综述：用于并网可再生能源的智能保护系统：人工智能技术及应用的综述

《Results in Engineering》：Intelligent Protection Systems for Grid-Connected Renewables: A Review of AI Techniques and Applications

本文综述了人工智能技术在可再生能源整合电网保护中的应用，分析了机器学习、深度学习等技术的优势与局限性，指出实时性、数据稀缺性和标准化是主要挑战，并提出未来需加强可解释AI和试点项目。

　　随着全球能源结构的转型，可再生能源（如太阳能光伏、风力发电和混合储能系统）的集成日益增加，这对现代电力系统的保护机制提出了前所未有的挑战。传统保护方案，最初设计用于可预测且单向流动的电网，已经无法满足当前复杂、不确定的运行条件下的需求。因此，迫切需要引入人工智能（AI）技术，以提高保护系统的适应性、响应速度和抗干扰能力。本文对AI在增强电网保护中的作用进行了深入分析，涵盖了故障检测、隔离、分类、自适应继电保护协调、孤岛检测以及应对网络物理威胁的策略。通过系统地评估仿真研究、试点项目和有限的现实应用，本文旨在全面分析现有能力与局限性，并为未来的智能保护系统发展提供指导。

在传统同步发电系统中，保护机制通常依赖于固定的阈值和预设的故障电流假设，这些假设在可再生能源系统中不再适用。可再生能源系统由于其间歇性、逆变器主导的接口以及双向功率流动，使得故障识别和分类变得更为复杂。例如，太阳能和风能的输出受外部因素（如光照强度和风速）影响，导致电压和功率波动频繁，这可能引发保护装置的误动作。此外，逆变器的引入使得故障电流的大小受限，无法满足传统过电流继电器的触发条件。因此，传统保护方法在面对这些新挑战时显得力不从心，需要一种更为智能和灵活的解决方案。

AI技术，包括机器学习、深度学习、模糊逻辑、强化学习和混合模型，为解决这些问题提供了新的思路。这些方法能够利用高维数据流，提高故障检测的响应速度，降低误动率，并在不断变化的电网拓扑结构中保持适应性。与传统方法相比，AI方法能够从原始波形数据或PMU信号中自动提取特征，从而提高对复杂故障模式的识别能力。然而，AI方法在实际应用中仍面临诸多挑战，如数据稀缺、缺乏现场验证、模型可解释性不足以及缺乏标准化的评估框架。

在实际应用中，AI驱动的保护系统需要考虑经济性和实施可行性。电力公司需要能够证明投资回报的解决方案，这包括数据基础设施、计算资源和人员培训。AI保护系统可以减少停电成本，提高资产利用率，但大规模部署仍面临硬件需求、数据隐私和可解释性等挑战，特别是在实时边缘计算环境中。为了提高AI保护系统的可解释性，研究者提出了可解释AI（XAI）的概念，使保护决策更加透明，从而增强操作人员和监管机构对AI系统的信任。XAI通过提供清晰的推理过程，解决了黑箱模型与高可靠性标准之间的矛盾，为可再生能源集成电网提供了更安全的决策支持。

AI在保护系统中的应用还涉及到标准制定和法规合规性。现有的标准，如IEC 60255（保护继电器）、IEC 61850（通信协议）、IEC 62351（网络安全）和IEEE C37.118（同步相量）等，为保护系统提供了基础框架，但这些标准尚未完全适用于自适应或数据驱动的保护方案。因此，未来的标准制定需要更加关注AI技术的可靠性、网络安全和互操作性。例如，通过与标准化组织合作，将智能保护功能纳入IEC 61850等标准，可以推动AI技术从研究阶段走向实际应用。同时，新的认证方案，如UL 2900（工业控制系统网络安全保证）和IEEE关于网络物理安全性的研究，为构建涵盖功能正确性、网络安全和抗攻击能力的分层认证体系提供了可能。

AI技术在保护系统中的应用还涉及多个具体领域，包括故障检测、分类和定位，自适应继电保护协调，孤岛检测以及网络物理威胁的识别和缓解。例如，在故障检测和分类方面，机器学习方法如支持向量机（SVM）、决策树（DT）和k近邻（k-NN）因其简单性和对结构化数据的有效性而被广泛应用。然而，这些方法在处理非线性或高维数据时表现不佳。相比之下，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）能够自动提取特征，并在识别复杂故障模式方面表现出色。尽管如此，深度学习模型的计算成本较高，且其黑箱特性使得模型决策过程难以解释。

在自适应继电保护协调方面，AI技术可以通过实时数据调整继电保护设置，从而提高系统的灵活性和响应速度。例如，遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）在多目标优化方面表现出色，但它们的实时性较差。强化学习（RL）则提供了一种动态优化的途径，使保护系统能够根据环境变化实时调整策略。然而，强化学习在实际应用中仍面临探索策略不稳定、奖励函数设计复杂以及缺乏基准测试等问题。

