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摘要：随着社会经济水平的不断提高，我国对电能的需求不断增加，传统的电网形式已经无法满足电力用户的需求，所以我国电力行业要加大电力技术的开发和研究，逐渐向智能化电网发展，这样可以保证供电的稳定性和可靠性，在采用智能电网系统时，应采用相应的继电保护技术。本文首先介绍大数据时代下的智能电网，在智能化电网背景下分析人工智能技术在继电保护中的应用。
关键词：智能电网；继电保护；人工智能技术；应用
现代化智能电网取代传统电网模式是时代发展和社会发展的必然结果，现代化智能电网的应用极大的提高了我国电力系统的运行效率，缓解了电力供应的压力，但是原有的电网继电保护技术不能适用在智能电网中，所以要加强新型继电保护的研究是目前电力行业研究的重点问题，对现有的继电保护技术进行改革创新，才能更好的保障智能电网的稳定运行。
1智能化技术的概念
什么是智能化技术，一般称为人工智能技术。是把GPS定位技术、精密传感技术，采用计算机模拟处理模式的一种新的技术。智能化技术通过对语音、声音和图像进行识别以后，在通过设计好的智能化处理系统进行分析运算。主要功能包括语言处理系统、自动控制系统和图像语音识别系统。随着科学技术不断地发展，智能化技术在建筑电气工程的运用越来越广泛和实用。给建筑电气工程施工带来的帮助越来越显而易见。不仅能提高建筑电气工程系统装置的可靠性，还能给机器、照明系统、电脑系统提供自动化运行和控制管理。还加强系统和设备的保护能力。
2、大数据下的智能电网概述
对智能电网的定义是利用先进的信息技术进行通信和控制，建设出更具有智能化、自动化和互动化的智能电网，智能电网是在各级电网的协调发展的基础进行建立的，利用的是特高级电网，所以是区别于传统电网的一种新型智能电网应用形式。智能电网的建设和发展是在大数据的基础上建立的，重视智能电网的建设就是重视大数据时代的建设。大数据指在智能电网应用过程中，会产生大量的实时数据，这些数据被智能设备处理后，会建立一个有关电网系统的数据库，有关部门应该提高对数据库的重视，可以有效保障我国电网的建设。在进行数据传输过程中，经过数据波处理和分析后，将处理后的数据传输到需要的各个系统中，这样可以保证数据在传输过程中进行实时监控，在电网出现故障后可以及时作出反应。设备一旦出现故障，电网监控部门可以及时找出故障，及时采取措施，防止扩大故障范围，保证系统可以尽快的恢复。
3人工智能技术在电力系统继电保护中的应用
3.1专家系统技术在电力系统继电保护中的应用
在人工智能领域内，知识库专家系统与知识工程以其独特的优势，在实际应用中取得了非常大的发展，且商品化趋势表现明显。专家系统是以知识基础作为支撑，在控制对象与控制规律基础上建立系统的构造与运行，并利用专家知识来填充，从而使整个系统的功能与结构得以实现。在计算机中应用这种人工智能，相当于在某一个领域内拥有专家的类似效果，对专业领域内问题的解决可取得有效应用。专家系统技术的存在，实现了将多个专家的意见进行整理、优化整合，对特殊领域知识实践经验及决策过程进行模拟。专家系统在实际应用中，其内部具有庞大的数据库，并建立了知识模型，在某一个专业领域内，能够合理的应用推理技术及拥有知识表达技术为相关问题，然后做出综合性的指导意见，为决策进行指导。和传统的控制系统相比，专家控制系统的优势非常明显，因其在设计过程中，采用数学模型，所以得到的计算结果比较精确可靠，促使决策更加的科学化与智能化，将知识模型与数学模型有机的结合在一起，实现了知识信息处理与控制技术的统一。
3.2智能决策支持系统在电力系统继电保护中的应用
