人工智能(AI)在电力系统中的应用解读

人工智能在电力系统中的应用学校专业贸易研究方向学生的名字学校编号教师姓名教师职称2013年6月22日人工智能在电力系统中的应用摘要人工智能在电力系统应用中得到了健康发展。在应用专家系统等较为成熟的技术的同时，各种智能技术的研究和探索也在进行。随着我国电力建设中不确定因素的引入和运行复杂性的增加以及电力市场竞争机制的建立，人工智能在电力系统中的应用前景将更加广阔。摘要：分析了适合人工智能应用的电力系统问题，介绍了几种在电力系统中广泛应用的人工智能技术和智能故障诊断，最后指出了人工智能在电力系统中的应用发展趋势和应用前景。关键词：人工智能专家系统电力系统应使用介绍电力系统是由发电设备、变压器、输配电线路和电力设备等多个单元组成的复杂非线性动态系统。人工智能技术被广泛应用于解决非线性问题，具有传统方法不可替代的优势。目前，国内外已经开发了多种人工智能工具，包括专家系统、人工神经网络、模糊集和启发式搜索等，这些工具已经在电力系统的各个领域得到了广泛的应用。1.人工智能在电力系统中的应用1.1电力系统的运行和控制大量自动控制和手动控制装置，如继电器、断路器、隔离开关等。分布在电力系统中。整个电力系统的复杂实时控制是由这些相对简单的局部控制的协同效应形成的。实时保护控制有两种形式，即离散控制和连续控制。继电保护是一种常见的分散控制，分布在系统的各个环节。系统状态、正常或事故的判断，即状态评估，是实现保护动作的关键。人工智能以其逻辑思维和快速处理能力成为在线状态评估的重要工具。文献3提出了一种基于规则的拓扑错误检测算法，该算法有效地利用了操作者的经验知识。与傅里叶变换和卡尔曼滤波技术相比，神经网络在分析电流和电压波形特征参数方面具有更好的实时性。正确的保护设置依赖于对设备运行对系统影响的整体分析，没有人的启发和逻辑判断。继电保护设计中有许多模糊知识和方法。减载是离散控制系统部件的另一种突然损失。由于故障导致发电机突然停止，导致系统容量急剧变化。负载超过系统供电能力。必须降低负载，以避免范围内的电源中断。此时，通过分析负载需求和系统行为以及启发式知识，控制继电器及时动作。如果故障后系统的暂态稳定问题用故障后系统的微分方程的解来描述，则故障与暂态稳定之间存在一定的数学映射，人工神经网络具有函数映射逼近功能和并行处理能力。因此，人工神经网络在电力系统减载控制中具有良好的适应性和实用性。输入特征量的选择和获取足够的样本来描述函数映射是神经网络减载控制的关键问题。励磁控制是控制发电机端电压和无功功率的重要组成部分。一个重要的实时连续控制系统在维持电力系统稳定方面起着重要作用。完成这一功能的部分也称为电力系统稳定器(PPS)。随着大容量机组的投入和快速励磁系统的应用，系统的动态稳定性问题越来越突出。例如，模糊集合论在励磁控制系统中的应用更传统的是基于在线的。1.2电力系统管理和规划能源管理系统在现代电力系统中发挥着越来越重要的作用。整个系统的数据通过监控与数据采集系统传输到环境管理系统，控制信号通过环境管理系统传输到各个元件。整个过程应该同步进行。这就要求环境管理系统具有对大量信息的实时处理能力，并在正常和事故条件下做出及时和正确的控制决策。监测和诊断是环境管理系统的重要功能。人工智能在状态监测和故障诊断领域发挥着重要作用。国内外已经发展了许多基于专家系统和神经网络的诊断策略。自动发电控制是互联电力系统运行中的一种集中实时计算机控制功能。它使系统的输出与系统的负荷相匹配，并通过控制互联系统间的能量交换来实现发电厂间的经济负荷分配。由于工业负荷的高度可变性，传统的控制方法有很大的局限性。例如，Kohonen自组织神经网络用于识别可控信号的模式，该模式仅响应长期扰动，从而有效地提高了自动增益控制控制质量。电力系统中经常发生的各种干扰和事故的安全评估，例如设备损坏、自然现象的影响、人为错误和损坏，其中许多是不可预测和不可控制的。