人工智能技術的發展及其在電力系統故障診斷中的應用
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對人工神經網絡、專家系統、遺傳算法、模糊理論等人工智能技術的基本概念進行了簡單的介紹， 并從實用化的觀點對它們在電力系統故障診斷中的應用特點、存在問題進行分析， 最后指出人工智能技術用于電力系統故障診斷的最新發展動向。
電力系統實時故障診斷問題的研究， 一般都是根據在故障過程中， 對某些裝置和設備所出現的一系列數字和狀態信息量進行分析和推理。在此基礎上查出導致系統某種功能失調的原因和性質， 判斷故障發生的元件以及預測故障惡化的發展趨勢，得出診斷結論。在電力系統的故障診斷 （fau ltdiagno sis of pow er system ——FD 2PS） 方面已開展了不少研究， 傳統型的 FD 2PS 研究是在建立被診斷系統網絡拓撲結構模型的基礎上， 根據發生故障時， 系統結構和參數變化， 導致系統潮流的變化，進而根據潮流計算的變化判斷出故障。但潮流計算和分析處理的耗時量大， 會影響診斷速度和快速故障恢復處理。另外正常運行時某些線路潮流值小，接近于0 （如線路輕載運行） ， 故用潮流來判斷故障， 也不能保證診斷的準確性。所以電力系統故障診斷用傳統的數學方法， 因系統規模、復雜程度和不確定因素等的限制， 系統故障診斷難以達到理想的效果。
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