继电维护技能翻开趋势向核算机化，网络化，智能化，维护、操控、丈量和数据通讯一体化翻开［5］。跟着核算机技能的飞速翻开及核算机在电力体系继电维护范畴中的广泛运用，新的操控原理和办法被不断运用于核算机继电维护中，以期获得十分好的作用，然后使微机继电维护的研讨向更高的层次翻开，呈现了一些引人留心图新趋势。
3．1　自习气操控技能在继电维护中的运用
　　自习气继电维护的概念始于20世纪80时代，它可界说为能根据电力体系作业办法和缺陷状况的改动而实时改动维护功用、特性或定值的新式继电维护。自习气继电维护的根柢思维是使维护能尽或许地习气电力体系的各种改动，进一步改进维护的功用。这种新式维护原理的呈现致使了咱们的极大注重和喜爱［6］。自习气继电维护具有改进体系的照料、增强可*性和跋涉经济效益等利益，在输电线路的间隔维护、变压器维护、发电机维护、主动重合闸等范畴内有着广泛的运用远景。关于电力体系频率改动的影响、单相接地短路时过渡电阻的影响、电力体系振动的影响以及缺陷翻开疑问，文献［7］提出了自习气对策，从理论和实习两方面议论了完毕自习气式微机间隔维护的可行性。文献［8］对自习气原理在输电线路继电维护的运用作了悉数的分类描写，使自习气继电维护的原理得到了进一步的翻开和完善。文献［9］研讨了将自习气继电维护的原理运用于间隔维护中，根据体系作业工况的改动，调整间隔维护的动作特性，然后跋涉了间隔维护的功用。
3．2　人工神经网络在继电维护中的运用
　　进入20世纪90时代以来，人工智能技能如神经网络、遗传算法、进化方案、迷糊逻辑等在电力体系各个范畴都得到了运用，电力体系维护范畴内的一些研讨作业也转向人工智能的研讨［10］。专家体系、人工神经网络（ANN）和迷糊操控理论逐渐运用于电力体系继电维护中，为继电维护的翻开写入了生机。
　　根据生物神经体系的人工神经网络具有散布式存储信息、并行处理、自安排、自学习等特征，其运用研讨翻开十分活络，如今首要会合在人工智能、信息处理、主动操控和非线性优化等疑问。近几年来，电力体系继电维护范畴内呈现了用人工神经网络来完毕缺陷类型的差异、缺陷间隔的测定、方向维护、主设备维护等。文献［11］提出用CPN（counter－propagation network）模型对交直流混合输电体系的缺陷类型进行辨认；EMTDC（electro－magnetic transientsincluding DC）仿真核算作用标明，CPN模型能可*地进行缺陷类型的差异，并根据差异作用对直流操控器的参数进行调整，然后优化交直流混合输电体系的动态作业特性。文献［12］提出了一种根据人工神经网络的电力体系缺陷确诊体系，该缺陷确诊体系运用电力体系中继电器和断路器的状况信息来进行缺陷方案的估量。这一体系可运用于电力体系操控基地，辅佐调度员对缺陷方案进行差异，及时地选用办法对缺陷进行处理，以确保电力体系供电的安全性、经济性。文献［13］研讨了用人工神经网络原理来完毕高压输电线路的方向维护，提出用BP模型作为方向维护的方向差异元件。研讨作用标明，该方向差异元件能准确、活络区域分出缺陷的方向。文献［14］论说了根据神经网络的继电维护体系的优胜性；证明晰由单层感知器网络或TH网络能够完毕最小二乘算法，这两种网络都能够在极短的时刻（数纳秒或几百纳秒）内完毕悉数运算；给出了电流继电器、圆特性以及四边型特性阻抗继电器的神经网络模型，并证明晰三种模型都具有很强的自习气性。文献［15］介绍了一种根据人工神经网络的智能型自习气继电维护原理，运用了比传统维护多得多的信息量。它比传统维护能差异更多的缺陷类型，跋涉了继电维护的适用方案，从原理上处理了经高阻抗的短路缺陷维护疑问。文献［16］提出一种运用人工神经网络完毕自习气电流维护的办法。该办法充沛运用了人工神经网络所具有的健旺的自习气才调、学习才谐和办法辨认才调，完毕对电力体系中的各种缺陷状况的辨认，处理电流维护中的活络度抵偿和缺陷方向辨认疑问，使电流维护对正方向各种缺陷都有满意的维护方案，而对反方向的各种缺陷实施闭锁，然后完毕电流维护的自习气。

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