随着互联网技术的飞速发展，计算机的运算能力、数据库技术等发展速度也非常快。加之，当前我国的经济增速较快，更加促使网络技术、信息技术等的发展，人类已经进入到信息爆炸时代，所以在数据分析、信息处理方面，也不只局限于以往的要求，而是要求更高。因此，有效的控制与管理数据库已经成为当前智能技术发展的关键。分布式数据库技术的应用，促使智能决策技术发展，在电力系统继电保护系统中集成引入该技术也变为现实。智能决策支持系统技术作为新兴的技术，结合管理科学、计算机、人工智能三大技术，在电力系统继电保护中的应用，为电力系统继电保护的发展提供了动力。将管理与控制有机的结合在一起，扩大了电力系统继电保护管理的范围，提高管理的效率和精准性，也提升了智能化系统的控制深度。
3.3人工神经网络系统在电力系统继电保护中的应用
人工神经网络系统主要应用于信息处理、语音识别、模式识别及最优计算等领域内，尤其是在建筑系统建模、优化及学习控制等方面优化非常明显。随着社会经济的发展，人们物质生活水平不断提高，建筑内的电气设备安装更多，也就增加了设备能耗，对电力系统继电保护的功能管理提出了更高的要求。在对电力系统继电保护进行管理中，需要对电力系统继电保护内大量的设备进行控制与运行的协调，确保所有设备都能够在安全、经济的要求下运行。所以，要求电力系统继电保护设备自动控制要能够迅速做出反应，提升控制能力，运行管理的水平也必须不断提高。而人工神经网络系统具有学习能力和自适应能力，满足了电力系统继电保护发展中的需求。例如在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一非线性问题，距离保护很难正确作出故障位置的判别，从而造成误动或拒动；如果用神经网络方法，经过大量故障样本的训练，只要样本集中充分考虑了各种情况，则在发生任何故障时都可正确判别。
近几年来，电力系统继电保护领域内出现了用人工神经网络来实现故障类型的判别、故障距离的测定、方向保护、主设备保护等。利用神经网络可以在一定程度上提高故障诊断效率，解决用常规继电保护方法难以解决的问题，但该方法也存在“性能取决于样本是否完备、不擅长处理启发性的知识、训练时容易陷入局部最小”等问题。
3.4模糊理论在电力系统继电保护中的应用
模糊逻辑能够完成传统数学方法难以做到的近似计算。近几年来，模糊集理论在电力系统中的诸多应用领域取得了飞速进展，包括了潮流计算、系统规划、模糊控制等方面。例如对干负荷变化和电力生产的不确定性，就可运用模糊值来表示某不确定负荷在实际集合中的隶属函数，建立起电力系统最优潮流的模糊模型。
传统无功电压优化算法一般是单目标优化问题，并没有考虑有功网损的降低和限制控制量调节数最少，而且在处理电压约束时，未考虑“软约束”特性。可引入模糊线性规划算法以解决这一问题。为很好地协调降低网损、限制调节量和确保节点电压裕度三者的关系，在有限控制量调节的前题下，可实现校正违界电压、降低系统网损和确保所有节点电压留有一定的裕度。利用模糊综合评判的方法对电能质量进行综合评价的二级评判法。
3.5遗传算法在电力系统继电保护中的应用
遗传算法是基于自然选择和遗传机制，在计算机上模拟生物进化机制的寻优搜索算法。他能在复杂而庞大的搜索空间中自适应的搜索，寻找出最优或准最优解，且算法简单，适用，鲁棒性强。遗传算法对待求解问题几乎没有什么限制，也不涉及常规优化问题求解的复杂数学过程，并能够得到全局最优解或局部最优解集，这是他优于传统优化技术之处。遗传算法从优化的角度出发基本上可以解决故障诊断问题，尤其是在复故障或存在保护、断路器误动作的情况下，能够给出全局最优或局部最优的多个可能的诊断结果。但是如何建立合理的输电网络故障诊断模型是使用遗传算法的主要“瓶颈”。如果能够建立合理的数学模型，那么不仅可以使用遗传算法解决故障诊断问题，还可以使用其他类似的启发式优化算法解决故障诊断问题。
4结语
随着科技的发展，人工智能技术也获得了发展。为了满足人们对于电力系统继电保护的需求，人工智能技术在电力系统继电保护中也获得了较为广泛的应用。无论是专家系统、决策支持系统还是人工神经网络，都提高了电力系统继电保护的性能，也为人们的生活提供了便利。
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