因此，对电力系统在干扰或事故下的承载能力进行评估，即安全评估，是非常必要的。神经网络作为一种重要的安全评估手段，得到了极大的发展。系统静态和动态稳定性分析的安全评估领域中常用的方法是模拟，即模拟系统在预期事故下的静态和瞬态响应是一项困难的任务，通常依赖于操作者的经验。人工智能作为预期事故的筛选工具，具有广阔的前景。例如，将基于规则的专家系统和Kohonen自组织神经网络应用于预期事故的筛选，可以有效地结合操作人员的经验，具有筛选速度快的优点。故障恢复后的系统恢复是一个有序的协调过程，即断开的系统将在尽可能短的时间内重新配置，以顺利恢复供电。不正确的恢复顺序可能会导致新的事故。正确恢复行动的关键在于恢复顺序的选择。启发式搜索可以有效地减少搜索空间。智能恢复技术是电力系统的重要研究方向之一。例如，综合智能修复专家系统结合了启发式搜索、遗传算法和模糊集理论，并进行了有益的探索。负荷预测是电力规划的重要内容和基础。由于包括天气变量和实际负荷在内的各种因素之间非常复杂的非线性关系，负荷预测非常困难。除了传统的统计分析方法，人工智能预测技术也逐渐出现，主要是专家系统和神经网络。由于神经网络适用于解决时间序列预测，特别是平滑过渡过程预测，一旦问题引入电力系统，负荷预测就成为一个主要的应用领域。2.电力系统智能故障诊断2.1专家系统诊断专家系统是一种人工智能计算机程序，它应用大量人类专家的知识和推理方法来解决复杂的实际问题。一般来说，它包括知识库、数据库、推理机、接口、知识库管理系统、解释系统等。2.2人工神经网络诊断人工神经网络由于其大规模并行处理能力、自适应学习能力、分布式信息存储能力、鲁棒性、容错性和泛化能力，在故障检测和诊断领域受到广泛关注。2.3模式识别诊断模式识别诊断是模拟和分析系统的工作流程，并加入人类经验建立各种故障模式，根据测量信息确定系统属于哪种模式，从而检测和分离故障。2.4故障树分析故障树分析是一种自上而下发展起来的演绎分析方法。他将系统或设备故障视为顶层事件，逐层查找事件发生的所有原因，并使用一种特殊的倒树型逻辑因果关系图来描述系统或设备故障模糊概念是内涵明确、外延不确定的概念，如：/过电压0、/电机过温0等。正是由于这些模糊知识和故障诊断3.主要应用方法3.1专家系统的应用专家系统是一个在某一领域具有专家经验和知识的计算机程序，可以像人类专家一样利用这些知识通过推理来做出决策。典型的专家系统由4部分组成：知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。专家系统已经成为应用于电力系统的最成熟的人工智能技术。国内外已经开发了多种专家系统，应用于电力系统不同领域的：监测诊断、电网调度、事故筛选和系统恢复。特别是监测和故障诊断已经成为专家系统在电力系统中最重要的应用领域。根据存储知识的不同方式，专家系统可以分为不同的形式，即基于浅层知识(经验知识)、规则、决策树、模型等的专家系统。和面向对象的专家系统。基于模型的知识表示适合于实时处理，并且比基于规则(假设)或启发式推理等其他方法更快、更简单、更易于维护。专家系统在电网故障诊断中的典型应用是基于产生式规则的系统，即通过规则表达保护、断路器操作逻辑和操作人员的诊断经验，形成故障诊断专家系统知识库，然后根据报警信息对知识库进行推理，得出故障诊断结论。基于产生式规则的故障诊断专家系统的广泛应用主要取决于故障诊断和基于产生式规则的专家系统的特点。一级保护和断路器之间的关系很容易用直观和模块化的规则来表达。基于产生式规则的专家系统允许添加、删除或修改一些规则，以确保诊断系统的实时性和有效性。可以在一定程度上解决不确定性问题；能给出符合人类语言习惯并具有相应解释能力的结论等。此外，框架专家系统善于用分类结构表达知识，能够清晰表达事物之间的相关性，能够简化继承知识的表达和存储，在传输网络告警信息处理和故障诊断中有少量的应用。