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摘 要： 信息技术的飞速发展，人与人之间的联系更加的便捷，大大提高了人们生产、生活的效率，故本文从智能技术在电力系统自动化中应用、电力系统自动化中智能控制系统组成以及结构设计三个方面进行了详细的分析，以供参考。
关键词： 系统自动化；智能控制；应用分析；
中图分类号：F407文献标识码： A
前言：因为电力系统在人们的生活中有着重要的作用，其直接影响着人们生活水平的质量，所以电力系统的质量高低就显得至关重要，再加上电力系统本身具有的复杂性特点，这就使得智能化在电力系统中的应用是十分必要的，而智能化的应用会在很大程度上提高电力系统自动化的水平，对人们的生产、生活提供便捷的服务。
一、对智能技术在电力系统自动化中应用的分析
几种典型智能技术在电力系统自动化控制中的引入运用，解决了传统方法难以解决的复杂系统控制的问题，从而在一定程度上提高了电力系统自动化控制的适应性，降低控制系统的造价成本。
（一）模糊理论的应用。模糊理论是模糊化经典集合理论，将语言变量与近似推理的模糊逻辑引入进来，是一种包含一套完备的推理体系的智能技术。通过已经存在的控制规则与数据，模糊理论可以对模糊输入量进行推导，得到模糊控制输出，输出结果的组成部分是：模糊化、模糊推理以及模糊判决。模糊理论在电力系统自动化控制中的运用越来越广泛，这种智能技术的优势是：对那些具有不确定性及不精确性的问题能够进行有效的处理，也能够处理因噪声而造成的问题；专家经验经过模糊知识语言变量来进行表达，和人的表达方式更加的相似，使得知识的抽取与表达更易完成；并且对自学能力及容错能力有了很大的提高。
（二）专家系统控制的应用。专家系统在电力系统中的应用范围很广，包括对电力系统处于警告状态或紧急状态的辨识，提供紧急处理，系统恢复控制，非常慢的状态转换分析，切负荷，系统规划，电压无功控制，故障点的隔离，配电系统自动化，调度员培训，电力系统的短期负荷预报，静态与动态安全分析，以及先进的人机接口等方面。虽然专家系统在电力系统中得到了广泛的应用，但仍存在一定的局限性，如难以模仿电力专家的创造性、只采用了浅层知识而缺乏功能理解的深层适应、缺乏有效的学习机构，对付新情况的能力有限、知识库的验证困难、对复杂的问题缺少好的分析和组织工具等。因此，在开发专家系统方面应注意专家系统的代价/效益分析方法问题，专家系统软件的有效性和试验问题，知识获取问题，专家系统与其他常规计算工具相结合等问题。
（三）神经网络控制的应用。神經网络之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线性特性、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。神经网络是由大量简单的神经元以一定的方式连接而成的。神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上，根据一定的学习算法调节权值，使神经网络实现从m维空间到n维空间复杂的非线性映像。目前神经网络理论研究主要集中在神经网络模型及结构的研究、神经网络学习算法的研究、神经网络的硬件实现问题等。
（四）综合智能系统的应用。 综合智慧控制一方面包含了智慧控制与现代控制方法的结合，另一方面包含了各种智慧控制方法之间的交叉结合，对电力系统这样一个复杂的大系统来讲，综合智能控制更有巨大的应用潜力。目前在电力系统中研究得较多的有神经网络与专家系统的结合、专家系统与模糊控制的结合、神经网络与模糊控制的结合、神经网络、模糊控制与自适应控制的结合等方面。神经网络适合于处理非结构化信息，而模糊系统对处理结构化的知识更有效。因此，模糊逻辑和人工神经网络的结合有良好的技术基础。这两种技术从不同角度服务于智能系统，人工神经网络主要应用在低层的计算方法上，模糊逻辑则用以处理非统计性的不确定性问题，是高层次的推理，这两种技术正好起互补作用。神经网络把感知器送来的大量数据进行安排和解释，而模糊逻辑则提供应用和挖掘潜力的框架。因此，将二者结合起来的研究成果较多。
