摘要：随着计算机水平的不断提升和电力系统继电保护领域中广泛的应用计算机，逐渐研究出新的控制原理和方法，同时在继电保护领域中的应用力度不断加强，如专家系统等的应用，其对继电保护的发展具有重要的推动作用。所以具体研究继电保护中人工智能技术的应用具有重要的现实意义。因此，本文对人工智能技术在继电保护中的应用进行分析。
关键词：人工智能；继电保护；应用
人工智能技术是通过模拟人类分析问题的思维模式，采用智能手段处理问题的技术。这种技术在实际应用中，能够有助于人们处理一些较为复杂的、并且难以通过数学模型进行求解的问题，提高问题的处理效率。
1人工智能技术的概述
人工智能技术是指研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何使计算机变得更聪敏、更能干；如何设计和制造具有更高智能水平的计算机的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴的科学技术。人工智能技术的应用十分广泛，如智能控制、智能管理、智能设计、智能优化、智能材料、智能家电、智能系统工程、智能经济、智能通信、智能商务等等。
人工智能研与计算机软件开发有着不可分割的关系，一方面各种人工智能要用计算机软件实现；另一方面许多计算机软件也要应用人工智能的理论、方法和技术去开发，例如专家智能系统、计算机故障诊断、计算机财会、计算机游戏等软件。
人工智能技术主要体现在以下三个方面：第一，机器思维。具体讲是计算机思维、计算机学习、计算机诊断、计算机辅助设计、计算机证明疑难算例、计算机编程、计算机下棋、计算机作曲、计算机绘画等等。第二，机器感知。让计算机像人一样能感觉到气味、颜色、触觉。第三，机器行为。研究计算机模拟、延伸和扩展人的智能行为，例如语言、动作、智能监测、智能控制等行为。
2人工智能技术应用的作用
人工智能技术的应用不仅能够让继电保护装置的运行效率更高，而且还能使得其可靠性得到全面的提升。其各种智能化程序的应用还能使得人力以及物力得到大幅度的节省，使得成本效率也能得到持续性的降低。尤其是在主电路以及辅助电路中，继电保护人工智能技术的应用，能够使得其负载降低，从而让电力的运行更加的流畅，减少了故障出现的机率。
3人工智能技术在继电保护中的应用
3.1专家系统技术在继电保护中的应用
在人工智能领域内，知识库专家系统与知识工程以其独特的优势，在实际应用中取得了非常大的发展，且商品化趋势表现明显。专家系统是以知识基础作为支撑，在控制对象与控制规律基础上建立系统的构造与运行，并利用专家知识来填充，从而使整个系统的功能与结构得以实现。在计算机中应用这种人工智能，相当于在某一个领域内拥有专家的类似效果，对专业领域内问题的解决可取得有效应用。专家系统技术的存在，实现了将多个专家的意见进行整理、优化整合，对特殊领域知识实践经验及决策过程进行模拟。专家系统在实际应用中，其内部具有庞大的数据库，并建立了知识模型，在某一个专业领域内，能够合理的应用推理技术及拥有知识表达技术为相关问题，然后做出综合性的指导意见，为决策进行指导。和传统的控制系统相比，专家控制系统的优势非常明显，因其在设计过程中，采用数学模型，所以得到的计算结果比较精确可靠，促使决策更加的科学化与智能化，将知识模型与数学模型有机的结合在一起，实现了知识信息处理与控制技术的统一。
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3.2人工神经网络系统在继电保护中的应用
人工神经网络系统主要应用于信息处理、语音识别、模式识别及最优计算等领域内，尤其是在建筑系统建模、优化及学习控制等方面优化非常明显。随着社会经济的发展，人们物质生活水平不断提高，建筑内的电气设备安装更多，也就增加了设备能耗，对电力系统继电保护的功能管理提出了更高的要求。在对电力系统继电保护进行管理中，需要对电力系统继电保护内大量的设备进行控制与运行的协调，确保所有设备都能够在安全、经济的要求下运行。所以，要求电力系统继电保护设备自动控制要能够迅速做出反应，提升控制能力，运行管理的水平也必须不断提高。而人工神经网络系统具有学习能力和自适应能力，满足了电力系统继电保护发展中的需求。例如在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一非线性问题，距离保护很难正确作出故障位置的判别，从而造成误动或拒动；如果用神经网络方法，经过大量故障样本的训练，只要样本集中充分考虑了各种情况，则在发生任何故障时都可正确判别。
近几年来，电力系统继电保护领域内出现了用人工神经网络来实现故障类型的判别、故障距离的测定、方向保护、主设备保护等。利用神经网络可以在一定程度上提高故障诊断效率，解决用常规继电保护方法难以解决的问题，但该方法也存在“性能取决于样本是否完备、不擅长处理启发性的知识、训练时容易陷入局部最小”等问题。
3.3模糊理论在继电保护中的应用
模糊理论在继电保护中的应用包括在主变保护、线路保护以及发电机保护等中的应用。具体应用如，在电压故障的分量中，利用电压的各高频成分存在差异的原理，提取不同相电压的变换频率特征，将其与模糊集合进行比对，以此来判断那些事故障相。或者利用模糊相近的原则，通过分析对比变压器实际电流与理论电流的对称度及隶属函数的近似程度，对变压器电流故障进行判断，当近似程度超过某一个定值时，就可以确定变压器发生了故障。
3.4遗传算法在继电保护中的应用
遗传算法是基于自然选择和遗传机制，在计算机上模拟生物进化机制的寻优搜索算法。他能在复杂而庞大的搜索空间中自适应的搜索，寻找出最优或准最优解，且算法简单，适用，鲁棒性强。遗传算法对待求解问题几乎没有什么限制，也不涉及常规优化问题求解的复杂数学过程，并能够得到全局最优解或局部最优解集，这是他优于传统优化技术之处。遗传算法从优化的角度出发基本上可以解决故障诊断问题，尤其是在复故障或存在保护、断路器误动作的情况下，能够给出全局最优或局部最优的多个可能的诊断结果。但是如何建立合理的输电网络故障诊断模型是使用遗传算法的主要“瓶颈”。如果能够建立合理的数学模型，那么不仅可以使用遗传算法解决故障诊断问题，还可以使用其他类似的启发式优化算法解决故障诊断问题。
3.5小波分析在继电保护中的应用
小波分析在继电保护中的应用主要包括对与电流、电压相关的故障诊断，该技术通常要与其他技术结合应用。具体应用如在变压器短路电流和励磁涌流中，可以通过小比分析的方法来提取励磁涌流的间断角特征，然后结合模糊理论对故障进行分析判断；还可以利用小波变换分别提取变压器正常运行和非正常运行的电流信号，为人工神经网络故障判断的训练提供数据基础等。
结束语：
综上所述，人工智能技术在电力系统的应用中已经获得了良好的发展。随着我国电力系统的持续发展，电力系统数据总量的不断增加，管理上复杂程度的大幅度增长，以及市场竞争的影响和加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。可以预见，加强智能科学在电网中的科研和应用，将能更好的保证电网安全稳定经济运行。
参考文献：
[1]人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].胡斌.电子技术与软件工程.2017（20）
[2]继电保护中的人工智能技术分析[J].梁栋.电子技术与软件工程.2016（09）
[3]浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].赵建松.电子世界.2016（05）
论文作者:林贞容
论文发表刊物:《电力设备》2018年第31期
论文发表时间:2019/5/5
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