虽然专家系统能够有效地模拟故障诊断专家完成故障诊断的过程，但在实际应用中仍存在一些缺陷。主要问题是知识获取的瓶颈、知识维护的困难以及无法有效解决故障诊断中的许多不确定因素。这些问题极大地影响了故障诊断的准确性。3.2人工神经网络的应用人工神经网络是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统。自1943年首次提出以来，它已经迅速发展成为人工智能技术中与专家系统相联系的另一个重要分支。他具有并行分布式处理、自适应和联想记忆等优点，在智能故障诊断领域越来越受到重视，显示出巨大的潜力，为智能故障诊断的研究开辟了新的途径。应用人工神经网络技术实现故障诊断不同于专家系统诊断方法。人工神经网络方法通过在现场学习和训练大量的标准样本，不断调整人工神经网络中的连接权重和阈值，使得所获得的知识隐含地分布在整个网络中，并实现人工神经网络模式记忆。因此，人工神经网络具有很强的知识获取能力，能够有效地处理噪声数据，弥补了专家系统方法的不足。采用多个人工神经网络实现故障诊断，每个人工神经网络负责诊断系统的一部分。由于神经网络的快速并行处理能力和良好的分类能力，它们被广泛应用于电力系统的实时控制、监测与诊断、短期和长期负荷预测、状态评估等领域。基于神经网络的负荷预测技术已经成为最成功的技术之一在故障诊断中，故障与症状之间的关系往往是模糊的。这种模糊性来自于故障与症状之间关系的不确定性，也来自于故障与症状概念描述的不精确性。因此，诊断结果必须是模糊的。传统的解决模糊诊断问题的方法一般是根据专家经验在故障征兆空间和故障原因空间之间建立模糊关系矩阵。常见的方法是生成各种模糊推理规则3.4启发式搜索遗传算法和模拟退火算法是近年来逐渐兴起的两种启发式搜索。遗传算法是一组数字串，通过随机产生新的解，保持较好的结果，避免陷入局部极小值来表示优化问题的解。遗传算法通过遗传算子，即选择杂交和变异操作，在已知解的邻近区域产生新的解，并逐渐减小邻近区域的大小，直到接近全局最优解。这两种方法都可以用来解决具有任意目标函数和约束的优化问题。在能源工程、经济、电力等领域取得了令人满意的结果。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法。它对优化设计的要求更低。它不要求目标函数的可微性和连续性。它只要求问题是可计算的，并且它的搜索总是贯穿整个解决方案空间。它能有效避免传统数学方法中的组合爆炸问题和局部极小解。目前，启发式搜索仍有许多问题需要解决。搜索终止标准的选择和终止等问题太快，容易偏离最优解。未能及时停止将导致过度计算，并且不能提高解决方案的质量。遗传算法中遗传因子的选择和模拟退火算法中冷却速度是影响算法性能的关键因素。必须对其进行适当调整，否则可能会获得局部最优解。4.电力系统人工智能的发展趋势目前，人工智能、人工智能、专家系统、人工神经模糊集理论和启发式搜索等四种主要工具各有优势和局限性。在电力系统的各个领域都没有通用有效的应用方法。混合智能，即多种智能技术的集成，已经成为人工智能的重要发展方向之一。分布式人工智能的分布式人工智能技术是80年代发展起来的人工智能研究的一个分支。随着并行分布式计算的发展，包括分布式问题求解在内的并行人工智能多智能体应运而生。目前，分布式人工智能在电力系统中的应用主要集中在利用多智能体技术改进神经网络结构和算法上，这也是人工智能发展中的一项重要任务。近年来，椭球单元神经网络的提出为故障诊断开辟了一个新的方向。与经典的BP网络相比，椭球单元网络具有泛化能力强、有界拒绝等优点。故障分类准确率高，特别是在多故障同时诊断中，它比BP网络具有更好的模式识别能力。5.结论人工智能技术已经在电力系统的应用中得到了很好的发展。然而，在我国，人工智能技术在电力系统中的应用研究才刚刚开始