1、浅谈电力系统自动化中智能技术的应用【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。基于此，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应用 中图分类号：F407.6 文献标识码：A 电力系统是一个巨维数的典型动态大系统，它具有强非线性、时变性且参数不确切可知，并含有大量未建模动态部分。电力系统地域分布广阔，大部分元件具
2、有延迟、磁滞、饱和等等复杂的物理特性，对这样的系统实现有效控制是极为困难的。另一方面，由于公众对新建高压线路的不满情绪日益增加，线路造价，特别是走廊使用权的费用日益昂贵等客观条件的限制，以及电力网的不断增大，使得人们对电力系统的控制提出了越来越高的要求。正是由于 电力系统具有这样的特征，一些先进的控制手段不断地引入电力系统。 一、落实好电力系统的自动化中智能技术的应用措施 要对电力系统自动化的智能技术的应用编制好相应的方案和计划，然后再对电力系统的自动化进行应用，在应用的过程当中，要求所有的参与的人员都要积极的发挥自己的能力、开拓自己的思路，坚持规范、实用和创新的原则，将自己的全身心都投入到电
3、力系统的应用当中，从而很好的提高自己的动手能力和动脑能力，这样可以充分的调动起每个人员工作的积极性，让大家都能够明确任务明确分工，能够很清楚自身的要求，这样就能够在进行工作的过程当中表现出色，才能够有效的将工作的效率提高，从而也就很好的有力的保证了电力系统自动化中智能化技术的应用质量。 这其中还要求在进行对工作的组织安排过程中，能够将工作的先后顺序进行合理的安排，对于人员的组成和调配，要做认真合理的安排，并且要细致认真的实施已经制定好了的方案，将科学和高效定为自己的工作目标。在对电力系统智能化技术的应用过程当中，我们要对那些新发现的问题做出认真的对待，坚决做到不放过任何的隐患，将各种隐患清除到
4、摇篮里，同时要做好与此相应的电力系统智能化技术进行应用时的变更图纸，全体的员工都要认真的对待电力系统自动化中智能技术的应用这一工作，力求完美。 电力系统自动化中智能技术的应用 1、模糊控制 只用模糊的方法对电力系统进行控制是最简单也是最容易掌握的，而且它在家用电器中也表现出了很强的优越性。建立起模型来实现对系统的控制是当下较为先进的做法，但是要想建立起常规的模型，有的时候其实十分的困难，而如果要建立起了比较模糊的模型我们就会觉得其实很简单，那么通过大量的实践证明了这一说法是正确的，模糊的模型有很强的优越性。因此模糊控制的理论在电力系统中应用非常的广泛。比如我们日常的生活中所用到的电风扇、电热炉
5、等电器。在这里我们主要来介绍一个用模糊的逻辑控制器来改进常规的恒温器的例子。 电热炉一般都是用恒温器来保持某档的温度，从而供给烹饪者们选用，那么在实际的运用过程中，主要有两个问题存在，一个是进行冷态启动时，会出现一个越过恒温值的现象，我们称之为跃升现象，再一个是在恒温的应用当中存在有围绕着恒温进行摆动的问题。但是改用了模糊的控制器之后，上述所有的这些现象基本上就没有了。其实模糊控制的方法很简单，它就用输入的量是温度变化和温度这两个语言的变量进行操作。每个语言都运用 5 组语言的变量进行互相的跨接来对其描述。因此我们可以将输出量用一张二维的查询表来表示，每条规则就为一个总的输出量，即是控制量。使
6、用了这样一个比较简单的模糊控制器之后，进行冷态的加热时跃升恒温值的现象没有了，热态中围绕着恒温值进行摆动的现象也没有了，还能够很好的起到节约用电的效果。 2、神经网络控制 人工神经网络从 1943 年出现，经历了六、七十年代的研究低潮发展到现在，在模型结构、学习算法等方面取得了大量的研究成果。神经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 r 雠空间复杂的非线性映射。目前神经网络理论
7、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。 3、综合智能系统 综合智能控制包含了两方面的控制方法。一方面是现代控制方法与智能控制相结合，比如模糊结构控制、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。另一方面是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，综合智能控制更具有强大的应用潜力。如今，电力系统中深入研究颇多的是神经网络、模糊控制与自适应控制的结合，神经网络与专家系统的结合，神经网络与模糊控制的结合，专家系统与模糊控制的结合等方面。神经网络控制比较适合处理非结构化的各种信息，而模糊系统对处理结构化
8、的知识存在优势，因此模糊逻辑和人工神经网络相结合，便具有良好的技术基础和发展前景。这两种技术从不同角度服务智能系统，人工神经网络主要应用于低层的计算方法上，模糊逻辑则用于处理非统计性中出现的不确定性问题，是高层次(语义层或语言层)的推理；神经网络把感知器送来的大量数据进行安排和解释，模糊逻辑则相应地提供应用和挖掘潜力的框架，这两种技术在某种程度上正好起互补作用。 4、线性最优控制 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
9、品质的问题，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。目前最优励磁控制的控制效果。另外，最优控制理论在水轮发电机制动电阻的最优时间控制方面也获得了成功的应用。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。 5、专家系统控制 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，
10、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。 总结 各类智能化、创新方式在电力控制系统中的应用，大大提高了电力供应的质量和效率。智能技术的广泛应用必将推动整个电力系统的自动化的进程。随着人们对各种智能控制的深入研究，电力系统智能化方案的完善指日可待。我们深信，这将为人类电力系统的应用带来更多的成果。 参考文献 1 鲍小谷。 谈电力系统控制自动化的发展方向 J. 魅力中国. 2010(10) 2 李韶峰，祁淑慧。 面向综合测控保护单元的硬件平台设计J. 微计算机信息. 2007(32)
