摘要：核电电气继保系统稳定运行是核电安全的重要保障，但也面临着多种故障类型的挑战。电压互感器故障，微机继电保护故障，以及二次线圈的接触不良等，都会对系统的正常运行产生影响。随着人工智能技术的不断发展，它在核电电气继保故障诊断方面显示出了很大的潜力，通过智能算法应用、数据驱动模型构建、系统集成优化、故障预警与决策支持等，实现了核电设备故障的精确诊断和高效处理，为核电安全稳定运行提供了强有力的保障。

关键词：人工智能；核电电气继保；故障诊断技术

引言

在核电领域，电气继保系统可靠性对核电设备安全运行起着至关重要的作用。核电电气继保系统故障种类繁多，运行维护难度大。然而，人工智能技术的出现，为上述问题的解决提供了新思路。通过采用智能算法，建立数据驱动模型，集成优化智能诊断系统，构建故障预警及智能决策机制，可以提高系统的综合性能，保证复杂工况下核电电气继保系统的安全稳定运行。

一、核电电气继保系统常见故障类型

（一）电压互感器故障

电压互感器是核电电气继保系统的关键部件，在设计和施工阶段，如果管理不当，将会给以后的运行带来安全隐患。例如，变压器二次中性点接触不良，多次接地或断线，均可引起电压过高，造成误动，从而影响系统的稳定性。

（二）微机继电保护故障

微机继电保护是提高电气继保系统稳定运行的一种重要手段，其设计结果是否符合实际需要，直接关系到保护效果。如果设计不当，微机保护的抗干扰能力可能会下降，易受外部干扰器、通信设备或电压降过大等因素的影响，使逻辑元件发生错误分析和判断，影响保护动作的效果[1]。

（三）二次回路接触不良故障

二次回路接触不良故障主要表现为二次中性点对地接触不良，直流控制和信号回路接触不良等。这些不良故障会造成电压回路对地电压不平衡，次级回路开路，或者设备状态判断错误，严重时会危及人身安全，造成事故范围不断扩大。

二、人工智能下的核电电气继保故障诊断技术分析

（一）智能算法在继保故障诊断中的应用

在核电领域，电气继保系统是保证其安全稳定运行的重要手段，智能算法的引入为核电电气继保故障诊断带来了全新的变革。近年来，以深度学习、机器学习为代表的前沿智能算法逐渐成为研究热点，并与核电电气继保系统故障诊断过程深度融合。一方面，利用海量历史故障数据训练深度学习模型，该模型就像一名“故障侦探”，具有超强的洞察力，能够准确捕捉故障发生时的电气参数变化、波形异常畸变等特征，实现故障的快速判别。比如，利用深度神经网络对电压电流数据进行深度学习，可以精确地判别短路或断路故障。另一方面，不同的智能算法也有其优缺点[2]。其中，决策树算法具有清晰、直观的决策逻辑，能够快速给出简单故障情况下的诊断结果，具有很强的解释性和易理解性，但是，对于复杂多变、特征不明确的故障，该方法的泛化能力还不够强。深度学习算法对复杂故障模式具有较强的自适应能力，特别是对非线性和耦合性强的故障诊断有很好的应用前景，但存在训练时间长、数据量大等问题。实践证明，决策树算法能有效处理单个常见电气元件的故障，针对系统级复杂级联故障，深度学习算法可以发挥其优势，挖掘隐藏于数据中的故障线索，保证故障诊断的时效性和准确性。

（二）数据驱动的故障诊断模型构建

首先，核电电气继保系统海量运行数据中蕴含着丰富的隐含信息，是建立精确模型的基础。研究人员需要仔细地进行数据预处理，去除传感器故障和电磁干扰引起的异常值，还原数据的本来面貌。在此基础上，通过主成分分析、小波分析等前沿技术，提取具有较高鉴别能力的特征，如特定频段的电流谐波特性、电压骤降幅度特性等，并以此为核心构建模型。其次，数据质量直接决定了模型的性能。低质量的数据，如数据缺失、标注错误等，都可能导致模型进入“认知误区”，从而降低诊断的准确率。为了应对这种挑战，数据增强技术应运而生，它可以对现有数据做适当的转换，如改变电流的相位、幅度等，增强样本的多样性，提高模型对不同工作状态的适应性。同时，采用统计方法对异常数据进行识别和修正，保证数据的完整性和一致性。如此一来，建立基于数据驱动的故障诊断模型，并结合高效的数据处理技术，可以提高模型的精度与鲁棒性，为核电设备安全稳定运行提供可靠的保障。

