论电力系统自动化与智能技术

[摘要]随着全面的信息技术时代的到来，我国人民的生活水平也得到了飞速的提高，智能化技术的出现又在很大程度上提高了人民的生活质量，改变了人们的生产和生活方式，其中智能化的技术在电力系统自动化中的应用变得更加的广泛，受到了多方面的高度的认可，智能化技术的应用，极大的推动了电力系统自动化的进程。因此，本文对电力系统自动化中智能技术的应用进行了研究。

[关键词]电力系统自动化；智能技术；分析

1、电力系统自动化与智能技术的含义

电力系统自动化，从含义上是对电能生产、传输和管理实现自动化、自动调度和自动化管理；从种类上，它的分类较多，例如：电网调度自动化等。智能技术是智能计算机技术的简称，从含义上它包含体系结构和人机接口；从种类上，它的种类也较多，例如：模糊控制等。

智能技术是具备学习、适应及组织功能的行为，能够对产品问题进行合适求解，解决传统鲁棒性控制和自适应控制无法解决出令人满意结果的，非线性、时变性和不确定性的控制问题。目前，智能技术尚处于发展阶段，但它已受到人们的普遍重视，广泛应用于电力系统各个领域中，并取得了一定的实效。

专家系统在电力系统中的应用范围很广，它是一种基于知识的系统，用于智能协调、组织和决策，激励相应的基本级控制器完成控制规律的实现。主要针对各种非结构化问题，处理定性的、启发式或不确定的知识信息。如：电力系统恢复控制、故障点的隔离、调度员培训、处于警告或紧急状态的辨识、配电系统自动化等。以智能的方式求得受控系统尽可能地优化和实用化，并经过各种推理过程达到系统的任务目标。虽然取得广泛应用，但存在如难以模仿电力专家的创造性等局限性。一般而言，专家控制系统应用较大的原因是由于该方法可适用范围广，且能为电力系统处于各种状态提出辨识，根据这种具体情况给出警告或提示，同时还能进行控制和恢复。虽然专家系统得到一定的应用，但是仍存在一定的局限性，这种局限包括对创造性的难以模仿，而只限于浅层知识的应用，缺乏极有效的深层模仿和设计，难以适应复杂状态。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、专家系统软件的有效性和试验、知识获取、专家系统与其他常规计算工具相结合等问题。

模糊方法是一种对系统宏观的控制，十分简单而易于掌握，为随机、非线性和不确定性系统的控制，提供了良好的途径。将人的操作经验用模糊关系来表示，通过模糊推理和决策方法，对复杂过程对象进行有效控制。通常用“如果……，则……”的方式来表达，在实际控制中的专家知识和经验不依赖被控对象模型，鲁棒性较强。模糊控制技术的应用非常广泛，与常规控制相比，其在提高模糊控制的控制品质，如：稳态误差、超调等问题，自身的学习能力还不完善，因此要求系统具有完备的知识，对工业智能系统的设计而言是困难的，如模糊变结构控制、自适应或自组织模糊控制、自适应神经网络控制、神经网络变结构控制等。另一方面包含了各种智能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，综合智能控制更具备巨大的应用潜力。现在，在电力系统中研究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。这些模糊方法的运用因其可使用范围广，目前已在自动化控制中被广泛应用。智能集成化是综合智能控制重要的技术发展方向，其可将多项智能技术相互结合于一体，不再单独运用，各取优势。如模糊技术和神经网络的结合、神经网络与模糊控制的结合、神经网络与专家系统的结合等，这些都在电力系统自动化控制中有较多研究。

2、智能技术与电力系统自动化的结合

智能技术被应用在电力系统自动化中，进一步完善和发展了电力系统自动化。智能系统在电力系统中的有效应用，不仅协调了电力系统发展的不成熟性和该系统本身的不稳定性，还满足了公众对于相对廉价、便利的电力网络的需求。所以，智能技术作为一种技术被应用于电力系统自动化中。

