摘要：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。
关键词：人工智能技术；电力系统；故障诊断
1关于人工智能技术的基本概念分析
在展开人工智能技术的有关分析研究时，应当明确，人工智能技术始终都是以计算机技术作为基础，而又融合了多种综合性科学的一项全新技术。其主要通过计算机技术展开全面模拟，切实构建出人的智能，与此同时，实时创建出机器人系统以及专家系统，进一步实现对电气自动控制系统的智能化操作。人工智能技术具有显著的优点：首先是其技术操作的科学性。该项技术与计算机技术巧妙结合，并且全面借助计算机以实现相关操作，因此该项技术在实际应用过程中也就呈现出相应的科学性，从而有利于控制人员展开相应的操作。其次是技术应用的价值性。此项技术不仅会全面结合计算机技术，并且能够在整个过程中对电气设备的实际运行状况展开自动化检测与控制，从而实现小投入大回报。例如，人工智能技术能够有限减少人工操作的次数，从而使得工作人员的工作压力被降低，同时从根本上减轻对人力资源的消耗。最后则是技术实施的准确性。该项技术在自动化工作中，能够充分结合计算机的各种优势，从而实现对电气设备的精确性控制。
2人工智能技术应用领域
2.1远程控制
当前航天器远程规划、控制方面开始逐渐应用人工智能技术，尤其是在航天器中利用人工智能程序，其不仅能够实现远程操作，且在调整与管控等方面起着重要作用。当前国外已经实现了航天器的人工智能技术远程遥控的广泛应用，通过对远程控制程序的应用，其能够对工作任务、目标进行事先确定，且能够实现自主规划；另外还能够确保航天器在外太空安全稳定运行，能够全面了解航天器实际运行情况，并针对其中存在的问题进行检测与诊断，而后采取有效措施使其恢复正常运行。
2.2教育教学
在教育教学中应用人工智能技术，能够大大提高教学质量。通过在人工智能技术知识库中输入教学总定义、内容，并进行仿真环境的构建，让学生直观体验运算与推理过程，从而使学生的思维得到良好拓展，使教学效率得到提高。
2.3计算机网络管理
人工智能在计算机网络管理工作中，通过构建网络管理系统，有助于提高网络管理的质量。人工智能的专家系统是在系统中输入各个领域的专家的个人经验、知识数据，将现有的问题进行模拟分析，其在提升网络管理效率、保证网络安全运行等方面发挥着重要作用。
2.4居家方面的应用
当前人们的生活水平有了很大提升，人们对生活质量的追求越来越高，在居家方面应用人工智能技术，能够帮助人们随时调整居家环境，且远程智能家居遥控系统能够为主人接待客人，能够帮助主人分担家务，其有助于提高人们的生活质量，有效缓解当代人的身心压力。
3人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用
3.1人工神经网络的运用
人工神经网络就是模拟人思维的方式，通过神经元之间相互作用的动态过程来完成信息处理。这是一个非线性动力学系统，其特色在于对电力系统中各种信息的分布式存储和并行协同处理，提高故障的排查效率。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其高效的。Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆Hopfield神经网络需要判别反馈网络的稳定性，通过状态变化实现系统的稳定性收敛。Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生状态的不断变化。Hopfield神经网络具有较强的容错能力、学习能力以及大规模的处理能力，并且对于电力系统的网络结构多样的特点，因此，适合应用到电力系统故障诊断中，主要包括离散或者连续的Hopfield网络。其与电力系统专家构建的故障检测知识库之间的数据可以实现双向连接，在推理故障信息时，Hopfield神经网络从知识库中获取相类似的特征信息，对故障的情况进行排查，在排查完成后获取新的特征的故障信息可以补充到知识库中的故障信息中，以提高下一次故障排查的检修效率。
3.2遗传算法的运用
遗传算法（GeneticAlgorithm）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。
3.3模糊理论
基于模糊集理论的故障诊断方法可以表达和处理信息的不确定性。模糊理论主要有两种情况才应用于电力系统故障诊断中：（1）很难确定故障所对应的断路器、保护装置状态之间的关联，可以用模糊隶属度对可能的关联关系进行度量；（2）系统根据报警信息来进行故障诊断，如果报警信息有误，可以结合其他智能系统的诊断结果与电力系统网络拓扑结构所提供的报警信息可信度综合判断出诊断结果。模糊理论在电力系统故障诊断领域存在问题是：（1）需要建立复杂的数学模型来适应隶属函数关系的不确定性；（2）模糊语言的修改、遗忘和获取需要进一步规范化；（3）模糊理论主观确定隶属度函数，需要验证故障诊断结果的可信度。
3.4 基于贝叶斯网络
贝叶斯网络在电力系统故障诊断中的应用思路为：建立贝叶斯网络拓扑结构，将断路器、保护和可以故障元件之间的逻辑关系作为节点，利用概率理论推断继路器、保护和元件的警告信息的演变过程，得出故障的诊断结果。贝叶斯网络在电力系统故障诊断应用中的优点是：诊断模型的因果关系清晰、诊断速度和精度较高；先验知识结合后验信息，避免了主观偏见和后验噪声；数据容错有所提高。贝叶斯网络在电力系统故障诊断领域存在问题是：（1）大型电力系统的贝叶斯网络结构模型庞大，精简模型会导致诊断精度下降；（2）诊断结果的准确率取决于先验概率的好坏。
结束语
随着我国科技的迅速发展，人工智能技术也取得良好发展，当前社会各行各业开始逐渐应用人工智能技术，正朝着智能化、信息化的方向发展。电力系统作为人们日常生活中不可缺少的部分，其稳定性与安全性直接关系到人们的正常生产与生活。通过将人工智能技术应用于电力系统的故障检测中，能够有效提高电力系统诊断能力，以便更好地进行电力系统检测和维修。综上所述，以上内容就是对人工智能技术在电力系统故障诊断中运用的论述。
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论文作者:李俊男
论文发表刊物:《电力设备》2019年第7期
论文发表时间:2019/9/17
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