（三）智能诊断系统的集成与优化

在核电领域，保证电气继保系统高效稳定运行具有重要意义，而智能诊断系统的集成和优化是其突破的关键。首先，探索如何将智能诊断系统与现有的监测与维修系统进行无缝对接，是当前核电电气继保系统中迫切需要解决的问题。该智能诊断系统采用标准化数据接口，连接实时监测设备，可以保证故障发生时电压、电流等关键参数能够实时传输到诊断模块。同时，该系统采用先进的通信协议，实现了各子系统之间的故障信息即时共享，使运维人员能够及时掌握异常状况。其次，对智能诊断系统的优化策略进行深入研究。在算法优化方面，在算法优化层面，针对深度学习算法，采用自适应学习率调整策略，可以加快训练进度。在系统结构优化方面，采用分布式系统结构，将数据处理、模型计算、结果输出等任务分配给不同的节点进行并行处理，避免单点拥挤，提高了系统的响应速度。另外，通过优化人机交互界面，使操作人员可以方便、直观地查看故障结果，并对故障数据进行回溯，全面提升智能诊断系统的诊断效率，保障了核电电气继保系统的安全可靠运行[3]。

（四）故障预警与智能决策支持

故障预警和智能决策支持是核电电气继保系统运行和维护过程中的一道坚固防线。首先，以人工智能为基础的故障预警技术起到了关键性的先导作用。通过安装在各个关键节点上的高精度传感器，实现24小时不间断的实时监测，获取海量数据。同时，采用机器学习算法，深入挖掘数据中隐含的规律，并在此基础上识别偏离正常运行状态的微小变化。比如，当某一段线路绝缘性能缓慢退化时，通过长时间漏流数据分析，可以提前检测到微弱的电流异常波动，当波动超过预定阈值时，就能及时发出准确的警报，为后续处理提供宝贵的时间。其次，智能决策辅助系统就像一个经验丰富的专家，为维护人员提供全面的决策支持。当系统被触发时，智能决策辅助系统会快速启动，根据内建的故障知识库及历史案例库，迅速判断出故障的种类及严重性。然后，结合设备的实时状态和维护资源配置等信息，对运维人员进行详细的故障处理建议，明确哪些区域需要进行检测，哪些区域需要采取应急措施。另外，还可以制定出一套科学、合理的维护方案，确定维修步骤、所需零件和预计维修时长，协助维修人员有条不紊地进行维修工作，大大提高了故障修复效率，保证了核电电气继保系统的可靠性。

结束语

总之，通过采用智能算法，构建数据驱动模型，并对其进行集成优化，可以提高故障诊断的精度与效率。本项目开展，不仅可提高核电站的安全可靠运行水平，也可为核电设备故障预警与智能决策提供有力的支持，保障核电设备的持续稳定用电。随着技术水平的不断提高和应用的深入，人工智能技术在核电电气继保领域的应用，将进一步促进核电行业的智能化，并为核电安全运行提供更可靠的技术保证。

参考文献

[1]尹航，王鑫，刘怡君，沈晓晖.基于继电保护理论的380V母线整定计算及检验[J].电工技术，2022，（05）：105-108+110.

[2]袁成川，屈天龙，郝畅，孙超.百万千瓦级核电厂升压站继电保护设备状态的智能检修方法研究[J].电子设计工程，2021，29（13）：170-173.

[3]南雷，许航源，李刚，刘悦.电厂升压站继电保护二次回路智能检修维护方法研究[J].自动化技术与应用，2021，40（04）：103-105+147.