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摘要：在电力系统继电保护上运用人工智能技术，可以深入优化继电保护系统的使用性能。基于此，本文论述了在电力系统继电保护中应用人工智能技术的优势，详细阐述了专家系统、暂态保护、人工神经网络、模糊理论、遗传算法在电力系统继电保护中的应用，希望可以为电力领域的建设发展提供助力。
关键词：人工智能；继电保护；电力系统
Application of Artificial Intelligence Technology in Power System Relay Protection
LU Bingyan1,ZHANG Jiayi2,WANG Shanli2,FANG Bing2,FENG Kaijian2,ZHENG Lijuan3
(1.Hainan Power Grid Co.,Ltd Strategic Planning Department,Haikou Hainan 570203; 2.Hainan Power Grid Co.,Ltd Power Grid Planning and Design Research Center,Haikou Hainan 570203;3.Taihao Software Co.,Ltd.,Nanchang Jiangxi 330096)
【Abstract】：Using artificial intelligence technology in power system relay protection,it can deeply optimize the service performance of relay protection system.Based on this,this paper discusses the advantages of applying artificial intelligence technology in power system relay protection,the applications of expert system,transient protection,artificial neural network,fuzzy theory and genetic algorithm in power system relay protection are described in detail,it is hoped that it can provide assistance for the construction and development of powerfield.
【Key words】：artificial intelligence;relay protection;power system
0引言
人工智能技术，即AI技术，主要是指能够模拟、扩展人的理论技术，以及科学技术。将该技术应用到继电保护系统建设中，能够让继电保护识别更加灵敏、保护动作更加准确，增强电力系统运行的稳定性，因此，应对此项技术的应用展开深入分析，并积极探索有效的技术应用方案，以更好地发挥出此技术的优势，优化电力系统的运行水平。
1在电力系统继电保护中应用人工智能技术的优势
AI技术属于计算机技术中的一个分支，目前已经继基因工程、纳米科学成为了二十一世纪的第三大尖端技术，并被广泛应用到了医学、建筑、金融等领域，推动了多个行业的发展。而在电力领域内，继电保护作为AI技术应用的重要切入点，人们通过借助AI技术，建设继电保护机制，能够使继电保护机制可以完成以往人类智能才能胜任的复杂运行任务，提高继电保护运行逻辑的合理性，更加快速、准确地完成继电保护，例如：在继电保护运行中，经常会出现误动作的问题，影响电力系统运行的稳定性，而在AI技术下，继电保护机制则可以捕捉潜在于故障系统状态中，更加细小、容易被忽略的特质，以准确地判断故障是否存在，减少误动作发生的几率，提升电力系统运行水平。基于此，AI技术在电力系统继电保护领域具有明显的应用优势。
2人工智能技术在电力系统继电保护中的应用
2.1专家系统的应用
