摘要：伴随城市化的进一步发展，逐渐提高了对电力系统的要求。目前阶段，国内科技水平有所提升，使得智能技术被广泛应用在不同领域当中，特别是在电力系统中的应用。通过对智能技术的灵活运用，使得电力系统自动化成为可能，确保了电力系统运行的安全与稳定，推动了电力事业的全面可持续发展。基于此本文首先介绍了电力系统自动化以及智能控制，最后对电力系统自动化中智能控制方法应用作以探讨，供相关人员参考。
关键词：电力系统；自动化；智能控制
引言
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。
1 电力系统自动化概述
自动化具体指的就是电力系统内部的多种仪器与设备能够自动化地控制与监控，也是组成电工二次系统的重要部分。通过对电力系统自动化的灵活运用，能够实现局部或者是整体电力系统以及各元件的远程协调与控制[1]。对于电力系统自动化而言，其主要的内容包括了发电自动化、配电自动化与电网调度自动化。对自动化系统进行设计前，相关技术工作人员应积极学习智能技术，以保证自身知识架构的及时更新。
2 智能控制概述
对于智能控制，它是伴随控制理论不断发展产生的新控制技术，作用在于解决现有控制方式难以解决的问题，对有极高适应性要求和不确定或非线性问题尤其适用。电力系统本身就是具有较强非线性特征的系统，其包含很多还没有建模的部分，加之分布范围广泛，导致其控制管理难度极大。另外，在经济社会与科技水平快速发展进程中，现有调度控制难以适应新时代提出的电网运行控制需要，标新为缺少指令设备与控制技术，导致控制中时常产生误动或拒动，最终对电网运行效率造成影响。为有效解决这一实际问题，有必要在电力控制应用智能控制。
3 电力系统自动化中智能控制方法应用
3.1 电力系统自动化中智能控制方法应用
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。
3.2 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（如图1所示）、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。
图1
3.3 模糊控制技术的运用
模糊控制技术也经常运用到电力系统自动化操作中，在迷糊系统应用的过程中，使得控制系统的动态模式精准程度不断提高，而且还能够有效地调整结构较大且内容繁杂的电力系统。目前阶段，模糊控制技术的应用形成特定规模，能够对电力系统中存在的变量复杂性问题以及无法实时掌控的系统动态性问题予以有效地解决，确保电力系统自动化控制效果的全面提升。而模糊系统控制的基本原理就是充分考虑数据控制的完整程度，同时还有控制规则的合理设置，能够针对系统内部数据展开模糊性的处理与分析。
3.4 监控技术
监控在电力系统中是一个重要的部分，通过实时监控，控制中心的工作人员可以随时掌握系统实际运行情况，并且在电力行业快速发展的进程中，监控尤其是智能监控得到明显进步。对智能监控而言，它可以为使用者提供全数字化操作界面，同时对系统实际运行实施图形与数据监控及分析，为管理调度人员的决策提供可靠依据。此外，当前的智能控制还能实现远程遥控、实时报警与遥控闭锁，提高控制效率，并节省人力资源，保证电力生产与输送的安全性、可靠性，进一步提高系统控制自动化程度，满足时代与行业发展基本需要。这一方面的智能性表现为，在分析高压进线、低压进线、电源切换时，优先考虑分布分层式结构，同时实时监控温度变化及运行情况。另外，系统还能对不同的遥信量进行监测，将监测到的信号反馈至控制中心。
3.5 线性最优控制
针对电力系统远距离输电的问题，为了进一步增强发电机电压控制的实际要求，亦或是增强控制力度的情况，一般会选择使用最优励磁控制方式。其中，基本的原则就是对线性最优控制进行运用，同时比较发动机的测量电压与给定电压。在此基础上，充分利用PID方法求解偏差获取控制电压。其中，最优励磁控制的作用就是对电压进行有效控制以实现最优化，并且对电压相位的转移角进行适当地调整，使得控制电压有效地转换成输出电压，增强控制操作过程的效果。在线性最优控制原理的作用下所运用的最优励磁控制方法能够实现发电电压的控制与控制器控制目标，全面优化局部线性模型的控制内容。然而，需要注意的是，线性最优控制不足之处就是仅能够在局部线性化模型中运用，如果应用在其他模型体系中难以取得理想的效果。
3.6 专家系统的运用
这是一种智能计算机程序系统，在系统内部存储着大量相关领域专家水平的知识和经验，可进行推理和判断，并对人类专家的决策过程进行模拟，能够运算各种复杂的问题。在电力系统自动化控制中，专家系统的应用，可实现状态的切换、调试、故障隔离与排除等。故而，专家系统虽然能够实现智能化控制，但却无法达到最佳的效果。所以在今后一段时期内，应当加大对专家系统的研究力度，解决现存的问题，使其能够更好地为电力系统自动化控制服务。
结束语
综上所述，在电力系统及其自动化控制中合理应用智能控制方法能进一步提高自动化程度，同时伴随相关技术人员对智能控制分析研究的不断加深，不同控制方式间有了越来越紧密的关系，并因此形成具有综合性特征的控制系统，推动电力系统快速发展和提高。作为电力企业的技术人员，需要正确认识应用和发展智能控制的重要性与必要性，通过学习和培训不断提高自身知识与业务水平，进而为企业发展作出应有的贡献。
参考文献：
[1] 杨昆，邓顺之.电力系统自动化与智能技术[J].低碳世界，2017（10）：47-48.
[2] 尹德强.电力系统自动化新技术分析[J].科技创新与应用，2016（08）：193.
[3] 朱长君.浅论电力系统自动化中智能技术的主要应用[J].民营科技，2015（10）：58.
论文作者:梁灵华
论文发表刊物:《基层建设》2018年第27期
论文发表时间:2018/9/18
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