电力输送和供应取决于电力系统的稳定性和安全运行，因此应做好系统保护，防止严重故障问题。继电保护是电力系统运行中常用的措施，可以预防和控制各种隐患，确保系统处于安全运行环境中。近年来，人工智能技术逐渐应用于继电保护，不仅可以提高整体工作效率，而且可以加强保护，满足电力行业智能发展的需要。

1人工智能技术概述

人工智能技术是集神经学、脑科学和信息技术于一体的先进技术，广泛应用于社会各个领域，是当前科学技术领域的研究重点。人工智能技术模仿人脑的工作原理和行为模式，基于自动识别、分析和解决问题。在电力企业的运营和生产中，人工智能技术逐渐得到应用，可以减轻人力负担，实现各种资源的优化配置。大量收集故障样本后，可提高设备对故障的反应速度，使工作人员能够及时处理。

2.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用现状

目前，继电保护装置越来越多。只有保证各种设备之间的良好合作效果，才能提高系统的灵活性和可靠性。人工智能技术的应用可以反映继电保护装置的性能优势，更有序、高效地完成保护任务，加强线路保护功能、电容器保护功能和主要变压器保护功能。在电力行业，临时保护技术与专家系统的集成逐渐提高，有利于实现故障自检和逻辑处理，提高设备和系统的可靠性。

3.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用措施

3.1暂态保护

传感器的频率宽度会对人工智能技术的应用效果产生一定的影响，导致继电保护效果难以满足系统的运行要求，计算工作也非常复杂。临时保护技术的应用可以全面检测临时故障中的高频信号，满足设备保护的需要，为故障类型分析和持续时间预测提供依据。故障信息存在于整个频域。通过提取高频信号，可以实现继电保护的目标，防止电力系统故障问题的扩大。在应用该技术时，需要借助先进的高频检测装置，结合电力系统继电保护的实际需要，设置相应的算法，实现对故障的准确判断。

3.2人工神经网络

模拟人脑的运行规律，使机器运行人类认知过程，实现各种信息的快速准确处理，即人工神经网络，在自适应、并行分布处理和联想记忆方面具有显著优势，逐渐应用于电力系统电保护。相较于传统ES在诊断方法方面，在人工神经网络的帮助下，需要大量的学习和才能有效调整连接权，构建强大的模式记忆，为知识获取和精准分析提供保障。在电力系统的运行中，通常会遇到更多的非线性故障问题，传统的处理方法往往需要复杂的计算，对算法有更高的要求。人工神经网络的应用可以快速处理非线性问题。当电势角度摆动时，过度电阻短路故障会对输电线路造成安全威胁，传统的距离保护无法准确定位故障。借助人工神经网络，可以在大量样本训练的基础上更准确地判断故障，防止严重的拒绝和误动，保持系统安全。

3.3模糊理论

在经典集合理论的基础上，采取模糊处理措施，利用近似推理和语言变量构建特定逻辑，解决实际问题，即模糊理论。人与机器最大的区别是，我们可以利用大脑分析一些不确定的概念，从而通过信息整合和推理得到答案。模糊理论是模仿人脑的这一特征进行推理，从而提高位置描述系统的分析和整合能力，特别是在处理非线性问题时。模糊理论具有综合性的特点，其推理过程不再局限于传统的逻辑规则，更智能地处理规则模糊信息问题。因此，模糊理论是提高保护效果的关键途径。

3.4小波分析

视频分析是处理故障问题的常用措施。在此过程中，借助小波分析，可以提高信号的自适应性，提高处理不稳定信号的效率。通过小波分析可以获得系统故障信号的局部特征，解决了瞬态异常现象对系统运行安全的威胁。通过这种方式，还可以梳理小波变换模具的大值与故障特征之间的关系，从而满足行波保护的要求。在电力系统继电保护中，可以利用小波分析提出故障特征，有利于工作人员判断变压器励磁涌流和故障，提高变压器的整体保护效果。该技术主要用于评估暂态现象，故障类型的识别更快更准确，在高速保护中起着重要的作用。小波分析方法的应用通常与人工神经网络相结合，有利于特征量的快速提取，简化了人工神经网络结构。

3.5专家系统

专家系统在实践中的应用非常普遍，技术的成熟度相对较高。通过对专家决策过程的分析和判断，程序代替专家解决复杂的问题。由于模型系统、规则系统和逻辑系统的差异，专家系统的特点和功能也不同。规则系统是电力系统继电保护中应用最广泛的一类。它使用特定的规则来表达诊断经验、保护动作和断路器动作。通过大量信息的收集和分析，建立了完善的故障诊断知识库，为电力故障常见故障的处理提供了依据。当电力系统出现故障时，会发出报警信息，以响应知识库为基础，得出故障诊断结论。为了保证专家系统的良好适用性，需要合理修改和调整电力系统的继电保护，确保规则符合实际工作要求，更好地处理不确定性问题。在专家系统设计中，对物理模型的高度依赖为深度推理提供了依据，一次性设备与保护装置之间的物理关系更加清晰。

3.6遗传算法

20世纪60年代，遗传算法在实践中得到应用，可以模仿生物遗传和进化中解决问题的方法，从而找到问题的最佳解决方案。遗传算法应用于电力系统继电保护的故障诊断工作中，依托相应的数学模型，实现各种故障信息的整合，明确故障点的基本特征。特别是适应函数的构建使故障分析和判断更加直观，有利于提高故障诊断效果。在优化性能和鲁棒性能方面，遗传算法比其他人工智能技术具有更大的优势，可以满足多点同时搜索的要求，提高了故障问题的处理效率。遗传算法节省了大量乏味的计算过程，但在实践中也会遇到一定的局限性，如故障诊断模型的系统化程度有待提高。

4结语

人工智能技术在电力系统继电保护中的应用是当前智能发展的必然要求，也是提高设备和系统控制效果的关键途径，有利于降低系统故障率，防止给企业造成严重损失，满足用户的实际用电需求。在实践中，要掌握临时保护、人工神经网络、模糊理论、小波分析、专家系统和遗传算法的具体应用要点和难点，不断创新人工智能技术，使电力系统运行更加可靠，提高继电保护水平。