（五）线性最优控制的应用。最优控制是现代控制理论的一个重要组成部分，也是将最优化理论用于控制问题的一种体现。线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多，最成熟的一个分支。卢强等人提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态质量的问题，取得了一系列重要的研究成果。该研究指出了在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用，发挥着重要的作用。但应当指出，由于这种控制器是针对电力系统的局部线性化模型来设计的，在强非线性的电力系统中对大干扰的控制效果不理想。
二、对电力系统自动化中智能控制系统组成的分析
前面已经指出以模糊控制器、 输入/输出接口装置、 执行机构、 被控对象、 传感器等五部分为主要结构的模糊逻辑控制系统在电力系统自动化中的应用是最为广泛的。 一般来说， 模糊逻辑控制系统作为一种非线性智能控制的系统主要由三个部分组成， 分别是模糊逻辑控制、 模糊集合理论、模糊语言变量。 特别需要指出的是， 在特别情况下， 以模仿人的逻辑思维来对难以建立数学模型进行控制的系统。 电力系统的模糊控制方法的控制原理是利用模糊语言对人的控制行为进行分析和决策描述， 以微机程序进行实现， 从而将分析结果进行智能记忆而得到控制的规则。
（一）模糊控制器分析
1、 以模糊逻辑芯片为主的模糊控制器
一般来说， 这种模糊控制器的主要是为硬设备而设计的， 这种以模糊逻辑芯片为主的模糊控制器的模糊控制算法直接以硬件芯片为主的。 其因推理速度的迅捷、 控制精度的准确而在实际应用中的到非常有效的使用。 但是作为一种硬设备系统， 其灵活性是非常差的， 且从经济效益来考虑的话，其昂贵的价格也； 令人望而却步。
2、 以数字控制器为主的模糊控制器
这种控制器相较于模糊芯片为主的控制器来说， 其组成部门主要包括以单片微
机为主的硬件系统和以模糊控制算法为主的软件系统组成。 模糊控制算法有利于取代数字控制方法， 从而可以将原先成就的数字控制器变为模糊控制器， 这样可以得到一个全新的单片机模糊系统。 其整个过程的模糊推理算法的过程是使用软件模糊化后进行模糊推理。
（二）输入/输出接口装置分析
输入和输出接口装置的作用就是对被控对象的控制量和可观测状态量进行转换之后传输到模糊控制器而得到结果， 其再将模糊控制器的数据转换而得到模拟信号， 再将模拟信号传输到执行机构， 执行机构方可控制对象 。
（三） 执行机构分析
执行机构主要步进电动、 伺服电动、 机直流电动机、 交流电动机机等为主的电力装置。
（四）被控对象分析
有线性的或非线性的被控对象， 有有时滞或无时滞的被控对象有固定的或时变的被控对象， 有单变量或多变量的被控对象。
（五） 传感器分析
以速度、 压力、 流量、 温度等非电量为转化变数的传感器是将各种被控对象的数据进行转化而得模糊控制的信号， 其直接影响模糊控制的精度。
三、对电力系统自动化中智能控制器结构设计的分析
被控对象的具体情况直接决定着电力系统自动化中的模糊控制器的选择。 在传感器的选择上就应该选择质量好， 精度高的设备。 一般来说误差的变化的速率、 误差的变化、 误差是电力系统自动化中所要获得的信息量。就基于人的思维特点来说， 对于最显而易见的误差是可以直接敏锐得认识道德，而误差的变化和误差变化的速率则更加难以觉察到。 故在实际的模糊控制器中输入变量选择误差的变化的速率、 误差的变化、 误差， 输出变量选择控制量的变化。
综上所述，虽然现在智能化在电力系统自动化中的应用比较广泛，但是智能化水平还是有待进一步的提高，并且要不断的提高，以满足不断前进中的电力系统自动化的要求，为人们的生产与生活提供更高的质量。
参考文献
[1] 陈裕民，武博，赵敏. 浅谈智能控制方法在电力系统自动化中的应用［J］ . 科技创新导报 . 2013（6） .
[2] 肖云峰, 刘立英. 智能技术在电力系统自动化中的应用探析 [J]. 科技与企业.2011(12).
