摘要：随着自动化技术以及智能化技术的进步，电力系统的建设也逐渐向着智能化方向发展。通过电力系统自动化控制能够有效改善的电力系统运行的可靠性，对电网的发展有着良好的促进作用。在我国目前的电力系统中，智能技术控制已经逐渐向着标准化和科学化的方向发展，并在发展中逐渐完善，促进我国电力企业的发展。
关键词：智能技术；电力系统；自动化装置；应用浅析
引言
社会的良好发展，和电力企业运行情况存在密切联系。近年来，我国电力系统越来越成熟，为确保电力系统运行的安全、稳定、可靠，合理运用智能技术非常必要。因为合理借助智能技术，不但能保障电力系统运行情况，还可维护企业经济效益，加强企业间的良性竞争。
1电力系统自动化、智能技术的基本概述
当前，网络技术获得了较好的发展，并且应用范围越来越广，对保证电力系统运行安全方面，存在积极的影响。经对电力系统运行实行分析，可结合网络技术、电力系统，从而能提高电力系统自动化检测效率、控制效率、自动控制电力资源生产和输送等效率。与此同时，经管控自动化方式，可确保电力系统的稳定，进而满足变电站和电网、调度电网等要求。为促进电场的稳定发展，需结合具体状况不断改进自动化，并且合理使用智能技术。
电力系统自动化中，合理运用智能技术系统，能对神经网络、模糊、专家系统等实行严格的控制。信息技术的发展下，智能技术因能保证电力输送效率、自动化控制效率，所以应用范围越来越广。这一技术在以往技术之上进行完善，因此可对电力系统实行严格控制，做好对感知外部信息系统分析工作，进而能严格控制电力系统。电力自动化，对电力设备有着较高的要求，同时对电力设备运行速度有着明确的标准。电力自动化系统结构设备运行具有复杂、难度高、逻辑性强特点，为此需合理运用电动机、配电室。需要注意事项：电力系统配件数量非常多，如果发生故障修复难度较大。和原有系统实行比较，控制系统方面存在较大的挑战性，需较长时间才可达到最佳的控制效果。
2智能技术在电力系统自动化装置的应用
2.1人工智能神经网络控制的运用
人工智能神经网络是一种能够进行信息处理的数学模型，其结构与人类大脑神经的突触联接相类似，其在复杂系统控制中的应用最为广泛。电力系统自动化控制是一个较为复杂的系统，可将人工智能神经网络应用到该系统，以此来实现智能化控制。随着人工智能神经网络在电力系统自动化控制中的得到应用，业内的专家学者加大了对人工智能神经网络的研究力度，并取得了一定的成果。如在电力系统故障线路选择中的应用，其主要是对神经网络中的暂态量信息进行利用，快速完成故障选线，达到智能化控制的目的。为进一步促进神经网络在电力系统自动化控制中的应用，需要加大对相关硬件的研究力度，为网络模型的构建提供支撑。
2.2模糊控制的运用
这是一种借助模糊数学思想和理论的控制方法。电力系统中存在诸多的变量，由此增大了准确描述系统动态的难度，而通过模糊控制算法，可以简化系统动态，从而达到有效控制的目的。目前，在电力系统自动化控制中，模糊逻辑控制的应用比较常见，它属于计算机数字控制技术，是非常典型的智能技术。模糊控制最为突出的优点在于可以大幅度简化系统设计的复杂程度，不依赖于被控制对象的精确数学模型，可通过控制法对系统中各个变量之间的关系进行描述。模糊控制器便于操作使用，容错性较高。从本质的角度上讲，电力系统自动化的最终目标是将模糊指令转换为逻辑推理和决策，同时，将之与现场操作人员的大脑同化，进而达到智能控制的目的。
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2.3神经网络控制
神经网络控制技术是一种作用十分广泛且效果较好的智能控制技术，在电网系统运行中得到了广泛应用。神经网络控制依照“非线性”原则来对系统的各方面进行最优控制，如：网络数据库的控制、运行数据的控制等。神经网络控制技术所包含的内容较为广泛，如人工智能、数学、计算机等，形成了完整的信息数据收集系统、计算系统以及数据分析系统等，通过这些系统的相互配合来达到控制的效果。神经网络控制的结构分为七种，如神经网络监督控制、直接逆动态控制、自适应控制、内模控制、预测控制、自适应评判控制、混合控制。在现阶段，在网络技术及硬件的支持下，神经网络控制技术可以对电网神经结构、模型等分析，提高了电力企业的经济效益，改善电网运行环境，促进其稳定发展。
2.4线性最优控制
线性最优控制也是一项相对较为有效的控制技术，但是这种技术只适用于局部线性化模型中，对于系统性、整体性的控制效果相对较弱。该技术类型是最优控制中一个较为特殊的类型，其实质是要找出允许的控制作用，让动态系统能够从初始状态转移到既定要求下的终端状态，并保证性能达到相应指标。在线性最优技术中，最优励磁控制技术是常使用的方式，该技术能够改善发电机电压控制效果，保证控制电压转换为输出电压，实现了发电电压的有效控制，达到了良好的控制效果。
2.5电能质量中的应用
电子设备中人工智能技术的应用是一个复杂的过程，一方面要对电力系统综合化的进行运用，对磁场和电路特征、变化之处准确的认识，其另一面，还要在设计电力控制过程中有多种设计，传统的检测电能质量的方法主要是用人工的方式和一些便于携带式的电能质量测量仪器，对一些变电站和线路进行现场的数据采集，工作量很大，而且采集的数据不系统也不全面，时间延续性比较短，误差很大，效率较低。以前用传统的比较简单的实验来操作，很难找到最佳的设计方法。而使用人工智能技术来设计电力设备的话，从本质上促进了计算机辅助的设计。传统经验加上辅助计算机设计，可以有效的缩短一些电力产品使用和开发的时间期限，有效提高了产品实际的使用质量以及效果。人工智能技术的使用可以有效的代替一些电力设备操作中的人工工作，通过电力系统自动化控制策略，可以有效的减少劳动成本，提高设备的使用质量。
2.6在电源规划上的应用
在电力系统中电源规划是电源布局的重要战略规划。现在，人们对高质量的电能需求越来越高，为此，需要加强对电力的建设，扩充新的电源。电源的规划问题复杂的重要原因是每个规划的时期备选机组的数量很大，并且对每一个具体的规划项目其状态大多都是不可行的，但是利用智能技术专家系统，就可以根据实际规划的工作约束以及丰富的经验和专业的知识提交对电源规划方案进行删减，提前删除大量的不可行的预案，进而优化减少工作量来提高规划的效率，节省人员劳动，并且还可以实现站址以及站容的优化和电力系统自动化的安全运行。
结束语
总之，随着我国电力系统的稳步发展，不断增加的电力系统数据以及管理复杂程度的不断增加，市场竞争的日益加大，都为电力系统自动化中智能技术的应用提供了广阔的前提，但是现在的智能技术基础理论还不是太成熟，还需要不断的改进和完善，并且要在实际的应用中接受检验。
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论文作者:张彬,于勇超
论文发表刊物:《电力设备》2018年第15期
论文发表时间:2018/8/20
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