摘要：智能技术的发展与应用对于电力系统自动化有着极其重要的作用，相信随着社会的进一步发展人们对于智能技术的研究会越来越深入，智能技术将会有一个新的突破，它将会更好的为电力系统服务，全面的提高电力系统自动化的进程，让电力系统可以更加安全的、稳定的、高效的为用户提供电能。通过智能技术将会极大的提高电力系统的工作效率，缩短电力系统员工的工作时间，给电力行业带来更高的经济效益。本文探讨了电力系统自动化中智能技术的应用。
关键词：电力系统；自动化；智能技术；应用
将智能技术应用到电力系统自动化领域中有着十分重要的现实意义，通过使用智能技术中的综合控制系统、模糊控制系统、专家控制系统以及神经网络控制系统等方面的内容能够有效的促进电力系统自动化的优化与完善，进而帮助电力企业工作的科学性与高效性，并有效的弥补电力运行中的安全方面的不足，最终实现电力系统经济效益与社会效益的有机统一。
1 智能技术的应用优势
1.1 智能发电
智能技术在实际工作中的应用将能够进一步优化电力控制系统，电网结构和电源结构也将能够得到有效改善。在实际应用过程中对于实现风电、光伏发电等系能源的科学合理利用也将能够起到非常重要的作用。信息传输过程中智能技术的应用将能够实现厂网信息的双向交互，这样就能够有效提升电网对发电侧的控制水平，这对于实现能源的可持续发展具有非常重要的意义。
1.2 智能调度
智能电网之所以能够称之为智能电网，一个很重要的原因就是因为通过利用智能技术将能够实现智能调度。从调度系统来看，为了满足要求就需要具有更加全面且准确的数据采集系统、强大的智能安全预警功能。同时在实际调度决策过程中还必须要高度重视系统安全和经济协调。当电力系统一旦出现故障号之后要能够及时快速地诊断故障并且要能够为故障恢复提供决策。这些功能的实现主要是利用智能技术来实现的。
1.3 智能用电
智能技术在电力系统中的应用不仅要实现智能调度，同时还要能够实现智能用电。在实际运行过程中如果发现用电设备智能化和信息采集交互能力较低的时候，此时就应该全面开展智能用电服务。要构建起智能化双向互动体系，从而来实现电网同用户的积极交互，这样将能够有效提升用户服务质量，最终将有助于满足用户多元化的用电需求。为了实现智能用电，在实际工作中还应该安装智能电表这样的高级测量系统，通过该系统的构建从而为电力企业和用户提供联系的纽带。这样将有助于实现系统的科学运行，对于实现高水平的资源管理也是非常重要的。在实际工作中将能够实现电力资源的有效协调，这对于缓解电力资源紧张问题具有非常重要的意义。
2 电力系统自动化中智能技术的应用
2.1专家系统控制的应用
智能计算机系统的控制技术之一就是专家系统，此系统中包含了一些领域中专家知识如何有效地应对突发性问题的案例，其在电力系统自动化领域中使用相对而言还是比较普遍的。在实际的使用期间，专家系统能够对电力系统是否处于警告运行状态或紧急运行状态等加以正确的判定，在此基础上，此系统还可以自动化地解决系统中存在的问题，从而使电力系统恢复正常的运作。此智能技术还具备切荷功能，能够根据电力系统运作的快慢加以相应的变换及解析，还能够对故障点加以正确地阻断，并对静态系统运作的过程是否安全加以分析、判断等。然而，在使用此技术的过程中依旧还有一些漏洞存在，譬如系统的深度和广度等方面仍受到某些限制，没办法做到像真实的专家那样根据实际情况来解析并处理具体的问题，倘若突发问题比较繁杂时，不易于选用高效的对策来对其加以处理。所以，在使用专家系统时，必须对人机的相互结合加以充分地考虑。
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2.2 线性最优控制的应用
