电力系统的自动化智能应用分析

电力系统的自动化智能应用分析

胡军

国网新源水电有限公司新安江水力发电厂

摘要：社会的发展体现了能源经济的重要性。尤其是用电量不断上升的情况下，其在电气工程与自动化技术中有重要意义，直接关系到能源经济的安全稳定。因此，在电力企业的发展过程中，应结合自身的实际情况，从各个方面促进智能技术的应用，为电力企业的发展提供坚实的基础。

关键词：电力系统；自动化；智能技术；具体应用

引言

随着社会对电力能源依赖程度的上升，电力系统将承担更大的能源供给使命。 因此，在注重电力能源开发的过程中，同样也要加大智能技术在电力系统自动化中的应用，以满足未来日趋多元化的电力能源需求和电力系统发展。 一方面，在现代科学技术的支撑下，转变传统单一的管理思路，确立多功能单元、多线控制、低电压调节等发展目标，重点提升电力系统的自动化、智能化融合质量，实现全方位的技术升级。 另一方面，注重新技术的研发和应用，尤其是基于人工智能技术的智能技术， 通过智能实时控制、人工智能故障诊断等模式，全面优化电力系统自动化质量，切实保障我国电力能源的供应质量，减少电力系统中的故障和问题，降低设备能源消耗，推动电力企业健康稳定发展。

1智能化技术应用特点及必要性分析

1.1无需建立控制模型

相比较以往的电气工程发展，其在控制器应用过程中还需一定的模型加以支撑，整体的形式相对复杂，这便会导致无法有效保障成效控制。在后期的模型构建中有较多的影响因素，因此会进一步增加故障的发生几率。如将智能化技术引入其中，便可将原有的模型构建制约进行打破，在实际工作中大大提升控制精度，大大降低人工等方面的成本支出。

1.2数据处理的一致性较高

实际工作过程中，利用智能化控制器可有效提升数据的信息处理效果，并在此基础上还能对数据进行精准的分析。然而由于被控制对象存在着相当程度的灵活性，导致控制难度得以增大。智能化技术在提升控制成效的同时，对于自动化控制过程中产生的问题并不能有效的解决，因此后续有必要在智能化技术的持续应用中加大探索力度与投资力量，找到有效解决措施。

1.3更利于调控

在电气工程中应用智能化技术可全面推动电气系统的调控工作，进一步确保电气系统运行过程中的实际性能提升，将问题以及故障的发生可能性降到最低。相比较以往的自动化控制器，将智能技术应用其中便可全面提升设备的调控能力，且其实际操控流程也更加简单，相较以往的状态更具发展意义。

1.4应用必要性分析

在智能化技术层面，它和过去的电气工程控制有着很大的差异，这项技术存在显著的优点。以往的电气工程成长经过里，控制方式上往往经由人力去进行工作。电气工程其与其他工程不同，电气行业的危险性较大并需投入大量人力，经由智能化技术的使用可极好地处理相关的缺陷。通常情况下，使用这一技术在一定程度上能减少不必要的资源消耗。借由对数据展开高效的分析研判，能促使自动化控制保持较好的精准性，从而持续的效率展开强化。与以往工作相比，智能化技术能让整个操作流程变得更加安全和方便。借助智能化技术，在工作阶段可从基础层面出发自主判断、高效工作，所以能确保工作效率得到提升。

2智能技术在电力系统自动化中的应用

2.1 模糊控制技术的应用

模糊控制技术属于智能技术范畴，具备较为独特的应用优势，包括随机性强、操作便捷等。 模糊控制技术在电力系统自动化控制中，能够发挥出更佳的控制效能，并使自动化技术的操作难度持续下降，在模糊控制技术模型下，电力系统在运行和监控中的难度系数也将显著降低。 事实上，在模糊技术的支持下，电力系统自动化所需要的流程将更为清晰和简单，尤其是面对日益复杂的电力系统控制单元时，模糊控制技术可以覆盖更大的范围， 将各类控制单元进行融合控制，达到高效统一的控制。

