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摘要：随着我国科学技术的不断发展与创新，我国电子计算机技术也不断飞速发展并广泛应用在我国各个领域。随着电子计算机技术在我国电力系统继电保护中的普遍应用，现阶段，人工智能技术也逐渐出现在我国电力系统继电保护当中，本文主要针对人工智能技术在电力系统继电保护中的相关应用技术进行探讨与研究，简要概括人工智能应用的优点和缺陷。
关键词：人工智能技术；电力系统；继电保护
在电网安全运行过程中，电力系统继电保护是其至关重要的保护屏障。随着我国科学技术的不断发展与创新，电子计算机技术在我国电网得到广泛的应用，而随着工农业生产和人们日常生活用电的需求不断加大，人们对电力系统继电保护和电力故障检测方法的重视日益提高，这就要求国家电网能够做到电力电缆安全、有效地运行，这也成为了目前我国电网急切需要解决的问题。因此，随着人工智能在电力系统继电保护中的不断应用，形象地模拟了人解决故障的方式，有效地解决了电力系统继电保护中发生的电力电缆故障，进而得到了广泛的认可。
1 电力系统继电保护中人工智能技术应用类型
1.1 人工智能专家系统
人工智能专家系统可以说是目前发展的较为成熟稳定的人工智能技术。整体的人工智能系统当中有海量的专业技术知识，同时依据各个领域专家给出的专业见解和经验进行推断和判断，模拟专家的决断过程，进而处理相关问题，人工智能专家系统主要可以分为规则系统、模型系统、逻辑思维系统以及智能系统。规则系统主要有生产式规矩库、推理发动和记录状况储存区构建。在规则系统中每一条规则都会运用“IF-THEN”语句进行表示，而就推理发动而言，主要有前向推理和后向推理两种方式。前向推理也可以称之为数据发动推理，后向推理是一种目标发动推理模式，在电力系统继电保护应用中，如果电力故障发生前有相关征兆就可以采取前向推理，反之则使用后向推理技术效果更佳，在解决相对困难的电力故障时，可以科学合理地综合前向推理和后向推理进行有效地解决和处理。因此，在电力系统继电保护中对于电力电缆故障的处理多采用规则系统处理方式，规则系统呈现出的保护、短路等动作方式，结合技术人员的故障解决经验就构成了完整的故障判断数据库，能够根据警示信息对其进行推断，从而得出电力故障判断结果。在专家系统中，可以对其进行增添或删减其中规则，以保证判断系统数据库的高效性，可以在很大程度上处理具有不稳定因素的电力故障。此外，电力系统继电保护多通过构建物理模型来对专家系统进行设计，这样的设计方式能够为人工智能系统专家提供更广泛的知识和推理叙述功能，有效地提升了故障处理效率。
1.2 人工神经网络人工智能
人工神经网络人工智能技术，简单来说就是模拟人类的神经传输方式对所输入的信息数据进行处分析和处理的一项科学技术。和专家系统人工智能技术相比较，人工神经网络智能技术的主观学习能力和纠错能力更为强大，人工神经网络在进行自主学习之后还能够随后进行有效的泛化处理，对于错误的信息数据仍然可以得出正确的结果。人工神经网络智能技术主要应用在电力故障选项选线以及电力电缆故障定位等方面。例如，在电力电缆故障定位方面，利用人工神经网络中的ANN对其进行全局或局部推进，对输电网络中可能存在故障隐患的部分作为输入，随之所有的电力电缆故障位置就会输出获取，对于较为大型输电可以构建分布式神经网络，再将分布式神经网络结果进行综合分析，进而判定电力电缆故障所发生的位置。
1.3 模糊理论智能技术
模糊理论智能技术，是目前我国发展较为完善的推理体制的智能技术。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆其处理解决电力电缆故障的主要方式是通过对人脑的模仿，对不确定定义进行推断、判定的逻辑思维方法，对于不能确定的叙述等等问题采用模糊集合或者模糊原则进行推断判定，从而得出相应解决方法。模糊理论智能技术最为靠近人类思维的表达方式，很大程度上提升了系统的纠错性，随着近年来的发展，也不断应用在电力系统继电保护中。
