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摘要：随着经济、社会的不断发展，电力系统也在不断的进行着自身的改革，以实现最大的经济效益和社会效益。在维护经济效益的同时，如何提高电力系统的稳定性、安全性，成为所有人共同关注的话题。神经网络系统的开发并应用于电力系统，不仅可以提高电力系统的稳定性和安全性，同时还能实现经济利益的最大化，是科学技术发展的结果，也是改革创新的结晶。本文从神经网络的含义出发，系统分析了神经网络系统应用在电力系统中的优点，并对神经网络系统未来的发展寄予希望，希望能为相关工作人员提供建议，以促进电力系统的完善。
关键词：电力系统；神经网络系统；应用；展望
神经网络泛指生物神经网络和人工网络神经两个方面，广泛应用于电力系统中的是人工神经网络，因为人工神经网络具有自学习功能、联想储存功能和高速寻找优化解的能力，所以不仅可以发挥计算机的高速运算能力，还能很快找到最优方案，为提升工作效率做出了重大贡献。正确认识神经网络系统在电力系统中的巨大功能，不仅能够提高电力系统的稳定性，还能尽最大可能解决电力系统中出现的问题，提高电力系统的工作效率。
一、神经网络系统的含义
人工神经网络是一种应用，类似于用大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程界常被成为神经网络。神经网络是一种运算模型，有大量的节点和相互之间的联接构成。每个节点都可以输出一种特定的函数，而每两个节点的连接则代表一个联接函数的加权值，这些就组成了人工神经网路的记忆。神经网络数据的输出就依靠这些网络的不同连接方式，也就是说输出函数和加权值的不同。
神经网络通常是通过一个基于统计学系统的学习方法进行优化的，所以神经网络系统也是一种数学统计方法。在神经网络系统中通过统计学的方法可以获得大量的函数以来进行空间的模拟和干预，另外，还可以通过相应的数据帮助我们进行计算和判断，而其产生的数据要比传统的计算逻辑方法来的更加简便，更有优势。
二、神经网络系统在电力系统中的应用
1.在电力系统控制中的作用
电力系统的过程包含很多环节，传统的管理控制过程不但导致资源的浪费，还会出现数据的偏差、错误，从而影响整个系统的运行。而神经网络系统的运用可以对电力系统实现智能控制，利用神经网络系统的估计和联想力，能对系统的状态和参数进行相应的识别和控制。另外，在变电站电压控制中，现在的控制策略还存在著一定的盲目性和不确定性。而神经网络系统可以减少变电站电压的不稳定性，消除综合控制中的盲目调节。
2.在保持电力系统稳定性中的作用
传统的抑制电力系统低频功率震荡，保证电力系统稳定的电力系统稳定器已经不能满足现阶段的电力系统了，在复杂的电力系统面前，传统的电力系统稳定器的计算方法、计算数据等都会出现偏差，影响系统最终结果。于是，现在更多的人用神经网路技术来设计电力系统的稳定器，这些稳定器可以很好的精确计算方法、减少计算数据的差异，可以很好的克服传统电力系统稳定器的缺点，使得计算更加简单、省时、准确。
3.优化运算的功能
由于神经网络系统可以建立非线性的模型，并适于解决数据预报问题，使得电力系统在短期内的负荷预报变得可能，且有一定的准确性。另外神经网络系统应用于电力系统可以对于电力系统的稳定性进行分析计算，取得故障后的系统状态数据，并对这些数据进行相应的分析检验，以进行确切数据的提炼，优化了传统电力系统中故障数据的检验，使得计算方法更加简便、快捷，从而提高了电力系统网络的稳定性和准确性。
4.在继电保护中的作用
