(中国能源建设集团安徽电力建设第二工程有限公司安徽合肥230000)
摘要:电力行业中的电力系统已经基本能够实现自动化操作与控制,但与严格意义上的智能化还存在着一定的差异,电力行业的发展也受到不同程度的影响和制约。因此,将智能技术应用于电力系统自动化控制中,不仅能够提升电力系统自动化程度,更能使其向智能化方向发展和迈进。对于“电力系统自动化控制中的职能技术应用”的研究,就具有极大的现实意义。
关键词:电力系统自动化;智能技术;自动化控制
1智能技术优势
1.1用电更加智能
将智能技术运用到电力系统之中,可以使自动化技术发挥到最佳状态,实现智能化用电目标。如果在用电过程中出现此信息采集与设备智能化交互能力下降的情况时,智能技术便会发挥作用,展开智能化用电模式。同时智能双向互动系统也可以达到电网用户积极交互的目标,能够为用户带来更加优质的服务,保证客户的各种用电需求都能得到满足。
1.2发电更加智能
该项技术的运用,可以使电力系统控制能力得到切实增强,电源结构与电网结构存在的问题也会得到优化,可以在光伏发电与风能发电科学中起到一定作用。智能技术会为信息双向交互信息传输的实现提供可靠助益,能够真正实现对发电系统的高质量控制,可以成功带动能源持续性发展。整体系统运转会更加智能化、科学化,可以有效摆脱传统系统运作模式存在的弊端。
1.3调度更加智能
智能技术最为突出的作用,就是能够对电网进行合理调度,实现智能电网运作模式。就调度系统而言,系统需要拥有高水平的安全预警系统与数据采集系统,要求能够对系统所需数据进行全面性采集,并可以在系统出现故障时,第一时间做出反映并进行报警,以便相关人员及时做出应对。同时智能技术的运用,也能够保证调度过程中系统经济与安全的平衡,保证系统所含价值能够被充分挖掘出来。
2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。
3智能技术在电力系统自动化控制中的应用
3.1神经网络控制
此处所说的神经网络控制由来已久,自20世纪40年代初期,神经网络控制便以开始进入众多科研人员的视野和认知当中。但此种神经网络控制的研发,却未能在接下来的时间里,得出较为骄人的研究成果。直至人们对神经网络的需求逐步增加,才使得此种慢慢搁浅的研发项目重新受到人们的重视与关注,并通过全新科技的应用,在神经网络控制课题方面,取得了极为重要的研究成果[2]。这也为后期神经网络控制系统的建立,打下了坚实的基础。所谓神经网络控制,即采用特定的方式,将数量众多的神经元进行紧密连接而形成的。并且神经网络具有特定的、进行权重连接的信息,并能够依据特殊的学习算法将权重信息进行不断调整,从而达成自m维空间中至n维空间中的映射。而且,此种神经网络所形成的映射为复杂化的非线性映射[3]。现阶段,对于神经网络的研发方向为建起神经网络模型,以及与其所对应的神经网络学习算法。此外,神经网络硬件的实现问题,也是现阶段神经网络研发中重要的课题内容之一。
3.2线性最优应用
现代社会电力需求极高,且远距离输电线路较多,在此环境中,使用最优励磁模式能够实现对电机电压的有效控制。主要是因为,该控制方式是以线性最优控制为依据,对给定电压与发电机测量电压数值进行比较,并运用PID法完成对偏差数值的运算,进而获得控制电压数值。通过对最优励磁的运用能够对最优电压进行科学调节,实现对电压相位转移角的调整,保证控制电压能够被成功转换为输出型电压,进而完成相应控制任务。按照线性最优原则,技术人员能够对最优励磁进行合理运用,保证局部线性模型控制内容的切实强化。
3.3模糊控制应用
模糊控制属于电力系统自动化操作中常用的一种控制系统,该系统的运用能够有效提高动态模式控制精准度,尤其对于内容关系复杂与结构庞杂的电力系统控制效果更加明显。经过多年发展,模糊控制已经在电力系统中得到了广泛运用,其可以有效克服电力系统动态化以及变量复杂化的特性,实现对系统的有效控制,保证电力系统自动化控制水平的切实提升。模糊系统会对依靠自身数据对电力系统进行有效控制,并会设置出相应控制规则,以完成对系统中数据的模糊分析与处理。这种控制方式精准度较高,能够提升电力系统自动化控制可靠程度。
3.4专家系统
由于智能技术的融入而形成的专家系统,在电力自动化系统中被广泛应用。这其中涉及的方面众多,不仅包括电力系统性能的恢复、应急处理系统的应用、电力系统各种状态的调试与切换等,更涵盖了系统电源状态的识别、故障的隔离与排除,以及短期的电力负荷警示等内容。而其中专家系统的约束力较强,且在智能化程度上仍有待提升。其可进行智能化的操作,但却无法对各类操作融入模糊理论,无法对适配功能形成深入的认知,这也使得其分析问题、解决问题,以及学习能力方面都具有明显的局限性。同时,由于分析问题与解决问题的能力缺乏,也导致此种专家系统对较为复杂问题的组织能力也明显不足。
3.5集成智能系统
对于集成智能系统而言,其不仅包括智能控制方法与智能系统,还涉及与电力自动化系统进行深入的交联。并且,此种集成智能系统是现阶段所应用到的较为先进与形成规模的控制形式。现阶段,电力自动化系统中所应用到的集成智能系统研发程度较低,但通过专家系统与神经网络相融合模式的提出,使得继承智能系统在研发上进入了全新的阶段,同时也为集成智能系统的进一步研发创造出众多可供参考和借鉴的内容。此外,随着智能技术在电力自动化系统中的深度融入,也使得对于集成智能系统的研发上升到全新的高度。此种全新的继承智能系统,即是将智能技术在电力自动化系统中所实现的功能予以融合,并采用可起到模拟人类决策意识的模糊逻辑理论作为系统的基础架构,使得集成智能系统必将能够实现最大程度的智能化,使电力自动化系统得到更为完善的发展。
结束语
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。
参考文献:
[1]孙海峰,穆国东.电力系统自动化中智能技术的应用[J].黑龙江科技信息,2016.
[2]李志飞,朱凯.电力系统自动化智能技术的应用研究[J].低碳世界,2016.
[3]张厚朝.浅谈电力系统自动化智能技术的应用[J].低碳世界,2016.