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摘要：现如今，在电力系统高速发展的形势之下，人们对于这方面的要求也在逐步的提升之中。因此，为了可以在最大限度之上来充分的实现之后人们对于电力系统自动化控制之中的实际需求，就得要进一步的强化智能技术应用的范围与力度，这也很好的顺应了时代发展的潮流。该项技术的运用可以很好的进行智能发电与智能调度，在具体运用的时候，线性最优控制理论、专家系统控制、模糊控制理论、智能发电以及神经网络控制系统均可以得到高效的运用。从而促进电力系统走向故障智能诊断、全方位控制与综合智能控制的道路。
关键词：电力系统；自动化控制；智能技术
1 引言
电力行业中的电力系统已经基本能够实现自动化操作与控制，但与严格意义上的智能化还存在着一定的差异，电力行业的发展也受到不同程度的影响和制约。对此，将智能技术应用于电力系统自动化控制中，不仅能够提升电力系统自动化程度，更能使其向智能化方向发展和迈进。对于“电力系统自动化控制中的职能技术应用”的研究，就具有极大的现实意义。
2 电力系统自动化控制中的智能技术应用现状
现阶段，电力行业也得到了空前发展，电力行业中先进科技的应用程度较深，而智能技术在电力自动化系统的应用也在不断深入和完善。智能技术的应用，仍具有不同程度的局限性，如应用时间较短，系统协调能力不足，无法达成资源的完全共享，致使电力系统自动化程度较低等。同时，由于我国电网技术起步较晚，且理论多于实践，使得无论是从研发或应用上，均与国外发达国家具有一定的差距。但随着电力行业的进一步发展，电力自动化系统正逐步向智能化电力系统转变，这不仅是由单一化向多元化转变，更是电力行业可持续发展的必经之路。
电力系统自动化中智能技术分析
2.1 电力系统自动化实际情况
在电力系统运行期间，自动化技术就是在建设电力系统的时候，可以全面引用计算机与自动化技术，对电力系统进行调整，使技术内容贯穿到整个电力系统中。其中，包含较多的发电控制与调度技术，相关管理人员必须要全面分析此类技术，在保证能够更好的应用智能技术的基础上，对电力系统自动化发展进行研究，深入探究通信技术、测量技术、控制技术等内容，保证能够更好的对电力系统自动化中智能技术的应用，进而提升电力企业的经济效益，为其发展奠定良好基础。
2.2 电力系统自动化智能技术的分析
在电力系统实际运行期间，自动化智能技术的应用成为电力企业核心工作，主要就是对传统自动化控制技术进行智能调节。电力系统自动化智能技术就是将物理电力系统作为运行基准，然后根据传感测量、通信、计算机等技术的应用需求，合理的配置电力资源，并且对其进行优化，保证可以提高电力系统运行可靠性，提高电力企业的经济效益，为工作人员提供了较为安全的工作环境。
3、智能控制的主要应用方法
3.1模糊技术在电力系统中的自动化控制中的应用
“模糊理论”（FT）是将经典集合理论模糊化，它是一个经典集合论。模糊语言变量，模糊逻辑和模糊推理，是有完整的推理系统的智能技术。模糊控制是一种切实可行的方法，控制的模拟模糊推理和决策过程。它的原理是根据已知规则的控制和数据，由模糊输入量推导出模糊控制输出主要包括模糊化、模糊推理与模糊判决三部分。根据这三个部分的分析，做出正确的决策。
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随着科学技术的进步和社会的不断发展，模糊控制理论也在随之改进，模糊控制的优点逐渐得到体现，并且已被广泛应用与推广。模糊理论在电力系统中的应用越来越多，显示了模糊理论在解决电力系统问题上未来的发展潜能。在国外的成功案例中也不断在使用这一控制技术。例如，在欧洲某些国家调度中心，研究用模糊控制的方法描述调度员的负荷预测方法，已取得了令人满意的效果。
在应用控制中，大多依据模型来进行，并且这一方法已经渐渐的被广泛接受。模型有简单的也有复杂的。一般线性模型为简单模型，但是实际应用中大多为复杂的非线性系统。在模拟非线性过程中，模糊关系模型（FRM）是一个简单而有效的方法，仍然只是“次优”方法。模糊关系模型来直接描述的输入和输出之间的关系，单输出系统是容易实现的，但实现多输出系统仍然是困难的。如果要为了克服这些缺点，要与其他人工智能技术和模糊理论相结合，并且在实际应用中取得良好的效果。
3.2专家系统在电力系统自动化控制中的应用
专家系统（ES）是发展较早、也是比较成熟的一类人工智能控制技术。专家系统主要由知识库和推理机构成，它根据某个领域的专家提供的特殊领域知识进行推理，模拟人类专家作出决策的过程，提供具有专家水平的解答。目前，电力系统运行和控制由有经验的调度人员借助自动化技术完成。这是由于一方面传统数值分析方法缺乏启发性推理的能力，同时也无法进行知识积累，另一方面电力系统自身的复杂性使一些必要的数学模型及状态量很难获取，单纯的数值方法难以满足电力系统的要求。因此，在电力自动化系统中引入电力专家的经验知识是十分必要的。
3.3人工神经网络在电力系统自动化控制中的应用
人工神经网络出现在上世纪40年代，（ANN）它是一个模拟的传输和处理，由人工只能模仿简单的控制，以神经元信息的人的基本特征连接而成。经历了七十多年的研究发展，在模型结构、学习算法等方面取得了许多重大的研究成果。与ES相比有三点优势，ANN的特点是用神经元和它们之间的有向权重来隐含处理问题的知识：首先，人工神经网络可以把信息分布存储，而且容错能力强；其次，人工神经网络有很强的学习能力，可以把知识实现自我组织，以适应不同的信息处理的需求；还有就是，人工神经网络计算神经元之间是相对独立性的，以方便的并行处理，执行速度更快。
人工神经网络的应用目前还存在一些问题，如果想更好的运用人工神经网络就要找到它的弱点。人工神经网络的应用研究方向重心就要去处理如何利用人工神经网络的优点，克服其缺点，以达到更好的效果。如果人工神经网络理论想在电力系统自动化及控制领域的应用发展的更加广阔，就加大对技术研究。
结语
随着我国经济的进一步发展，人们对于能源的需求就会越来越高，也将进一步的带动电力行业的发展。而自动化智能技术作为电力系统中的重要部分，在未来的发展中必将有其新的意义和内涵。不仅如此，随着人们社会的进步，石油和煤炭等不可再生资源将会进一步的减少，这就使得电力能源在未来将会有更加广阔的应用前景。因此，作为一名电力系统技术人员，在当下更应该掌握好电力系统中自动化智能技术的核心应用内容，并时刻关注电力发展新动向，给我国电力系统的发展贡献自己的力量。
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论文作者:张雯雯,王一博,宋人权
论文发表刊物:《电力设备》2018年第22期
论文发表时间:2018/12/6
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