摘要：目前，随着我国的科技技术不断的发展，计算机的运算技术相对于人脑来说更加的快捷以及准确，而且可以承受大量的重复性的计算工作，所以计算机代替人进行工作也就应运而生，人工智能技术最早是开始与1956年，其中人工智能技术包含了很多方面的累计，包括了计算机科学、心理学、认知科学以及数学等多门，人工智能技术的主要研究方向就是控制近些进行自动化生产运作，通过人工智能技术完成实时控制，使机器能够完成大量的重复性工作，解决了人类的劳动强度问题，给人类的生活带来了很大的便利。
关键词：继电保护；人工智能技术；应用
引言
目前随着我国的电力系统不断发展，继电保护技术作为保障电气安全的重要技术也得到了很大的发展，人工智能技术在电力系统继电保护中的应用也是其发展的表现。本文剧通过人工智能技术在电力系统当中的继电保护应用探讨技术的发展问题，为我国今后的继电保护的人工智能技术做出贡献，促进我国技术的发展。
一、继电保护中的人工智能技术
（一）人工智能系统中的模糊理论
人工智能系统当中的模糊理论简称为FST理论。这个理论是指通过模糊的隶属度这个概念来表述一些不确定以及不精准的现象或者事件，同时对于模糊理论当中引进了一些类似于推理的语言或者变量等等的模糊逻辑，通过这种的表达形式，来表达了一些经验知识[1]。以及通过这么多年来对于理论的探索和研究，在如今，能够成为一套完整的推理体系的继电保护智能系统技术，并且被广泛的应用到了电力系统当中。人们在对于这种新鲜的事物进行了解和认识的时候，过程往往都是在一定的层面中对于事物进行辨别和区分，在此期间不需要精准以及复杂的计算。在所有的电力系统当中，存在很多的电气量，通过微机保护能够在这方面对于人类辨别失误的能力进行模仿，并且可以区分开不同对象的特征。最后就利用智能化系统来实现对于事物跟高的辨别性能。
（二）人工神经网络
人工神经网络系统的工作原理指最大限度上来模拟人类的认知过程以及人脑内部的组织结构，通过这种方式来对于相关的信息进行处理分析。人工智能神经网络有着很多自身的优势。例如其自身具备联想记忆功能，各种环境下适应能力很强，并且可以进行分部处理等[2]。所以这个系统凭借着自身的优势在继电保护工作中得到了很大的重视，并且被广泛的使用。在人工神经网络中对于电力系统中的故障进行检查的时候，其诊断的方法和专家系统会存在很大的差异。人工神经系统更加侧重于通过标准样本来进行训练和学习，然后对于系统的连接权进行调整，这样既可以让知识分布在网络上面，从而形成了人工神经网络的记忆模式。所以说人工神经网络在获取知识方面有着很大的优势，而且还能够对于噪声的数据进行处理，在一定程度上来这就弥补了专家系统在对于故障检测时候存在不足。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆人工神经网络通过非线性的反射来解决一些比较复杂的问题，这也是人工神经网络在继电保护当中得到广泛应用的重要原因之一。在近几年来电力系统在继电保护方面出现了利用人工神经网络系统来对于故障的距离以及类型进行辨别，进而可以有效的保护电力设备。
二、人工智能技术的综合应用
（一）人工神经网络与专家系统的有机结合
人工神经网络和专家系统的有机结合，其目的是为了解决专家系统开发当中遇到的瓶颈。二者相互结合是充分的利用了专家系统的推理判断能力以及人工神经网络当中的学习能力，这样就有效的提高了电力系统的故障诊断的性能。结合电力系统电网故障的实际情况，然后依据故障信息的检查数据参数，设计利用神经网络进而获取到知识，专家系统进行故障的诊断以及电网的故障诊断。神经网络系统对于电网的故障通过不断的解决问题而不断的进行自我学习训练，从而可以获得智能诊断的知识，完成对于电力故障发生时候的初步判断。另外经过专家系统的启发式反向推理验证故障是否依然存在，最后给出确诊，以这种方法来监控故障信息参数。用来指导故障信息参数的调整实施。吸取了神经网络已经专家系统的有点，可以相互补充以弥补双方各自的不足之处，将规则的推理以及基于人工的神经网络诊断方法进行有效的集成，建造成一个混合型集成的专家系统，才能够更加准确度模拟人的大脑真实的思想过程，从而才能够实现专家系统在电力故障诊断过程当中的作用和目的。在人工神经网络和专家系统技术以及网络的信息共享基础之上搭建网络的神经网络专家系统，采用全局资源信息共享。然后依据专家系统的推理逻辑以及其解释的能力，在实际的应用当中取得了很大的效果。
（二）人工神经网络与模糊理论有机结合
人工神经网络和模糊理论的有机结合，从而构成了模糊神经网络用于诊断故障。在近些年来人工神经网络和模糊理论在电网故障的诊断当中已经得到了很广泛的应用，是目前人工智能中备受人们关注的技术之一。利用神经网络的学习能力，然后根据输入以及输出的样本数据来自动射击以及调整好模糊系统的设计参数，从而实现模糊系统的自主学习以及自主适应的能力。利用迷糊理论能够加快人工神经网络的学习速度并且应用人工神经网络搭建起高性能的模糊理论逻辑。模糊神经系统包括了二者的有点，它是集合了训练、适应、联想、学习以及模糊信息处理等一体的特殊人工神经网络。
测电网的短期负荷，从而能对于电网进行优化控制，实际情况证明了这种算法的有效性以及可靠性。应用了单相自动适应重合闸中，然后以模糊理论以及人工神经网络的理论为基础，建立起一个多输入的模糊神经网络，可以用于识别瞬间的故障以及永久性的故障，并且效果很好[3]。
三、结束语
综上所述，目前继电保护中的人工智能技术是目前计算机领域当中的一个非常重要的分支，目前已经在各界得到了广泛的应用。其本身最大的特点就是能够模拟专家思维以及解决问题的办法，从而可以达到专家的水平。人工智能在电力系统当中主要应用的方面是在于电力系统的规划，监督，系统运行以及控制等等方面，其应用在继电保护领域当中也有一段时间，但是由于对于继电保护的时间比较严格，所以使其收到了很大的限制，所以目前主要是应用在对于时间要求不是很严格的场所。
参考文献
[1]曾宪知.分析继电保护中的人工智能技术及其应用[J].城市建设理论研究：电子版，2013（24）.
[2]赵刚.继电保护中的人工智能技术及其应用[J].江苏科技信息，2014（24）：58-59.
[3]梁智，罗霄.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].华东科技：学术版，2015（12）：208-208.
论文作者:张昌钦,邹超,许秀丽
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第27期
论文发表时间:2019/1/3
标签：神经网络论文; 人工智能论文; 专家系统论文; 技术论文; 继电保护论文; 模糊论文; 故障论文; 《建筑学研究前沿》2018年第27期论文;