人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究

杨子腾 王立志 张 亮 崔 滢

（1、国网宁夏电力有限公司检修公司，宁夏 银川750011 2、宁夏中科恒瑞智能科技有限公司，宁夏 银川 750000）

经济的发展，社会的进步，人们对于用电需求逐渐扩大，对电力系统的平稳性也提出了更高标准。但由于外在因素的影响，电力系统经常出现故障，对人们的生活产生了巨大的影响。人工智能技术的出现顺应时代的发展需求，通过电力系统故障诊断系统有力的改变这一情况，达到科学预防及处理电力故障的显著效果，对我国电力系统的发展具有重要意义。

1 电力系统故障诊断系统

1.1 系统设计

电力系统故障诊断的自动化与智能化水平提高，对电力行业发展具有重要的意义。电力系统故障诊断系统主要是以人工智能中的深度置信网络为基础，将其分为故障信息采集和故障类型诊断两种子系统（如图1）。主要原理是故障信息采集子系统根据设备种类的不同，将其分成分类中心站以达到收集同类设备数据的目的，并同时向总中心站进行汇总，传输到故障类型诊断子系统中的过程，以此将数据及参数进行调整，通过深度置信网络结构，建立系统约束的DBN 模型，做好衔接工作，以达到诊断故障目的。

图1 故障信息采集子系统图

1.2 模型构建

1.2.1 深度置信网络的结构

深度置信网络结构是一种表达学习的模型，因模型简单，易于查看，提取能力强，收敛速度快等特征一般被应用在复杂函数表达学习中。电力系统因自身特性符合深度置信网络的使用需求，在电力系统故障诊断过程中被广泛应用。……