论文部分内容阅读
【摘要】随着电力工业发展的需要，智能技术已经广泛应用于电力系统中，本文从近几年智能技术在电力系统自动化中的应用的角度出发，对其进行了相关概述，重点对智能控制、模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等智能技术在电力系统自动化中的应用进行了探讨。可以预见，智能技术将会在电力系统的发展中发挥关键作用。
【关键词】智能技术；自动化；电力系统
随着我国经济技术的发展，人们对电力系统自动化的关注也与日俱增。电力系统的自动化控制，是指利用具有自用检测、决策和控制功能的设备确保电力系统安全稳定运营的技术。近年来，自动化智能控制已经广泛应用于电力系统建设的各个方面，智能技术的应用提高了电力系统自动化的性能，为我国电力工业的发展起到了不可磨灭的作用。
1. 电力系统自动化中常见的智能技术
1.1 智能控制技术
随着电力系统中自动化的不断完善，智能控制技术也在不断完善提高。自动化智能控制技术的应用对电力系统故障的发生起到预防和及时应对的作用，更好地管理着我国电力系统，为人民生活提供保障。目前我国的智能控制技术已经可以实现多元多线程实时控制，并逐渐向低电压调节方向发展，智能化控制技术的引入，可以使电力系统在进行控制的过程中对数据进行实时监测、分析，并提出控制方案。在实时控制时，可以采用图形化的用户界面对电力系统的数据及运行状况直观反映，从根本上降低故障发生率，减少设备损耗，节约资源。智能控制技术是在我国的电力系统中应用最为广泛的智能技术模式，通常以人机综合操控为主，配合系统调动来完成设备的运转，使人力资源和机械设备都得到较好利用，对社会的发展也有着非常重要的意义。
1.2 模糊控制技术
模糊控制技术是一种操作相对简单并且易于掌握的一种控制技术，是对系统的宏观控制，针对随机性大、非线性、不确定性、不精确性的系统有较好的控制作用，另外模糊控制技术还能处理噪声带来的问题。模糊控制作用的原理是将人的操作经验利用模糊方法来表示，通过模糊决策和推理方法，对复杂的过程对象进行有效控制。在具体控制过程中，常常应用：“如果……，则……”的表示方法表述专家的知识与经验，这种表达方式与人更接近，对所需知识的选择和表达更容易完成，相比传统方式具有更强的自学能力和容错能力。对于电力系统中易出现的问题能提出较好的解决方案。模糊控制技术的应用非常广泛，大到大型电力控制系统，小到电热炉等家用电器都有模糊控制技术的身影，这是由模糊控制技术的优越性决定的。模糊控制技术增强了电力系统的品质控制，有效降低常规模式对智能技术的束缚，使得智能技术的适用面更广泛，应变能力更强。
1.3 神经网络控制
神经网络控制是电力系统自动化智能控制技术中的一种新型技术，最早出现于1942年，将人工智能系统、数学系统和计算机系统有机地结合起来，具有完善的系统能耗收集、计算、分析能力，在学习算法、模型结构上取得了非常大的进展。神经网络控制是依据非线性原则特征，对系统网络数据库、运转数据等实现最优控制的方法。具有自我学习和能力。神经网络系统是利用大量简单的神经元构成神经网络控制技术，使之有拥有神经网络控制方式。他利用一定的算法，将隐藏的信息进行调节，从而实现非线性的复杂映射。这种智能控制技术可以大大改善电力系统的经济效益，改善系统综合运转质量。神经网络控制具有自学能力强、运算速度快等优势。将运行数据输入到神经网络系统中，可以快速对电力系统的运行状况进行学习和识别，并快速分析判断、发现问题。另外对于复杂问题也有较高的分析处理能力，如通过神经网络控制技术的反馈设计使计算机发挥高速运算能力，短时间内得到优化的解决方案。
1.4 专家系统控制
专家系统控制是指将专家的经验与知识编入某种智能计算机程序系统中去，在出现危急情况时，利用此系统寻找问题的根源并加以解决，使整个电力系统恢复正常运行的控制体系。专家控制系统在电力系统中的应用也较为广泛，可以解决控制系统中的常规问题，还具有强化培训调度员、配电自动化、静态与动态安全状况分析等能力。此系统在控制过程中，可以依照故障的紧急状态或警告状态对故障地点、状况进行判断处理，确保在短时间内使系统恢复正常。但是在实际应用中，我们发现专家控制系统也存在着一定的局限性。比如缺少创造性、没有学习能力、只能分析处理简单问题等等。
1.5 线性最优控制