（1）专家系统的应用功能。专家系统是一种AI计算机程序系统，目前常用开发工具为Jess、Prolog、CLIPS等，该系统中蕴含着海量的专业领域专家级别的知识与经验，其在继电保护系统中的主要应用功能是，让继电保护机制可以运用人类专家的知识，以及问题解决方法，来处理各项运行业务，使继电保护机制能够自动、准确地处理以往需要人类专家处理的复杂问题，提升继电保护运行水平。具体来说，专家系统在继电保护中的应用功能，可以被总结概括为故障勘测、故障诊断、零序电流保护整定计算等改善继电保护工作效率的功能。总体来看，这些应用功能均具备明显的启发性、透明性、灵活性，可以让继电保护系统基于专业的直觉、知识，围绕现状进行判断、推理、联想，使其能够向人们提供一些与自身存在关联的问题，如故障位置、故障类型等，同时，也会让继电保护系统不断接纳新的知识，由此推动继电保护系统运行水平的成长。（2）专家系统的应用过程。一般来说，专家系统在继电保护系统中的应用过程可以被阐释为，前端的传感装置等电力系统运行信息收集装置，会将所收集到的参数信息，传递给专家系统，然后专家系统再运用推理机，将这些信息与知识库中的各个规则条件进行匹配，之后，将匹配规则运行得出的结论，传递给电力系统中的控制装置，以及数据显示层面，由此系统控制装置，就会根据该结论，判断是否启动继电保护行为，与其他控制行为，同时，管理者也可以通过人机界面，查看到相关记录，由此完成专家系统在继电保护中的应用。在此过程中，匹配规则中蕴含着专家级别的知识，以及专家处理问题的方法，能够让最终得出的继电保护运行判断更加准确，而且还能够给出更详细的故障信息参数，为故障维修工作提供有力依据，增强了继电保护系统的效用。
2.2暂态保护的应用
（1）故障测距。暂态保护是指以故障暂态所产生高频信号的检测分析结果为依据，进行保护运行的AI继电保护模式。一般来说，故障暂态信号中通常涵盖用大量的故障信息，如故障位置、方向、类型等，人们借助AI技术，在继电保护机制中构建暂态保护系统，能够充分发挥AI技术的智能运算优势，从暂态信号中提取详尽的故障信息，为继电保护运行提供更为详实的运行依据，并指导继电保护机制运行更加复杂的保护措施，增强继电保护机制的电力系统维稳能力。其中，故障测距作为AI暂态保护的应用方面之一，继电保护机制能够借此精准定位故障位置，使保护运行效果更加精准，增强AI技术的应用效果。通常来说，在AI技术下，暂态保护系统能够从故障信号中精准分离出蕴含故障地点信息的高频行波，然后通过分析该高频行波进行故障测距。在此过程中，测距结果的精准度会与信号采集频率呈正比，通常来说，传输线故障信号采集频率为1MHz时，定位准确度就会达到150m，电缆线故障信号采集频率为20MHz时，定位准确度就可以达到10m以内，而借助AI技术，能够实现高频的信号采集，深入优化故障定位的准确度。（2）主设备保护。在电力系统中，主设备价格昂贵，所起到的输配电作用也极为关键，因此，为了避免系统故障损坏主设备，人们通常会为其设置一个继电保护机制，以及时将其与故障隔离，保证主设备安全。在此背景下，传统的继电保护机制以工频差动继电保护机制为主，但当出现绝缘老化放电、变压器内部匝间短路等引起电流变化较小的故障时，工频差动保护机制则很难检测到，导致保护失效或动作不及时等问题，容易造成主设备故障损坏。为此，需运用AI技术下的暂态保护系统，并借助基于AI技术的高效算法，来分离、捕捉暂态信号中隐含的故障信息，提高继电保护机制运行的灵敏度，实现AI技术的应用。
2.3人工神经网络的应用
（1）在方向高频保护中的应用。人工神经网络技术，即ANN技术，是一种能够通过模仿人脑神经结构、功能，来实现智能信息处理的AI技术。而在继电保护中，方向高频保护的主要作用是判断故障的方向，以提高继电保护运行的合理性。人们将AI技术应用到此处，可以建立3层BP网络，并将三相电压、零序电流、电流的实部与虚部，作为输入层神经元，将A～C相、接地、正方向作为输出神经元，由此构建出一个具有方向识别功能人工神经网络，该神经网络能够通过学习电流、电压的特征值，自适应地识别在当前运行模式下，故障的发展方向以及相别，提高继电保护系统的方向识别能力，实现AI技术的应用。（2）在自适应重合闸保护中的应用。自动重合闸是继电保护机制保障供电安全的重要手段，但如果电力系统中发生了永久性故障，那么当继电机制运行重合闸功能时，就会让电力系统再次受到故障冲击，恶化断路器的作业条件，因此，为了防止继电保护系统在永久性故障时运行重合闸，可以构建人工神经网络用于故障识别，以判断该故障是否为永久故障，使重合闸仅用于瞬时故障，由此实现重合闸的自适应运行，增强继电保护效果。在此过程中，可以设置3个网络输入层节点，1个输出节点，并将隐含层设置为4，若此故障为瞬时故障，那么节点取值为1，若为永久性，则取值0，由此即可将该AI技术引入到自适应重合闸的运行中，提升继电保护机制运行水平。
2.4模糊理论的应用
