摘要：常规的继电保护和故障诊断技术已经不能完全适应不断发展变化的电网运行工况，充分应用具有自学习、高度容错性、鲁棒性、自适应能力强等诸多优点的人工智能技术于电力系统继电保护和故障诊断中开发新一代智能继电保护和故障诊断技术已势在必行。
关键词：人工智能技术；继电保护；自适应
一、专家系统在电力系统继电保护中的应用
对于电力系统而言，专家系统在电力系统继电保护中得到了广泛的应用。专家系统是人工智能技术应用最广泛的内容之一，专家系统中包含某一领域专业实践经验与知识，在有效应用人工智能技术的过程中，能够将专业经验与知识全面判断和推断出来，在此基础上模拟人类专家决策，能够及时处理各种复杂化问题。依据观察数据全面推断相应的对象故障成为故障诊断专家系统的关键功能。
电力系统继电保护中对专家系统的应用，能够在充分分析电力网络本身设计协调性和保护系统设计的基础上，提升了电力系统运行稳定性[1]。在对故障展开自动分析的基础上，专家系统在电力系统继电保护中主要拥有两种实现途径：
第一，故障录波器信息在变电站中展开层次化分析，在进一步深入信息分析中以调度中心为主体；第二，所有变电站故障录波器信息都在调度中心展开分析。在电力系统继电保护中，故障专家虽然可以有效模拟保护的过程，但是由于在实际维护的过程中会出现一些问题，这些问题会直接影响到保护动作的精确性。
二、大数据下的智能电网概述
对智能电网的定义是利用先进的信息技术进行通信和控制，建设出更具有智能化、自动化和互动化的智能电网，智能电网是在各级电网的协调发展的基础进行建立的，利用的是特高级电网，所以是区别于传统电网的一种新型智能电网应用形式。智能电网的建设和发展是在大数据的基础上建立的，重视智能电网的建设就是重视大数据时代的建设。大数据指在智能电网应用过程中，会产生大量的实时数据，这些数据被智能设备处理后，会建立一个有关电网系统的数据库，有关部门应该提高对数据库的重视，可以有效保障我国电网的建设。在进行数据传输过程中，经过数据波处理和分析后，将处理后的数据传输到需要的各个系统中，这样可以保证数据在传输过程中进行实时监控，在电网出现故障后可以及时作出反应。设备一旦出现故障，电网监控部门可以及时找出故障，及时采取措施，防止扩大故障范围，保证系统可以尽快的恢复。
三、继电保护中人工智能技术的应用
3.1专家系统的应用
专家系统在继电保护领域运用受到时间因素的影响，存在一定的限制，多适用于一些对时间要求不太严格的继电保护环境过程中。比如故障诊断、故障定位、高阻接地故障探测以及继电保护的整定与协调等。专家系统对继电保护的整定与协调能提供两方面的帮助，首先，可以利用通用规则，对继电保护设计的问题进行全面综合的考虑；其次，当通用规则不能提供满意方案时，专家系统可以解决矛盾冲突。专家系统对于继电保护的故障诊断，利用的是基于产生式规则的系统，其工作原理是把继电保护装置工作的动作逻辑和运行人员的诊断经验用规则表现出来，纳入故障诊断专家系统的知识库中，进而利用知识库信息对告警信息做出分析判断，诊断出故障有无的方式。另外，在继电保护的专家系统应用中，还有用于定值智能化整定计算和管理专家系统、零序电流保护整定计算的专家系统、保护设备协调的专家系统以及电力系统保护配置的专家系统等等，具有非常广泛的运用范围。
3.2人工神经网络的应用
人工神经网络在继电保护中多用于故障类型的判别、故障距离的测定、方向保护和主设备保护等方面。
比如，对高压输电线的方向保护，利用BP模型作为方向保护的方向判别元件，该元件可以准确、快速的判别出故障的方向；对电流的保护上，利用人工神经网络的学习和模式识别能力，可以有效地对电力系统中的故障情况做出识别，使电流对正方向的故障进行保护，对反方向故障采取闭锁反应，实现了电流的自适应，提高了电流的灵敏度。另外，人工神经网络还通常与专家系统结合使用来进行对电力系统故障的诊断。在ANN和ES结合运用中，建立的ANN模式可以对母线、线路和变压器进行诊断，模型的核心是母件元件和线路，输入量为元件周围的保护信息和跳闸信息，输出量是被诊断元件的状态；同时，输入量采用的是ES精炼过的被诊断元件周边实时信息的几个特征量，用故障样本对ANN进行训练，就可以ANN获得故障诊断的知识。这种方式可以用于电力系统所有元件的故障诊断，同时对电力系统故障诊断专家系统具有重要意义。
3.3模式识别的应用
模糊理论(FuzzyTheory)是将经典集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整的推理体系的智能技术。模糊理论(FuzzyTheory)解决问题的方法主要是模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。对难以描述和处理的自动控制过程、疑难病症的诊断、大系统的研究等方面，都具有突破；为人类从精确性到模糊性、从确定性到不确定性的研究提供了正确的研究方法。模糊理论的优点是：更接近人的表达习惯，在相当程度上增强了系统的容错性。近几年模糊理论在电力系统继电保护故障分析中应用非常广泛。利用它更接近人的表达习惯，增强系统的容错性的优点去解决输电网络故障诊断的不确定性（保护或断路器误动、拒动及信道传输干扰等因素）造成的，对于专家系统来说，很容易导致错误的结果，或者产生不了推理结果。但模糊理论目前在应用中还存在一些缺陷。（1）模糊系统的知识库或相关规则的模糊度要随输电网络的结构和自动装置的配置进行相应的修改。（2）不具备学习能力。因而把专家系统和模糊理论相结合，精确推理就变为近似推理，于是增强了专家系统的容错性。也可以把遗传算法和模糊理论相结合，后面有详细介绍。
3.4数字继电保护的智能化
在整个人工智能技术的应用中，数字电路的应用也必不可少。其能够有效地实现断路器的智能化，与传统的电磁继电保护相比明显存在一定的优势。其主要是对一些小型机组以及变压器和电动机进行相应的保护。在低压电路中的应用表现的十分明显。例如：过流继电器，其在控制电路中，通过对主电路电流的监护，将其控制在一个正常的数值内，如果电力系统出现电流过载，那么过流继电器就能够在第一时间将电源进行切断，这样主电路中的电流互感器也会出现相应的电流过载感应，从而对电磁继电器发出相应的反馈信号，这样就能够实现电气二次设备的保护。这也是数字继电保护智能化的核心所在。
结语：
人工智能技术在电力系统的应用中已经获得了良好的发展。随着我国电力系统的持续发展，电力系统数据总量的不断增加，管理上复杂程度的大幅度增长，以及市场竞争的影响和加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。可以预见，加强智能科学在电网中的科研和应用，将能更好的保证电网安全稳定经济运行。
参考文献：
[1]吴战伟,闫玲玲,雒春林.自适应技术在电力系统继电保护中的应用[J].自动化应用,2017(6):109-110.
[2]胡连梅,刘辉.人工智能技术在电力系统继电保护故障分析中的应用[J].科技信息,2017,(13):343-345.
[3]律方成,李莉.基于电力系统继电保护故障分析中人工智能技术的探讨[J].城市建设理论研究:电子版,2018(8).
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