探析电力系统自动化中智能技术的应用

探析电力系统自动化中智能技术的应用

蒋伟杰

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摘要：随着我国科学研究水平和技术条件水平的不断进步,智能技术已经得到了人们的重视,越来越多的生产技术以及生活技术都慢慢向智能方面靠拢,而科技的进步使得我国现在对于电力系统自动化提出了苛刻、高端的要求。文章主要分析了近几年利用率比较高的电力系统自动化与智能技术。

关键词：电力系统自动化；智能技术；应用探析

引言

智能技术已经成为电力系统领城当中不可或缺的一部分,这种先进的科学的控制技术在现代社会中具有不可替代的地位。将智能技术合理应用于电力系统当中,不仅提高了系统的安全性、稳定性, 还提高了系统的运行效率和自动化水平,带来了很高的社会价值。因此,相关工作人员更应该投人研究,结合实际,勇于创新,改进不足,另辟智能技术在电力系统中的其他应用途径，以利用智能技术最大限度地提升电力系统的自动化功能。

一、智能技术和电力系统自动化概述

1智能技术

智能技术主要包含了专家系统控制.神经网络控制、模糊控制、线性最优控制以及综合智能控制等控制手段。随着社会科技的不断发展,智能技术已经被广泛应用于电力系统当中,并成为电力系统自动化不可或缺的一部分。智能技术控制手段是传统控制的一大提升,其不仅能及时反馈出问题，还能有效地解决问题,大大提高了系统的运行效率。智能技术是通过对外部环境的感知获取信息,从而提高控制效果,提升对感知信息的控制能力。由于智能技术具有适应性、多样性和实时性,已经被电力系统广泛运用。

2电力系统自动化

电力系统自动化是计算机技术在电力系统中应用的一种控制技术。电力系统自动化的最终目的就是实现系统的自动控制.检测以及管理,自动对电能的生产、运输进行管理从而达到提高工作效率的目的。不仅如此，自动化的控制管理方式还提高了系统了稳定性和安全性。电力系统自动化包括配电网自动化、变电站自动化、调度电网自动化等。

二、智能技术在电力系统自动化控制中的应用

1综合智能控制

综合智能控制顾名思义也就是技术与技术的相结合,未来的电力系统自动化中应用会比较多的有模糊逻辑控制和专家系统控制的相结合、专家系统控制和神经网络控制的相结合、自动化适应控制和模糊逻辑控制以及神经网络控制的相结合、模糊逻辑控制和神经网络控制的相结合。其中模糊逻辑控制可以很好地进行结构化知识的有效处理,而神经网络控制可以很好地进行非结构化知识的有效处理,这两者的相结合从各种角度来看更加有利于智能技术的发展,成功的把双方的缺点都弥补起来。在这功能中模糊逻辑控制主要是处理一些方向不定的问题,而人工神经网络主要是进行一些比较低层次的计算以及应用,这两者之间的技术能起到相互补充彼此不足的作用,从而直接避免了单独功能所造成无法弥补的缺陷性,让智能技术在电力系统自动控制中得到更好的应用。

2模糊逻辑控制

模糊逻辑控制主要是采取了一种模糊的宏观控制系统。这种方法的特点是容易操作、随机性、简单化、非线性以及不确定性,这些特点更方便人们操作。模糊逻辑控制的表现方式为把一些相对比较复杂操作过程、过程对象通过模糊推理、模糊关系以及决策方法来进行有效的控制和表达。在一般情况下都是用如果、或者来进行专家知识、实际控制以及专家经验，这种方式具有鲁棒性强和不依赖被控对象模型的优点。虽然模糊逻辑控制已经得到了广泛的应用,但是和传统的常规逻辑控制相比较的话,模糊逻辑控制自身还是存在一些无法弥补的缺点，主要有学习能力差、稳定性差、状态误差性差以及调整性差等。为了使这些缺点得到补救就必须进行智能技术的设计,主要措施是综合智能控制,并且已经广泛应用在电力系统自动化中。