（1）优化继电保护运行算法。在AI领域，模糊理论的主要作用是让AI算法完成传统数学算法难以做到的运算。而对于继电保护机制来说，模糊理论可以赋予该机制基于不确定因素的运行控制能力，减少不确定因素为继电保护运行带来的影响。在此过程中，人们可以借助模糊理论，构建相应的的算法，以模拟人脑对不确定因素的思考和考虑，使得继电保护机制在做出保护行为决策时，能够将电力系统运行中的不确定因素考虑在内，提高保护行为的合理性，优化电力系统运行水平。为此，在继电保护运行算法设计中，需运用模糊理论，将各类不确定因素，在算法中予以阐释，由此借助具体的模糊值，表示各种不确定关系，形成一个有效的电力模糊系统，以阐释电力系统的运行，再基于此，设置继电保护运行规则，最终使各项不确定因素均被涵盖在继电保护运行运算的考虑范围内，弱化不确定因素对继电保护的影响[1]。（2）故障识别。模糊识别是AI技术在继电保护系统中应用的主要方向。通常来说，AI模糊识别常见于继电保护机制对高阻抗检测、距离保护等功能的管理。具体的应用方法可以被阐释为，借助AI模数识别，通过构建一个内置的微处理机制，对配电线接地保护装置加以改善，使其可以识别更加微小的，由故障引起的电流、电压变化，以精准识别高阻抗故障，并快速地作出保护反应，提高继电保护运行效果。从总体来说，AI模糊识别在电力系统故障识别上的应用机理可以被概括为，通过识别运行状态中的不确定状态，以识别出可能存在故障的位置，然后加以针对性的参数比较，来准确地判断是否存在故障，由此消除以往条件下，故障引发的电流、电压变化过小造成的识别忽略问题，提高保护运行的精度[2]。
2.5遗传算法的应用
（1）故障诊断。遗传算法是一项主要的AI搜索算法，其能够模拟人类自然选择，得出全局的最优解，因此，人们经常将其应用到继电保护系统中的故障诊断机制中，并借助该算法找出解决故障的最优方案，使继电保护系统能够基于此，做出最优的保护运行决策，深入优化电力系统自动运行水平。在遗传算法的应用过程中，需先构建一个电网数据模型，并建立该模式与数据库之间的联系，为遗传算法的运行提供足够的数据支持，同时，由于电力系统的规模较大，运算所需的基础数据量也比较大，因此，为了保证遗传算法的应用效果，还需要配置具备足够数据吞吐能力的硬件设施，以满足遗传算法的运行需求。但应当注意，其遗传算法还没有有效的定量分析方法，导致人们难以对基于遗传算法的故障诊断精度、可行度进行评估，所以，还需要对该算法的应用方法进行进一步完善，以保证AI技术的应用效果[3]。（2）继电系统运行优化。遗传算法作为一种最优解求解的有效AI算法之一，可以考虑应用其的最优解求解功能，对继电保护系统进行最优方案求解，由此优化系统架构、运行流程等因素，提升继电系统运行水平。在此过程中，需先建立一个遗传算法优化模型，模拟当前继电保护系统的运行现状，并明确其优化方向，然后对该模型进行持续地迭代运算，直至遗传算法收敛，再将所得出的最优方案作为依据，优化最初的继电保护系统模型，最后进行仿真运行分析，探讨该优化方案的合理性，确认无问题后，即可将该优化方案应用到继电保护系统建设中，由此完成继电系统的优化。通常来说，相较于其他算法，遗传算法在求解多模型、多目标的函数优化问题上的效率更高，而且运算过程也更加简单，能够提高优化运算的效率和效果，因此，将其应用到继电系统的优化上，可以得出较好的优化结果，有助于继电保护系统使用性能的可持续改善[4]。
3结语
综上所述，增强人工智能技术的应用效果，能够提升电力系统的运行水平。在电力系统建设中，借助AI技术来改善继电保护机制，可以有效隔离系统内故障部分、更好地遏制故障扩大、提高故障判断的准确性和效率，从而获得更好的继电保护机制应用效果，推动电力系统建设的发展。
参考文献
[1]张宗莹,张福平,李岚.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].科技风,2021(17):189-190.
[2]陈全观,周刚,杨小立.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].石河子科技,2020(4):16-17.
[3]姬生飞,潘仁秋,徐华斌.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用研究[J].通信电源技术,2020(7):282-284.
[4]杨雨婵.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].科技风,2020(10):210.
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