【摘 要】配电网智能的自愈功能的有效实现就是建立在对配电网的故障恢复状况中，实现智能配电网的故障恢复功能能够对供电的需求用户和能源的损耗等方面具有重要的意义，所以这方面的关注和研究对于社会和经济都具有巨大的影响和作用，本文中对智能配电网的故障恢复现状和对未来的工作展望提出了相关的讨论，分别从三种不同的方法展开概述，对未来的发展趋势进行了初步的展望，希望能对以后的工作提供帮助。
【关键词】智能配电网；故障恢复；现状；展望
引言：电网技术的发展趋势就是逐步的走向智能化，智能的配电网是智能电网的重要的组成，在智能配电网中其主要具备的特点就是能够拥有强大的自愈功能，在电网中能够有效的改善故障给用户产生的影响，能够承受大量的分布式的电源使用，由于配电网的设备能力直接时关系到用户的用电质量的，所以配电网自愈能力的强弱会直接的关系到其供电的质量和效率，同时还会影响到经济上的正常收益，是一项重要的工作环节。
一、数学优化的配电网故障恢复法
在对配电网的故障恢复方法中是建立在强大的数学理论基础上的，在配电网的故障恢复工作中受到了极其广泛的应用，其中包括：整数规划法、分支界定法、混合整数法等等，在进行配电网的智能恢复工作中首先要对电网进行有效合理的重构工作，尽量的不要影响到非故障区域的正常供电供给，之后在非故障区域受到电能的供给后就要尽量的对其区域内的断电负荷供电，在数学优化法的实际应用中具有一定的局限性，对于一些在规模和复杂程度上都不是很高的情况下比较适用，能够有效的进行故障的恢复工作，只要受到优化的函数目标有其自身的最优解就一定会找得到，但是，在供电的故障恢复这项工作中单纯的数学优化法存在着维度灾害的问题，在计算的数量上也存在着较大的难度，计算的所用的时间就会变长这样给工作的效率产生很大的影响，在进行供电恢复的结果上实时性不够强，这也是运用数学优化法解决智能配电网的故障恢复问题一个不足之处。
二、启发式的搜索配电网故障恢复算法
在配电网的故障恢复中还有一个比较常见的使用方法——启发式的故障搜索方式，启发式的故障搜索方法能够在故障搜索的过程中根据不同的问题的自身特性，并且融入一些具有启发作用的信息，有效的确定出启发性信息的方向，促进其向优解的方向来进行优化作用，其中启发式的配电网故障恢复方法包括：分级搜索、求结构搜索、变结构耗散网络等多种启发式的搜索算法，如果在遇到配电网故障时需要恢复最大限度的重要用户的供电，这种算法还是比较适用的，可以具体的采用分级式的搜索方法有效的解决问题的关键。
同时在启发式的算法的应用中具有其自身利用的优势和劣势，其使用的优势在于其在搜索的过程中具有超强的实时性，在搜索空间上能够有效的缩小，对搜索时间的利用上效率较高，就会在搜索的限制时间内得到故障搜索的有效解，具有通用的优势特性，这样的启发式的故障恢复搜索工作可以有效的适用于各种各样结构的配电网，在故障恢复工作的使用中具有广泛的应用基本条件。在启发式规则中很容易就能够通过算法的实现，具有很大的实用性优势；说到启发式算法的劣势就在于系统的初始状态会给搜索的最终结果造成很大程度上的影响，在启发式算法的应用中其自身没有形成较强的稳定性，在启发式的规则真正应用到配电网的故障恢复工作运算中，很难有效确定故障恢复的最优解，计算的效率不够高，此外，在对配电网的故障恢复问题的约束条件处理时也存在着一定程度上的局限性。
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三、人工智能配电网的故障恢复方法
人工智能的配电网的故障恢复处理中由于其独特的性能得到了广泛的应用，在使用方法中主要介绍以下三点：
（一）专家系统算法