最优化控制是将最优化控制理论与智能控制的一个良好的结合，是目前应用最多也是最为成熟的一个分支。在目前的电力系统中，较多应用于远距离输电方向，可以有效改善发电机电压的控制效果，并强化控制力度。在线性最优控制技术中，励磁系统的应用最为广泛。该理论使最优的励磁控制代替传统励磁控制，使大型机组系统的动态品质得以提升。线性最优控制也存在一定的局限性，比如适用面较窄，只适用于具备线性化模型，在其他模型体系中的控制效果不佳。
除了以上几种智能控制方式外，还有自适应控制技术、变结构控制技术、微分几何控制技术、人工智能故障诊断技术等智能控制技术，为电力系统的自动化进程提供了有效技术手段。
2.电力系统自动化中智能技术的发展趋势
2.1 智能化实时控制技术
智能化实时控制技术是智能化控制技术的延伸，指在电力系统自动化控制过程中，对电力数据进行实时监测、分析、控制的技术。智能化实时控制技术可以提高电力系统自动化控制的质量，增强电力系统自动化控制的力度，并降低系统的风险。此项技术已经成为当前电力系统自动化控制的主导方向。
2.2 综合智能控制技术
综合智能控制技术是利用模糊控制结构，将常用智能控制方法合理有效结合起来的一种控制方法，在完善电力系统自动化方面，具有更加稳定、协调、简易的特点。对于常用的智能控制方法，常有以下交叉组合方式：神经网络系统与专家系统相结合、专家系统和模糊控制技术相结合、神经网络系统与自适应控制技术相结合等方式。多种方式的有机结合，不仅可以发挥单一控制的优势，使电力系统的自动化控制达到最优状态，还能提高整个电力系统的应用效率，促进我国电力系统的持续健康发展。综合智能控制技术对于现代化大型复杂的电力系统来说，具有更大的发展空间和潜力。
结语
综合上述探讨，我们可以看出智能技术在电力系统自动化中占据了不可忽视的地位，尽管我国的电力系统还不够完善，但是，我们相信随着智能技术研究的进一步深化，会为我国的电力工业带来更大的价值，智能技术的应用必将越来越广泛。
参考文献
[1]王源.电力系统自动化中智能技术的应用研究[J].中国高新技术企业，2014，280（2）：149-150.
[2]李鑫，罗洋洋，罗成.浅谈电力系统中自动化智能技术的应用[J].中国新技术新产品，2013，334（25）：108-109.
[3]智静.电力系统自动化与智能技术分析[J].电气工程与自动化，2011，312 （30）；39-41.
【关键词】智能技术；自动化；电力系统
随着我国经济技术的发展，人们对电力系统自动化的关注也与日俱增。电力系统的自动化控制，是指利用具有自用检测、决策和控制功能的设备确保电力系统安全稳定运营的技术。近年来，自动化智能控制已经广泛应用于电力系统建设的各个方面，智能技术的应用提高了电力系统自动化的性能，为我国电力工业的发展起到了不可磨灭的作用。
1. 电力系统自动化中常见的智能技术
1.1 智能控制技术
随着电力系统中自动化的不断完善，智能控制技术也在不断完善提高。自动化智能控制技术的应用对电力系统故障的发生起到预防和及时应对的作用，更好地管理着我国电力系统，为人民生活提供保障。目前我国的智能控制技术已经可以实现多元多线程实时控制，并逐渐向低电压调节方向发展，智能化控制技术的引入，可以使电力系统在进行控制的过程中对数据进行实时监测、分析，并提出控制方案。在实时控制时，可以采用图形化的用户界面对电力系统的数据及运行状况直观反映，从根本上降低故障发生率，减少设备损耗，节约资源。智能控制技术是在我国的电力系统中应用最为广泛的智能技术模式，通常以人机综合操控为主，配合系统调动来完成设备的运转，使人力资源和机械设备都得到较好利用，对社会的发展也有着非常重要的意义。
1.2 模糊控制技术
模糊控制技术是一种操作相对简单并且易于掌握的一种控制技术，是对系统的宏观控制，针对随机性大、非线性、不确定性、不精确性的系统有较好的控制作用，另外模糊控制技术还能处理噪声带来的问题。模糊控制作用的原理是将人的操作经验利用模糊方法来表示，通过模糊决策和推理方法，对复杂的过程对象进行有效控制。在具体控制过程中，常常应用：“如果……，则……”的表示方法表述专家的知识与经验，这种表达方式与人更接近，对所需知识的选择和表达更容易完成，相比传统方式具有更强的自学能力和容错能力。对于电力系统中易出现的问题能提出较好的解决方案。模糊控制技术的应用非常广泛，大到大型电力控制系统，小到电热炉等家用电器都有模糊控制技术的身影，这是由模糊控制技术的优越性决定的。模糊控制技术增强了电力系统的品质控制，有效降低常规模式对智能技术的束缚，使得智能技术的适用面更广泛，应变能力更强。
