摘要：随着我国经济技术的发展，人们对电力系统自动化的关注也与日俱增。电力系统的自动化控制，是指利用具有自用检测、决策和控制功能的设备确保电力系统安全稳定运营的技术。近年来，自动化智能控制已经广泛应用于电力系统建设的各个方面，智能技术的应用提高了电力系统自动化的性能，为我国电力工业的发展起到了不可磨灭的作用。基于此，本文对电力系统自动化智能控制的方法进行分析探讨。
关键词：电力系统；自动化；智能控制；方法
智能控制技术，是以计算机技术、信息技术、物联网技术与人工智能技术为基础的一种先进而新颖的科学技术，并且在现代社会中，凭借其在技术应用方面的巨大优势而得到广泛的关注与尝试应用，比如智能家居、楼宇智能化等，都是智能控制技术得以应用的典例。随着电力网络建设规模的不断扩大，使得人们愈发要求对电力系统的精准有效控制，智能控制技术在电力系统中的应用就极为必要了。
1智能控制
对于智能控制，它是伴随控制理论不断发展产生的新控制技术，作用在于解决现有控制方式难以解决的问题，对有极高适应性要求和不确定或非线性问题尤其适用。电力系统本身就是具有较强非线性特征的系统，其包含很多还没有建模的部分，加之分布范围广泛，导致其控制管理难度极大。另外，在经济社会与科技水平快速发展进程中，现有调度控制难以适应新时代提出的电网运行控制需要，标新为缺少指令设备与控制技术，导致控制中时常产生误动或拒动，最终对电网运行效率造成影响。为有效解决这一实际问题，有必要在电力控制应用智能控制。
2电力系统自动化中智能控制方法应用
2.1专家系统控制的应用
专家系统在电力系统中的应用范围很广，包括对电力系统处于警告状态或紧急状态的辨识，提供紧急处理，系统恢复控制，非常慢的状态转换分析，切负荷，系统规划，电压无功控制，故障点的隔离，配电系统自动化，调度员培训，电力系统的短期负荷预报，静态与动态安全分析，以及先进的人机接口等方面。虽然专家系统在电力系统中得到了广泛的应用，但仍存在一定的局限性，如难以模仿电力专家的创造性、只采用了浅层知识而缺乏功能理解的深层适应、缺乏有效的学习机构，对付新情况的能力有限、知识库的验证困难、对复杂的问题缺少好的分析和组织工具等。因此，在开发专家系统方面应注意专家系统的代价/效益分析方法问题，专家系统软件的有效性和试验问题，知识获取问题，专家系统与其它常规计算工具相结合等问题。
2.2模糊理论的应用
模糊理论是模糊化经典集合理论，将语言变量和近似推理的模糊逻辑引入进来，是一种包含一套完备的推理体系的智能技术。这种智能技术在电力系统自动化控制中非常实用，它能够对人的模糊推理和决策过程进行有效的模拟。通过已经存在的控制规则和数据，模糊理论可以对模糊输入量进行推导，得到模糊控制输出，输出结果的组成部分是：模糊化、模糊推理与模糊判决。模糊理论在电力系统自动化控制中的应用越来越广泛，这种智能技术的优势为：对于那些具有不确定性、不精确性的问题能够进行有效的处理，也能够处理由于噪声而造成的问题；专家的经验通过模糊知识的语言变量进行表达，与人的表达方式更接近，知识的抽取和表达更加容易完成；鲁棒性强，提高了自学习能力和容错能力，如果电力系统出现问题或者改变了网络拓扑图和环境变量的设置等，那么通过模糊理论的应用，能够进行及时应对并且给出完全正确的解决方法。
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2.3故障诊断中的人工智能技术应用
人工智能技术应用，在电力系统故障诊断的基础之上，将一些设备与装置的故障问题的数据信息进行分析，通过推理得出形成故障的基本原因与具体的元件，将未来的可能故障恶化的趋势进行分析。在电力系统多年来的发展，人工智能技术已经取得了很大程度的突破，常见的人工智能技术应用为：ES、ANN、FST、GA及Petri网络技术。其中ES是一种较为成熟的人工智能技术，不仅仅能够将书本之中的理论知识进行融合，还能将现阶段的专家经验知识进行运用，将就理论与实践工作之间的紧密结合。而且ES一直都处于一种改进与获取的发展阶段当中，这样知识的获取与传递工作就会被家奴哈，从而提升故障诊断的推理效果。另外ANN的故障诊断原理最大的特点，就是不需求前期的理论与专家启发支撑，就能够根据系统的运行工作进行知识库与知识表达的大量工作。它需要提供专家经验或故障的实例，通过自我而的总结和组织，尽早在系统当中进行故障诊断样本的采集工作，服故障定位以及故障类型识别具有很大的作用。
2.4神经网络控制技术
人工神经网络从1943年出现，经历了六、七十年代的研究低潮发展到现在，在模型结构、学习算法等方面取得了大量的研究成果。神经网络之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线性特性、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。神经网络是由大量简单的神经元以一定的方式连接而成的。神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上，根据一定的学习算法调节权值，使神经网络实现从m维空间到n维空间复杂的非线性映射。目前神经网络理论研究主要集中在神经网络模型及结构的研究、神经网络学习算法的研究、神经网络的硬件实现问题等。
2.5监控技术
监控在电力系统中是一个重要的部分，通过实时监控，控制中心的工作人员可以随时掌握系统实际运行情况，并且在电力行业快速发展的进程中，监控尤其是智能监控得到明显进步。对智能监控而言，它可以为使用者提供全数字化操作界面，同时对系统实际运行实施图形与数据监控及分析，为管理调度人员的决策提供可靠依据。此外，当前的智能控制还能实现远程遥控、实时报警与遥控闭锁，提高控制效率，并节省人力资源，保证电力生产与输送的安全性、可靠性，进一步提高系统控制自动化程度，满足时代与行业发展基本需要。这一方面的智能性表现为，在分析高压进线、低压进线、电源切换时，优先考虑分布分层式结构，同时实时监控温度变化及运行情况。另外，系统还能对不同的遥信量进行监测，将监测到的信号反馈至控制中心。
2.6综合智能控制技术
综合智能控制技术需要将智能控制与现代化的控制方法充分融合，并且不能将各个控制方法之间的组合忽视。系统中常见的应用就是将综合智能控制技术与人工神经网络进行结合。神经网络通常处理费结构化的信息能力较强，模糊逻辑技术则不然。因此人工神经网络相对来讲比较低级的计算方法，对感知器的利用率较高。模糊逻辑控制则是需要提供相应的依据与例证，因此考虑这两者之间的结合，也是良好的基础条件。
结束语：
综上所述，在电力系统及其自动化控制中合理应用智能控制方法能进一步提高自动化程度，同时伴随相关技术人员对智能控制分析研究的不断加深，不同控制方式间有了越来越紧密的关系，并因此形成具有综合性特征的控制系统，推动电力系统快速发展和提高。作为电力企业的技术人员，需要正确认识应用和发展智能控制的重要性与必要性，通过学习和培训不断提高自身知识与业务水平，进而为企业发展作出应有的贡献。
参考文献：
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[3]谷雄文.智能控制方法在电力系统自动化中的应用分析[J].通讯世界.2015（20）
论文作者:张志
论文发表刊物:《电力设备》2018年第35期
论文发表时间:2019/5/27
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