邵必飛,曹少軍
(甘肅蘭州供電公司,甘肅 蘭州730070)
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步,社會(huì)對(duì)于電能的需求質(zhì)量越來越高,在這樣的背景下,輸配電系統(tǒng)對(duì)于輸電線路的要求也就越來越高;然而,輸電線路不可避免的會(huì)出現(xiàn)一些故障。輸電線路一旦發(fā)生故障,輕則停電導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失,重則引發(fā)安全事故。因此,對(duì)于輸電線路的故障必須加以重視,一旦出現(xiàn)故障,就要快速消除輸電線路的故障,這就需要一個(gè)具有監(jiān)測(cè)和快速故障診斷的系統(tǒng)對(duì)輸電線路進(jìn)行監(jiān)測(cè)與監(jiān)管。
在這樣的背景下,筆者通過對(duì)輸電線路故障診斷系統(tǒng)的分析設(shè)計(jì),以期從中能夠找到合理有效的面向輸電線路故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用方法,并以此和廣大同行分享。
故障診斷就是利用各種檢查和測(cè)試方法,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和設(shè)備是否存在故障,而進(jìn)一步確定故障所在大致部位的過程。系統(tǒng)故障診斷是對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和異常情況做出判斷,并根據(jù)診斷為系統(tǒng)故障恢復(fù)提供依據(jù)。要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,首先必須對(duì)其進(jìn)行檢測(cè),在發(fā)生系統(tǒng)故障時(shí),對(duì)故障類型、故障部位及原因進(jìn)行診斷,最終給出解決方案,實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)。故障診斷的主要任務(wù)有:故障檢測(cè)、故障類型判斷、故障定位及故障恢復(fù)等。
輸電線路故障診斷技術(shù)目前主要是借助于專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)輸電線路故障的識(shí)別與診斷。專家系統(tǒng)也是目前應(yīng)用最為廣泛和成功的人工智能技術(shù)之一。借助于專家系統(tǒng),提前將輸電線路可能發(fā)生的各種類型的故障特征錄入專家系統(tǒng),然后對(duì)輸電線路設(shè)定門檻值,一旦輸電線路的特征值達(dá)到預(yù)先設(shè)定的門檻值,且某種邏輯關(guān)系成立,則系統(tǒng)判定為發(fā)生故障,并根據(jù)系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的故障碼給出故障診斷結(jié)果,這就是專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)故障診斷的基本原理。目前人工智能也發(fā)展出了其他分支,諸如模糊診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷等,相對(duì)于傳統(tǒng)的單一的專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的輸電線路故障診斷模式而言,人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的故障診斷技術(shù)顯然具有更加廣闊的應(yīng)用前景。
(1)故障診斷系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)
① 智能的人機(jī)接口
人機(jī)接口用于實(shí)現(xiàn)用戶和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換,從而完成對(duì)診斷結(jié)果的交互。
② 多種推理機(jī)制
由于故障診斷不可能僅僅由某一個(gè)指標(biāo)推斷出是否發(fā)生故障及其故障信息,對(duì)于輸電線路的故障往往存在著不確定性和模糊性,因此需要借助于多指標(biāo)進(jìn)行推斷推理,所以需要設(shè)計(jì)多種推理機(jī)制。
③ 自學(xué)習(xí)能力
一套故障診斷系統(tǒng)必須要具備自學(xué)習(xí)能力,這主要是為了應(yīng)付不斷出現(xiàn)新的故障類型。通過智能系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力可以自動(dòng)對(duì)故障知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行調(diào)整和修改,以適應(yīng)不斷出現(xiàn)的新的故障類型。
(2)故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
結(jié)合上述要實(shí)現(xiàn)的功能,故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框架設(shè)計(jì)如圖1所示。
