1、电力系统自动化中智能技术的应用【摘要】随着社会经济的发展，电力系统自动化智能技术的应用也逐渐取代原有的人工机制成为我们经济生活中必不可缺的部分，且不断扩大。同时，电力系统的自动化程度的高效稳定的系统控制结构也一定意义上促进了我国经济的持续稳定的快速发展。本文通过从以下几方面对智能技术的应用分析，来确保系统安全稳定健康的运行。 【关键词】电子系统自动化；高效稳定；发展；应用；分析 中图分类号：F407.63 文献标识码：A 文章编号： 一、前言 电力系统自动化智能技术的应用已经成为了电力行业发展的必然趋势。它有助于电网运行效率的提升，同时自动化中的智能技术也决定着电力设备操作与控制的功能状态。能
2、有效的维持电网各项指标处于优良的工作状态 。本文就电力系统中自动化的智能技术的应用从以下几方面进行了分析，希望有一定的指导作用。 二、电力系统自动化概述 电力系统的自动化通常是指电工进行的二次系统，也就是指电力系统的自动化采用了多种具有自动的控制、检测以及决策的功能装置，并且通过数据传输系统和信号系统对电力系统的全系统、局部系统以及各个元件进行远方或者是就地的自动的协调控制和监视调节，以此来确保电力系统能够安全的稳定的健康的运行。 三、智能控制理论的提出 电力行业关系着社会现代化事业发展的进程，对我国社会主义改革建设有着重要的意义。经过较长时间的应用发现 ，传统电网调度模式已适应不了运行控制的
3、要求。智能控制是当今控制理论发展的新阶段，它解决了那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。特别适于那些具有模型不确定性、具有强非线性、要求高度适应性的复杂系统 。智能控制理论对解决 电网工作故障有着显著的意义，采用新型数据控制模块,促进了新型电力控制系统的功能升级 。 四、电力系统自动化中智能技术的应用与分析 随着我国的社会经济的快速发展，人们的生产方式和生产力也同时得到了不断的改革与创新，广大的人民对电力系统自动化的控制也提出了更加高的要求，近几年来，电力系统的自动化又引入了很多较为先进的控制手段。那么下面就主要来介绍五种最具代表性的电力系统 自动化中的智能技术的应用： 模糊方法 建立模
4、型来实现控制是现代比较先进的方法，但建立常规的数学模型，有时十分困难，而建立模糊关系模型十分简易，实践证明它有巨大的优越性。模糊控制理论的应用非常广泛。模糊逻辑控制系统的组成结构如图 1 所示： 例如我们日常所用的电热炉、电风扇等电器。这里举斯洛文尼亚学者用模糊逻辑控制器改进常规恒温器的例子来进一步说明模糊方法在智能技术中的应用。电热炉一般用恒温器来保持几挡温度，以供烹饪者选用，如 60，80，100，140。斯洛文尼亚现有的恒温器在 10 0以下的灵敏度为士 7，即控制器对士 7以内的温度变化不反应;因此在实际应用中，改用模糊控制器后，这些现象基本上都没有了。模糊控制的方法很简单，输入量为温
5、度及温度变化两个语言变量。每个语言的论域用5 组语言变量互相跨接来描述。因此输出量可以用一张二维的查询表来表示，即 5x 5 二 25 条规则，每条规则为一个输出量，即控制量。应用这样一个简单的模糊控制器后，冷态加热时跃升超过恒温值的现象消失了，热态中围绕恒温值的摆动也没有了，还得到了节电的效果。若用模糊逻辑控制，达到 01 0时需耗电 0 2425kwh。但恒温器振荡稳定到 10 的过程，耗电 0. 1719kwh。我们可以从这里看到模糊控制的优良性。 2.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一，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
6、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品质的问题，取得了一系列重要的研究成果。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。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。 3.神经网络控制 神经网络的控制技术的应用守电经网络的出现、形成与发展已经经历了漫长的历史过程，其学习算法与模型绷勾等方面的研究也获得了大量成果。人工的神经网络早在 1943 年便出现了，发展到如今，在学习算法和模型的结构方面都取得了很具有影响力的研究成果。神经网络能够受
7、到广大人民的热切关注，其主要原因就是因为它具有本质的并行的处理能力、自组织自学习的能力、非线性的特性以及强鲁棒性。神经网络可以将大量的信息都隐含在它的连接的权值之上，再根据一定的算法对权值进行调节。到目前为止，神经网络的理论研究的主体主要集中在了其硬件的实现问题、神经系统的学习算法的研究、结构的研究以及其模型等几个问题。 4.综合智能系统控制 综合化智能系统一方面实现了对电力系统实现了智能化的控制与现代 4 险制的结合。这方面的控制主要包括变结构的模糊控制、自 f织与自适应的模翻空制、神经网络的自适应控制及变结构的控制等。在另一个方面，综合化智能技术也包含了多种智能控制技术间的相互文叉与融合。
8、因此，模糊逻辑和人工神经网络的结合有良好的技术基础。这两种技术从不同角度服务于智能系统，人工神经网络主要应用在低层的计算法上，模糊逻辑则用以处理非统计性的不确定性问题，是高层次 (语义层或语言层) 的推理，这两种技术正好起互补作用。神经网络把感知器送来的大量数据进行安排和解释，而模糊逻辑则提供应用和挖掘潜力的框架。因此将二者结合起来的研究成果较多。 除了上述方法，在电力系统中还应用了自适应控制、变结构控制、Hoc 鲁棒控制、微分几何控制等其它方法。总之，智能技术的广泛运用推动了电力系统的自动化进程。我们相信随着人们对各种智能控制理论研究的进一步深入，它们之间的联系也会更加紧密，相信利用各自优势
9、而组成的综合智能控制系统会对电力系统起到更加重要的作用。 专家系统控制 在电力系统的自动化中智能技术的应用还有一个较为广泛应用的技术就是专家系统。电力系统自动化中专家技术的主要应用于设备故障的诊断。它包括了对电力系统处在紧急的状态或者是警告的状态下的辨识、系统的恢复控制、提供紧急的处理方法、切负荷、非常慢的进行状态的转换分析、电压的无功控制、系统的规划、配电系统的自动化、故障点的隔断、电力系统短期的负荷预报、调度人员的培训、先进的人机接 口以及静态与动态的安全分析等几个方面。近些年来，人工智能化技术的应用，为电力系统的稳定运行提供了有效保障。目前电力系统中常用到的人工智能化技术主要包括 ANN
10、. ES. GA. Petri、FST 等网络伎术。其中 ES 是一种发展得较为成熟的技术，其不但将书本上相关理论知识融入其中，而且还总结了专家的实践经验，与电力工程的娜马研究有着紧密的联系。因此，我们在开发专家系统这个方面应该注重专家系统的有效性和试验的问题，专家系统与其他的常规的计算工具进行结合的问题、专家系统的效益分析的问题以及其知识的获取问题等。 五、结束语 综合上述分析，我们不难看出在科学技术的不断发展改革壮大的背景下，电力系统自动化的智能控制将朝着更利于我们的生活和发展的角度改进，这项智能控制的技术也必将被深度的认识和发展。在实践运用中，我提倡供电单位应灵活应用各种智能技术，将电网的各项正常有序的运营作为当前重中之重，正确的运营好各项操作命令。 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唐亮论电力系统自动化中智能技术的应用J硅谷，2008(2) 3梁运华，张颖，罗志平1ECTC57 通 信规约在 电力 系统中的应用 J电力系统通信2005(07)； 4许林冲浅论现代 电力系统 自动化技术J中国城市经济2011(18)；