继电保护是电力系统能够安全、稳定运行的重要保障。随着电力系统的发展完善，传统的继电保护程序已经不能满足要求，利用神经网络系统组成的继电保护系统可以根据各种系统提供的不同参数进行准确的模拟、组合，及时发现电流、电压的变化量，通过收集这些故障的参照样本，来对于本系统进行故障模拟，形成相应的保护体系，使得神经网络系统可以在不同的故障条件下正确判断、识别故障，以帮助工作人员了解故障的原委，解决问题。
5.在输电系统中的作用
神经网络系统广泛在电力系统中进行应用还可以有效地对电力系统的电压、线路的阻抗、功率等进行很好的调节控制，从而大大提高电路在电流输送过程中的稳定性，降低输电中的损耗，充分实现电能的高效利用，取得良好的经济效益。同时，提高输电系统的工作效率还能大大提高供电设备的安全性，并且可以有效的对相应的故障进行分析处理，从而使得输电系统更加合理、完善。
6.构建电力系统中的专家系统
由神经系统网络构建的电力系统的专家系统可以通过计算机数据收集人类专家的知识，以利用这些知识为电力系统的建设提供相当于专家水平的技术建议和决策支持，并能够给出相应正确的推理，使得解决问题的知识结构更加宽泛、更加完善。另外，专家系统还具有启发式的知识，可以很好的减少工作人员的工作强度，同时还能随时进行修改补充，因此，将神经网络用于电力系统中，形成相应的专家系统是很有必要的。
7.诊断电力系统故障的作用
要保证电力系统的安全运行和供电设备的安全稳定，就要准确的对电力系统出现的故障进行诊断、排查，以进行及时检修。但目前看来，因为这些故障没有规律可循，而且往往牵扯到很多环节，很难使用一种确定的方法逻辑进行识别，但神经网络系统却可以很好的做到了这一点。以变压器故障为例，当变压器内部出现问题时，变压器的绝缘油中会产生异常气体，使得绝缘油油温、油压、绝缘电阻等发生改变并聚集成一个标准样本，通过神经网络系统进行分析和确认，就可以很容易的对故障做出准确判断。
三、神经网络系统应用于电力系统的展望
1.神经网络系统作为一个新的数据处理系统，还有很多不完善的地方，虽然已经做了很多的努力进行完善，但是对于神经网络系统中的随机问题还是不能够完全控制。另外，以现在的技术手段对于神经网络系统的信息处理分析能力还不能进行清楚的分析、判断。所以，要不断探讨更加有利的、完善的知识理论体系，完善神经网络系统，以建立起一套完整的理论体系，提高神经网络系统的稳定性，使神经网络系统发挥更加重要的作用。
2.神经网络系统的发展与应用，实际上是依赖于现实专家系统的发展。神经网络系统的所有数据均来自专家已有知识或推理出来的数据，因此，并不能忽视现实专家系统的重要性，只有将现实专家系统的逻辑思维方法和知识应用体系运用到神经网络系统中才能真正更有效的发挥神经网络系统的作用，才能为电力系统的完善提供更加完备的系统理论。
3.神经网络系统的研究虽然已经有了一定进展，但是对于很多企业来说，实际应用还有很多困难，还存在着技术差异、人员水平差异、管理差异和经济实力差异，所以，虽然理论研究已相对完整，但在实际的运用过程中却遇到了多重阻碍，不仅科技得不到发展，在人员意识上也造成了滞后。因此，管理人员要积极转变管理思路，将先进科技应用于企业建设上来，从而转变员工的意识，只有各方面全力配合，以及技术的不断发展，才能真正带动企业的发展，实现经济效益和社会效益的双丰收。
结语：
目前，对于神经网络系统在电力系统中的研究还是初步的，有很多不完善的地方，现在进行的研究还比较浅显，神经系统还有更大的发展前途，这就需要科研人员和电力技术人员不断通过实验、实践来对神经网络系统在电力系统中的运用进行探索，以完善神经网络系统和电力系统，促进科技的发展和完善，使神经网络系统可以应用到更高水平。
参考文献：
[1]杨勇.人工神经网络在电力系统中的应用与展望[J].电力系统及其自动化学报，2001（1）