2 电力系统继电保护中人工智能的综合应用
通过对电力系统继电保护中人工智能的应用类型的阐述，不难发现，每一个人工智能技术都有自身的优势和缺陷，在实际应用过程中很难通过采用一种技术手段而获得想要的工作效果。因此，对于电力系统继电保护中相对复杂的电力电缆故障还需要将人工智能技术进行有效地结合，从而提高电力系统继电保护的故障处理工作效率。
2.1 人工神经网络和专家系统的有机结合
人工神经网络智能技术与专家系统智能技术进行有效地结合，能够将专家系统中高效的推断判定能力和人工神经网络中主观学习、纠错能力进行有效地结合，有利于提升电力系统继电保护中电力电缆故障的解决效率。现阶段，就电力系统继电保护工作的实际状况而言，根据电力故障信息的监察数据，设计通过人工神经网络对相关专业知识进行收集，进而利用专家系统智能技术对电力电缆故障进行处理与解决。由此可见，对于电力系统继电保护中存在较为复杂的电力电缆故障，可以根据实故障实际情况将人工智能技术进行科学、合理的结合，吸收各个人工智能技术的自身优势，从而达到对电力电缆故障进行及时、有效抢修的作用。
2.2 人工神经网络和模糊理论的有机结合
人工神经网络智能技术和模糊理论智能技术的有机结合，可以直接构建出模糊神经网络人工智能技术。近年来，随着电力系统继电保护技术人员的不断创新与发展，人工神经网络和模糊理论相结合的模糊神经网络智能技术在电力系统继电保护中已经得到了广泛的应用与发展，并对其中较为发杂繁琐的电力电缆故障进行了有效地解决。通过人工神经网络中的主观学习方法可以有效地实现模糊系统的主观学习功能，能够确保模糊系统模拟的更为贴切，有利于将想象、训练以及对信息的模糊综合为一体，进而对电力系统继电保护中难度特别高的非线性电力电缆故障进行有效地抢修。
2.3 Petri网络与遗传算法的有机结合
遗传算法具有将系统全面优化搜索能力的强大作用，而Petir则能够通过网络将系统中同一时段发生的或循环发生的各种动作呈现出来。遗传算法逐步渗透进Petri中，能够将模糊的Petri网络进行升级与优化，采用代数计算的不稳定性和推断计算对电力系统继电保护中的电力带你玩故障进行分析和解决，能够提升高输电网电力故障的工作效率。
结语：
随着现代科技的不断发展与创新，人工智能技术也在不断的朝着更高的方向发展前进，新的人工智能技术也在不断涌现，为电力系统继电保护提供新的电力电缆故障解决方法。通过本文对人工智能技术在电力系统继电保护中的应用研究，不难发现，要想提高电力电缆故障的处理效率，要对不同的人工智能技术进行科学、合理地结合利用，分析探索其中的不稳定因素对电力系统继电保护的影响和作用，从而实现对电力电缆故障进行有效地抢修工作。随着我国电网系统的不断前进与发展，以及科学技术的不断改革与创新，在未来，人工智能技术在电力系统继电保护中的应用会越来越广泛，以处理寻常方法难以处理的电力电缆故障，确保我国电网有条不紊的发展，
参考文献：
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[2]胡连梅,刘辉.人工智能技术在电力系统继电保护故障分析中的应用[J].科技信息,2009,(13):343-345.
[3]吕卫胜.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].山东电力技术,2006,(01):61-63.
论文作者:赵宪周
论文发表刊物:《电力设备》2017年第31期
论文发表时间:2018/4/18
标签：人工智能论文; 电力系统论文; 故障论文; 神经网络论文; 继电保护论文; 技术论文; 电力电缆论文; 《电力设备》2017年第31期论文;