圖1 故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框圖
①人機(jī)接口控制。人機(jī)接口提供了用戶與計(jì)算機(jī)之間的對(duì)話機(jī)制。專家系統(tǒng)建成以后,最終的目的是要交給用戶使用,如果用戶界面的質(zhì)量不高,使用起來不方便,就不能被用戶接受。② 知識(shí)獲取系統(tǒng)。知識(shí)獲取系統(tǒng)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能故障診斷的基礎(chǔ),并為故障診斷提供自學(xué)習(xí)的知識(shí)基礎(chǔ)信息。由于現(xiàn)有技術(shù)的制約,大量的知識(shí)基礎(chǔ)信息目前不可能跟隨故障的發(fā)生自動(dòng)生成,因此目前只能是依靠輸入系統(tǒng)不斷輸入更新的故障基礎(chǔ)信息。在故障基礎(chǔ)信息的輸入系統(tǒng)設(shè)計(jì)上,可以設(shè)計(jì)統(tǒng)一的故障診斷描述語(yǔ)言,以實(shí)現(xiàn)為不同層次的用戶(領(lǐng)域?qū)<抑R(shí)工程師、設(shè)備維修人員等)提供統(tǒng)一的故障診斷知識(shí)語(yǔ)言。③ 診斷推理模塊。診斷推理模塊是實(shí)現(xiàn)故障智能診斷的模塊,依靠人機(jī)接口或者故障基礎(chǔ)信息輸入系統(tǒng)輸入的故障特征信息,結(jié)合知識(shí)庫(kù)中的推理規(guī)則,智能化的推斷出有關(guān)故障的診斷信息。對(duì)于推理機(jī)制的設(shè)計(jì),主要依賴于知識(shí)庫(kù)中對(duì)故障特征信息的知識(shí)化處理規(guī)則,不同的處理規(guī)則可以實(shí)現(xiàn)不同的推理機(jī)制,這依賴于設(shè)計(jì)人員所設(shè)計(jì)的算法。④ 自學(xué)習(xí)機(jī)制。自學(xué)習(xí)機(jī)制的設(shè)計(jì),主要是為了不斷適應(yīng)輸電線路系統(tǒng)可能出現(xiàn)的新的故障,結(jié)合已經(jīng)存在于知識(shí)庫(kù)中的故障診斷信息,需要自動(dòng)地去學(xué)習(xí)和接受這種新出現(xiàn)的故障類型,并給出相應(yīng)的故障診斷結(jié)果。自學(xué)習(xí)的信息來源于知識(shí)庫(kù)已有的故障診斷類型和新故障類型的特征提取信息,并依靠推理模塊推斷出的結(jié)論進(jìn)行存儲(chǔ)和學(xué)習(xí),從而在下一次同樣故障出現(xiàn)時(shí)給出合理的診斷結(jié)果。
(3)故障信息的知識(shí)化處理、規(guī)則設(shè)計(jì)、模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年來發(fā)展比較迅速的人工智能分析方法。對(duì)于輸電線路故障信息的分析處理,可以不必像專家系統(tǒng)那樣精確地根據(jù)故障信息判定故障類型,而是可以采集多種故障信息,根據(jù)事先編制好的模糊分析法則或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則,一旦滿足某幾個(gè)法則或者學(xué)習(xí)的結(jié)論滿足某個(gè)邏輯判定時(shí),給出可信度較高的故障診斷結(jié)果,這就是模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能分析處理故障信息的基本原理。而采用模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的方法對(duì)故障信息進(jìn)行知識(shí)化梳理,最大的優(yōu)勢(shì)在于保留了故障特征信息的“真實(shí)面目”,采用多重判斷法則提高了故障診斷的結(jié)果及其可信性,因此,在輸電線路故障診斷系統(tǒng)中的故障信息的提取分析處理方法,應(yīng)當(dāng)優(yōu)先發(fā)展模糊分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能處理方法。
隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,對(duì)于高質(zhì)量電能的需求越來越大,輸電線路一旦發(fā)生故障,其后果不堪設(shè)想,因此十分有必要對(duì)輸電線路進(jìn)行故障診斷技術(shù)及故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用研究。本論文立足專家系統(tǒng),從輸電線路故障診斷技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀入手分析,論述了當(dāng)前輸電線路故障診斷技術(shù)應(yīng)用中存在的不足,并有針對(duì)性探討研究了輸電線路故障診斷技術(shù),分析了若干故障診斷過程中的關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)。
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