3线性最优控制

线性最优控制主要是采取了把控制问题通过最优化理论进行体现、表述的方式,它是控制理论不可或缺的一部分。 线性最优控制的特点是具有成熟性强、应用性多以及范围性广,而现代的远距离输电能力正是利用线性最优控制的特点来完成的,这种输电能力很大程度上改善了动态品质以及提升了远距离的输电线能力,并且已经得到了人们认可。虽然线性最优控制已经广泛应用在电力系统自动化中，但是它对局部线性化的电力系统设计来说还是有缺点的,主要针对非线性比较强的电力系统自动化中存在无法进行干扰控制。

4神经网络控制

神经网络控制是通过人工神经网络发展而成的，它主要应用在学习方面以及模型结构方面,并且已经得到了广泛的传播和成果。神经网络控制是一种新型的智能控制技术,其是人工神经理论和控制理论相结合所发展而来的，具有“非线性”的特征。神经网络系统是由种类复杂繁多的神经元组成,具有良好的组织学习能力、管理能力、信息处理能力以及并行处理能力,因此受到了人类的关注，并被广泛应用于电力系统自动化当中。神经网络控制系统是通过大量的神经元通过一定方式的连接所形成,并且神经网络系统将大量的信息隐藏在连接权值上,通过非线性映射挖掘和调整信息。神经网络控制系统在电力系统自动化上的应用有自动化的控制管理和图像的处理等方面。神经网络控制系统的人工智能系统、数学系统、计算机科学理论以及自动系统都在电力系统中得到了广泛应用,例如神经网络系统可以通过对数据的自动分析,从而得出电力设备的损耗值、能量消耗以及总能耗等结果。神经网络控制的非线性是目前最受人们关注的。神经网络控制是通过大量的简单神经元连接而成的,它的工作原理是在连接权值.上进行信息的隐藏以及包含，同时按照调节权值的一定计算公式来计算出它的值,从而保证神经网络控制的m维空间非线性映射成功跨越到n维空间非线性映射。

5专家系统控制

专家系统控制主要应用在电力系统自动化中的紧急处理、状态识辨、状态警告、系统规划、调度员培训、系统控制的恢复、切负荷、分析状态、转化状态、配电系统自动化控制电压的无功、静态分析、动态分析、安全分析、人机接口以及故障点的隔离等方面。专家系统控的适用范围非常广,但也是有不适用的地方,比如创造性差、自主学习能力差、深层适应差、浅层知识面差、分析能力差、组织能力差、验证能力差以及应付能力差等。

6模糊控制技术

该项智能技术是我国目前电力自动化系统当中比较常见的一种,主要是在数学理论基础之上，将数学逻辑推理和其他理论知识紧密结合在一起而形成的--种新技术,根据以往经验总结发现，将模糊控制技术应用到电力系统自动化中发挥着非常大的作用和功效，主要表现在以下几个方面：第一，整个系统的正常运行离不开迷糊控制技术对各种动态因素的有效处理，该项技术的合理应用不但可以实现对相关因素的分析,同时还实现了对各种不可控因素的有效转换。需要注意的是,电力自动化系统存在一定的复杂性，而且容易受到众多外界因素的影响,所以整个运行过程需要耗费大量的人力物力和财力，如果只是依靠传统的人工进行计算根本无法达到控制目标,而且人工计算精确度不足,容易出现误差,计算速度也跟不上，大大降低了控制效率。第二,模糊控制技术的应用可以为管理人员决策提供一定的帮助,该技术直接输人到自动化系统当中,根据系统对人类决策过程进行模拟,降低了该过程中对人力物力的消耗,同时还在一定程度上提高了电力系统运行效率。

三、结语

随着科学技术的不断发展和社会的不断进步，智能技术已经被广泛应用于社会的各个领城。电力系统的自动化有利于电力系统安全稳定的运行,在电力系统中具有举足轻重的地位。随着电力资源的越加缺乏，对电力系统自动化的研究已经成为当前刻不容缓的工作。而智能技术在电力系统自动化中的应用，不仅提高了电力系统的性能,还解决了很多电力系统在运用上所面临的问题。

参考文献

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