[2]叶其革，王晨皓，吴捷.模糊神经网络及其在电力系统中的应用研究[J].继电器，2004（11）
[3]丁晓群，蔡志慧.人工神经网络在电力系统中的研究与应用现状[J].水利水电科技进展，1996（4）
[4]宋永华，韩英铎，王仲鸿.人工神经网络及其在电力系统中的应用[J].电网技术，1991（1）
关键词：电力系统；神经网络系统；应用；展望
神经网络泛指生物神经网络和人工网络神经两个方面，广泛应用于电力系统中的是人工神经网络，因为人工神经网络具有自学习功能、联想储存功能和高速寻找优化解的能力，所以不仅可以发挥计算机的高速运算能力，还能很快找到最优方案，为提升工作效率做出了重大贡献。正确认识神经网络系统在电力系统中的巨大功能，不仅能够提高电力系统的稳定性，还能尽最大可能解决电力系统中出现的问题，提高电力系统的工作效率。
一、神经网络系统的含义
人工神经网络是一种应用，类似于用大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程界常被成为神经网络。神经网络是一种运算模型，有大量的节点和相互之间的联接构成。每个节点都可以输出一种特定的函数，而每两个节点的连接则代表一个联接函数的加权值，这些就组成了人工神经网路的记忆。神经网络数据的输出就依靠这些网络的不同连接方式，也就是说输出函数和加权值的不同。
神经网络通常是通过一个基于统计学系统的学习方法进行优化的，所以神经网络系统也是一种数学统计方法。在神经网络系统中通过统计学的方法可以获得大量的函数以来进行空间的模拟和干预，另外，还可以通过相应的数据帮助我们进行计算和判断，而其产生的数据要比传统的计算逻辑方法来的更加简便，更有优势。
二、神经网络系统在电力系统中的应用
1.在电力系统控制中的作用
电力系统的过程包含很多环节，传统的管理控制过程不但导致资源的浪费，还会出现数据的偏差、错误，从而影响整个系统的运行。而神经网络系统的运用可以对电力系统实现智能控制，利用神经网络系统的估计和联想力，能对系统的状态和参数进行相应的识别和控制。另外，在变电站电压控制中，现在的控制策略还存在著一定的盲目性和不确定性。而神经网络系统可以减少变电站电压的不稳定性，消除综合控制中的盲目调节。
2.在保持电力系统稳定性中的作用
传统的抑制电力系统低频功率震荡，保证电力系统稳定的电力系统稳定器已经不能满足现阶段的电力系统了，在复杂的电力系统面前，传统的电力系统稳定器的计算方法、计算数据等都会出现偏差，影响系统最终结果。于是，现在更多的人用神经网路技术来设计电力系统的稳定器，这些稳定器可以很好的精确计算方法、减少计算数据的差异，可以很好的克服传统电力系统稳定器的缺点，使得计算更加简单、省时、准确。
3.优化运算的功能
由于神经网络系统可以建立非线性的模型，并适于解决数据预报问题，使得电力系统在短期内的负荷预报变得可能，且有一定的准确性。另外神经网络系统应用于电力系统可以对于电力系统的稳定性进行分析计算，取得故障后的系统状态数据，并对这些数据进行相应的分析检验，以进行确切数据的提炼，优化了传统电力系统中故障数据的检验，使得计算方法更加简便、快捷，从而提高了电力系统网络的稳定性和准确性。
4.在继电保护中的作用
继电保护是电力系统能够安全、稳定运行的重要保障。随着电力系统的发展完善，传统的继电保护程序已经不能满足要求，利用神经网络系统组成的继电保护系统可以根据各种系统提供的不同参数进行准确的模拟、组合，及时发现电流、电压的变化量，通过收集这些故障的参照样本，来对于本系统进行故障模拟，形成相应的保护体系，使得神经网络系统可以在不同的故障条件下正确判断、识别故障，以帮助工作人员了解故障的原委，解决问题。
5.在输电系统中的作用