1.3 神经网络控制
神经网络控制是电力系统自动化智能控制技术中的一种新型技术，最早出现于1942年，将人工智能系统、数学系统和计算机系统有机地结合起来，具有完善的系统能耗收集、计算、分析能力，在学习算法、模型结构上取得了非常大的进展。神经网络控制是依据非线性原则特征，对系统网络数据库、运转数据等实现最优控制的方法。具有自我学习和能力。神经网络系统是利用大量简单的神经元构成神经网络控制技术，使之有拥有神经网络控制方式。他利用一定的算法，将隐藏的信息进行调节，从而实现非线性的复杂映射。这种智能控制技术可以大大改善电力系统的经济效益，改善系统综合运转质量。神经网络控制具有自学能力强、运算速度快等优势。将运行数据输入到神经网络系统中，可以快速对电力系统的运行状况进行学习和识别，并快速分析判断、发现问题。另外对于复杂问题也有较高的分析处理能力，如通过神经网络控制技术的反馈设计使计算机发挥高速运算能力，短时间内得到优化的解决方案。
1.4 专家系统控制
专家系统控制是指将专家的经验与知识编入某种智能计算机程序系统中去，在出现危急情况时，利用此系统寻找问题的根源并加以解决，使整个电力系统恢复正常运行的控制体系。专家控制系统在电力系统中的应用也较为广泛，可以解决控制系统中的常规问题，还具有强化培训调度员、配电自动化、静态与动态安全状况分析等能力。此系统在控制过程中，可以依照故障的紧急状态或警告状态对故障地点、状况进行判断处理，确保在短时间内使系统恢复正常。但是在实际应用中，我们发现专家控制系统也存在着一定的局限性。比如缺少创造性、没有学习能力、只能分析处理简单问题等等。
1.5 线性最优控制
最优化控制是将最优化控制理论与智能控制的一个良好的结合，是目前应用最多也是最为成熟的一个分支。在目前的电力系统中，较多应用于远距离输电方向，可以有效改善发电机电压的控制效果，并强化控制力度。在线性最优控制技术中，励磁系统的应用最为广泛。该理论使最优的励磁控制代替传统励磁控制，使大型机组系统的动态品质得以提升。线性最优控制也存在一定的局限性，比如适用面较窄，只适用于具备线性化模型，在其他模型体系中的控制效果不佳。
除了以上几种智能控制方式外，还有自适应控制技术、变结构控制技术、微分几何控制技术、人工智能故障诊断技术等智能控制技术，为电力系统的自动化进程提供了有效技术手段。
2.电力系统自动化中智能技术的发展趋势
2.1 智能化实时控制技术
智能化实时控制技术是智能化控制技术的延伸，指在电力系统自动化控制过程中，对电力数据进行实时监测、分析、控制的技术。智能化实时控制技术可以提高电力系统自动化控制的质量，增强电力系统自动化控制的力度，并降低系统的风险。此项技术已经成为当前电力系统自动化控制的主导方向。
2.2 综合智能控制技术
综合智能控制技术是利用模糊控制结构，将常用智能控制方法合理有效结合起来的一种控制方法，在完善电力系统自动化方面，具有更加稳定、协调、简易的特点。对于常用的智能控制方法，常有以下交叉组合方式：神经网络系统与专家系统相结合、专家系统和模糊控制技术相结合、神经网络系统与自适应控制技术相结合等方式。多种方式的有机结合，不仅可以发挥单一控制的优势，使电力系统的自动化控制达到最优状态，还能提高整个电力系统的应用效率，促进我国电力系统的持续健康发展。综合智能控制技术对于现代化大型复杂的电力系统来说，具有更大的发展空间和潜力。
结语
综合上述探讨，我们可以看出智能技术在电力系统自动化中占据了不可忽视的地位，尽管我国的电力系统还不够完善，但是，我们相信随着智能技术研究的进一步深化，会为我国的电力工业带来更大的价值，智能技术的应用必将越来越广泛。
参考文献
[1]王源.电力系统自动化中智能技术的应用研究[J].中国高新技术企业，2014，280（2）：149-150.
[2]李鑫，罗洋洋，罗成.浅谈电力系统中自动化智能技术的应用[J].中国新技术新产品，2013，334（25）：108-109.
[3]智静.电力系统自动化与智能技术分析[J].电气工程与自动化，2011，312 （30）；39-41.