刘小满 马玉峰 杨林林 张亚林
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摘要：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。本文对电力系统自动化控制中的智能技术应用进行探讨。
关键词：电力系统；自动化控制；智能技术；应用
电力系统是相当复杂的，其中所涉及到的各种软件和硬件系统具有一定的特殊性，如磁滞、延迟等，使电力系统的操作控制难度进一步增加。我国居民的生活水平有了显著的提高，在工作与生活过程中对电力的需求量增大，此时就更加需要电力系统能够安全且可靠的运行。而将智能技术引入到电力系统自动化之中，不仅能够保证电力系统的安全运行，而且还可以有效提高电力系统的运行效率，更好的满足人类发展需求。
1应用自动化智能技术的意义
我国已经步入信息时代，现代社会的生产活动已经离不开信息技术，智能化技术极大地提高了社会生产效率，但是电力工业要更好地适应时代的发展，更稳定地提供供电服务，就要更多地应用自动化技术。人们通过智能技术能监控整个电力系统，包括对电能的生产、分配、消费等各个环节进行实时掌握，通过对这些信息进行处理和分析，提高电力调度的水平，避免电力系统出现故障，并且精确地控制电压、电流和频率，从而避免电力系统出现电压低的现象，节省电力系统的运行成本，用智能化技术代替人力，最终保证供电数据信息的准确度，保证电力系统的运行效率。智能化技术研究的是让机器或产品更加智能，可以独立地完成比较危险或难度较大的工作。为了保证智能化技术的实际应用，可以通过计算机对其进行模拟，开发出相应的智能机器。
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。
3电力系统中智能技术应用分析
3.1线性最优化控制相关技术
在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。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆此外，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，也能使线路较长的输电系统供电质量得到保证。
3.2模糊控制技术
模糊控制技术是基于数学思想理论，利用软件制作模糊模型的一种智能技术。模糊控制技术主要应对的问题是将动态的变化因素转化为可掌控的模糊因素，通过数学逻辑运算捕捉动态因素的变化规律，以此来达到控制准确的目的。模糊控制技术可利用推理方式掌控系统中的数据信息，然后根据公式或者逻辑判断进行下一步的分析和处理，将动态因素的数据进行精确控制。对于电力系统而言，电力系统整体的运输过程就是一个动态变化的系统，系统中的各个环节都在时刻变化，各项数据和信息也处于变化状态。在传统的手工操作控制管理过程中，需要耗费大量人力资源进行记录和分析才能实现精准的控制，而将模糊控制技术应用到电力系统之中，可以节约人力，简化操作过程，实现电力系统内部设备的简化操作。
3.3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。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。
3.4集成智能系统应用
集成智能系统内部结合较为繁杂，拥有较大的智能控制潜能，主要包含电力系统间交联与智能控制系统、技术等内容。就现代电力系统而言，智能系统仍然处于初期发展阶段，相关人员还在对该系统进行着不断的研究。一些专家学者将专家系统与神经网络系统模式融合在了一起，形成了新型集成智能系统，使该系统获得了新的发展方向。模糊系统中的神经网络可以对非结构信息进行更加优质的处理，所以将模糊逻辑与人工神经网络结合在一起，具有一定技术基础支持。虽然这两项技术均属于智能系统范畴，但两者的侧重角度却并不一致，模糊逻辑更加注重对不确定性以及非统计性问题的处理，而人工神经网络更加适合低级别计算。此外，模糊逻辑会提供应用程序框架，而感知器神经网络主要负责对数据进行发送，两者属于相互补充的关系。
3.5电力自动化控制系统中的专家系统
因为应用智能化技术而逐步地使专家系统形成，所以被普遍应用于电力自动化控制系统中。其牵涉到非常多的环节，不但涵盖切换和调试电力系统的一系列运行状态、应用应急处理系统、恢复电力系统的性能等，而且包括短时间的电力负荷预警、排除和隔离故障、识别系统电源的状态等。其中，专家系统具备比较强的制约能力，以及依旧需要提高其智能化水平。专家系统能够实现操作的智能化，然而难以将模糊理论渗透到一系列的操作中，难以进一步认知适配功能，这反映其存在学习能力、分析和处理问题能力上的不足之处。并且，因为专家系统缺少足够的分析和处理问题的能力，所以造成专家系统难以有效地组织复杂化的问题。因此，应用专家系统主要是为了迅速恢复电力系统的正常运行。
结束语：
总而言之，在电力事业的发展进程中，电力自动化控制系统体现着非常重大的功能，合理、科学地应用智能技术，能够确保智能化的电力控制实现，从而完善电力系统的运行。在电力自动化控制系统中可以应用神经网络系统、模糊理论、专家系统、线性控制，以及集成智能系统等。
参考文献：
[1]王源.关于电力系统自动化中智能技术的应用研究[J].中国高新技术企业，2014(1):149-150.
[2]刘圳.智能技术在电力系统自动化中的应用[J].广东科技，2014(Z1):35，39.
[3]李志飞，朱凯.电力系统自动化智能技术的应用研究[J].低碳世界，2016(13):35-36.
论文作者:刘小满,马玉峰,杨林林,张亚林
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/5
标签：电力系统论文; 神经网络论文; 技术论文; 智能论文; 系统论文; 专家系统论文; 模糊论文; 《建筑学研究前沿》2018年第23期论文;