2.2 专家系统控制技术的应用

智能专家系统是智能技术的主要技术，在电力系统自动化领域获得高度青睐。 该系统可针对电力系统中的问题进行预警并发布紧急状态，在紧急事项中进行自动处理和反馈回复，极大地提升了电力系统运行管理的效率。 事实上，智能技术中的专家系统实质上是综合信息的集合和深度应用，即利用专家系统的智能技术，将各类专家知识转化为数据信息，将其依据一定的规律存储于计算机，并与电力系统的控制平台连接，一旦电力系统出现故障问题，专家系统将根据所获取的数据进行综合分析，并做出最科学的推理和判断，为故障的解决提供最佳方案。通常情况下，专家系统可为电力系统自动化提供紧急处理、故障点隔离、配电系统自动化等，但其应用的局限性也应给予关注。 比如，专家系统虽然具备了超越其他系统的专业性，但其仍然无法模拟电力专业的创造性，其更多的是提取过往的经验信息，对故障实施综合分析，如若出现差别于以往的新问题，则专家系统也束手无策，难以应对。 据此，在电力系统的专家系统应用中，应当注重研发的重点，以保障电力系统自动化运行为基础， 不断强化系统的运行能力，有效解决电力系统中的各类问题。

2.3 神经网络模型的应用

伴随智能技术的蓬勃发展，基于神经网络算法的神经网络模型应运而生，主要是通过诸多的神经元进行组建，依据优化模型结构和训练模型算法，以达到强大的学习和反应能力。 在电力系统的实际应用中，神经网络模型将有效缩小数据误差，并保障电力系统之间的高效互动控制，大幅提升电力系统的运行管理效率。 比如，在电力设备运行过程中，利用 BP 神经网络学习算法，将可以对电力系统的短期运行负荷进行准确预测，同时发挥系统故障检测功能，保持电力系统的有序运行。追溯神经网络模型的发展史，神经网络的概念最早发源于 1943 年，并吸引了大量的学者加入研究，经过数十年的发展与实践，如今的神经网络模型已经日趋完善，无论于模型结构还是训练模型算法，均获得了大幅的优化。

2.4 综合智能系统的应用

顾名思义，电力智能技术中的综合智能系统属于多种控制技术的有机融合， 特别是现代控制技术与智能控制技术的融合。 众所周知，现代电力系统具有显著的复杂性和系统性的特点， 其内部运行的方式较为复杂，依赖于传统的自动化管理模式，难以发挥更高的管理效能。 因此，为提升电力系统自动化管理水平，必须要突出对全新管理技术的延伸，打造出更加全面的系统管理体系， 发挥出新技术的优势对电力系统运行进行高效处置。 在综合智能系统模式应用中，主要的融合方式包括如下类型，模糊控制系统与专家控制系统的融合、 模糊控制系统与神经网络系统的融合、 专家控制系统与神经网络系统的融合等。 依托交叉互补式系统的综合应用，将大幅提升单一系统的管理效率，并对其存在的问题予以消除，最大限度地体现系统应用的优势， 确保电力系统运行的安全性、可靠性。

2.5 线性最优化控制系统的应用

线性最优化控制系统在电力系统中应用广泛，并显现出较为突出的功能优势，属于应用最为广泛的智能技术之一。 最优励磁控制技术是线性最优控制技术中的关键，在电力系统的应用中能够有效改善动态品质问题，并增强输电线路输电能力，因此，成为改善电力保障能力的首选技术，使电力系统自动化的潜力得到挖掘。 另外，线性最优控制技术在电力系统中扮演着多重角色，如在水轮发电机中的应用，可以对发电机制动电阻加以控制，提升其运行的稳定性和效率。

结束语

总之，将智能化技术应用其中可摒弃原有的控制模型指导，以统一规范的数据处理为标准，全面提升系统运行的效率。需要全面的对智能技术展开深入研究，将电气工程的现有运行状况展开分析，制定有效的应对技术方案，确保电气工程能够正常、高效的运行。

参考文献

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