人工智能技术在电力系统继电保护中的应用 (15).pdf

电力系统继电保护是电力行业中至关重要的一环，用于检测和隔离电力系统中的异常情况，确保电网稳定运行。随着计算机技术和人工智能（AI）的发展，越来越多的先进技术被引入到继电保护中，以提升保护的准确性和效率。本文主要探讨了人工智能技术在电力系统继电保护中的应用，特别关注了专家系统、暂态保护以及人工神经网络。 1. 专家系统 专家系统是人工智能的一个重要分支，它通过积累和模拟专家的知识和经验来进行决策。在电力系统继电保护中，专家系统可以处理复杂的故障诊断问题。基于产生式规则的专家系统通过表示断路器操作和运行人员诊断经验的规则，构建知识库，从而实现对故障的准确判断。框架法专家系统则利用分类结构的知识，清晰地表示事物之间的关系，简化知识表示和存储，增强系统的灵活性和适应性。然而，专家系统仍面临知识获取困难和维护难题，这对保护动作的准确性造成了一定影响。 2. 暂态保护 暂态保护利用人工智能技术，如人工神经网络和小波理论，提高故障类型的判断精度，解决了传统工频信号算法的局限。这些方法能处理高频信号，提取故障暂态信息，如故障类型、位置和持续时间。传统保护方法通常需要设计滤波器来忽略高频信号，而暂态保护通过特殊的高频检测装置和快速处理算法直接处理这些信号。微处理器技术的发展为实现暂态保护提供了硬件基础。 3. 人工神经网络（ANN） 人工神经网络模仿人脑的组织结构和学习过程，具有非线性处理、并行处理和自学习能力。在电力系统继电保护中，由于电力系统的非线性特性，ANN理论具有广阔的应用前景。例如，它可以用来解决过渡电阻短路等复杂非线性问题，提高保护系统的决策准确性和快速性。 人工智能技术在电力系统继电保护中的应用显著提升了故障检测的准确性和系统响应速度，减轻了运行人员的工作负担。尽管存在挑战，如知识获取和维护的问题，但随着技术的进步，人工智能将进一步优化电力系统的安全性与稳定性。未来的研究将继续探索如何更有效地集成和优化这些技术，以应对电力系统日益增长的复杂性和需求。