【摘 要】在如今信息发达的时代,人们的生活已经离不开电力支持,我国的电力技术也突飞猛进。同样这也对目前现有电力系统自动化中的智能技术的安全性能、可靠性能提出了更高的要求。众所周知,电力系统智能技术应用广泛,对其研究也十分必要。因此,加大对电力系统自动化智能技术应用的研究很有意义,这可以继续推动电力系统的长足发展。
【关键词】电力系统;自动化;智能技术;应用分析
引言
电力系统在人们日常生活中占有极其重要的地位。在运营的过程中,系统容易出现问题,为了达到人们对电量的要求,更好地为人民服务,电力系统引入自动化智能技术。自动化智能技术可以及时修复电力系统中出现的问题,不影响人们对于电的需求。智能技术的不断发展进步,从而保障电力系统正常有效地运行。
1智能技术在电力系统自动化中的应用优势
1.1实现智能化调度
在电力系统自动化控制中应用智能技术,可以实现智能化调度。由于调度系统具备了精确和全面的数据采集功能和智能安全预警功能,可以有效的提高调度系统运行的安全性,而且通过及时、全面、高效的采集各种数据,可以有效的保证调度决策的科学性和经济性。另外,在电力系统发出信号后,能够第一时间对其故障进行判断,并制定具体的故障解决对策,这对于电力系统安全、稳定的运行具有极为重要的意义。
1.2智能化发电
智能技术在电力系统的实际应用过程中,可以实现电力控制系统优化,对电源结构和电网结构的完善具有极为重要的促进作用。而且新型能源在电力系统的科学和合理运用也离不开智能技术的支持。在电力控制系统运行过程中,信息传输过程中利用智能技术可以实现厂网信息的双向交互,全面提高电网对各个电厂的控制水平,进一步推动能源的可持续发展。
1.3智能化用电
电力系统实际运行中电气设备的智能化水平与信誉信息获取能力的下降必然导致运行中的问题频发。针在这种情况下,通过构建一个完美的智能双向交互系统,电力企业和电网用户可以积极互动,更好地满足用电需求。家庭的多样化需求同时,也可以通过安装智能仪表来使用。这种先进的测量系统有效地将电力企业与用户联系起来。实现电力资源协调利用,有效缓解电力资源短缺问题。
2电力系统自动化中智能技术的应用
2.1神经网络控制技术
神经网络控制技术在一定程度上发展了智能技术的新技术,该控制技术受到人体神经网络的启发,神经网络控制技术基于人工神经理论和控制理论,该技术优于其他技术和具有强大的学习和管理能力,控制电源系统的高效稳定运行,神经网络控制技术可以显着减少人力资源消耗,简化人工操作,可以随时随地实时控制。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆神经网络控制技术可以控制运行参数优化和诊断电力系统,促进不同功能的有效组合,以维持电力系统的稳定性。神经网络是智能控制技术与先进控制技术相比,神经网络控制技术的新发展解决了非線性和不确定失真系统的非线性问题,不确定性提供了一种新的解决方案,神经网络控制技术本身具有非线性并行处理能力。以独特方式相互连接的简单神经元。可以基于网络执行相对复杂的非线性映射。电力系统自动化中有很多隐藏的信息。
2.2模糊逻辑控制技术
模糊逻辑控制技术是一种通过模糊方法来调控电力系统的技术,操作简便易行,掌握度较高。由于这种技术的不确定性方法和应用,也更使这种操作更灵活机动。和专家系统控制相比,数据不依赖对象,技术具有较好随机性,可以直接对复杂的逻辑进行推理和控制,保证电力系统顺利运行。这种技术能够较有效的提高电力系统质量,冲破传统智能技术的束缚,提高了智能系统应用的实用性。于常规控制技术而言,模糊逻辑控制技术虽然在智能控制品质上增强了对电力系统风险的控制能力,应变性和有效性有了一定的提升,但是也还存在着一定不足。如控制系统稳定性较差,超调现象明显,这也是它自身模糊方法影响。
2.3线性最优控制
在目前这个时代里,在中国的电力系统里面,其线性最优控制方法已经长期以来被广泛使用了,并且伴随着时间的流逝和时代的发展,线性的最优控制还会继续有着愈来愈重要的作用。然而,在最开始的线性最优控制的设计中,原始的设计是基于局部线性化模型的。因此,电力系统的工作人员应该要考虑到当电力系统处于非线性下的控制时,它的控制效果极有可能会非常不理想。在当前许多控制理论里面,线性最优控制是一个相对重要的控制理论,也是理论应用于现实的体现。在实际的环境中是有许多的、其他的控制理论的,而线性最优控制理论则是最广泛使用的理论,所以在才会在电力系统中进行使用。
结束语
实践研究表明,在电力系统自动化控制中合理应用智能技术,可以促使电力系统自动化水平得到显著提升,更加科学地处理各种问题,较大程度上优化电力系统。在新时期下,需要深入研究智能技术,将其更加广泛地运用于电力系统自动化控制中,促进电力系统的健康发展。
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论文作者:穆海南
论文发表刊物:《建筑实践》2019年11期
论文发表时间:2019/10/30
标签:电力系统论文; 技术论文; 智能论文; 神经网络论文; 电力论文; 线性论文; 最优论文; 《建筑实践》2019年11期论文;