摘要：人工智能控制技术在电力系统的应用中已经获得了良好的发展。人工神经网络、模糊理论、线性控制等人工智能控制技术在电力系统自动化控制中应用为人工智能控制技术在电力系统中提供了广阔前景。可以预见，加强智能科学在电网中的科研和应用，将能更好的保证电网安全稳定经济运行。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；应用探讨
目前，大量应用实例及工程实际研究进一步表明应用控制理论在电力系统的安全稳定控制的巨大效益以及现实可用性和广阔前景。现代控制理论在中国电力系统中的应用，碧口水电站100Mw机组上最优励磁控制得到最好的证明。如今，现代控制理论在电力系统中的应用已发展成电力系统学科中一个引人注目的活跃的分支。近年来，模糊技术、神经网络、线性控制等技术的发展又开拓了智能控制技术的新道路。
1电力系统自动化基本概念分析
就电力系统而言，发电企业、配电系统、输电网络以及电力用户，是其最主要和基本的构成单位。传统模式下，我国电力系统主要依靠人力、人工实施运行和管理，虽然可以在一定程度上满足人们的用电需求，解决社会经济发展的用电问题，但随着我国电力事业不断发展，电网规模越来越庞大，这种传统的系统运行管理模式，表现出越来越明显的局限性和不适应性，亟需电力部门引入全新的系统运行模式，以替代部分人工实现系统的高效、科学运行。电力系统自动化这一概念即在这种环境背景下被提出，其具体是指在电力能源生产全过程的自动化，广泛包含这一过程中的各个环节，如生产自动化、传送自动化、管理自动化、自动化调度等等。电力系统自动化背景下，系统可实现对各类设备的自动监视、自动控制以及自动调度功能，同时可满足操作人员的远程控制和远程监视要求，进而确保系统整体的运行安全和可靠。
2电力系统自动化中智能技术现状
对于电力系统而言，其主要就是一项相对庞杂、运行繁杂、危险系数大的巨维数动态式系统，其主要的特征体现在时变性与非线性。电力系统在自身运行的过程之中，会发生着诸多不可控参数与无法及时处理的动态化数据内容。然而，电力系统所涵盖的内容十分的宽泛，在这之中，电气元件与设备在自身运行的过程之中，出现延迟、饱和与磁滞的物理现象，正是因为这些现象，而直接性的影响到电气系统的控制，同时也会加大控制过程之中的难度。在现代化科学领域不断延伸与相互融合的背景下，科学技术也得到了很好的运用与发展，电力自动化控制系统及时的解决了电力系统之中所存在的各类问题。逐步的加大各个电压等级高压线路的数量，其所涵盖的范围十分的广泛，线路运行管理成本和难度也会随即极大，相应的就得要求电力系统自动化要不断的进行发展，将专家系统、智能监控技术与人工智能技术逐步的予以健全，最终在最大限度之上来有效的推动电力系统自动化的良性发展。
3电力系统自动化控制中的智能技术应用
3.1模糊控制应用
模糊控制属于电力系统自动化操作中常用的一种控制系统，该系统的运用能够有效提高动态模式控制精准度，尤其对于内容关系复杂与结构庞杂的电力系统控制效果更加明显。经过多年发展，模糊控制已经在电力系统中得到了广泛运用，其可以有效克服电力系统动态化以及变量复杂化的特性，实现对系统的有效控制，保证电力系统自动化控制水平的切实提升。模糊系统会对依靠自身数据对电力系统进行有效控制，并会设置出相应控制规则，以完成对系统中数据的模糊分析与处理。这种控制方式精准度较高，能够提升电力系统自动化控制可靠程度。
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3.2神经网络控制
神经网络控制最早在20世纪40年代初期，众多科研人员已经逐步神经网络控制来进行相关的研究工作。但是研究与开发神经网络控制，却无法在之后的一段时间取得很好的成绩，直到人们对于神经网络的实际需求与日俱增，才促使了该项研发项目重新的进入到人们的视野之中，并运用各类新型科技的运用，在神经网络控制层面，取得了傲人的成果，进而为后期神经网络控制的建立奠定了坚实的基础。神经网络控制，主要就是充分的运用特定的方式，将庞杂的神经元来实施有效的连接，且神经网络具备特定、权重连接的信心，可以依据相关的学习算法来逐步的调整权重信息，进而完成了自m维空间中到n维空间中映射的目的，且该类神经网络形成的映射是相对繁杂的非线性映射。
3.3线性控制
线性控制，也可称为线性最优控制，此种研究是建立在优化理论基础上的研究形式，也是现代控制理论中重要的构成部分。并且，此种线性控制形式，也是当前阶段现代控制理论中研发深入程度最大，且最为成熟的理论控制形式。这也使得线性最优控制成为了当前应用最为广泛的控制形式之一。部分研究线性最优控制的科研人员，通过不懈的努力，终将线性最优控制的理论在实践中得以研发及应用，并明确论述出线性控制理论的应用依据。即通过最优控制中的励磁控制，能够使长距离输电线路的输电能力得到进一步加强，并能使动态品质得到显著的改善。并且，经过长期、反复的试验得出结论：将此种最优励磁控制方式应用与大型设备之中，所起到的效果最佳。除此之外，通过理论与实践的充分结合，也促使制动电阻器通过水力发电时间达成最优控制模式得以实现，并在电力系统中得到了普遍的应用。
3.4综合智能系统应用
综合智能控制系统主要指智能控制性能的综合体现，即集结了现代智能控制技术方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是种具备综合性能的智能系统。而这种综合性能系统对电力自动化控制系统而言，无疑更具发展潜力与增值空间。也就是说，当前电力市场中具备很多的神经网络和专家系统相结合的系统产物；同理，包括专家系统和模糊理论结合、神经网络和模糊理论相结合等的综合产物。此外，综合性能系统也是根据主要智能技术的性能效果去加以区分、谋划而生成的一种智能技术。如，神经网络的使用范畴往往针对于非结构化知识，但模糊理论则更加适用于一些结构化信息的处理。因此，这两种技术的融合正好能够形成技能互补、低高层计算的逻辑处理等，进而使以低层计算方法为主的神经网络能够与以具备高度推理逻辑的模糊逻辑实现有机结合与协调，为神经网络系统下的大量信息、数据处理的解释和处理提供了有利实施基础。
结束语：
总体而言，目前国内大量电气自动化设备的运行系统已经广泛应用到了人工智能先进技术，最基本的系统控制方法也主要以模糊控制、专家系统、神经网络控制等的应用为主，进而有效推动了电力系统自动化发展的历史进程，并且随着未来产业技术的不断革新，它们的技术关系在未来也势必会加紧密，故而为智能技术应用在电力系统自动化中提供了有利保障，使相关技术应用范畴会更加广泛。
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论文作者:孙景汝,任艳,王凌波
论文发表刊物:《基层建设》2018年第26期
论文发表时间:2018/9/18
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; 线性论文; 理论论文; 《基层建设》2018年第26期论文;