(徐州供电公司 221000)
摘要:随着电力事业的发展，电力行业之间的竞争逐渐加强，为了提高电力企业的核心竞争力，不仅需要加强对企业的管理，还需要通过有效的控制技术提高电力系统运行的安全性和可靠性。智能控制在电力系统自动化中的应用能够有效提升系统的安全性。在我国电力事业快速发展的今天，智能控制技术有广阔的发展前景。
关键词:智能控制；电力系统；自动化；应用分析
引言
随着科学技术的发展，越来越多的科学技术被应用于电力系统中，并取得了显著的成效。智能控制技术在电力系统自动化的应用主要体现在模糊控制、人工神经网络、专家系统和遗传算法等方法上，但是，目前在具体应用中还存在一定的问题，需要将各种方法有效结合，实现方法互补，形成一套有效的智能控制体系，为电力系统智能化发展打下坚实的基础。
1电力系统自动化的构成
1.1电网调度自动化
电网调度系统是电力系统通过计算机核心技术将电网系统自动化的信息集中处理，对实时信息进行收集和系统显示，对信息进行计算、分析和控制。我国的电网调度系统有五个级别，各个级别的电网调度都需要计算机对其进行系统、科学的控制，在调度运行过程中，计算机对系统中的电网调度各个环节进行系统评估、数据调度、故障诊断，保证电网的正常运行在电力调度运行中，计算机系统评估运行状态、检测电网负荷、采集分析电网调度数据、进行电网故障实时诊断，保证电网的正常运行和用电需求。
计算机对电网调度的控制中心与下级电网的控制中心之间实现数据信息的及时传递与分享，通过在发电厂和变电站中设置远动通讯中断来采集整个电网运行中所发生的实时信息，通过计算机系统对各级的电力系统进行监控操作并自行将信息通过信道传输到电网的调度中心供调度员查阅和分析，保证电力系统的安全运作，计算机技术在电力系统中的应用大大提高了电力调度效率和系统自动化的完善程度。
1.2变电系统自动化
变电系统自动化主要是指运用电力系统中的计算机技术，对系统状况进行实实时监控和信息反馈，而且在故障发生时在第一时间帮助师傅以最快的速度制定解决方案。在变电系统自动化中，计算机通过输电线路和变电站，将电能供给用户，取代过去的人工操作方式，大大的提高了系统操作的准确率，也节省了人力资源，使电力系统的操作效率、操作精度得以提高在代替了传统电缆，节省了大量空间，实现了变电站二次设备的数字化、信息化、集成化。变电站系统还可通过触摸屏技术来生成运行管理档案，方便日后进行工作审查。
变电站系统的自动化运行取代了过去的人工操作方法而且对运行档案的管理还能够通过计算机技术进行管理，通过系统内部设备所获得的信息数据的交换和共享，来进一步协调变电站所有的设备的监视和控制的任务，给日后审查工作带来了诸多方便。变电系统的自动化大大提高了运行的稳定性和适应性，促进了变电系统的完善。
1.3配电网系统的自动化
配电网系统的自动化主要是指发电站将电能传输给用户需要经过电力系统中的变电系统的运作和传输，也就是说要在变电站内实现电能的合理转化，把发电和用电的设施和设备相联系起来，再次由连接成网的送电线路、变电所、配电所和配电线路组成通过计算机技术实现高性能和自动化通信，实现信息资源共享，保证配电系统的高度自动化和高效运行。现今配电系统一般都划分为三级，配电系统在进行三级结构划分之后能够在沟通过程中更加顺畅，在变电系统的运行过程中，采用相关的计算机技术对现有的变电站实行全面的升级和设备改造，使其更好的满足变电站的运行需要，实现自动化的管理和控制，电网中的信息资源共享能够得到更好的实现，配电系统的自动化以及高效运行的状态得到良好的保持。
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2智能技术与电力系统自动化的结合
随着智能技术的发展，目前已经融入到了电力系统自动化中，可以说，缺少了智能技术的电力系统无法真正实现自动化的管理与控制，因此对于我国电力事业来说，将智能技术与电力系统自动化有机结合起来，可在很大程度上完善电力系统的配置，使电力系统的管理更加简单和便捷，从而实现电力系统的无人化管理。
3智能控制技术的应用
