AI 技术在电气工程继电保护自动化控制中的应用

引言

在电气工程当中，继电保护自动化控制技术起着非常重要的作用，它要对电力系统的运行状态进行监测，一旦发生故障，能迅速采取措施，以此来保障电网安全稳定运行，不过，随着电力系统规模持续扩大，结构也变得日益复杂，传统继电保护系统已很难满足现代电网对快速、准确故障响应的需求。

1 继电保护自动化控制技术概述

继电保护自动化控制技术是保障电力系统安全稳定运行的关键手段，其主要任务是在电网出现故障时，快速且准确地把故障区域隔离出来，防止事故进一步扩大，随着电力系统规模不断扩大，新能源并网比例持续提高，电网运行环境越来越复杂，传统基于固定阈值的保护策略已难以满足现代电力系统对快速性、选择性和可靠性的要求，继电保护技术作为电力系统重要的组成部分，能够大幅提高系统的可靠性和稳定性，优化资源配置，增强故障处理能力，还能推动电力系统的自动化和智能化发展。目前主流的继电保护装置大多采用微处理器架构，会实时采集电流、电压等电气量，再结合预设的保护逻辑实现故障检测与定位。像过电流保护、差动保护、距离保护等都是典型的保护功能，这些功能模块借助通信网络相互配合，形成多级保护体系，在技术实现方面，现代继电保护系统普遍运用数字化采样技术，把模拟量转换成数字信号后再进行处理，这种处理方式具备抗干扰能力强、测量精度高等优点，同时，网络通信技术的应用让保护装置之间能够实现信息共享与协同决策，为构建区域化保护系统奠定了基础，继电保护技术的应用原则涵盖实时监测、大数据分析、智能故障诊断、自适应保护和网络化管理等方面的具体应用，这些原则指导着保护系统的设计与优化，随着智能电网建设不断深入，继电保护系统正朝着智能化、自适应化方向发展，通过引入先进传感技术和智能算法，让保护装置具备环境感知和策略调整能力，从而更好地适应电网运行方式的变化。

2 AI 技术在继电保护自动化控制中的应用方法

2.1 机器学习在继电保护自动化控制中的应用

机器学习技术给继电保护自动化控制带来了全新的智能化解决办法，它的核心是凭借算法模型从海量的历史数据里自动提取故障特征，并且建立决策规则，在故障检测这一环节，监督学习算法能依据标记样本去训练分类模型，把实时采集到的电流、电压波形特征映射成故障类型判断，和传统的阈值比较方法相比，它明显提升了复杂工况下的识别准确率，典型的应用场景有借助支持向量机来区分区内故障和区外故障，利用随机森林算法识别高阻接地等特殊故障模式。这些方法有效解决了传统保护在新能源并网场景下灵敏度不够的问题。在故障定位方面，无监督学习技术对电网拓扑结构和运行参数进行聚类分析，能自动划分保护区域，还能建立故障位置推断模型，这种方法特别适合结构频繁变化的配电网系统，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络在暂态信号特征提取方面体现出独特优势，它的多层级非线性变换结构能从原始采样数据中自动学习故障暂态过程的时频域特征，避免了传统保护中人工设计特征量存在的局限性。强化学习算法被用于保护策略的动态优化，通过建立以动作正确率为奖励函数的训练机制，让保护装置能根据电网运行状态自主调整动作特性，逐渐适应系统拓扑变化和负荷波动造成的影响，迁移学习技术的引入进一步解决了小样本场景下的模型训练难题，通过预训练模型在相似电网中的知识迁移，大幅缩短了新投运保护装置的调试周期。人工智能技术在电气工程自动化故障诊断中的重要作用也体现在它的持续学习能力上，通过在线更新机制，让保护系统能跟随电网发展不断优化性能，这些技术进步正在改变继电保护装置传统测试模式，推动着测试方法朝着智能化方向转变。

2.2 深度学习在继电保护自动化控制中的应用

深度学习技术给继电保护自动化控制赋予了强大的数据处理与模式识别能力，它的核心是借助多层神经网络自动提取故障特征，并且建立非线性映射关系，在处理故障信号时，卷积神经网络能直接从原始采样数据里学习电流电压波形的时空特征，避开了传统保护里人工设计特征量存在的主观性与局限性，这种端到端的学习方式特别适合用来处理含噪声的暂态信号，对故障前后电气量变化展开深度挖掘，以此来明显提高复杂工况下故障检测的准确率，长短时记忆网络在分析时序信号时体现出独特优势，它的门控机制能够有效捕捉故障发展过程中的动态特性，为区分瞬时性故障和永久性故障提供了新的技术手段。自编码器网络在异常检测领域得到广泛应用，凭借无监督学习建立正常工况下的数据分布模型，当电网运行状态偏离这个分布时就能触发保护动作，这种方法对新型故障模式有较好的泛化能力，在优化保护策略时，深度强化学习建立起状态 - 动作 - 奖励的交互机制，让保护装置能根据电网实时运行条件自主调整动作特性，逐渐适应新能源并网带来的系统不确定性。图神经网络的应用进一步扩大了深度学习在继电保护中的适用范围，通过对电网拓扑结构中的节点关系进行建模，实现故障位置的精准定位，特别适合结构复杂的配电网系统，实践显示，基于深度学习的保护系统在动作速度、可靠性等方面都得到明显提升，它的自适应学习能力使保护性能能够随着运行数据的积累不断优化，当前技术发展正朝着轻量化方向发展，借助知识蒸馏和模型剪枝等技术，实现深度学习算法在嵌入式保护装置中的高效运行，为构建具备环境感知能力的新一代智能保护系统奠定了技术基础。

2.3 自然语言处理在继电保护自动化控制中的应用

自然语言处理技术在继电保护自动化控制领域体现出独特应用价值，它的关键是把非结构化的文本信息转变为能计算的语义特征，以此来为保护系统提供多维度的决策支持。继电保护装置在运行过程中产生的告警信息、操作日志等文本数据，常常蕴含着关键故障特征，而传统方法难以有效挖掘出这些信息里的潜在规律，借助词嵌入技术把文本信息转化成向量表示，能够建立语义空间中的故障模式映射，大大提高复杂告警信息的解析效率，在故障诊断这一环节，基于注意力机制的序列模型可对保护装置生成的时序文本报告进行分析，通过捕捉关键词语的上下文联系，精准识别故障类型和发展趋向，比如，当出现“过电流”“阻抗下降”“断路器跳闸”等关联词汇时，系统能够自动推断出短路故障的发生位置和严重程度，文本分类算法在继电保护知识库构建方面起到重要作用，通过对历史故障报告和处置方案进行自动归类，形成结构化的案例库，用来为运维人员提供快速决策参考。

结语

总的来说，AI 技术应用于电气工程继电保护自动化控制，把传统保护系统存在的响应速度慢、误动作率高等问题解决了，还让保护系统的智能化水平和自适应能力得到显著提升，机器学习、深度学习和自然语言处理等技术给继电保护自动化控制提供了全新解决方案，推动电力系统朝着更加安全、稳定和高效的方向发展。

参考文献：

[1] 张旭 , 张超 . 光伏发电站中继电保护及自动化装置的运行维护分析[J]. 光源与照明 ,2022(09):51-53.

[2] 余小宇 . 探析继电保护在自动化变电站中的运行及维护 [J]. 科学技术创新 ,2020(04):189-190.