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浅议人工智能技术在电力自动化的应用

2016-07-13 15:52 来源:学术参考网 作者:未知

  简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模

 

  糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍,并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。

 

  1、人工智能技术

 

  人工智能技术(AI artificial intelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动,解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面,以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍[1][2]

 

  1.1 专家系统(ES)

 

  专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法,输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理,采用启发式方法模拟专家的推理过程,通过推理,利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力,能修改原来知识,适合于电力系统问题的分析。

 

  1.2 人工神经网络(ANN)

 

  人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络,是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力,能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。

 

  1.3 遗传算法(GA)

 

  遗传算法是一种进化论的数学模型,借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。

 

  1.4 模糊逻辑(FL)

 

  当输入是离散的变量,难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。

 

  1.5 混合技术

 

  以上各种智能控制方法各有局限性,有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势,采用人工智能混合技术。其中包括:模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。

 

浅议人工智能技术在电力自动化的应用


  2、人工智能技术的在电力自动化的应用

 

  2.1在电能质量研究中的应用

 

  人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改,便于用户的掌握[3]

 

  此外,专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形,有利于提高运行人员的操作技能。

 

  2.2 变压器状态监测与故障诊断专家系统

 

  变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中,必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时,根据异常程度结合试验进行分析,决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障,需立即退出运行,则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。

 

  变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制,能诊断出变压器的故障并提出相应对策,提高了变压器内部故障的诊断水平,实现了电力变压器状态检修和在线监测。

 

  2.3 人工智能技术在低压电器中的应用

 

  低压电器的设计以实验为基础,需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计,对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练,建立变化规律预测模型,降低了开发成本。

 

  低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法,从考虑产品性能的角度出发,将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值,能够建立评估电器性能的模糊识别模型[5]

 

  2.4 人工智能在电力系统无功优化中的应用

 

  无功优化是保证电力系统安全,提高运行经济性的手段之一。通过无功优化,可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题[6]

 

  人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法,在求解高中压配电网的无功优化问题中,采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性,能够以较大概率获得全局最优解,提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快,在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的,模型简单,适用范围广。

 

  2.5 人工智能在电力系统继电保护中应用

 

  自适应型继电保护装置能地适应各种变化,改善保护的性能,使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息,获得可靠的保护。

 

  借助于人工智能技术不但能够提取故障信息,还能利用其自学习和自适应能力,根据不同运行工况,自适应地调整保护定值和动作特性。

 

  2.6 人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用

 

  大规模电网互联易产生低频振荡,严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、GA等人工智能技术应用于FACTS控制器和自适应PSS的研究,为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。

 

  3、人工智能在电力系统中存在的前景

 

  作为一门交叉学科,人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题,或促进各种方法的融合,保持简单的数学模型和全局寻优情况下,寻求到更少的运算量,提高算法效率,将是未来发展的趋势。

 

  随着电力系统的发展,电力系统的复杂性不断增加,不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高,利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。

 

  4、结语

 

  随着我国电力系统的持续稳步发展,电力系统数据量不断增加,管理上复杂程度大幅度增长,市场竞争的加大,为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。

 

  但人工智能技术的基本理论还不成熟,只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程,需要不断改进和完善,并在实际应用中接受检验。

 

  作者:刘晓强 来源:数字技术与应用 20123

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