神经网络系统广泛在电力系统中进行应用还可以有效地对电力系统的电压、线路的阻抗、功率等进行很好的调节控制，从而大大提高电路在电流输送过程中的稳定性，降低输电中的损耗，充分实现电能的高效利用，取得良好的经济效益。同时，提高输电系统的工作效率还能大大提高供电设备的安全性，并且可以有效的对相应的故障进行分析处理，从而使得输电系统更加合理、完善。
6.构建电力系统中的专家系统
由神经系统网络构建的电力系统的专家系统可以通过计算机数据收集人类专家的知识，以利用这些知识为电力系统的建设提供相当于专家水平的技术建议和决策支持，并能够给出相应正确的推理，使得解决问题的知识结构更加宽泛、更加完善。另外，专家系统还具有启发式的知识，可以很好的减少工作人员的工作强度，同时还能随时进行修改补充，因此，将神经网络用于电力系统中，形成相应的专家系统是很有必要的。
7.诊断电力系统故障的作用
要保证电力系统的安全运行和供电设备的安全稳定，就要准确的对电力系统出现的故障进行诊断、排查，以进行及时检修。但目前看来，因为这些故障没有规律可循，而且往往牵扯到很多环节，很难使用一种确定的方法逻辑进行识别，但神经网络系统却可以很好的做到了这一点。以变压器故障为例，当变压器内部出现问题时，变压器的绝缘油中会产生异常气体，使得绝缘油油温、油压、绝缘电阻等发生改变并聚集成一个标准样本，通过神经网络系统进行分析和确认，就可以很容易的对故障做出准确判断。
三、神经网络系统应用于电力系统的展望
1.神经网络系统作为一个新的数据处理系统，还有很多不完善的地方，虽然已经做了很多的努力进行完善，但是对于神经网络系统中的随机问题还是不能够完全控制。另外，以现在的技术手段对于神经网络系统的信息处理分析能力还不能进行清楚的分析、判断。所以，要不断探讨更加有利的、完善的知识理论体系，完善神经网络系统，以建立起一套完整的理论体系，提高神经网络系统的稳定性，使神经网络系统发挥更加重要的作用。
2.神经网络系统的发展与应用，实际上是依赖于现实专家系统的发展。神经网络系统的所有数据均来自专家已有知识或推理出来的数据，因此，并不能忽视现实专家系统的重要性，只有将现实专家系统的逻辑思维方法和知识应用体系运用到神经网络系统中才能真正更有效的发挥神经网络系统的作用，才能为电力系统的完善提供更加完备的系统理论。
3.神经网络系统的研究虽然已经有了一定进展，但是对于很多企业来说，实际应用还有很多困难，还存在着技术差异、人员水平差异、管理差异和经济实力差异，所以，虽然理论研究已相对完整，但在实际的运用过程中却遇到了多重阻碍，不仅科技得不到发展，在人员意识上也造成了滞后。因此，管理人员要积极转变管理思路，将先进科技应用于企业建设上来，从而转变员工的意识，只有各方面全力配合，以及技术的不断发展，才能真正带动企业的发展，实现经济效益和社会效益的双丰收。
结语：
目前，对于神经网络系统在电力系统中的研究还是初步的，有很多不完善的地方，现在进行的研究还比较浅显，神经系统还有更大的发展前途，这就需要科研人员和电力技术人员不断通过实验、实践来对神经网络系统在电力系统中的运用进行探索，以完善神经网络系统和电力系统，促进科技的发展和完善，使神经网络系统可以应用到更高水平。
参考文献：
[1]杨勇.人工神经网络在电力系统中的应用与展望[J].电力系统及其自动化学报，2001（1）
[2]叶其革，王晨皓，吴捷.模糊神经网络及其在电力系统中的应用研究[J].继电器，2004（11）
[3]丁晓群，蔡志慧.人工神经网络在电力系统中的研究与应用现状[J].水利水电科技进展，1996（4）
[4]宋永华，韩英铎，王仲鸿.人工神经网络及其在电力系统中的应用[J].电网技术，1991（1）