在电力系统实施远距离输电期间，若想使控制力度得以加强，或是想使控制发电机电压的效果得以优化，则往往必须选取最优励磁控制的办法。控制最优励磁控制的原则就是采取线性最优控制，再将发动机的给定电压及测量电压进行比照，同时再应用PID 法计算偏差，最终测算出控制电压。最优励磁控制主要是通过对控制电压加以调度来使它达到最优化，并对电压的相位转移角加以调节，保证控制电压变换成输出电压，从而促使控制操作过程达到高效化的目的。根据线性最优控制原理而得出的最优励磁控制办法使控制器及发电电压实现了有效的把控，同时也极大地完善了局部线性化模型的控制内容。然而，线性最优控制仍然存在着一些漏洞，其通常仅能在局部线性化模型中使用，在控制其他模型体系时无法达到很好的效果。
2.3 神经网络控制技术的应用
神经网络控制技术起源于20 世纪40 年代，它的使用和探究也相对已经比较成熟了。智能技术在电力系统中的有效使用也因神经网络控制技术所具备的自组织学习能力和非线性等特性而得到了巨大的推动。由许多个神经元根据一定的连接模式而有序地组成的网络就称之为神经网络，其中有诸多的隐含信息存在于神经网络的连接权值方面，应用某算法来调整神经网络的权值，能够使神经网络从m 到n 空间之间的非线性映射得以有效地实现。神经网络控制技术也因此非线性映射过程的实现而被普遍使用于诸多领域之中，因为疾病和人体之间的关系十分繁杂，以往的技术无法准确地对其加以把控，此时可以利用神经网络控制技术来简化它们之间的关系。当下电力系统自动化领域中神经网络控制技术的使用探究大部分体现在怎样使神经网络的结构得以有效地实现，以及怎样对神经网络的硬件和模型加以建立。
2.4 模糊控制的应用
模糊控制是电力系统自动化操作过程中使用较为广泛的一种技术。利用模糊系统可以让控制系统的动态形式实现更为准确化，并可以有效地强化控制调节内容关系繁杂或构造巨大的大型电力系统。目前电力系统中模糊控制的使用已经取得了一些成绩，其能够使电力系统不易把握实时的系统动态问题以及电力系统的变量繁杂问题得到有效地处理，从而推动电力系统自动化控制实现更好的发展。模糊系统控制原理是根据本身设定的控制准则以及本身数据控制的完整性来模糊解析并处理电力系统中的数据。此办法具有精确性及准确性较高等特征，其能够在某些程度上使电力系统自动化控制的可靠性实现有效地改进。
2.5 综合智能系统的控制
恰当地整合现代的控制办法及现代的智能控制办法的一种控制手段就称之为综合的智能控制。譬如变结构的模糊控制、自适应性的神经网络、自组织或自适应的模糊控制以及变结构控制的神经网络等。其主要展现在各类控制方法之间的交互应用，在对电力系统进行探究时，时常需要将神经网络及模糊控制加以融合应用，同时还需要将模糊控制及专家系统加以融合应用，另外还需要交叉应用专家系统及神经网络，并交叉应用神经网络、模糊控制以及自适应控制等。
综上所述，无论采用什么方法，只要能够根据实际情况将整个电力系统及其自动化得以正常运行就可以，它不仅需要保证电力系统的实施效率，还需要保证系统的安全性。如今智能化技术的广泛应用推动了电力系统的自动化进程，长此以往，相信人们会对智能化技术进行进一步的研究，行业与行业之间的联系也会紧密起来，各自的应用技术相互借鉴，相互学习，利用各自的优势组成综合智能控制系统会对整个电力系统起到更加积极的作用。
参考文献
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[4] 韩毓. 浅析电力系统自动化中智能技术的应用[J]. 山东工业技术. 2016(15)
论文作者:丁青全,
论文发表刊物:《电力设备》2018年第18期
论文发表时间:2018/11/11
标签：电力系统论文; 智能论文; 神经网络论文; 技术论文; 模糊论文; 系统论文; 电压论文; 《电力设备》2018年第18期论文;