周大鹏 王新柳
（国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司）
摘要：随着我国科学技术水平的提升，人工智能技术也在越来越多的行业中得到了应用，在本文中，将就基于人工智能技术的电力系统母线保护的应用进行一定的研究与分析。
关键词：人工智能技术；电力系统母线保护；应用
1 引言
在电网运行，母线继电保护是非常重要的一个环节，将对电网的稳定运行产生重要的作用，而随着我国近年来计算机技术的不断发展，使得对于母线的故障检测以及继电保护方式也受到了更多人们的重视。在人工智能技术中，其能够较好的对人类处理问题的方式进行模拟，非常适合应用在电力系统母线保护这项工作中。
2 常见智能技术
2.1 专家系统
专家系统是一种发展时间最早、也是最为成熟的一种人工智能技术，在其系统中，具有着数量非常多的经验与知识，能够根据不同领域专家所提供的经验对问题进行判断，即能够对专家对事物的决策过程中进行模拟，以此对需要专家决策的问题进行解决。具体来说，该系统可以分为基于模型系统、基于逻辑系统以及基于规则系统等。
在现今电力系统中，在对专家系统进行应用时更多的是使用基于规则系统，在该系统中，其断路器动作、系统保护以及人员诊断都能够以规则的方式进行表现，在形成相关故障诊断知识库的基础上能够根据实际报警信息进行推理，以此获得故障诊断结果。在该系统中，同样允许系统对部分规则进行删除、增加以及修改，以此保证系统所具有的有效性以及实时性，能够给出更为符合人类语言习惯的语句。
该系统的优点是能够将电力专业技术人员经验与专家建议以综合的方式运用到系统的故障诊断之中，制定的诊断方案具有着灵活以及实用等特点，且对最终诊断结果也具有着较好的解释能力，适合应用于大规模网络的保护工作之中。但是，该系统也存在着一定的缺陷：第一，该系统的知识获取主要依靠工程师将大量专家知识移植到计算机中，这就使得该系统在建立方面具有着效率低以及周期长等问题，系统在整个开发的过程中也离不开工程师的知识，以此使其应用具有了一定的限制；第二，该系统推理能力被应用在一个较为狭窄的专业领域，对于没有处理到的情况则不能够进行处理，且具有着缺乏层次、学科单一等问题，在特定的场合下，更为适合解决较为简答的问题。
2.2 人工神经网络
人工神经网络是对人类神经传输、信息处理的一种智能技术，目前也是人工智能技术的一个重要分支，同专家系统相比，其具有着自我能力强、容错能力较强等特点，即使在信号输入之后具有一定的干扰，依然能够给出非常正确的输出结果。而在电力系统母线保护中，其则主要应用在故障选线以及定位等方面，在实际对故障进行定位的过程中，其通过ANN全局径向基函数神经网络的应用则能够将目前中可能存在的故障位置进行输出。而在该系统目前的应用中，依然存在着一定的缺陷：第一，该系统在应用之前，需要数量较多的、具有代表性的样本进行学习，而如果系统结构在之后发生了变化，则需要增加新的样本进行学习；第二，其对于故障的诊断结果缺少良好的解释能力，对于运行人员来说具有着不透明的特点。
2.3 模糊理论
模糊理论是将经典集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整的推理体系的智能技术。模糊理论解决问题的方法主要是模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。
该理论的优点是，能够更接近人类的表达习惯，并以此对系统的容错性进行了较好的提升。但其中应用中，也存在着一定的缺陷：第一，模糊系统的知识库或相关规则的模糊度要随输电网络的结构和自动装置的配置进行相应的修改；第二，在实际应用中缺少一定的学习能力。
3 人工智能技术的电力系统在母线保护中的应用
3.1 人工神经网络同专家系统的结合
针对在专家系统中所存在的问题，将专家系统同人工神经网络进行结合是一种有效的方式，通过两者间的结合，则能够对人工神经网络的容错能力以及专家系统的判断能力在有效结合的基础上使电力系统的母线保护能力得到提升。根据电网目前实际情况以及故障信息监测参数，则能够较好的设计出具有专家系统以及知识获取的系统，且能够在建立之后根据对电网故障问题中事例的不断学习而获得更多的智能诊断知识。同时，其也根据专家系统中所具有的反向推理而对系统中是否存在事故进行有效的启发，并在此基础上给出最后的确诊，以此指导故障信息参数调整的实施。可以说，该种方式在两种系统方式优点进行吸取的基础上能够对对方所存在的不足与缺陷进行弥补，建立起一个混合式的专家系统，更好的对人脑真实思维过程进行模拟，进而对专家系统在目前保护中的目的与作用进行良好到的实现。
3.2 模糊理论同人工神经网络的结合
将模糊理论同人工神经网络进行结合，则能够构成模糊神经网络在电力系统中的应用。可以说，近年来，该系统已经在电网母线保护这项工作中得到了较为广泛的应用，也能够在互相取长补短的基础上使系统的表达能力以及学习能力得到提升，是现今人工智能领域非常热门的一项内容。在该系统中，其通过神经网络方式的应用根据输入输出样本对模糊系统的设计参数以及自动参数进行设计，在对模糊系统自适应功能以及自学习功能进行实现的基础上更好的逼近输入输出之间所具有的非线性映射关系以及线性关系，进而在加快系统学习速度的基础上形成具有更高性能的模糊逻辑系统，其能够具备两者的优点，集联想、模糊信息处理、训练以及自适应等功能与一体，非常适合应用于复杂的非线性系统中。
4 结束语
在现今社会发展中，电力系统的稳定性具有着非常重要的意义。在上文中，我们对基于人工智能技术的电力系统母线保护的应用进行了一定的研究，需要我们在联系电力系统实际特点的基础上对上述技术进行良好的选择与应用，更好的保障电力系统的稳定运行。
参考文献：
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[2]郝俊华,李春丽.基于人工智能技术的电气自动化控制研究[J].中国新技术新产品.2012（09）:35-37.
论文作者:周大鹏,王新柳
论文发表刊物:《电力设备》第02期供稿
论文发表时间:2015/9/22
标签：系统论文; 专家系统论文; 母线论文; 人工智能论文; 模糊论文; 神经网络论文; 电力系统论文; 《电力设备》第02期供稿论文;