19、分布式发电系统中人工智能技术的应用与变压器故障诊断方法

分布式发电系统中人工智能技术的应用与变压器故障诊断方法

在当今的电力系统中，分布式发电系统（DG system）的重要性日益凸显，并网运行模式成为必然的发展趋势。与此同时，变压器作为电力系统的关键设备，其故障诊断也至关重要。本文将介绍分布式发电系统中几种人工智能技术的应用，以及一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的变压器故障诊断方法。

分布式发电系统中人工智能技术的应用

1. 多智能体系统（MAS）
   • 优势与挑战 ：MAS在分布式发电系统并网运行模式下具有特殊优势和广阔的应用前景，但也存在一些困难。例如，需要确定分布式电源（DGs）之间的任务清晰划分和协调机制；解决复杂功能代理中的问题并实现其功能；由于DGs数量多且分布广泛，需要设计低成本的通信系统进行遥测和遥控。
   • 应对措施 ：在系统规划时，需要谨慎考虑MAS的结构框架。为解决复杂功能代理中的问题，可以结合其他基于人工智能的技术。为构建大范围的经济分布式通信网络，可以采用电力线载波（PLC）或其他低成本通信网络。
2. 人工神经网络（ANN）
   • 特点与应用 ：ANN是人工智能技术的另一个重要分支，能够模拟人类神经系统传输和处理信息。它是一个具有大规模并行处理能力的非线性系统，具有出色的容错能力、鲁棒的结构拓扑、联想、推测、记忆、自适应、自学习和并行处理等功能。在分布式发电系统中，ANN的典型应用包括分布式电源的最大