引言

随着电力系统向高电压、大容量、跨区域互联方向发展，系统结构日趋复杂，故障发生的诱因与表现形式也更加多样。传统故障诊断与恢复方法依赖人工经验与固定逻辑，难以适应复杂系统的故障处置需求，易出现诊断滞后、恢复方案不合理等问题，影响供电可靠性。因此，深入研究电力系统故障诊断与恢复中的智能算法及应用，明确各类算法的适用场景与实施要点，对于推动电力系统智能化运维、保障能源安全稳定供给具有重要现实意义。基于此，本文对相关智能算法及应用展开系统探讨。

一、智能算法分类及核心原理

（一）传统智能算法

传统智能算法是电力系统故障诊断与恢复领域的早期应用算法，主要包括模糊逻辑、遗传算法、粒子群优化算法等。模糊逻辑算法通过模拟人类模糊决策思维，将故障特征参数的模糊信息转化为明确的诊断结果，适用于处理系统中存在的不确定性因素；遗传算法借鉴生物进化规律，通过选择、交叉、变异等操作对故障诊断与恢复方案进行迭代优化，具备较强的全局搜索能力；粒子群优化算法基于群体智能协作原理，通过粒子间的信息共享与更新实现最优解的搜索，具有收敛速度快、计算复杂度低的优势。这类算法原理简洁、易于实现，为智能算法在电力系统中的应用奠定了基础。

（二）深度学习算法

深度学习算法凭借其强大的特征提取与数据处理能力，成为近年来电力系统故障诊断与恢复的研究热点，主要包括卷积神经网络、循环神经网络、深度学习置信网络等。卷积神经网络通过卷积层与池化层的组合，能够自动提取故障数据中的深层特征，适用于处理海量的故障电气量数据；循环神经网络具备时序数据处理能力，可有效捕捉故障发展过程中的时序关联特征，提升故障诊断的时效性。

（三）混合智能算法

混合智能算法通过融合不同类型算法的优势，弥补单一算法的局限性，提升故障诊断与恢复的综合性能。常见的混合模式包括传统智能算法间的融合、深度学习算法间的融合以及传统智能算法与深度学习算法的融合。例如，将模糊逻辑与遗传算法融合，可兼顾模糊决策的不确定性处理能力与遗传算法的全局优化能力；将卷积神经网络与循环神经网络融合，能同时捕捉故障数据的空间特征与时序特征。

二、故障诊断中的智能算法应用

（一）故障定位

故障定位是故障诊断的核心目标之一，智能算法通过对故障时的电压、电流、功率等电气量数据的分析，实现故障位置的精准定位。传统智能算法中的遗传算法与粒子群优化算法，可将故障定位问题转化为优化问题，通过搜索故障点的最优解实现定位；深度学习算法中的卷积神经网络能够从海量的故障录波数据中提取故障特征，结合电网拓扑结构实现故障区段与具体故障点的定位；混合智能算法则通过融合不同算法的优势，解决单一算法在复杂电网结构下定位精度不足的问题。智能算法的应用使故障定位突破了传统方法对人工经验的依赖，提升了定位的速度与精度。

（二）故障类型识别

故障类型识别是故障处置的前提，需准确区分短路故障、断路故障、绝缘故障等不同故障类型。模糊逻辑算法通过建立故障特征与故障类型的模糊规则库，实现对不确定性故障信息的分类识别；循环神经网络利用其时序数据处理能力，捕捉故障发展过程中的特征变化，实现对动态故障类型的识别；混合智能算法如模糊神经网络，融合了模糊逻辑的不确定性处理能力与神经网络的自适应学习能力，进一步提升了复杂故障场景下的识别准确性。智能算法通过对故障特征的深度挖掘，能够快速准确地识别故障类型，为后续故障处置提供依据。

（三）故障原因分析

故障原因分析是预防同类故障再次发生的关键，智能算法通过整合故障数据、电网运行数据、环境数据等多源信息，实现对故障原因的推理分析。深度学习置信网络通过概率化推理模型，对多源数据进行融合分析，输出各类故障原因的概率分布；遗传算法结合故障树分析方法，通过优化搜索实现故障原因的追溯；混合智能算法通过融合多算法优势，提升了故障原因分析的全面性与可靠性。智能算法的应用使故障原因分析从传统的经验判断转向数据驱动的精准推理，为电力系统的运维优化提供支撑。

三、故障恢复中的智能算法应用

（一）恢复策略生成

恢复策略生成是故障恢复的核心环节，需根据故障位置、故障类型、电网运行状态等信息，制定最优的负荷恢复与电网重构方案。遗传算法与粒子群优化算法通过将恢复策略生成转化为多目标优化问题，在满足电网安全约束的前提下，实现负荷恢复量最大化与恢复时间最短化；深度学习算法通过学习历史故障恢复案例中的经验知识，结合实时电网数据，快速生成自适应的恢复策略；混合智能算法通过融合优化算法与深度学习算法的优势，兼顾恢复策略的优化性与实时性。智能算法的应用使恢复策略生成从传统的固定方案转向动态优化的个性化方案，提升了故障恢复的效率。

（二）恢复路径优化

恢复路径优化是保障故障恢复安全高效的关键，需在电网重构过程中选择最优的供电路径，避免过负荷、电压越限等问题。粒子群优化算法与蚁群算法具备较强的路径搜索能力，可在复杂的电网拓扑结构中快速搜索最优恢复路径；卷积神经网络通过对电网拓扑图的特征提取，辅助实现恢复路径的快速规划；混合智能算法如蚁群-遗传混合算法，融合了蚁群算法的局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力，提升了恢复路径优化的效率与精度。智能算法的应用确保了恢复路径的安全性与经济性，为故障恢复的顺利实施提供保障。

（三）恢复过程协同控制

恢复过程协同控制需实现发电机、负荷、储能设备等各类元件的协同运行，保障恢复过程中电网的稳定。模糊逻辑算法通过建立协同控制的模糊规则，实现对各类元件的柔性控制；循环神经网络通过实时采集恢复过程中的电网运行数据，动态调整控制参数，实现协同控制的自适应调节；混合智能算法通过融合模糊逻辑与深度学习算法，兼顾控制的灵活性与精准性，确保恢复过程中电网电压、频率等运行参数的稳定。智能算法的应用提升了故障恢复过程的协同控制能力，保障了恢复过程的安全稳定。

结束语

电力系统故障诊断与恢复的智能算法应用是电力系统智能化发展的重要方向，涉及智能算法选型、故障诊断实施、故障恢复优化等多个关键环节，各环节的算法适配性直接决定故障处置的效率与质量。本文通过对智能算法分类及原理、故障诊断中的算法应用、故障恢复中的算法应用等关键内容的深入分析，明确了各类智能算法的应用逻辑与实施要点。在实际应用中，需结合电力系统的具体结构与运行特性，合理选择与融合智能算法，充分发挥算法的优势。未来，随着智能算法技术的不断迭代与电力系统的持续升级，故障诊断与恢复的智能化水平将不断提升，为电力系统的安全稳定运行提供更坚实的保障。

参考文献

[1]曾素琼.遗传算法在电力系统故障诊断中应用及智能设计[J].嘉应学院学报,2021,(06):67-72.

[2]高曙.电网和电机监测及故障诊断理论与技术的研究子项目-智能控制理论在电力系统故障诊断解列与恢复中的应用研究.北京市,华北电力大学,2024-01-01.

[3]智能控制理论在电力系统故障诊断解列与恢复中的应用.北京市,华北电力大学,2024-01-01.