論電力系統自動化中智能技術的應用探析

劉俞伶

【摘要】隨著全面的信息技術時代的到來，我國人民的生活水平也得到了飛速的提高，智能化技術的出現又在很大程度上提高了人民的生活質量，改變了人們的生產和生活方式，其中智能化的技術在電力系統自動化中的應用變得更加的廣泛，受到了多方面的高度的認可，智能化技術的應用，極大的推動了電力系統自動化的進程。本文就從電力系統的自動化概念以及與電力自動化相關的智能技術這兩個方面進行論述，重點強調模糊控制、綜合智能控制、專家系統控制、神經網絡的控制以及線性最優的控制等幾個典型的智能化技術在電力系統的自動化中的應用。

【關鍵詞】電力系統 智能技術 自動化 應用

所謂電力系統就是一個典型的巨維數的動態的大系統，它具有參數不確切可知、時變性以及較強的非線性，并且它還包含有很多大量的未建模的動態的部分。因為電力系統所分布的地域較為廣闊，其中大部分的元件都具有飽和、磁滯以及延遲等比較復雜的物理特征，那么對這樣的系統進行有效的控制是很困難的。

1電力系統自動化概述

電力系統的自動化通常是指電工進行的二次系統，也就是指電力系統的自動化采用了多種具有自動的控制、檢測以及決策的功能裝置，并且通過數據傳輸系統和信號系統對電力系統的全系統或者是局部系統以及各個元件進行遠方或者是就地的自動的協調控制和監視調節，以此來確保電力系統能夠安全的穩定的健康的運行。

2落實好電力系統的自動化中智能技術的應用措施

我們要對電力系統自動化的智能技術的應用編制好相應的方案和計劃，然后再對電力系統的自動化進行應用，在應用的過程當中，我們要求所有的參與的人員都要積極的發揮自己的能力、開拓自己的思路，堅持規范、實用和創新的原則，將自己的全身心都投入到電力系統的應用當中，從而很好的提高自己的動手能力和動腦能力，這樣可以充分的調動起每個人員工作的積極性，讓大家都能夠明確任務明確分工，能夠很清楚自身的要求，這樣就能夠在進行工作的過程當中表現出色，才能夠有效的將工作的效率提高，從而也就很好的有力的保證了電力系統自動化中智能化技術的應用質量。

這其中還要求我們在進行對工作的組織安排過程中，能夠將工作的先后順序進行合理的安排，對于人員的組成和調配，要做認真合理的安排，并且要細致認真的實施已經制定好了的方案，將科學和高效定為自己的工作目標。在對電力系統智能化技術的應用過程當中，我們要對那些新發現的問題做出認真的對待，堅決做到不放過任何的隱患，將各種隱患清除到搖籃里，同時要做好與此相應的電力系統智能化技術進行應用時的變更圖紙，全體的員工都要認真的對待電力系統自動化中智能技術的應用這一工作，力求完美。

3電力系統自動化中智能技術的應用分析

隨著我國的社會經濟的快速發展，人們的生產方式和生產力也同時得到了不斷的改革與創新，廣大的人民對電力系統自動化的控制也提出了更加高的要求，近幾年來，電力系統的自動化又引入了很多較為先進的控制手段。那么下面就主要來介紹五種最具代表性的電力系統自動化中的智能技術的應用，具體的內容如下：

3.1模糊控制

只用模糊的方法對電力系統進行控制是最簡單也是最容易掌握的，而且它在家用電器中也表現出了很強的優越性。建立起模型來實現對系統的控制是當下較為先進的做法，但是要想建立起常規的模型，有的時候其實十分的困難，而如果要建立起了比較模糊的模型我們就會覺得其實很簡單，那么通過大量的實踐證明了這一說法是正確的，模糊的模型有很強的優越性。因此模糊控制的理論在電力系統中應用非常的廣泛。比如我們日常的生活中所用到的電風扇、電熱爐等電器。在這里我們主要來介紹一個用模糊的邏輯控制器來改進常規的恒溫器的例子。

電熱爐一般都是用恒溫器來保持某檔的溫度，從而供給烹飪者們選用，那么在實際的運用過程中，主要有兩個問題存在，一個是進行冷態啟動時，會出現一個越過恒溫值的現象，我們稱之為躍升現象，再一個是在恒溫的應用當中存在有圍繞著恒溫進行擺動的問題。但是改用了模糊的控制器之后，上述所有的這些現象基本上就沒有了。其實模糊控制的方法很簡單，它就用輸入的量是溫度變化和溫度這兩個語言的變量進行操作。每個語言都運用5組語言的變量進行互相的跨接來對其描述。因此我們可以將輸出量用一張二維的查詢表來表示，每條規則就為一個總的輸出量，即是控制量。使用了這樣一個比較簡單的模糊控制器之后，進行冷態的加熱時躍升恒溫值的現象沒有了，熱態中圍繞著恒溫值進行擺動的現象也沒有了，還能夠很好的起到節約用電的效果。