[3] 黄安林. 浅析智能技术在电力系统自动化中的应用 [J]. 中国高新技术企业 .2014(5).
关键词： 系统自动化；智能控制；应用分析；
中图分类号：F407文献标识码： A
前言：因为电力系统在人们的生活中有着重要的作用，其直接影响着人们生活水平的质量，所以电力系统的质量高低就显得至关重要，再加上电力系统本身具有的复杂性特点，这就使得智能化在电力系统中的应用是十分必要的，而智能化的应用会在很大程度上提高电力系统自动化的水平，对人们的生产、生活提供便捷的服务。
一、对智能技术在电力系统自动化中应用的分析
几种典型智能技术在电力系统自动化控制中的引入运用，解决了传统方法难以解决的复杂系统控制的问题，从而在一定程度上提高了电力系统自动化控制的适应性，降低控制系统的造价成本。
（一）模糊理论的应用。模糊理论是模糊化经典集合理论，将语言变量与近似推理的模糊逻辑引入进来，是一种包含一套完备的推理体系的智能技术。通过已经存在的控制规则与数据，模糊理论可以对模糊输入量进行推导，得到模糊控制输出，输出结果的组成部分是：模糊化、模糊推理以及模糊判决。模糊理论在电力系统自动化控制中的运用越来越广泛，这种智能技术的优势是：对那些具有不确定性及不精确性的问题能够进行有效的处理，也能够处理因噪声而造成的问题；专家经验经过模糊知识语言变量来进行表达，和人的表达方式更加的相似，使得知识的抽取与表达更易完成；并且对自学能力及容错能力有了很大的提高。
（二）专家系统控制的应用。专家系统在电力系统中的应用范围很广，包括对电力系统处于警告状态或紧急状态的辨识，提供紧急处理，系统恢复控制，非常慢的状态转换分析，切负荷，系统规划，电压无功控制，故障点的隔离，配电系统自动化，调度员培训，电力系统的短期负荷预报，静态与动态安全分析，以及先进的人机接口等方面。虽然专家系统在电力系统中得到了广泛的应用，但仍存在一定的局限性，如难以模仿电力专家的创造性、只采用了浅层知识而缺乏功能理解的深层适应、缺乏有效的学习机构，对付新情况的能力有限、知识库的验证困难、对复杂的问题缺少好的分析和组织工具等。因此，在开发专家系统方面应注意专家系统的代价/效益分析方法问题，专家系统软件的有效性和试验问题，知识获取问题，专家系统与其他常规计算工具相结合等问题。
（三）神经网络控制的应用。神經网络之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线性特性、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。神经网络是由大量简单的神经元以一定的方式连接而成的。神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上，根据一定的学习算法调节权值，使神经网络实现从m维空间到n维空间复杂的非线性映像。目前神经网络理论研究主要集中在神经网络模型及结构的研究、神经网络学习算法的研究、神经网络的硬件实现问题等。
（四）综合智能系统的应用。 综合智慧控制一方面包含了智慧控制与现代控制方法的结合，另一方面包含了各种智慧控制方法之间的交叉结合，对电力系统这样一个复杂的大系统来讲，综合智能控制更有巨大的应用潜力。目前在电力系统中研究得较多的有神经网络与专家系统的结合、专家系统与模糊控制的结合、神经网络与模糊控制的结合、神经网络、模糊控制与自适应控制的结合等方面。神经网络适合于处理非结构化信息，而模糊系统对处理结构化的知识更有效。因此，模糊逻辑和人工神经网络的结合有良好的技术基础。这两种技术从不同角度服务于智能系统，人工神经网络主要应用在低层的计算方法上，模糊逻辑则用以处理非统计性的不确定性问题，是高层次的推理，这两种技术正好起互补作用。神经网络把感知器送来的大量数据进行安排和解释，而模糊逻辑则提供应用和挖掘潜力的框架。因此，将二者结合起来的研究成果较多。
