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摘要：智能技术已经成为电力系统领域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入研究，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。
关键词：智能技术；电力系统；模糊控制；神经网络控制；专家系统控制
1 智能技术和电力系统自动化概述
1.1 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、线性最优控制以及綜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。
1.2 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。
2 智能技术在电力系统自动化中的应用分析
将智能技术融合到电力系统自动化当中，不仅提高了电力系统的运行效率，还提升了系统运行的安全性和稳定性，对电力事业的发展具有推动作用。在我国，智能技术在电力系统自动化的应用非常广泛，如模糊控制系统、专家控制系统、最优线性控制技术、综合智能系统以及神经网络系统等智能技术在电力系统中都具有非常突出的作用，并且随着智能技术对电力系统作用的不断加深，智能技术在电力系统中所体现的价值越来越大。下面笔者对以下五种主要的智能技术在电力系统自动化中的应用进行探讨。
2.1 模糊控制技术的应用
模糊控制技术是在数学思想理论上建立起来的一种智能技术。在传统控制中，决定控制技术效果的因素是动态模式的精确度。然而在现实当中，动态模式的精确度很难测量，这是因为控制系统中很多量都是随时变化的，系统动态变化情况难以掌握，而模糊控制技术的应用则有效解决了这一问题。模糊控制系统是通过先进的推理智能技术，只要有完整的数据额常规控制规则，就能自动对数据进行分析并得到结果，最终能够获得精确度较高的模糊控制输出。将模糊控制技术运用于电力系统自动化中，能够准确掌握变量问题，提高系统数据的精确性，还能有效解决电力设备因为噪音所带来的影响。
模糊控制系统已经被广泛应用于我们的日常生活和生产中。例如我们日常生活所使用的电热炉就是应用了模糊控制技术，通过模糊控制器能够控制电热炉的常规恒温器。在我们使用电热炉的时候，电热炉常规恒温器的热态经常会围绕恒温发生改变。运用了模糊控制器后，就能输入电热炉的温度和温度变化状态到语言变量中，通过多种语言变量跨接描述，得到精确度较高的多种规则，并且每一种规则相应对着一个控制量，解决了电热炉常规恒温器问题的同时还节省了电力资源。此外，模糊控制技术还广泛应用于交通信号灯的颜色转变、汽车自动变速器等日常生活当中，与我们的生活息息相关。
2.2 神经网络控制的应用
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。
2.3 专家控制系统的应用
专家控制系统是被运用在电力系统当中最为广泛的控制系统。专家控制系统就是通过计算机对专家进行模拟，从而从专家的角度解决问题。这个控制系统的内部是由许多领域的专家的知识和经验构成的，具有一定的权威性和可靠性，是计算机技术与人工智能技术完美结合的产物。在电力系统中，专家控制系统主要用于识别系统的警告状态，以便及时采取应急措施，处理突发事件。专家系统通过识别警告状态的动态和静态以及对故障进行自动处理，达到保护系统安全的目的，促进了配电系统的自动化运行。在电力系统自动化中，专家控制系统还被广泛应用于大量的自动化设备的操纵、运行和管理当中。专家控制系统虽被广泛应用，但是也有一些问题需要注意。因为专家控制系统内是大量的专家知识数据库，对于解决复杂的问题和创新的问题上的效果不是很明显，通常是用于解决一般性问题。因此，我们应当深入对专家控制系统的研究。
2.4 线性最优控制技术的应用
线性最优控制又名线性二次型问题，是电力系统中的一个重要组成部分。线性最优控制技术在电力系统自动化当中应用得最典型的就是最优励磁控制。最优励磁控制即通过电力系统当中的励磁控制器测量发电机的实际电压，并且进行自动分析对比，通过PID调节方法，计算出控制电压，然后转换成成移相角，实现控制硅整流桥的转子电压。最优励磁控制提高了电力系统自动化当中的动态品质，提高了输电线路的输电能力，提高了电力系统的质量和运行效率，在电力系中的应用给自动化又迈上了一个台阶。除此之外，线性最优控制技术还应用于水轮发电机上，有效控制了发电机的制动电阻，调节了大型机组的运作。随着线性最优控制技术的迅速发展，线性最优控制技术在电力领域取得了较好的成果。但值得强调的是，线性最优控制技术的应用前提是在电力系统的局部线性化模型中，对于强非线性的电力系统中的控制效果不大明显，还有待提升。
3 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域。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
[1] 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）.
[2] 徐昊亮.智能技术在电力系统自动化的应用研究[J].科协论坛，2013，（11）.
[3] 韩东平.浅谈电力系统自动化中智能技术的应用[J].黑龙江科技信息，2013，（12）.
[4] 王刚.电力系统自动化中智能技术的应用研究[J].通讯世界，2013，（6）.
[5] 唐亮.论电力系统自动化中智能技术的应用[J].硅谷，2008，（1）.