3.2神經網絡的控制

人工的神經網絡早在1943年便出現了，它經歷了六七十年代的研究發展的低潮直至發展到如今，在學習算法和模型的結構方面都取得了很具有影響力的研究成果。神經網絡能夠受到廣大人民的熱切關注，其主要原因就是因為它具有本質的并行的處理能力、自組織自學習的能力、非線性的特性以及強魯棒性。其實大家都知道神經網絡就是由許多簡單的小神經元通過一定的方式進行連接而組成的。神經網絡可以將大量的信息都隱含在它的連接的權值之上，再根據一定的算法對權值進行調節，從而使神經網絡能夠實現從m維的空間向n維的空間的復雜的非線性的映射。到目前為止，神經網絡的理論研究的主體主要集中在了其硬件的實現問題、神經系統的學習算法的研究、結構的研究以及其模型等幾個問題。

3.3線性最優的控制

線性的最優控制是現代的控制理論中比較重要的一個組成部分，它同時也是將最優的理論運用在控制問題上的一種很好的表型形式。線性的最優控制手段是目前很多現代的控制理論中最成熟、應用最廣泛的一個分支。利用最優的勵磁控制的手段來提高遠距離的輸電線路的輸電能力以及改善其動態的品質的問題方面，都取得了一系列的重要的成果。這個研究指出了要在大型的機組方面應該直接的利用最優的勵磁控制的方法來代替較為古典的勵磁方法。此外，線性最優的控制手段在水輪發電機進行制動電阻時使用的最優時間的方面進行控制也獲得了很成功的研究成果。因此，電力系統中線性最優的控制器已經被廣泛的應用在各種電力的生產當中，它發揮著舉足輕重的作用。但是我們應該指出的是，由于這種控制器主要是針對了電力系統中局部的線性化的模型來進行設計的，那么它在非線性的電力系統中對于產生大干擾進行控制的效果卻不是那么的理想。

3.4專家系統的控制

在電力系統的自動化中智能技術的應用還有一個較為廣泛應用的技術就是專家系統，它包括了對電力系統處在緊急的狀態或者是警告的狀態下的辨識、系統的恢復控制、提供緊急的處理方法、切負荷、非常慢的進行狀態的轉換分析、電壓的無功控制、系統的規劃、配電系統的自動化、故障點的隔斷、電力系統短期的負荷預報、調度人員的培訓、先進的人機接口以及靜態與動態的安全分析等幾個方面。雖然專家系統被廣泛的運用在電力系統的自動化體系當中，但是它仍然存在著一定的局限性，例如它難以模仿出電力專家所擁有的創造性，只是簡單的采用了比較淺層次的知識、缺乏了功能性深層次的理解，同時也缺乏有效的學習和管理機構，對比較復雜的問題缺乏好的組織工具和分析的方法、知識庫存的驗證比較困難以及應對新情況出現的能力非常有限等等的問題。因此，我們在開發專家系統這個方面應該注重專家系統的有效性和試驗的問題，專家系統與其他的常規的計算工具進行結合的問題、專家系統的效益分析的問題以及其知識的獲取問題等。

3.5綜合的智能系統的控制

綜合的智能控制表現在兩個方面。一方面它包含了現代的控制方法與智能的控制方法的結合。例如自組織或者是自適應的模糊控制，模糊的變結構控制，自適應的神經網絡控制，神經網絡的變結構控制等等。另一個方面主要包含了各種的智能控制的方法之間進行交叉結合的方式，在電力系統的研究中使用較多的有神經網絡、自適應控制與模糊控制的結合，模糊控制與專家系統的結合，專家系統與神經網絡的結合以及模糊控制與神經網絡的結合等幾個方面。

4結語

除了以上陳述的這些方法之外，在電力系統自動化中還可以應用微分幾何的控制、變結構的控制以及自適應的控制等其它的有效的方法。總而言之，智能技術在電力系統中的廣泛應用大大的推動了電力系統自動化的進程。我們相信隨著人們不斷的對各種智能控制的理論的研究，它們之間會更加的緊密聯系，對今后電力系統的發展起到更加重要的作用。

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