摘要:随着社会的进步与改革,我国的电力市场也出现了较大的变化,电力系统自动化的运行模式逐渐替代了传统的运行模式,而且电力企业也引进了很多的智能技术,这不但提高了电力系统运行的质量,还提高了电力系统运行的效率。电力系统自动化运行中,技术人员要深入研究智能技术的开发与应用情况,还要控制好电力资源的投入成本,降低远距离传输时对电能的损耗,提高电力企业的经济效益。因此,本文对电力系统自动化控制中的智能技术应用及其优势进行分析研究。
关键词:电力系统;自动化控制;智能技术;应用;优势
为适应社会及市场经济的发展需求,我国不断将最新科研成果投入电力系统当中,争取实现电力系统的自动化。经过长期的实践与应用,人们发现智能技术在电力生产技术中可实现自动化的目标,而随着智能技术的不断发展,其在电力生产技术当中也发挥着越来越大的作用,提高了电力系统的安全系数,促进了电力企业进一步发展。
1电力系统中智能控制的应用领域
人工智能控制作为一门新的技术学科,涉及到多方面知识,如数学、哲学、心理学、计算机科学、控制论、不定性论,人工智能控制技术运用于多个层次,在智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程上相当于催化剂,使工作更有效地进行着。在现代科学技术不断进步的社会,效率的提高是最重要的,无论在生产还是生活方面。计算机技术的广泛运用是当今社会发展的强有力保障,自动化生产、运输、传播离不开计算机编程技术。
2智能控制的优势
把人工智能控制的方法引入电力控制系统,将控制理论的分析和理论的洞察力与人工智能控制的灵活框架结合起来,才有可能得到新的认识上的突破。人工智能控制主要表现在智能决策上,能够有效地解决复杂性和不确定性的控制问题。模糊控制就是在研究人的控制行为特点的基础上发展起来的。对于无法构造数学模型的被控制对象,让计算机模仿人的思维方式,进行控制决策。人的控制可以用语言加以描述,总结成一系列的条件语句,即控制规则。运用微机的程序来实现这些控制规则,这样就很像是人的思考行为了。因此,人工智能控制可以有效地解决现代工业生产中许多无法用数学模型精确描述的工艺工程,以及利用传统数字计算机难以获得令人满意效果的诸多问题,在电力系统应用中表现了很大的优势。
3电力系统自动化控制中的智能技术应用现状
现阶段,电力行业也得到了空前发展,电力行业中先进科技的应用程度较深,而智能技术在电力自动化系统的应用也在不断深入和完善。智能技术的应用,仍具有不同程度的局限性,如应用时间较短,系统协调能力不足,无法达成资源的完全共享,致使电力系统自动化程度较低等。同时,由于我国电网技术起步较晚,且理论多于实践,使得无论是从研发或应用上,均与国外发达国家具有一定的差距。但随着电力行业的进一步发展,电力自动化系统正逐步向智能化电力系统转变,这不仅是由单一化向多元化转变,更是电力行业可持续发展的必经之路。
4电力系统自动化控制中的智能技术应用
4.1模糊理论应用
运用逻辑推理理论和语言变量,确保电力设备和电力系统可以实现模拟练习的目标,这种现象也就是我们所说的模糊理论。在电力自动化控制之中充分的运用模糊逻辑,可以确保电力系统自身具备一个相对完善与系统性的逻辑推理能力,并运用该类推理方法,来将人类的各项决策实施模拟,并运用电力自动化系统可以发送指令,进入达到操作的目的。在这种形式下,技术数据可以严格的依照相应的准则来实施,有效的控制逻辑的进程,也就说运用逻辑推理与模糊理论,可以实时模拟人的各项决策,对于电力自动化实施前期模糊输入与推理,确保电力自动化系统来达成决策的目的。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
4.2专家系统应用
智能技术体系中的专家系统应用范畴较为广阔,尤其是应用在电力系统自动化中所体现的成果也相当强大。如电力系统的预警状态辨识、系统紧急处理、系统控制性能恢复、系统状态切换、故障点排查及隔离、系统短期负荷提示、以及电压无功控制等方面都会存在智能技术中专家系统的影子。由此可见,专家系统在电力自动化控制系统中的广泛程度非常明显,并在各方面的应用实践取得了一定成果。但值得指出的是,专家系统同样具备约束性。如难以模仿电力专家的创造性;仅采用了浅层知识而缺乏功能理解的深层适应;缺乏有效的学习机构,对情况的处理解决能力非常有限,知识库的验证困难;对复杂的问题缺少好的分析和组织工具等。因此,在开发专家系统方面应注意专家系统的效益分析方法问题,专家系统软件的应用成果及试验性能问题,知识获取问题,专家系统与其他常规工具或系统相结合的协调等问题。
4.3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。
4.4线性最优控制
线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多,最成熟的一个分支。相关学术界人士曾提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态品质的问题,取得了一系列重要的研究成果。该研究指出了在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用,发挥着重要的作用,尤其是局部线性模型的设计及分析,效果比较理想。
4.5综合智能控制
综合智能系统主要包含两方面:一方面是智能控制结合现代控制,另一方面是各种智能控制技术的交叉结合。电力系统是一个复杂而又庞大的系统,综合智能控制在电力系统的自动化进程当中有着巨大的发展潜力。现电力系统当中所研究的电力系统自动化控制系统主要有神经网络结合专家系统、专家系统结合模糊控制、神经网络结合模糊控制或是神经网络结合模糊控制及自适应控制等[4]。神经网络主要用于对非结构化信息进行处理,而模糊系统可有效处理结构化知识,两种技术相结合可起到互补作用,从而获得更多研究成果,提高电力系统自动化水平。
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。
参考文献:
[1]朱莉,郭立,胡燕南.电力自动化控制系统中的智能技术[J/OL].电子技术与软件工程,2017(20)
[2]蒋蔚.电力系统自动化控制中的智能技术应用研究[J].电子测试,2017(01)
[3]金涛.电力系统自动化控制中的智能技术应用研究[J].科技创新导报.2017(24)
论文作者:顾振钟
论文发表刊物:《电力设备》2019年第3期
论文发表时间:2019/6/3
标签:电力系统论文; 神经网络论文; 技术论文; 专家系统论文; 智能论文; 电力论文; 智能控制论文; 《电力设备》2019年第3期论文;