众所周知，智能技术从分类上可分为以下几个部分：模糊控制和神经网络控制、专家系统控制、线性最优控制和综合智能控制。如今，电力系统自动化还未发展成熟，还存在一些缺点以待改进，如：强非线性，时变性且参数不确切可知，含有大量未建模动态部分和电力覆盖范围大但却具有网络阻滞、延迟等。下面，我们将具体分析如何通过应用智能系统改变电子系统智能化的缺点。

3、将智能技术应用到电力系统自动化中的具体做法

3.1模糊控制在电力系统自动化中的应用

模糊控制使得建立模型来进行控制变得十分简单和易于掌握。通过建立模型进行控制是一种比较现代的方法，与建立常规的模式相比，更具优越性、相对简单。例如，交通信号灯的转换是由前面的主列队与后面的主列队决定，并使用一定的工具实现二维模糊控制器。洗衣机可根据清洗过程中水质的变化对衣物进行不同程度的清洗，以保证衣物的干净。模糊控制主要是在汽车的自动变速器上起作用，是通过自动变速器检测驾驶员的速度得出驾驶员的驾驶意图，判断路况和汽车受到的阻力、监测发动机的情况。通过以上举例，我们可以得出模糊控制适用于电力系统自动化，并且具有广泛性和通用性，能够适用于其他不同的领域。

3.2神经网络系统在电力系统自动化中的应用

神经网络控制技术具有与电力系统自动化相适应的性质“非线性特性”，同时，其还具有自我学习与自我组织的能力，以及具有强壮的网络系统和处理的能力。因此，大量的、简单的神经元构成了神经网络控制技术，有了神经网络控制方式。神经网络利用一定的学习算法，将隐藏在其连接权值上的大量信息进行了调节权值，从而实现了非线性的复杂映射，从m维空间到n维空间。这个概念被应用于许多领域，如：自动控制领域；处理组合优化问题；模式识别；图像处理；传感信号处理和医学领域等。因为人体与疾病之间的关链非常复杂，因此神经网络控制技术也被广泛应用到医学上的多个领域，例如：医学专家系统中的麻醉和危重医学相关领域的研究等。由上述举例，我们可以知道神经网络控制技术适用于电力系统自动化，具有广泛性和通用性，能够适应于其他不同的领域。

3.3专家系统控制在电力系统自动化中的应用

专家系统控制能及时处理和辨识发生故障的电力系统，最大限度地降低网络阻滞或延迟给人们带来的危险和不便。专家系统在电力系统中有较为广泛的应用范围，例如能够辨识电力系统所处的状态：警告状态或紧急状态、紧急的处理、系统恢复控制、系统规划、切负荷和电压无功控制、故障点距离的测量、做出短期负荷预报、所处状态的安全分析以及先进的人机接口等方面。在电梯控制中的应用，随着科技的日新月异，电梯的制作技术也在不断地发展与更新，由简单逐渐趋向于复杂化，现在，在电梯即将出厂时，会有专门的工作人员进行调试，但当安装好后，电梯一旦出现故障时，为本单位所配备的维修人员，却不能快速找到问题，解除故障，这是由于电梯构造复杂化了，因此我们需要在安装电梯之前，安装专家控制器以确保电梯的可用性和保障性。由此可见，专家系统控制适用于电力系统自动化。

3.4综合智能系统在电力系统自动化中的应用

综合智能系统根据模糊控制结构有效、合理地将这些控制方法结合起来，以完善电力系统自动化，使其能够具备稳定性、协调性和简易性。由于智能控制方法之间的交叉结合，一般人们会将其进行如下组合进行分析，例如：神经系统与专家系统的结合；专家系统和模糊控制的结合；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。

4、结束语

综上所述，我们了解到智能化在电力系统自动化中所占据的重要地位及其产生的不可忽视的重要影响，目前虽然我国的电力系统自动化还不够完善，但是我们坚信，只要在我们的共同努力下，随着人们对智能技术研究的愈加深入化，我国的智能化技术一定会有更好的明天。