| 人工智能技术在电力自动化的应用探讨 |
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件故障两大类；从二次系统的故障看，则可粗略地分为保护系统、信号系统、测量系统、控制系统及电源系统五类故障，若采用传统的方法诊断效率低，准确率不高，而采用人工智能技术，能大大提高故障诊断的准确率。专家系统、神经网络、模糊逻辑是人工智能技术用于故障诊断的方法，例如人工智能故障诊断技术运用于发电机及电动机进行的故障诊断时，将模糊理论与神经网络相结合，不仅保留了故障诊断知识的模糊性，还结合了神经网络学习能力强的优点，共同实现对电机故障的诊断，大大提高了故障诊断的准确率。（4）在电力系统无功优化中的应用。谓电力系统无功优化，就是指当电力系统的结构参数及负荷情况给定时，通过对某些控制变量的优化，在满足所有指定约束条件的前提下，使系统的一个或多个性能指标达到最优的无功调节手段，它是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。将人工智能技术应用于电力系统无功优化中，主要有如下几方面：如，针对传统方法在处理配电网无功优化时不能处理多元约束问题的缺陷，模糊优化法通过引入模糊集理论，能使一些不确定的问题得到解决，使用模糊优化法，可优化配电网的电容器投切，减少了配电网的网损并提高了其电压质量。使用禁忌算法，能有效地处理不可微的目标函数，解决配电网补偿电容器优化投切0-1组合优化问题，并可以处理补偿电容器分档投切的组合优化问题。来源：Www.Ybask.Com 。
而使用人工神经网络，可以将网损最小作为优化目标，用人工神经网络模型对多抽头的配电网电容器进行实时控制，等等。（5）在电力系统继电保护中的应用。通过专家系统，能把保护、断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，进而根据报警信息对知识库进行推理，获得故障诊断的结论。输电网络中保护的动作逻辑一级保护与断路器之间的关系易于用直观的、模块化的规则表示出来能够在一定程度上解决不确定性问题，能够给出符合人类语言习惯的结论并具有相应的解释能力等。此外框架法专家系统善于表达具有分类结构的知识，能够比较清楚的表达事物之间的相关性，可以简化继承性知识的表述和存储，在输电网络报警信息处理和故障诊断中也有少量应用。（6）在抑制电力系统低频振荡中的应用。大规模电网互联易产生低频振荡，对电力系统的安全造成严重威胁。低频振荡产生的原因，源于系统缺乏阻尼，目前，低频振荡抑制措施中研究较多的是电力系统稳定器FACTS和PSS阻尼控制器，以上两种办法均存在一定缺陷上一页 [1] [2] [3] [4] 下一页 |
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