（五）线性最优控制的应用。最优控制是现代控制理论的一个重要组成部分，也是将最优化理论用于控制问题的一种体现。线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多，最成熟的一个分支。卢强等人提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态质量的问题，取得了一系列重要的研究成果。该研究指出了在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用，发挥着重要的作用。但应当指出，由于这种控制器是针对电力系统的局部线性化模型来设计的，在强非线性的电力系统中对大干扰的控制效果不理想。
二、对电力系统自动化中智能控制系统组成的分析
前面已经指出以模糊控制器、 输入/输出接口装置、 执行机构、 被控对象、 传感器等五部分为主要结构的模糊逻辑控制系统在电力系统自动化中的应用是最为广泛的。 一般来说， 模糊逻辑控制系统作为一种非线性智能控制的系统主要由三个部分组成， 分别是模糊逻辑控制、 模糊集合理论、模糊语言变量。 特别需要指出的是， 在特别情况下， 以模仿人的逻辑思维来对难以建立数学模型进行控制的系统。 电力系统的模糊控制方法的控制原理是利用模糊语言对人的控制行为进行分析和决策描述， 以微机程序进行实现， 从而将分析结果进行智能记忆而得到控制的规则。
（一）模糊控制器分析
1、 以模糊逻辑芯片为主的模糊控制器
一般来说， 这种模糊控制器的主要是为硬设备而设计的， 这种以模糊逻辑芯片为主的模糊控制器的模糊控制算法直接以硬件芯片为主的。 其因推理速度的迅捷、 控制精度的准确而在实际应用中的到非常有效的使用。 但是作为一种硬设备系统， 其灵活性是非常差的， 且从经济效益来考虑的话，其昂贵的价格也； 令人望而却步。
2、 以数字控制器为主的模糊控制器
这种控制器相较于模糊芯片为主的控制器来说， 其组成部门主要包括以单片微
机为主的硬件系统和以模糊控制算法为主的软件系统组成。 模糊控制算法有利于取代数字控制方法， 从而可以将原先成就的数字控制器变为模糊控制器， 这样可以得到一个全新的单片机模糊系统。 其整个过程的模糊推理算法的过程是使用软件模糊化后进行模糊推理。
（二）输入/输出接口装置分析
输入和输出接口装置的作用就是对被控对象的控制量和可观测状态量进行转换之后传输到模糊控制器而得到结果， 其再将模糊控制器的数据转换而得到模拟信号， 再将模拟信号传输到执行机构， 执行机构方可控制对象 。
（三） 执行机构分析
执行机构主要步进电动、 伺服电动、 机直流电动机、 交流电动机机等为主的电力装置。
（四）被控对象分析
有线性的或非线性的被控对象， 有有时滞或无时滞的被控对象有固定的或时变的被控对象， 有单变量或多变量的被控对象。
（五） 传感器分析
以速度、 压力、 流量、 温度等非电量为转化变数的传感器是将各种被控对象的数据进行转化而得模糊控制的信号， 其直接影响模糊控制的精度。
三、对电力系统自动化中智能控制器结构设计的分析
被控对象的具体情况直接决定着电力系统自动化中的模糊控制器的选择。 在传感器的选择上就应该选择质量好， 精度高的设备。 一般来说误差的变化的速率、 误差的变化、 误差是电力系统自动化中所要获得的信息量。就基于人的思维特点来说， 对于最显而易见的误差是可以直接敏锐得认识道德，而误差的变化和误差变化的速率则更加难以觉察到。 故在实际的模糊控制器中输入变量选择误差的变化的速率、 误差的变化、 误差， 输出变量选择控制量的变化。
综上所述，虽然现在智能化在电力系统自动化中的应用比较广泛，但是智能化水平还是有待进一步的提高，并且要不断的提高，以满足不断前进中的电力系统自动化的要求，为人们的生产与生活提供更高的质量。
参考文献
[1] 陈裕民，武博，赵敏. 浅谈智能控制方法在电力系统自动化中的应用［J］ . 科技创新导报 . 2013（6） .
[2] 肖云峰, 刘立英. 智能技术在电力系统自动化中的应用探析 [J]. 科技与企业.2011(12).
[3] 黄安林. 浅析智能技术在电力系统自动化中的应用 [J]. 中国高新技术企业 .2014(5).