在配电网的故障恢复的砖家系统算法中是将专家的知识和经验组合成规则知识库，是根据知识库的存储资源和对推理规则的实际模拟来进行决策的过程，能够得出具有专家水平的有效的解答，在实际的供电故障的解决中富有有效的问题的解决结果，这样的故障恢复的算法具有实时性的特征，在大系统网络和多故障的条件下都能够进行故障恢复的有效解决，但是其不足的地方就是在专家系统资源库的建立上需要耗费大量的时间和资金，对多约束条件的处理从而得到多次优化结果方面处于薄弱的关节，并且这一资料库的更新需要通过一定的时间才能够造成的，所以对于信息资料更新的实时性不够完善，另外在专家的经验上毕竟还是处于一个有效的资源状态，针对一些目前还没有发生的故障恢复问题的解决还不能够有效的进行。
（二）Petri网的算法
Petri网的故障恢复算法主要是对研究和模拟系统中的各种各样的活动的有效的建模工具，能够对发生故障的配电网系统的动态行为特征进行充分的掌握，这属于该项技术的适用范围，在实际的操作运行中是对故障恢复问题的有效的分析的过程，其优势就在于代数运算对配电故障恢复系统的动态逻辑过程的掌握，有效的为程序化的实现提供帮助，另外在对配电网的故障恢复工作中其具有独特的并发处理问题的能力，但是也存在着一些方面的不足，就是其不能够很好的适应于网络结构的拓扑关系，在大系统的建模分析中具有执行上的一定的困难，所以就需要进行更加深入的研究，是其能够更加广泛的应用于各种各样的配电网的故障恢复问题的解决中。
（三）模糊理论的算法
模糊理论的算法主要是根据模拟人的模糊推理和决策过程的一种智能的运算方法，通过对已知的决策规则进行归纳形成相应的规则库，之后将变量模糊后在按照模糊规则库的资源进行模糊推理，再将决策的结果将进行清晰化的控制。这种模糊化的理论适用于具有不确定因素的问题处理上，模糊知识对专家的经验通过模糊的变量的形式表现出来，在处理问题的方式上更加接近于人的处理模式。
在模糊理论的处理算法中是根据专家的经验和知识来建立相应的规则库的，对于故障恢复难以建立精确的模型的问题给予了明确的解决，但是这个算法在使用中明显存在着一些不足，对故障恢复的信息的模糊化的程度不能够进行准确的把握，如果将模糊程度简单化就会对故障恢复目标的精准度进行降低，在专家的规则库的建立和及时的更新环节工作量较大，是一项极其繁琐的工作环节，在进行模糊推理时对参数的选取等方面都要依靠经验来进行试凑，具体的应用准确性的把握还是比较困难的。
四、配电网故障恢复存在的问题和展望
在多种运算方法都应用到配电网的故障恢复工作中的情况下，在进行研究的过程中仍然存在着一些问题，配电网系统的管理模式在整个配电网的工作中占据着重要的位置，在未来的工作中应该进行有效的关注和研究；配电网的故障恢复过程中要将问题的多种因素有效优化的进行组合，建立起对故障恢复更加准确的数字模型，同样也是处理配电网故障恢复问题的关键之处；在未来的工作中要将配电网故障恢复的实际的解决经验进行有效的总结，建立起同实际问题更加贴切的数字模型，要进行更加深入的归纳和研究；目前的故障恢复的结论都是根据特定问题的仿真数值得到的，同实际的系统应用还比较远，所以在未来的研究工作中应该对数值的实际问题进行充分的考虑和进一步的研究。
结论：在智能配电网的故障恢复问题中，主要是依靠系统的自愈能力来完成的，其中可以对各种算法进行选择，最终要实现结论的实际应用性，在未来的发展中要进行更加深入的研究。
参考文献：
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论文作者:刘庆水
论文发表刊物:《低碳地产》2016年6月第11期
论文发表时间:2016/11/16
标签：故障论文; 配电网论文; 算法论文; 启发式论文; 工作论文; 智能论文; 模糊论文; 《低碳地产》2016年6月第11期论文;