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摘要：随着科学技术的不断发展，将人工智能技术应用到输电线路的继电保护系统的研究中具有一定的进步性，本文针对这一进步理论的优缺点分别进行叙述，并经过研究讨论，对该技术的应用发展方向进行说明，希望具有借鉴意义。
关键词：人工智能 专家系统 人工神经系统 模糊理论 多代理系统 继电保护
在电力系统发生故障之后，为了防止其对系统产生的危害进一步加大，需要准确的对故障元件和故障性质进行分析，尽快的查找出故障的性质，以保证电力系统能够尽快运行，应用人工智能技术，能够对人类分析和处理问题的行为进行模拟，当人类难以用数字模型分析问题时，人工智能能发挥作用。在最近的十几年来，人工智能系统用于电力系统取得了显著的成效，本文对专家系统、人工神经系统、模糊理论、多代理系统等人工智能技术的基本概念进行介绍，并对其在输电线路的继电保护中应用的特点进行了分析。
一、专家系统
专家系统简称ES，是发展最早，应用最活跃的人工智能，常将知识工程联系在一起，对该系统的构造，需要应用到对研究问题领域的知识表达方式、知识的处理和应用的理论方法，不仅是对书本知识等理论知识进行融合来处理实际性问题，而且也能利用专家的经验解决问题，不仅能够依靠解决方式解决问题，还能提高问题解决的效率和速度，不仅如此，还能在问题解决之后，对于推理所需要的知识、推理过程及结论等进行解释。在电力系统继电器保护的专家系统中，有几种常见的知识表达方式，例如：“基于谓词逻辑表示法、基于产生规则表示法、基于过程式知识表示法、基于框架表示法、基于知识模型表示法和基于面向对象表示法。后两种的实质其实就是计算机和语用技术、智能技术发展过来的。专家系统能更好的应用于继电保护整定和管理，如果电力系统的运行方式发生改变，设备检修等都可能会引起保护配置或者定值发生变化，该系统还能根据电网结构、运行规程、专家经验等进行决策。虽然专家系统能模拟专家进行决策，但是在应用过程中还存在着一些问题，主要是知识库的建立和维护较为困难、容错能力差等、复杂故障的推理速度慢等，这些问题都会影响保护动作的准确性。
二、人工神经网络
人工神经系统简称ANN，是对人脑组织结构和人类认知过程进行模拟，是一种信息处理系统，有着并行分布处理、自适应、联想记忆等主要优点。其潜力在应用中也被广泛的挖掘，更能智能化的进行继电保护研究。ANN技术在故障诊断方面与ES不同，能通过现场的大量标准样本进行训练对连接权和阈值进行调整，让知识能够隐式分布在各个网络上。另外其强大的知识获取能力及噪音数据处理能力都是ES难以匹敌的。作为一种非线性映射，能够应用神经网络的方法对难以列出方程式的非线性问题进行解决，电力系统继电保护存在着人工神经网络对故障的类型进行判别。利用神经网络能够提高故障诊断的效率，并对常规继电保护中难以解决的问题能够进行解决，但是该方法的性能取决于客观条件，样本不完整、不擅长处理启发性知识等都能影响其性能 ，人工神经网络系统与故障诊断专家系统虽然能够取长补短，协调工作，但是如何将其联系起来具有一定的研究意义。
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三、模糊理论
模糊理论的理论基础是模糊集合，突破了非此即彼的清晰概念，采用模糊理论可以对不确定事件进行描述，采用语言变量和近视推理的模糊逻辑对专家的经验知识进行表述，经过多年研究，模糊理论具有一定的人工智能推理能力，被广泛的应用于电力系统中，人类在对事物进行识别的时候只需要进行分类，不需要特意的计算，模糊模式就是这种情况下产生的，我国的电力系统中存在着大量的电气，利用微机保护可以对人类识别事物的特征进行模拟，并对不同的对象特征进行辨别，并通过其智能化实现性能。智能模糊理论随着在电力系统继电保护的研究中非常深入，在线路保护、主变保护、发电机保护等方面都取得了进展，但是模糊理论属于对隶属度的获取，对于复杂系统的模糊模型的建立和辨识，对语言规则的获取和修改都很不完善，由于模糊系统的学习能力不强，导致其理论的应用深受限制，与其他人工智能系统一样，其诊断系统能够增强处理不确定的能力，并提高诊断的准确度，能够更好的解决困难。
四、多代理系统
电力系统信息本身就具有拓补的特点，这就导致故障诊断策略往往更着重对单个诊断对象的局部信息进行利用，并对系统信息的片面进行诊断，往往难以进行故障诊断。随着分布式人工智能技术的广泛应用，其已经被电力系统的有关研究人员重视，多代理系统主要是对自治的、多个智能Agent的行为之间的协调进行研究，并具有一定的自主性和交互性，其各自也具有例如通信、合作、协调、调度、管理等多方面的能力。对系统结构进行适当选择能够保证各Agent之间的协同工作，并能对大型的问题进行有效解决。目前，在电力系统中的电压稳定、远程控制及潮流分布计算和故障诊断方面，多代理技术被广泛的应用，多Agent技术是众多学科交叉形成的新兴分支，这些学科主要由计算机技术、网络技术和人工智能等方面组成，虽然将多代理系统应用于电力系统的继电保护系统时间不长，但是随着研究的深入，多代理系统在继电保护领域能够具有网络化、分布化等，其前景也会更加广阔。
五、智能方法的综合运用
虽然上述的几种智能方法都具有一定的局限性，在对实际的复杂问题进行处理的过程中，难以对电力系统的复杂问题进行处理，这就爱要保证将这些控制方法统一结合，形成一种综合的智能控制，使综合的智能控制系统能够具有控制方法的优势并对劣势进行避免，如果对模糊理论和人工神经网络加以综合能够提高电力系统的可靠性，快速性、灵敏性等。
六、总结
本文针对专家系统、人工神经网络、模糊理论、多代理系统等人工智能技术在电力系统和继电保护中的应用进行了概括，对算法的适用特点进行了分析，并对人工智能技术在电力系统的故障诊断发展的方向进行了之处，单一的智能技术难以满足电力系统的任务要求，将智能技术进行结合才是电力系统发展的新趋势。
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论文作者:刘立杰, 程宇航
论文发表刊物:《电力设备》2016年第2期
论文发表时间:2016/5/23
标签：人工智能论文; 电力系统论文; 系统论文; 继电保护论文; 技术论文; 专家系统论文; 模糊论文; 《电力设备》2016年第2期论文;