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人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中應(yīng)用及最新發(fā)展動向
[ 來源：'d' | 類別：技術(shù) | 時間：2008-6-24 9:15:57 ][字體：]
廖志偉1，2，孫雅明1，葉青華2
(1．天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院，天津300072；
2．華南理工大學(xué)電力學(xué)院，廣州510640)
摘 要：對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、遺傳算法、模糊理論等人工智能技術(shù)的基本概念進行了簡單的介紹，并從實用化的觀點對它們在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用特點、存在問題進行分析，最后指出人工智能技術(shù)用于電力系統(tǒng)故障診斷的最新發(fā)展動向。
關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；故障診斷；人工智能
1 引言
電力系統(tǒng)實時故障診斷問題的研究，一般都是根據(jù)在故障過程中，對某些裝置和設(shè)備所出現(xiàn)的一系列數(shù)字和狀態(tài)信息量進行分析和推理。在此基礎(chǔ)上查出導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因和性質(zhì)，判斷故障發(fā)生的元件以及預(yù)測故障惡化的發(fā)展趨勢，得出診斷結(jié)論。在電力系統(tǒng)的故障診斷(faultdiagnosis of power system——FD－PS)方面已開展了不少研究，傳統(tǒng)型的FD－PS研究是在建立被診斷系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)發(fā)生故障時，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)變化，導(dǎo)致系統(tǒng)潮流的變化，進而根據(jù)潮流計算的變化判斷出故障。但潮流計算和分析處理的耗時量大，會影響診斷速度和快速故障恢復(fù)處理。另外正常運行時某些線路潮流值小，接近于0(如線路輕載運行)，故用潮流來判斷故障，也不能保證診斷的準確性。所以電力系統(tǒng)故障診斷用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法，因系統(tǒng)規(guī)模、復(fù)雜程度和不確定因素等的限制，系統(tǒng)故障診斷難以達到理想的效果。
由于電力系統(tǒng)的整個故障過程難以用數(shù)學(xué)模型來進行描述，而AI善于模擬人類分析和處理問題的智能行為，適宜對難以用數(shù)學(xué)模型分析和求解問題的研究，所以AI技術(shù)的發(fā)展為FD－PS的研究開辟了新途徑和新方法。近十幾年來，國內(nèi)外將AI技術(shù)用于電力系統(tǒng)的研究已有不少，并取得了有成效的研究成果，且已有部分成果在實際中得到了應(yīng)用［1～3］，但轉(zhuǎn)成商用化的數(shù)量與研究數(shù)量相比實在是太少了，因此在新的世紀中，應(yīng)致力于將AI的研究推廣應(yīng)用到實際中，作為進一步研究的目標(biāo)。
本文對國內(nèi)外已研究的智能型FD－PS作全面分析和歸納，主要對ES、ANN、FST、GA及Petri網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在FD－PS中應(yīng)用研究進行全面的概述，并在此基礎(chǔ)上用實用化的觀點來分析它們在FD－PS中應(yīng)用的特點以及存在的主要問題，對智能技術(shù)在FD－PS中的發(fā)展趨勢進行了探討。
2 基于ES原理的電力系統(tǒng)故障診斷［4～20］
ES［4～6］是發(fā)展最早，也是比較成熟的AI分支之一，它與知識工程研究緊密聯(lián)系在一起。在ES構(gòu)造中，它必須涉及所研究問題領(lǐng)域的知識表達方式，知識處理與知識運用方面的理論和方法。ES不僅是融合了書本相關(guān)的理論知識來處理各種定性的問題，而且還可總結(jié)和利用專家的經(jīng)驗知識(或稱啟發(fā)式知識)來求解問題。它不僅可解決那些依靠解析方法不能解決的問題，也可使所求解問題的知識搜索和推理范圍縮小，提高問題求解速度和推理效率；另外ES的解釋模塊能夠?qū)ν评硭玫闹R、推理過程及結(jié)論進行解釋。在電力系統(tǒng)中，ES在故障診斷和恢復(fù)處理方面的研究較多，可根據(jù)ES知識表達方式和推理機結(jié)構(gòu)的不同對ES進行劃分。
在電力系統(tǒng)故障診斷的ES中，常用的知識表達方式有：基于謂詞邏輯表示法，基于產(chǎn)生式規(guī)則表示法，基于過程式知識表示法，基于框架式表示法，基于知識模型表示法和基于面向?qū)ο蟊硎痉?。實質(zhì)上后兩種是由于計算機和語言技術(shù)、智能技術(shù)的發(fā)展而形成的，它們是在前三種基礎(chǔ)上的新形式和新結(jié)構(gòu)。對它們在電力系統(tǒng)故障診斷應(yīng)用的特性分析如下：
謂詞邏輯法是一種較早的知識描述方法之一。文獻［7］提出利用保護和斷路器信息來構(gòu)造知識庫，文中使用Prolog語言用謂詞邏輯構(gòu)造三個知識庫：1)描述電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、保護和斷路器動作關(guān)系及斷路器的狀態(tài)方面的知識；2)描述保護原理方面的知識；3)描述故障位置的規(guī)則和啟發(fā)性知識。它根據(jù)故障設(shè)備與保護、斷路器的信息關(guān)系，采用反向推理，實現(xiàn)多重故障、保護和斷路器誤動、拒動診斷的功能。但謂詞邏輯僅僅依據(jù)形式邏輯進行，推理過程太冗長，效率低；不便于加入啟發(fā)性知識；靈活性差。故其應(yīng)用范圍受限制。