引言
众所周知，科技的飞速发展和不断的创新，让人工智能技术得到了广泛的推广，并已经普遍运用到了各行各业当中。尤其是在现如今信息化的大背景下，先进的人工智能技术，依靠大数据的带动，已迈入进了独立学习阶段，并且随着进一步的发展，当前的人工智能技术可全程无需人工操控，这充分证明了此项技术已经正式进入到了另一个全新的发展阶段，而这一点在电力系统故障诊断工作上体现的尤为明显。电力系统人工智能技术的应用可有效提升社会生产效率，而在之前常规电力系统运行中，运行结构复杂，系统内部环节极为繁琐，还要全面适应内外环境。若电力系统在运行时候出现故障问题，采用传统的人为排查方式会显得非常困难且易出错，而随着人工智能技术的普及和完善，可将大量的智能算法合理的运用到电力系统当中，进而得以快速高效准确诊断并智能处理大部分电力系统故障问题，大力提升工作效率，保障电网安全可靠运行。
1人工智能技术的优势
人工智能的概念提出于20世纪50年代，通常被称作机器智能，是与纳米科学、基因工程齐名的三大尖端技术之一。作为当下一项先进的新兴技术，是现代社会发展的必然产物，在电气自动化控制方面有较好的应用前景。与普通的控制器相比，具有更好的适应性和抗干扰力。通过引入人工智能技术，不仅可以弥补以往技术方面存在的缺陷，同时还可以有效提高电气系统的准确性，实现了对自动化技术的突破性优化，为技术质量的提升奠定坚实的基础。首先，在电气自动化控制应用中，基于人工智能技术的自主操控性，可以节省大量的人力投入，减少了工作人员的参与比重，既能够避免人工误差的出现，有效简化操作方法，还可以呈现对数据的跟踪检测，对数据信息进行有效收集和整理，确保电气自动化控制工作处于稳定状态。其次，人工智能技术的应用，与传统操作和控制模式相比，最大限度地减少了人力资源的浪费，在解放了劳动生产力的同时，有效减少了人力资源的使用，避免不必要的人工成本投入。尤其是借助计算机程序，依托准确收集、分析及应对机制，给出更为优质的分析结果与决策方案，极大提升了产品的质量和控制的效率。最后，通过人工智能技术模拟数据进行实时动态监控，简化电气自动化控制系统流程，提高自动识别故障录波的能力，有助于实现产品生产的既定目标，在大规模的运行空间中，产品生产不易受到干扰，实现了产品规格大小和使用性能的一致性，能够有效地提升控制性能，使得电气设备实现自动化运行，保持与所有控制效果的一致性，为企业在社会中提升自身竞争力奠定基础。
2电力系统故障诊断中人工智能技术的应用
2.1基于模糊理论的电力系统故障诊断
自从电力系统采用模糊控制器之后，明显提升了解决电力系统故障的能力。在过去电力系统产生故障之后，技术工作者难以区分潜在故障和故障清除之间所存在的联系。所以，始终难以获得精准的诊断结果。不过这些年以来，伴随模糊理论的广泛应用，相关工作者可将故障处理、控制经验结合到控制器里，进而研发出完善的模糊控制器。电子系统模糊控制主要是使用自适应模糊控制器，其和以往的自适应控制进行比较发现，模糊控制器是两个以上的自适应模糊系统所构建。自适应模糊控制器主要是在电力系统出现问题的情况下，能够马上对不易发现的潜在故障及时实施处理。一是其能够对传统的推理工作进行完善，之后完成近似推理工作，最终依靠强化推理的容错性来达到理想的处理效果，进而使电力系统的故障能够得到精准的检测。所以，在相关工作人员诊断电力系统故障的时候，若对一些故障没有把握，那么就可通过模拟理论诊断法进行解决。而且还要根据传统工作经验，将以往的一些诊断方式合理的与模糊理论诊断法融入到一起，进而进一步加强诊断的效果。
2.2信息理论的电力系统故障诊断
信息理论的电力系统故障诊断主要是以信息理论为基础，运用其实用性的特点，对电网故障诊断进行信息融合的过程。通过应用该系统诊断可对故障产生的原因及相应保护装置的原理进行了解，运用该方式不但简单快捷，而且效果显著，对电力系统的故障诊断具有重要的作用。在电力系统故障诊断中，为明确掌握电力系统的不稳定特性，对其有关联性的系统进行保护，必须优化信息结合、信号处理等工作，对保护设备、录波信息合理使用，保证故障诊断结果的准确性。
2.3基于遗传算法的电力系统故障诊断
遗传算法遵循了人类遗产机理，通过仿照生物进化，实现全局优化的一种算法。此诊断方式的优势在于，具有加强的优化效果，并且能够对全局进行全面优化。通过遗传算法来诊断电力系统所产生的故障时，首先要根据元件故障与保护动作间的关联性，把系统诊断转换为整数。之后创建遗传算法，使用差异性遗传算法，对所出现的故障进行处理。若保护元件、断路器产生拒动的话，那么就代表诊断达到了最理想的效果。由此能够看出，基于遗传算法的电力系统故障诊断方法，能够站在全局优化的角度来研究故障问题，从而可准确的进行诊断。不过应如何有效创建电力系统故障诊断数字模型，明确差异性问题等，还需要相关工作人员在今后进行更加深入的研究。
2.4人工神经网络电力系统故障诊断
人工神经网络技术的应用可以有效去除电力系统中的噪音数据，对电力系统故障进行科学处理。其主要原理是通过控制人工神经网络阈值获取相应的知识点，将其分布在人工神经网络中，具有一定的隐秘性，进而有效改善电力系统中存在的故障。因人工神经网络在应用的过程中会产生记忆，进一步可以获得充足的隐形知识点，以此达到快速纠正电力系统存在的问题，并将所获得的知识点、数据传送到相应的系统中，快速准确的清理掉系统中的故障。另外，运用人工神经网络技术因其会产生记忆，会相应的在数据库内存入数据，为后续工作提供了参考价值，减少了人力、物力等浪费资源情况，在电力系统中被广泛应用。
结语
我国的电网建设在这些年取得了长足的进步，使电网工程逐步壮大，不过伴随经济的发展，民众以及各大行业的用电量逐渐增多。尽管我国电网行业在这样的背景下承受着巨大的压力，不过也迎来了一次发展机遇。为此一定要充分的利用人工智能技术，来对电力系统运用当中所存在的故障问题进行及时的诊断，这样一来就能够及时的解决所存在的问题，确保电力系统得到安全平稳的运行。从而可在使电网行业获得稳定经济收益的同时，让电网行业得到良好的发展。
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