摘要：电力系统自动化技术以及智能技术的综合应用，促进了我国的电力领域发展，对电力系统的自动化运行效率提高起到了积极作用。在电力系统的自动化运行情况下，能有效提高用电的质量，使得电力运行的精确化以及规范化目标有效实现。通过从理论层面加强电力系统自动化当中的智能技术应用研究，对整体的电力系统发展就比较有利。
关键词：电力系统；自动化；智能技术
1自动化智能化技术的概述
1.1自动化技术的分析
在传统的电力系统之中，自动化技术通过计算机进行操作，进而能够对系统的各个环节进行监测。以目前的电力系统自动化技术进行分析，自动化技术能够对变电站、调度网以及配电站进行监控，所以工作人员可通过计算机程序进行监控，保障系统符合逻辑，使电力系统的正常运行。如果系统在运行的过程和设计的逻辑条件不相符合，则会发出相应的信息，之后进行操作和检查。在这个过程之中，不会出现任何的人为干扰。所以，自动化技术能够减少系统操作误差。
1.2智能技术
智能技术结合了计算机技术、GPS技术、传感技术、人机交互技术以及网络衍生的高层技术，目前智能技术已经被广泛的运用于多个行业之中，将智能技术应用于电力系统监控技术，能够带入人类的思维，不断提升感应环境的能力，以此保障电力系统保持稳定的运行状况。与此同时，智能技术能够精密的诊断系统的运行状态，并且系统本身具有很好的感应能力，能够根据环境的变化进行改变，并且在最短的时间之内融入周边的环境之中，保障系统检测能力的提升，减少电力系统故障。
2电力系统中智能技术应用分析
2.1线性最优化控制相关技术
电力系统的控制技术当中，最为重要的一个构成部分，便是线性最优控制技术，而最优控制技术当中的核心要点，便是对发电系统的管控。因此，在现阶段，怎样提升电力系统的整体运行质量，怎样确保发电系统运作效率的提升，是相关人员最应重视的核心要点。在整个发电系统当中，目前在发电机制电阻中应用最广泛的一项管控技术，便是线性最优化控制技术。此外，针对大型机组，电力二次控制技术，已经逐渐取代了以往的励磁控制方式，这样的技术更新不但使得电力系统的动态品质得到了确切提升，此外也能使线路较长的输电系统供电质量得到保证。也正是因此，线性最优化控制技术，是在当前电力系统所有智能化管控技术当中应用最广泛、应用概率最高的分支。
2.2专家控制系统相关技术
作为一种功能全面且高效的智能管理系统，专家控制系统在电力领域当中，有着十分重要的应用意义。其最主要的用途，是用于实施智能性的协调、组织以及决策，进而达成对系统运作规律的管控。利用专家控制系统，可以解决电力系统当中存在的各种结构化的、不定性的以及启发性的问题。例如对于电力系统的修复控制，对于故障点的隔离，对于系统运行状态的整体检测，对于配电系统的自动化处理以及对紧急状态的辨别等等。专家控制系统在供电系统的管控能力上是十分强大的，所以在电力领域的应用自然十分广泛。在电力系统当中，运用这样的技术，能对整个系统的各个控制单元都实行全面监控与管理，以确保电力系统的稳定运行。就一般的理论而言，专家控制系统可以对电力系统的各类运行状态进行监督、辨认、控制与修复，可见其重要性。但当前专家控制系统的应用还依然存在一定的局限，多数只是对浅层技术的模拟以及应用，对深层技术的模仿则无法洒扫完善。因此相关人员当前还要对专家控制系统进行进一步开发，确保后续的应用更加有实效性。
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2.3模糊逻辑控制技术
