个区域中的行波，快速对问题进行判断，提升跳闸故障的确定速度，安全且可靠得对电流波形、波速和外界干扰信号进行快速判断，最终提高对架空输电线路故障的诊断速度。
二、输电线路跳闸故障智能诊断技术的发展
（一）人工神经网络在输电线路跳闸故障智能诊断中的使用
人工智能网络最好能够应用于大规模且连续的电力控制系统中，这种新技术具有较高的非线性特点，比较强调分布式储存办法和协同信息处理问题。虽然单独神经元结构很简单，但是它的传输功能也非常有限，只有大量的神经元组成的网络系统才具有丰富的电力网络功能。和电子计算机比较起来，人工神经网络具有更强的集体运算功能和更强得适应能力和学习能力。除此之外，人工神经网络还具有非常出色的联想能力与自学能力，这种问题诊断方法还有很强的容错性与并行计算优势，电力系统应该逐渐加强对人工神经网络技术的应用。
（三）模糊理论在输电线路跳闸故障智能诊断中的使用
模糊理论应用于架空输电线路跳闸故障的诊断中从传统上打破了分明集的界限，更加趋于人的自然表述方式，能够利用比较简单的方法获得更加专业的知识与专家技能。模糊逻辑性推理能够最大程度的接近任何连续函数并且依据数据信息来进行有关参数的调整，突出自适应算法学习能力与全局逼近器特点。
由于模糊理论能够凭借许多不确定因素来确定输电线路跳闸问题原因，因此模糊理论在电力系统中的应用是非常广泛的。例如，对电流、电压展开模糊控制并对问题发生之后的正负零电流做出模糊化故障选项，还可以对问题存在的诸多不确定性进行评价。
（四）人工神经网络与模糊理论在架空输电线路跳闸故障中的综合使用
模糊理论应用与人工神经网络应用其实是存在很大差异的，但是他们又存在很大的相似度。例如，这两种方式都不需要电力系统中建立非线性输入输出关系，都使用并行处理结构方法。二者之间的不同主要有：人工神经网络技术有非常强的自适应学习能力，但是它使用黑箱型隐形式学习模式，不能简单的表达出输入输出关系。相对于模糊理论方法的简单易懂，人工神经智能网络方法就非常容易理解了。基于以上理念建设输电线路故障智能诊断方法如下图：
其中三个单元就是传感器线圈检测单元，包含了工频负荷电流以及故障电流等。这种方法可以保证单元稳定工作点，并且将反馈电阻维持在比较安全的范围之内，具有一定科学性。
三、总结
出现架空输电线路跳闸故障的原因有很多，例如自然天气、外力破坏以及动物破坏都会造成一定程度的输电线路故障。本文对架空输电线路跳闸故障诊断进行研究，将人工智能网络技术以及模糊理论方法应用于架空输电线路跳闸故障的诊断，具有一定意义。
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论文作者:纪俊渊
论文发表刊物:《电力设备》2017年第3期
论文发表时间:2017/4/26
标签：故障论文; 线路论文; 智能论文; 模糊论文; 理论论文; 神经网络论文; 电流论文; 《电力设备》2017年第3期论文;