引言
在电力系统继电保护中应用人工智能技术，是当前智能化发展的必然要求，也是提高设备及系统控制效果的关键途径，有利于降低系统故障率，防止给企业造成严重的损失，满足用户的实际用电需求。基于人工智能技术的实施，继电保护机制可有效地进行故障系统状态的合理捕捉，发现其中容易被忽视的、细小的特质，基于准确的故障判断，减少误动作的发生率，提升电力系统运行水平。
1继电保护基本要求
1.1速动性
速动性主要是指继电保护装置故障切除的速度，从而能够将故障带来的不利影响降至最低。通常情况下，继电保护必须要快速切除的故障包括以下3种：第一，发电厂或重要用户母线电压低于有效值，通常是0.7倍额定电压；第二，大容量发电机、变压器与电动机内部产生的故障；第三，中、低压线路导线有着较小的截面面积，过热禁止延时切除故障。
1.2选择性
如果电力系统中设备或线路出现短路时，触发继电保护，且仅将故障设备或线路从电力系统中切除，从而不对整体系统稳定运行带来影响。当故障设备或线路保护出现拒动情况时，继电保护能够将相邻设备或线路的保护故障切除。
1.3灵敏性
电力系统内部构造比较复杂，而灵敏度高的 继电保护装置能够在系统出现异常时进行第一时间 的反应，迅速切断故障点，避免危及其他电力设备 的正常工作。我们在选择继电保护自动化装置时， 对其灵敏度的判断要参考装置本身在测量、逻辑、 控制等方面的效果呈现，除了要能够检测出系统中 轻微故障，也应尽量避开系统及电力设备的扰动干 扰，从而保证各项处理命令的及时送达与执行[1]。
2电力系统继电保护的意义
电力系统继电保护可以自主解决系统安全风险、跳闸和短路等问题，电力系统在继电保护的帮助下可以快速解除风险问题。因此，继电保护常用在老化、失修和低质量的电力系统中。在继电保护装置的作用下，电源的使用时间和运行效率都会有所提升。
第一，从电力系统的使用情况来看，电力系统和继电保护装置是单独存在的，两者之间不会相互影响，并且能够单独工作。
第二，继电保护系统可以在电力出现危险情况时迅速切断电路，而且响应的时间是非常快的，切断电路后用电区的安全就能够得到保障[2]。
第三，电力继电保护系统一定要具有可以调控系统电力电压的能力。当电力系统出现了安全问题时，在电力继电保护系统和电气系统的共同作用下，可以降低电力系统故障带来的影响。我国电力系统的使用时间较早，1978年已经排到了世界第七位。在后来的发展过程中，我国安装较早的电力系统面临着严重的老化问题，存在较大的安全隐患。所以，我们需要在老化的电力系统上加入继电保护装置，减少安全事故的发生。我国继电保护装置发展已经逐渐成熟，借助科学动力传输能够改变电力系统中电流的方向，有利于对电力系统的维修。
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
人工智能技术应用过程中，专家系统作为核心组成部分，包含了诸多的理论知识的研究，也能从实际操作领域获取对应的经验。在专家系统中，主要包含了大量的数据库信息，这就使得在实际的继电保护运行环节，一旦某一个点出现了故障，或者是有异常的信号问题产生，通过人工智能技术的使用，就可以实现相关系统的及时调用处理，直接选择相类似的案例来进行对应的推理判断，满足对于专家决策的实际模拟，实现继电保护。一般情况下，继电保护中应用专家系统，主要是为了解决复杂的问题。电力系统中还会有诸多新型技术与设备的存在，通过实际的应用针对性地解决问题，满足继电保护作用的全面提升。
3.2模糊理论
采取模糊化处理的措施，运用近似推理和语言变量来构建特定的逻辑，从而解决实际问题，这就是模糊理论。模糊理论则是模仿人脑的这一特点进行推理，从而提高对未知描述系统的分析整合能力，尤其是在非线性问题的处理当中更加高效和可靠。模糊理论具有综合性的特点，其推理过程不再局限于传统逻辑规则，对于规则型模糊信息问题的处理更具智能化，因此在电力系统继电保护中应用模糊理论是提高保护成效的关键途径。在电力系统运行中会遇到较多的不确定性问题，包括了拒动问题、误动问题、信道传输干扰问题等等，如果仅仅依靠人工神经网络或者专家系统，则会引起较大的偏差。而模糊理论的应用，则能够为不确定性问题的分析提供可靠依据，获得更加准确的推理结果[3]。
3.3暂态稳定计算
电力系统运行过程中，暂态稳定计算之中的人工智能技术应用，要求电源线路实现系统化的分析与布局处理，提供科学依据服务继电保护装置。一般来说，暂态稳定计算主要是针对电路的一种假设，首先要对电路故障原因加以判断，然后分析原因。如果在实际分析之中没有排斥问题的出现，表示假设是成立的。一旦有其他的现象出现，就要重新假设，做对应的类推处理，该计算方法可以通过计算机和其余软件模式的应用获取稳定的分析结果，实现对电力系统的保护。通过人工智能技术的合理使用，提升计算的实际过程，通过全自动的分析，全面提高工作过程效率，将容易出现的失误解决掉[4]。
3.4小波分析
时频分析作为处理故障问题的常用措施，需要通过小波分析的方式，提高信号的自适应能力，处理非平稳信号的效率更高。系统故障信号可以通过小波分析的方式来获取局部特性，解决了瞬态反常现象对系统运行安全的威胁。运用该方式，也能够对小波变换模极大值和故障特征的关系进行梳理，从而达到行波保护的要求。在电力系统继电保护中，可以运用小波分析提出故障特征，有利于工作人员判断变压器励磁涌流及故障，提高变压器的整体保护效果。该技术主要是针对暂态现象实施评估，故障类型的识别更加快速和精准，在高速保护中的作用显著。在应用小波分析方法时，通常会与人工神经网络融合应用，有利于特征量的快速提取，简化了人工神经网络结构[5]。
结束语
继电保护是电力系统重要的保护防线之一，能够在电力系统发生故障问题后，第一时间做出保护反应，切除故障元件，保障电力系统其他无故障部分能够持续正常运行，同时也能够避免故障影响进一步扩大，继续对故障元件造成破坏。人工智能技术的合理使用，可以将人工智能技术直接应用到继电保护系统之中，在提升电气自动化水平的同时，打造出全面感知、高效处理的电力系统，保障供电系统的稳定性与可靠性。
参考文献
[1]张宗莹,张福平,李岚.人工智能技术在电力系统继电保护中的应用[J].科技风,2021(17):189-190.
[2]倪伶俐.智能站设计在变电二次继电保护中的作用[J].技术与市场,2021,28(9):104-105.
[3]郭英芳,刘艳菊.智能变电站继电保护装置线路调试系统设计[J].自动化与仪器仪表,2021(8):98-101+106.
[4]朱胜强.继电保护整定技术在智能电网供配电系统中的应用[J].电子世界,2021(15):59-60.
[5]施清山.电力系统继电保护常见故障与对策分析[J].中国设备工程,2020,(21):79-80.