人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中應(yīng)用
廖志偉1，2，孫雅明1，葉青華2
(1．天津大學(xué)電氣與自動(dòng)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(duì)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(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，并從實(shí)用化的觀點(diǎn)對(duì)它們?cè)陔娏ο到y(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用特點(diǎn)、存在問(wèn)題進(jìn)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(dòng)向。
關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；故障診斷；人工智能
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引言
電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)故障診斷問(wèn)題的研究，一般都是根據(jù)在故障過(guò)程中，對(duì)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(jìn)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(cè)故障惡化的發(fā)展趨勢(shì)，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(kāi)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?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)發(fā)生故障時(shí)，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(jìn)而根據(jù)潮流計(jì)算的變化判斷出故障。但潮流計(jì)算和分析處理的耗時(shí)量大，會(huì)影響診斷速度和快速故障恢復(fù)處理。另外正常運(yùn)行時(shí)某些線路潮流值小，接近于0(如線路輕載運(yùn)行)，故用潮流來(lái)判斷故障，也不能保證診斷的準(zhǔn)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(dá)到理想的效果。
由于電力系統(tǒng)的整個(gè)故障過(guò)程難以用數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)行描述，而AI善于模擬人類分析和處理問(wèn)題的智能行為，適宜對(duì)難以用數(shù)學(xué)模型分析和求解問(wèn)題的研究，所以AI技術(shù)的發(fā)展為FD－PS的研究開(kāi)辟了新途徑和新方法。近十幾年來(lái)，國(guó)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(shí)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(shí)在是太少了，因此在新的世紀(jì)中，應(yīng)致力于將AI的研究推廣應(yīng)用到實(shí)際中，作為進(jìn)一步研究的目標(biāo)。
本文對(duì)國(guó)內(nèi)外已研究的智能型FD－PS作全面分析和歸納，主要對(duì)ES、ANN、FST、GA及Petri網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在FD－PS中應(yīng)用研究進(jìn)行全面的概述，并在此基礎(chǔ)上用實(shí)用化的觀點(diǎn)來(lái)分析它們?cè)贔D－PS中應(yīng)用的特點(diǎn)以及存在的主要問(wèn)題，對(duì)智能技術(shù)在FD－PS中的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)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(shí)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(wèn)題領(lǐng)域的知識(shí)表達(dá)方式，知識(shí)處理與知識(shí)運(yùn)用方面的理論和方法。ES不僅是融合了書(shū)本相關(guān)的理論知識(shí)來(lái)處理各種定性的問(wèn)題，而且還可總結(jié)和利用專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)(或稱啟發(fā)式知識(shí))來(lái)求解問(wèn)題。它不僅可解決那些依靠解析方法不能解決的問(wèn)題，也可使所求解問(wèn)題的知識(shí)搜索和推理范圍縮小，提高問(wèn)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(shí)、推理過(guò)程及結(jié)論進(jìn)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(shí)表達(dá)方式和推理機(jī)結(jié)構(gòu)的不同對(duì)ES進(jìn)行劃分。
在電力系統(tǒng)故障診斷的ES中，常用的知識(shí)表達(dá)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(guò)程式知識(shí)表示法，基于框架式表示法，基于知識(shí)模型表示法和基于面向?qū)ο蟊硎痉ā?shí)質(zhì)上后兩種是由于計(jì)算機(jī)和語(yǔ)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(duì)它們?cè)陔娏ο到y(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(shí)描述方法之一。文獻(xiàn)［7］提出利用保護(hù)和斷路器信息來(lái)構(gòu)造知識(shí)庫(kù)，文中使用Prolog語(yǔ)言用謂詞邏輯構(gòu)造三個(gè)知識(shí)庫(kù)：1)描述電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、保護(hù)和斷路器動(dòng)作關(guān)系及斷路器的狀態(tài)方面的知識(shí)；2)描述保護(hù)原理方面的知識(shí)；3)描述故障位置的規(guī)則和啟發(fā)性知識(shí)。它根據(jù)故障設(shè)備與保護(hù)、斷路器的信息關(guān)系，采用反向推理，實(shí)現(xiàn)多重故障、保護(hù)和斷路器誤動(dòng)、拒動(dòng)診斷的功能。但謂詞邏輯僅僅依據(jù)形式邏輯進(jìn)行，推理過(guò)程太冗長(zhǎng)，效率低；不便于加入啟發(fā)性知識(shí)；靈活性差。故其應(yīng)用范圍受限制。
在FD－PS中，由于各種保護(hù)的動(dòng)作邏輯，保護(hù)與斷路器之間的因果關(guān)系易于用模塊化的規(guī)則集表示，故不少ES采用產(chǎn)生式規(guī)則來(lái)描述知識(shí)［8，9］。文獻(xiàn)［8］則根據(jù)診斷的對(duì)象不同，將診斷規(guī)則知識(shí)庫(kù)分為兩類：一類屬于對(duì)保護(hù)和斷路器進(jìn)行評(píng)價(jià)的規(guī)則庫(kù)；另一類則是輸電線、變壓器、母線診斷的知識(shí)庫(kù)。當(dāng)發(fā)生故障時(shí)，將事故信息與相應(yīng)的規(guī)則庫(kù)相匹配，得出故障結(jié)果?；诋a(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)表示結(jié)構(gòu)便于增加、刪除或修改一些規(guī)則。它適宜于表示因果關(guān)系的知識(shí)，但難于描述電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性的知識(shí)，且這種知識(shí)表達(dá)方式對(duì)層次性、繼承性知識(shí)的表達(dá)能力較差，降低了推理的效率。