杨涛
（大唐甘谷发电厂741211）
摘要：本文首先简单介绍继电保护系统，针对现阶段继电保护系统中存在的一些问题进行简要分析，在此基础上重点探讨现代智能技术在继电保护系统中的应用，从而为后期更好的利用智能技术实现对对电力系统的继电保护提供理论支持，不断提高继电保护系统的智能化。
关键词：智能技术；继电保护；AI
1引言
随着经济社会的发展，各行各业对电力供应安全可靠性的要求越来越严格，越多高新技术和先进设备在电力行业中的应用，传统的继电保护系统已经不能很好的满足保障系统稳定的要求。因此，在现阶段加强对继电保护系统中智能技术的研究具有重要的现实意义，能够更加有力的保障电力系统的安全稳定运行。
2继电保护系统简述
在电力系统运行过程中，当某些元器件出现故障时，继电保护系统能迅速切断电力系统的故障位置，对设备发生故障的类型进行准确的判断，继电保护系统一方面避免某个设备故障对整个电力系统的影响，另一方面能够尽快处理故障，恢复系统正常运行。
最早的继电保护系统是利用电磁原理，功能单一，后逐渐发展成为整流型、晶体管型和集成电路型的继电保护。现在随着计算机技术和信息技术的发展，人工智能技术逐渐开始在继电保护系统中使用。
3主要的智能技术
现阶段，继电保护系统主要的智能技术主要有专家系统、人工神经网络技术、模糊理论等。
3.1专家系统
目前为止，专家系统是所有智能技术中使用范围最广泛，使用频率最活跃的重点课题。专家系统的基础是某一专业的专业理论知识和专家经验知识。在实际使用中，专家系统能够针对具体问题结合专家经验制定科学合理的解决办法，从而能够精确的缩小解决问题的知识范围，不断提高解决相关问题的速度效率，同时利用解释模块对所有的解决方案给出合理的解释。
3.2人工神经网络
人工神经网络理论是模拟人脑的相关架构、运行方式以及人类学习认知判断过程中大脑具体活动方式的一种信息处理系统。由于技术不完善，人工神经网络直到上世纪80年代才又开始得到迅速发展。人工神经网络最主要特征是非线性分析，另外能对系统问题并行处理，而不是单一排序进行；且系统的稳定性比较好，即使有个别的外来因素影响也能正常运行，鲁棒性比较强；最重要是人工神经网络有像人类大脑一样的自主学习自我提升的能力。现阶段关于人工神经网络智能技术研究最成熟使用最广泛的就是针对系统误差的反传模型算法，这种智能技术结构简单，而且算法比较直观。
3.3模糊理论
模糊理论是以模糊集合理论为基础，引入近似推理和系统语言变量两种模糊逻辑，借助模糊隶属度的概念来对“知识经验”进行描述的一种智能技术。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆模糊理论类似于人类识别活动中的特征识别，完全靠个人经验和知识积累进行直觉判断，不需要进行复杂的推理计算。目前模糊理论的推理体系已经逐渐完善，利用模糊理论能有效的将故障特征导入识别过程，提高对系统故障的识别能力。
3.4暂态保护
现阶段一种更专业的继电保护思路是通过检测在发生故障的瞬间整个系统中的各类信息数据来实现对故障的诊断和对线路中设备的保护。暂态保护能够有效提高诊断设备故障的准确性和速度，同时提供更有针对性的保护方案。
3.5小波分析
小波分析的分辨率比较高，主要针对高频故障信号使用，而且能够利用多重分辨率刻画信号特征，从而实现对瞬间反常信号的诊断。
4智能技术在继电保护系统的应用
4.1专家系统在继电保护系统中的应用
在继电保护系统的整定管理中，可以利用智能专家系统技术来实现对继电保护系统的日常运行管理。一方面按照面向对象的基础知识表示方法来构建相应的知识系统，一旦电力系统的运行方式发生变化，继电保护装置的相关配置以及参数值将随之变化，同时利用系统制定针对不同运行故障的保护对策；另一方面可以结合专家系统与继电保护系统设定整定计算系统，从而对继电保护系统的零序电流等规则进行整定，形成比较完善的继电保护整定方案。
4.2人工神经网络
人工神经网络最主要的特点是能够对非线性的问题提供映射。在继电保护系统中存在大量的非线性问题，如在电力系统的输电线两侧发生经过线路过渡电阻的短路，这种故障属于典型的非线性故障，利用传统的继电保护系统无法对发生故障的位置进行判断，容易使保护误动。但是利用人工神经网络就可通过分析样本信息对比其他数据的方式来对故障位置进行准确的判断，现在的人工神经网络在判断故障位置的基础上还能够实现对主要电力设备的自动保护。另外由于人工神经网络技术强大的自学自适应能力和对故障的高度识别能力，因此在进行故障判别的时候，能够准确的判断故障方向，这样能够针对不同方向上的故障提供最适合的保护措施。更重要的是能够使保护系统逐渐实现自适应，降低发生故障的可能。
4.3模糊理论
在电力系统中，每个电气设备都有大量的电气值对系统运行产生影响。当设备电气值发生变化时，往往是有许多因素综合作用的结果，如仅依靠方程或隶属度表示，工程量大，且识别起来较复杂。通过模糊理论能对不同电气值的不同特征进行识别，依靠系统的特征库准确识别电气值代表的系统运行状态，迅速判断发生故障的位置和原因，从而有效提高继电保护系统的可靠性。
4.4综合利用
虽然每一项智能技术在继电保护中都能发挥巨大的优势，但单一智能技术仍存在一定的缺陷，现在在继电保护系统中已经逐渐开始将不同的智能技术配合使用来实现更好的保护效果。通过不同智能技术的优势互补，使整个保护系统更加完善智能。比如将专家系统和模糊理论结合能更好的实现对故障特征的识别，通过模糊理论能够比较快速的根据个别特征识别故障，然后结合专家系统针对不同故障提供准确的解决方案，提高继电保护系统的运行效率。
5结论
在电力系统中，继电保护系统发挥着极其重要的作用。现阶段随着智能技术在继电保护系统中的应用，继电保护系统的功能将进一步加强。研究人员要不断深化相关学习，研究设计更加智能的继电保护系统，提高整个电力行业的智能化。可以预见，未来通过不同智能技术的配合使用，智能技术的优势在继电保护中将得到更好的发挥。
参考文献：
[1]许戴林.基于ANN的发电机保护研究[D].东南大学.2011.
[2]玉最光.面向未来的智能继电保护系统概念设计[C].云南电力技术论坛论文集.2009:1-5.
论文作者:杨涛
论文发表刊物:《电力设备》2016年第8期
论文发表时间:2016/7/15
标签：系统论文; 继电保护论文; 故障论文; 智能论文; 神经网络论文; 专家系统论文; 技术论文; 《电力设备》2016年第8期论文;