在电力系统自动化中，智能控制技术主要体现在对模糊控制方法、人工神经网络、遗传算法和专家系统等的应用上，具体应用有以下几方面：
3.1模糊控制方法
模糊理论就是将经典理论模糊化，将通过模糊推理得出的结果变量引入模糊逻辑中，形成一个完整的推理体系。模糊推理的过程实际上是一种实用的控制方法，根据已知的数据和控制规则，通过模糊变量进行推导，得出主要的模糊控制输出，主要包括模糊判决、模糊推理和模糊化三部分。
随着时间的推移，模糊理论被不断地完善，模糊控制方法也被广泛应用，并取得了一定的成绩，具体体现在以下三方面：①该方法适用于处理不确定的、不精确的和噪声带来的相关问题；②模糊知识是使用语言变量来表述专家的经验，更接近人的表达方式，易于实现对知识的抽取和表达；③该方法具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显等。近年来，模糊控制方法在电力系统中的应用越来越广泛，并且随着科技水平的发展，获得了越来越多的研究成果，这也间接说明了模糊控制在电力系统中具有广阔的应用前景。
电力系统传统的控制方法为模型控制，一般的线性模型相对简单，但是，在电力系统控制中，多应用非线性模型系统，这不仅增加了控制难度，控制效果也差强人意。加入了模糊理论、建立模糊关系模型后，可以有效地模拟非线性过程，并描述了系统输出、输入量关系，克服了传统模型的不足。
3.2人工神经网络
人工神经网络主要是通过对人类思维、推理过程的模拟，建立多个简单的神经元，并利用一定的方式进行连接，形成完整的神经网络结构。由于单个神经元在输入与输出之间存在非线性关系，所以，人工神经网络间也具备非线性特点，并且相对复杂。在电力系统自动化中应用人工神经网络具有以下优势：①人工神经网络具有较强的学习能力，能够自我组织相关知识适应不同的信息处理要求；②采用分布储存的方式存储信息，其容错能力强；③人工神经网络中的各个神经元相对独立，能够独立处理数据信息，具有较高的处理速度。现阶段,人工神经网络在具体应用过程中还存在一些问题，例如学习算法的速度慢,需要花费较长的时间训练；在数据信息收敛方面有一定的局限性。可以说,将人工神经网络应用于我国电力系统自动化中目前还处于初级阶段，需要加强科研力度，提高算法速度和效率，使其在电力系统智能控制中发挥更大的优势。
3.3专家系统
相对上述两种智能控制方法来说，专家系统发展较早，现在已经发展为一项较为成熟的控制技术。专家系统主要是由推理结构和知识库构成，主要的控制方法是根据某一领域专家提供的知识进行特定推理，并模拟人类专家进行相关分析，最终根据分析结果做出相应的决策。现阶段，在电力系统自动化中，电力调度和运行控制主要调度人员利用自动化技术完成的，传统的数值分析缺乏推理性，并且在知识积累上存在一定的欠缺。另外，电力系统本身的复杂性也决定了建立数学模型和获取状态量的难度。应用专家系统能够很好地解决上述问题。
专家系统在电力系统自动化中的应用已经初见成效，但同时也存在一些问题需要解决：①专家系统在运行过程中，其推理速度会受到系统规模和规则的限制，同时，只能在离线或在线时解决系统问题，无法实现实时控制；②建立专家系统需要花费大量的时间，并且知识库建立工程量大，增加了系统维护的难度；③在应对新问题方面，专家系统的相关能力还有待加强，并且其容错能力比较弱。当设备改动或发生故障后，很容易出现错误码。以上问题需要相关领域的专家共同努力。解决这些问题，将为电力系统智能控制贡献力量。
4结束语
综上所述，快速发展的社会和经济给电力系统的建设提出了更高的要求，将各种智能技术用在电力系统中，可极大提升电力系统自动化的程度，因此使得电力系统更加稳定、安全、高效的运行。
参考文献
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论文作者:王忠慈
论文发表刊物:《电力设备》2016年第22期
论文发表时间:2017/1/18
标签：电力系统论文; 系统论文; 电网论文; 模糊论文; 神经网络论文; 专家系统论文; 智能控制论文; 《电力设备》2016年第22期论文;