模糊控制法，是基于宏观电力系统控制技术而产生的系统，是具有不定性、非线性的以及随机性特点的系统，为后续供电管理奠定了很好的基础。模糊逻辑控制技术的应用是十分简单的，所以掌握也十分简单。借助简单的模糊推理与决策手段，对于复杂的系统运作过程能够进行更有效的管控。在实际的管控过程当中，利用模拟逻辑控制技术进行决策，通常需要用到“则…，如果…”这样的逻辑表达方式，来进行最基本的运行判断。当前模糊逻辑控制技术在电力系统当中的应用是十分有利的，能够使电力系统管控工作的整体品质得到确切提升，这样便大幅削减了常规运行模式下供电系统中智能技术应用的束缚，进而确保智能技术的灵活性与实效性得到提升。例如自适应或自组织模糊控制、神经网络变控制、模糊变结构控制以及自适应神经网络控制等等。就当前的趋势来说，为确保模糊逻辑控制技术得到更好的应用，还要适当结合其他控制技术，确保管控效率提升，例如可以结合专家控制系统，确保管控技术稳定性，这也是十分有利的技术改进。
2.4神经网络控制
此处所说的神经网络控制由来已久，自20世纪40年代初期，神经网络控制便以开始进入众多科研人员的视野和认知当中。但此种神经网络控制的研发，却未能在接下来的时间里，得出较为骄人的研究成果，直至人们对神经网络的需求逐步增加，才使得此种慢慢搁浅的研发项目重新受到人们的重视与关注，并通过全新科技的应用，在神经网络控制课题方面，取得了极为重要的研究成果[2]。这也为后期神经网络控制系统的建立，打下了坚实的基础。所谓神经网络控制，即采用特定的方式，将数量众多的神经元进行紧密连接而形成的。并且神经网络具有特定的、进行权重连接的信息，并能够依据特殊的学习算法将权重信息进行不断调整，从而达成自m维空间中至n维空间中的映射。而且，此种神经网络所形成的映射为复杂化的非线性映射。现阶段，对于神经网络的研发方向为建起神经网络模型，以及与其所对应的神经网络学习算法。此外，神经网络硬件的实现问题，也是现阶段神经网络研发中重要的课题内容之一。
2.5集成智能系统
对于集成智能系统而言，其不仅包括智能控制方法与智能系统，还涉及与电力自动化系统进行深入的交联。并且，此种集成智能系统是现阶段所应用到的较为先进与形成规模的控制形式。现阶段，电力自动化系统中所应用到的集成智能系统研发程度较低，但通过专家系统与神经网络相融合模式的提出，使得继承智能系统在研发上进入了全新的阶段，同时也为集成智能系统的进一步研发创造出众多可供参考和借鉴的内容。此外，随着智能技术在电力自动化系统中的深度融入，也使得对于集成智能系统的研发上升到全新的高度。此种全新的继承智能系统，即是将智能技术在电力自动化系统中所实现的功能予以融合，并采用可起到模拟人类决策意识的模糊逻辑理论作为系统的基础架构，使得集成智能系统必将能够实现最大程度的智能化，使电力自动化系统得到更为完善的发展。
3结束语
综上所述，电力系统自动化发展过程中智能技术的应用是必然的，也是促进电力系统良好发展的重要技术力量。通过从多方面对电力系统自动化和智能技术应用的研究分析，希望能有助于电力系统良好的运行，促进电力企业对新技术的应用水平提高，为我国整体的电力领域发展起到一定启示作用。
参考文献：
[1]曹思瑶.浅析电力系统自动化的应用与发展[J].内蒙古科技与经济，2016（15）.
[2]柯子桓，岳思.智能技术在电力系统自动化中的应用研究[J].科技传播，2014（04）.
[3]陈阿平.关于电力系统自动化运行中若干问题的探讨[J].科技创业家，2014（07）.
[4]林建勋.浅谈电力系统自动化的实现及其发展[J].电子技术与软件工程，2014（01）.
论文作者:何存盼
论文发表刊物:《电力设备》2017年第20期
论文发表时间:2017/11/14
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