孤岛检测是AI在保护系统中的另一重要应用领域。传统方法，如监测电压和频率波动，往往无法在低功率失配情况下有效检测孤岛状态。AI方法，如人工神经网络（ANN）和模糊逻辑系统，能够在不确定和噪声环境中提供较高的检测精度和解释性。然而，这些方法在面对新型攻击时的适应性仍有待提高。混合AI模型，如模糊逻辑与神经网络结合，试图在精度和透明度之间取得平衡，但其设计复杂性和验证难度仍需进一步解决。

在应对网络物理威胁方面，AI方法能够通过分析行为模式、识别异常和适应性响应来提供有效的保护。例如，机器学习分类器如SVM和随机森林（RF）在检测入侵和异常数据流方面表现出色，而深度学习方法如自编码器和RNN则能够识别时间相关的攻击模式。强化学习在实时缓解方面也展现出潜力，但其在安全环境中的探索过程可能带来风险。模糊逻辑和专家系统则在处理已知威胁模式方面具有优势，但其适应性较差。因此，未来的研究需要关注如何在这些技术之间找到最佳的平衡，以实现高效的网络物理威胁检测和缓解。

此外，AI技术在实际部署中还需要考虑数据可用性和标签问题。大多数AI算法，尤其是监督学习模型，需要大量、多样且准确标记的数据来学习和泛化故障模式。然而，在可再生能源系统中，真实故障数据往往稀缺、专有或获取成本高昂。因此，研究人员常利用合成数据集进行初步训练，但这些数据集可能缺乏现实世界的噪声和干扰，导致模型在实际应用中出现过拟合和泛化能力不足的问题。为了解决这一问题，需要建立开放的数据集、数据共享框架和数据增强技术，以确保AI保护系统的可靠性和可转移性。

AI保护系统的实时实施和延迟问题也是关键挑战之一。保护机制在电力系统中通常需要在5到20毫秒的时间范围内快速响应，以确保故障清除、设备安全和系统稳定性。然而，复杂的AI算法如CNN和RL代理，尽管在精度方面表现优异，但在实时应用中可能存在计算延迟。例如，一个CNN模型在DFIG风力发电系统中的故障检测延迟约为30毫秒，超过了可接受的响应时间范围。因此，为了提高实时性能，需要采用硬件加速技术（如GPU和FPGA）或优化算法，以减少计算延迟并提高系统响应速度。

AI保护系统的标准化和合规性问题同样不容忽视。许多AI模型，尤其是复杂的深度学习架构，往往优先考虑精度和适应性，而忽视了与现有电网协议和通信标准的兼容性。例如，LSTM基的故障定位算法虽然在仿真中表现出色，但可能缺乏对IEC 61850等标准的支持，从而影响其在实际系统中的部署。为了解决这一问题，需要开发AI嵌入式测试框架，实现模型与标准协议的接口，并提出AI友好的标准扩展。这些措施有助于确保AI模型在实际应用中的兼容性、可审计性和可认证性。

为了推动AI保护技术在可再生能源电网中的应用，未来的研发方向需要关注多个关键领域。首先，迁移学习和领域适应技术可以帮助解决数据稀缺和模型泛化能力不足的问题，使AI模型能够快速适应新的电网配置。其次，联邦学习（FL）为分布式系统提供了数据隐私保护和降低通信开销的解决方案，特别适用于分布式能源资源（DER）和社区能源网络。第三，数字孪生与SCADA系统的整合能够提高AI保护系统的验证和监控能力，使模型能够在预测保护和闭环控制框架中发挥作用。第四，共仿真平台（如OPAL-RT和Typhoon HIL）为AI保护系统的实际测试提供了重要的工具，确保其在真实动态环境中的性能。最后，可解释AI（XAI）的发展对于提高操作人员的信任和监管合规性至关重要，通过SHAP、LIME和注意力机制等技术，可以提供对模型决策过程的透明解释。

在实际应用中，AI保护技术已经展现出一定的成效。例如，一些试点项目和现场实施案例表明，AI方法能够有效提高故障检测的准确性，减少误动率，并增强系统的适应性和鲁棒性。然而，这些技术在实际部署中的成本和可行性仍需进一步研究。尽管AI方法可能带来较高的初期投资，但其在减少停电成本和提高资产利用率方面的长期收益通常能够覆盖这些成本。因此，采用分阶段部署策略，逐步引入混合AI与传统保护方案的结合，有助于降低初始投资并逐步展示其经济价值和运行可靠性。

综上所述，AI在可再生能源集成电网保护中的应用具有广阔的前景，但同时也面临诸多挑战。为了实现AI保护系统的实际部署，需要在技术、经济和法规层面进行综合考虑。未来的研究应重点关注迁移学习、联邦学习、数字孪生集成、共仿真平台和可解释AI的发展，以构建更加智能、可靠和可认证的保护系统。通过这些努力，AI技术有望在提升电网保护性能的同时，满足安全性和合规性的要求，从而推动智能电网的发展。