关键词：智能技术；电力系统自动化；应用
引言
随着时代的不断发展，智能技术得到迅速发展，传统的电力行业开始应用先进的智能技术不断提高电力系统的自动化水平。电力系统是实现稳定供电的保障，由于系统整体比较复杂，而且建立在不同的地区，分布广泛，因此，电力系统的许多电磁元件会存在延迟等问题。为保证电力系统安全，就要对系统进行科学、合理的调控，智能化技术不可或缺。?
一、智能化技术定义
智能化技术的核心主要体现在三个方面：计算机技术、精密传感技术、GPS定位技术。这三个技术综合应用，使得智能化技术的优势在各大领域中得到很好的运用。它的优点大概可以概括为以下几点：减轻了工作人员的工作强度，改善了操作者的工作环境；提高了相关工程的质量与效率；提高了机器的自动化程度及智能化水平；解决了某些危险场合或重点施工中的难题；提高了机器设备的可靠性；实现了初步的智能化故障诊断等。
智能化技术在之后的发展趋势主要偏重于三个方向：（1）性能发展方向：高速高精度高仿化、柔性化、工艺复合性和多轴化、实时智能化；（2）功能发展方向：用户界面图形化、科学计算可视化、插补和补偿方式多样化、内装高性能PLC、多媒体技术应用；（3）体系结构的发展：集成化、模块化、网络化。
二、电力系统自动化控制中的智能技术
1、模糊控制技术
首先，电力自动化系统中出现的动态因素必须依靠模糊技术来处理应对，模糊技术能分析相关因素，将一些没有控制性的因素转化我随时可控的因素。自动化系统本身就具备复杂性特点，因此，影响因素非常多。所以，需要巨大的人力、物力和时间来支撑控制整个运行过程。以往传统的模式都是人工计算达到控制的目的。然而，人工计算的误差很大，精确度也不足，计算速度也很局限。所以，模糊技术和传统技术相比，有着高的精确度、零误差、速度快的特点，在很大程度上提高了控制效率。第二，模糊控制技术能够在电气自动化系统中帮助管理者进行决策。模糊技术能够根据系统模拟出人类决策的过程，将模糊技术系统直接输入到自动化控制系统中，进而帮助电气自动化系统进行决策，此技术的应用有效地减少了人力以及物力的支出，同时还保证了电力系统的高效运作。
2、神经网络控制技术
智能化神经网络系统和控制技术的发展、研究时间较早，然而在社会各行各业生活生产活动中神经网络技术应用程度较低。因此，神经网络在后期并没有深入的探讨和研究。电力行业也随着社会经济的发展有了很大的进步，神经网络技术对电力自动化系统有非常重要的作用和影响，所以才会有很广阔的发展前景。挖掘隐藏的数据和信息、隐藏相关的图像是神经网络技术的作用，同时还能整合、利用挖掘出来的数据信息，基于这样的作用神经网络技术被广泛应用，所以，神经网络技术是一项独立性非常强的管理技术。专业技术人员采用神经网络技术管理电力自动化系统。在电力自动系统中应用神经网络技术能将信息数据有效的获取，同时分析、整理数据信息，例如，电力设备运行时消耗能量的信息，电力系统管理工作人员能掌握设备运行能量消耗的情况。
3、线性控制技术
线性控制技术是智能化技术在理论基础上发展而来的，控制技术中最重要的就是线性技术。同时，线性技术相比于其他控制技术更加具有成熟性，也有着广泛的应用范围。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆电力系统中常常有长距离传输情况，而线性技术就能起到提高传输能力的作用。专业技术人员研究出来励磁控制起到的作用最有效果，所以，线性技术在电力自动控制方面有了广阔的应用前景。
二、智能技术的应用
1、专家系统的应用
专家系统在电力决策支持系统中的应用主要有以下几种：(1)故障诊断：由于电力系统是一个大动态系统，故障类型可能在电力系统中，故障诊断是非常需要经验的工作，很少有数学模型，一般的软件是无法实现。由于工作人员比较容易在测量和运行中获得这些数据，但是判断故障的结论是非常有限的，所以应用专家系统就比较容易实现。(2)恢复操控、开关操作。人工智能技术能够通过专家系统对电气设施设备进行实时勘察，对有问题的电气设备进行数据操控，从而能够发现问题所在。在电气系统中，通常发电机、发动机还有变压器设备出现问题居多，一旦出现问题，往往使得整个电力系统不能够正常工作，所以如果能够利用专家系统，就能够诊断出问题，分析透彻并可以让技术人员直观地找出解决办法，恢复操控。(3)运行规划。人工智能技术有利于简化电气系统日常的工作环节，在诊断问题、系统控制以及设备中都能够合理应用，这就是电气系统的日常工作，近年来，由于人工智能系统的技术发展，技术人员也需要大力研究技术，使其能够在电气系统中发挥更大的作用，可以针对性的研究远程控制、无人控制等，使操控变得更为便捷，有利于日常工作效率的提高。
2、神经网络的应用
人工神经网络就是模拟人思维的方式，通过神经元之间相互作用的动态过程来完成信息处理。这是一个非线性动力学系统，其特色在于对电力系统中各种信息的分布式存储和并行协同处理，提高故障的排查效率。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其高效的。Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接，需要判别反馈网络的稳定性，通过状态变化实现系统的稳定性收敛。在输入的激励下，会产生状态的不断变化，适合应用到电力系统故障诊断中，主要包括离散或者连续的Hopfield网络。其与电力系统专家构建的故障检测知识库之间的数据可以实现双向连接，在推理障信息时，Hopfield神经网络从知识库中获取相类似的特征信息，对故障的情况进行排查，在排查完成后获取新的特征的故障信息可以补充到知识库中的故障信息中，以提高下一次故障排查的检修效率。
3、遗传算法的应用
遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机优化搜索方法，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐蔽性和更好的全局寻优能力；对电力故障点采用概率化的寻优方法，能自动采用故障检测最优方法和指导优化空间搜索，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。基于遗传算法的函数寻优计算，针对适应度函数，能实现较快的收敛计算，寻优结果较合理，鲁棒性较好。遗传算法是以电力系统的优化检测技术为基础，有助于缩短故障检测时间，提高效率。在基于遗传算法的电力故障检测优化模型研究中，会有故障诊断结果存在多解的情况，目前，许多学者也根据遗传算法算法提出了考虑故障信息特征的电网故障诊断模型。
结束语
电力系统自动化，对人们的生活产生了极大的影响，便利了人们的生活。随着各种智能技术的不断发展，在电力系统自动化中的应用会更加完善科学，也会不断满足人们日益扩大的需求。电力系统自身存在的工作难度大、危险系数高，有望通过智能技术的不断改进从而得到改善，使得我国电力事业的发展大步向前迈进，提高电力行业的经济收益和运行效率。对于现阶段我国电力系统自动化控制中存在的问题，要尽快解决，并且和智能技术共同发展，以便于未来智能技术能更好地应用于该领域。
参考文献
[1]李峰.智能技术在电力系统自动化中的应用浅析[J].科技风.2018(27)：12.
[2]张五星.电力系统自动化控制中的智能技术应用探究[J].山东工业技术.2018(06)：77-78.
论文作者:王德宏
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年 19期
论文发表时间:2020/3/16
标签：技术论文; 电力系统论文; 神经网络论文; 智能论文; 系统论文; 故障论文; 信息论文; 《当代电力文化》2019年 19期论文;