不同技术方法在电力系统故障诊断中的应用.pdf

电力系统在现代社会中起着至关重要的作用，随着经济社会的发展，其结构变得日益复杂，管理和故障诊断的难度也随之增加。为了确保电力系统的安全高效运行，必须不断提升故障诊断的技术水平，及时发现并解决潜在问题。 本文主要介绍了四种在电力系统故障诊断中应用的技术方法： 1. 专家系统的电力故障诊断技术：这一技术源于上世纪70年代，是较为成熟的人工智能诊断技术之一。通过建立基于规则的知识库，结合断路器动作逻辑和工作人员的经验，进行实时推理，得出故障诊断结果。尽管这种方法直观且具有实时性，但知识库的建立和维护存在局限性，且容错能力较弱。 2. 人工神经网络的电力故障诊断技术：从上世纪80年代末开始应用于电力系统，利用神经网络的联想记忆、在线学习和非线性映射能力，突破了专家系统的一些限制，具有较强的学习能力和容错性。然而，构建训练样本集的过程较为困难，通常适用于中小型电力系统。 3. 小波分析理论的电力故障诊断技术：在处理非平稳信号时表现出色，能适应性地分析信号，并精确捕捉瞬间异常。在电力系统中，小波分析可以快速准确地识别异常信号，提高故障诊断的准确性和抗干扰能力。 4. 遗传算法的电力故障诊断技术：这种技术稍晚于神经网络，采用遗传算法对处理策略进行优化选择，适用于复杂问题的求解。遗传算法在电力故障诊断中能够通过模拟自然选择过程找到最优解决方案，但也可能存在计算量大和收敛速度慢的问题。 这些技术的应用极大地提升了电力系统的故障诊断效率和准确性，随着科技的进步，未来的电力系统故障诊断将更加智能化和自动化，进一步增强电力系统的稳定性和可靠性。通过不断研究和发展这些技术，我们可以更好地应对电力系统面临的挑战，保障经济社会的正常运行。