关键词：智能技术；电力系统；模糊控制；神经网络控制；专家系统控制
1 智能技术和电力系统自动化概述
1.1 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、线性最优控制以及綜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。
1.2 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。
2 智能技术在电力系统自动化中的应用分析
将智能技术融合到电力系统自动化当中，不仅提高了电力系统的运行效率，还提升了系统运行的安全性和稳定性，对电力事业的发展具有推动作用。在我国，智能技术在电力系统自动化的应用非常广泛，如模糊控制系统、专家控制系统、最优线性控制技术、综合智能系统以及神经网络系统等智能技术在电力系统中都具有非常突出的作用，并且随着智能技术对电力系统作用的不断加深，智能技术在电力系统中所体现的价值越来越大。下面笔者对以下五种主要的智能技术在电力系统自动化中的应用进行探讨。
2.1 模糊控制技术的应用
模糊控制技术是在数学思想理论上建立起来的一种智能技术。在传统控制中，决定控制技术效果的因素是动态模式的精确度。然而在现实当中，动态模式的精确度很难测量，这是因为控制系统中很多量都是随时变化的，系统动态变化情况难以掌握，而模糊控制技术的应用则有效解决了这一问题。模糊控制系统是通过先进的推理智能技术，只要有完整的数据额常规控制规则，就能自动对数据进行分析并得到结果，最终能够获得精确度较高的模糊控制输出。将模糊控制技术运用于电力系统自动化中，能够准确掌握变量问题，提高系统数据的精确性，还能有效解决电力设备因为噪音所带来的影响。
模糊控制系统已经被广泛应用于我们的日常生活和生产中。例如我们日常生活所使用的电热炉就是应用了模糊控制技术，通过模糊控制器能够控制电热炉的常规恒温器。在我们使用电热炉的时候，电热炉常规恒温器的热态经常会围绕恒温发生改变。运用了模糊控制器后，就能输入电热炉的温度和温度变化状态到语言变量中，通过多种语言变量跨接描述，得到精确度较高的多种规则，并且每一种规则相应对着一个控制量，解决了电热炉常规恒温器问题的同时还节省了电力资源。此外，模糊控制技术还广泛应用于交通信号灯的颜色转变、汽车自动变速器等日常生活当中，与我们的生活息息相关。
2.2 神经网络控制的应用
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。
2.3 专家控制系统的应用
专家控制系统是被运用在电力系统当中最为广泛的控制系统。专家控制系统就是通过计算机对专家进行模拟，从而从专家的角度解决问题。这个控制系统的内部是由许多领域的专家的知识和经验构成的，具有一定的权威性和可靠性，是计算机技术与人工智能技术完美结合的产物。在电力系统中，专家控制系统主要用于识别系统的警告状态，以便及时采取应急措施，处理突发事件。专家系统通过识别警告状态的动态和静态以及对故障进行自动处理，达到保护系统安全的目的，促进了配电系统的自动化运行。在电力系统自动化中，专家控制系统还被广泛应用于大量的自动化设备的操纵、运行和管理当中。专家控制系统虽被广泛应用，但是也有一些问题需要注意。因为专家控制系统内是大量的专家知识数据库，对于解决复杂的问题和创新的问题上的效果不是很明显，通常是用于解决一般性问题。因此，我们应当深入对专家控制系统的研究。
2.4 线性最优控制技术的应用
线性最优控制又名线性二次型问题，是电力系统中的一个重要组成部分。线性最优控制技术在电力系统自动化当中应用得最典型的就是最优励磁控制。最优励磁控制即通过电力系统当中的励磁控制器测量发电机的实际电压，并且进行自动分析对比，通过PID调节方法，计算出控制电压，然后转换成成移相角，实现控制硅整流桥的转子电压。最优励磁控制提高了电力系统自动化当中的动态品质，提高了输电线路的输电能力，提高了电力系统的质量和运行效率，在电力系中的应用给自动化又迈上了一个台阶。除此之外，线性最优控制技术还应用于水轮发电机上，有效控制了发电机的制动电阻，调节了大型机组的运作。随着线性最优控制技术的迅速发展，线性最优控制技术在电力领域取得了较好的成果。但值得强调的是，线性最优控制技术的应用前提是在电力系统的局部线性化模型中，对于强非线性的电力系统中的控制效果不大明显，还有待提升。
3 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域。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
[1] 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）.
[2] 徐昊亮.智能技术在电力系统自动化的应用研究[J].科协论坛，2013，（11）.
[3] 韩东平.浅谈电力系统自动化中智能技术的应用[J].黑龙江科技信息，2013，（12）.
[4] 王刚.电力系统自动化中智能技术的应用研究[J].通讯世界，2013，（6）.
[5] 唐亮.论电力系统自动化中智能技术的应用[J].硅谷，2008，（1）.