淺談智能控制技術(shù)在電力系統(tǒng)自動化中的運(yùn)用

摘 要：經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們的用電量不斷的增加，這對電力系統(tǒng)各方面工作都提出了更高的要求，在新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)面前，電力企業(yè)只有不斷的提高供電可靠性的水平，保證供電的穩(wěn)定性，從而確保為用戶提供安全、高效的電能。所以電力企業(yè)在當(dāng)前電網(wǎng)快速發(fā)展的情況下，需要利用智能的控制技術(shù)，來保證電力系統(tǒng)的自動化運(yùn)行，從而確保電網(wǎng)運(yùn)行的安全和可靠。文章分析了電網(wǎng)的智能控制，并進(jìn)一步對智能控制法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了闡述。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；智能控制法；智能電網(wǎng)

前言

近年來，隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電力企業(yè)為了適應(yīng)電網(wǎng)不斷發(fā)展的要求對自身進(jìn)行了改革，使其能力得以不斷的提高，電力系統(tǒng)的自動化水平和能力也有了較大的提升，這對電網(wǎng)的安全平穩(wěn)運(yùn)行提供了較為基本的條件。隨著社會對電能的需求日益增加，電力企業(yè)必須保證電網(wǎng)的安全可靠運(yùn)行，所以建立自動化和智能化控制是當(dāng)前電網(wǎng)發(fā)展的必然要求，也是電網(wǎng)未來的發(fā)展方向。

1 智能控制概述

智能控制是繼自動化控制和人工智能基礎(chǔ)上新發(fā)展起來的一門學(xué)科，智能控制可以在系統(tǒng)中達(dá)到感知環(huán)境和信息，從而對一些不穩(wěn)定因素進(jìn)行控制的目的。電力系統(tǒng)的智能控制方法主要包括以下幾個方面：

一是模糊控制法，這種方法是從行為之上去模擬人的模糊決策與推理，并且根據(jù)得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行實用控制的方法。

二是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將許多簡單神經(jīng)元按照一定方式連接起來，形成一個分布式、并行的信息結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。

三是專家系統(tǒng)，這種方法是一個智能程序，通過專有程序?qū)⒋罅繉I(yè)知識編寫進(jìn)去。

四是遺傳算法，該法是將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)群體中的全部個體作為對象進(jìn)行編碼，采用隨機(jī)技術(shù)將編碼投入到參數(shù)空間之后實施高效搜索的方法。

智能控制脫離了對模型的依賴，其不僅具有較強(qiáng)的適應(yīng)、學(xué)習(xí)和組織功能，同時還能對環(huán)境做出相應(yīng)的判斷，從而實現(xiàn)對知識的自動獲取和應(yīng)用，其適用性、實時性和多樣性的特征較為明顯。

2 智能控制法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

智能控制系統(tǒng)具有其他系統(tǒng)所無法比擬的優(yōu)越性，所以在電力系統(tǒng)自動化中得以廣泛的應(yīng)用，以下以幾種常用的方法為例，進(jìn)行說明：

2.1 電力系統(tǒng)中應(yīng)用模糊方法

模糊理論（FT）是將經(jīng)典集合理論模糊化，并引入語言變量和近似推理的模糊邏輯，具有完整推理體系的智能技術(shù)。模糊控制是模擬人的模糊推理和決策過程的一種實用控制方法，它根據(jù)已知的控制規(guī)則和數(shù)據(jù)，由模糊輸入量推導(dǎo)出模糊控制輸出主要包括模糊化、模糊推理與模糊判決三部分。隨著模糊理論的發(fā)展和完善，模糊控制的一些優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛的肯定，如：適于處理不確定性、不精確性以及噪聲帶來的問題；模糊知識使用語言變量來表述專家的經(jīng)驗，更接近人的表達(dá)方式，易于實現(xiàn)知識的抽取和表達(dá)；具有較強(qiáng)的魯棒性，被控對象參數(shù)的變化對模糊控制的影響不明顯等。近年來，模糊理論在電力系統(tǒng)應(yīng)用的研究不斷增加，并取得了令人鼓舞的研究成果，顯示了模糊理論在解決電力系統(tǒng)問題上的潛力。

依據(jù)模型來進(jìn)行控制，已被實踐所廣泛接受。一般線性模型較為簡便，但實際應(yīng)用中，多為非線性系統(tǒng)，即使用多段線性來模擬，每段中的控制，仍只能是“次最佳”的。用模糊關(guān)系模型（FRM）來模擬非線性過程，是一種簡便而有效的方法。模糊關(guān)系模型簡單而直接地描述輸入量與輸出量之間的關(guān)系，這對單輸出系統(tǒng)比較易于實現(xiàn)，但對多輸出系統(tǒng)仍較困難。為了克服這些不足，目前有許多研究將模糊理論與其它人工智能技術(shù)結(jié)合起來，取得了較好的效果。

2.2 專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)自動化控制中的應(yīng)用

由于專家系統(tǒng)發(fā)展的時間較早，所以其發(fā)展也較為成熟，這是一類人工智能技術(shù)，包括知識庫和推理二個部分，此系統(tǒng)是在某個領(lǐng)域?qū)＜业闹R推理為基礎(chǔ)，從而模擬人類專家做出具體的決策，其所解答的水平已達(dá)到專家的水平。目前在我國電力系統(tǒng)中，還是依靠自動化技術(shù)來保持運(yùn)行和控制，此方法在對知識積累及推理方面缺乏，同時對于系統(tǒng)中的一些模型和狀態(tài)量也無法實現(xiàn)獲取，所以已越來越不適應(yīng)當(dāng)前電力系統(tǒng)發(fā)展復(fù)雜化的需求，因此專家系統(tǒng)的應(yīng)用是當(dāng)前電力系統(tǒng)發(fā)展的必然選擇。

隨著專家系統(tǒng)的不斷發(fā)展，相關(guān)的一些系統(tǒng)已開始在電力系統(tǒng)中投入運(yùn)行，根據(jù)運(yùn)行的結(jié)果表明，其效果是十分顯著的，可以進(jìn)入實用性推廣階段。由于其系統(tǒng)投入運(yùn)行的時間較短，所以還存在著一些問題需要在運(yùn)行中進(jìn)一步研究，從而使專家系統(tǒng)更加完善。

①專家系統(tǒng)在運(yùn)行時其推理速度會受到系統(tǒng)規(guī)模和規(guī)則的限制，同時對于系統(tǒng)問題只能在離線或是在線時進(jìn)行解決，而無法實現(xiàn)實時控制，所以這方面還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

②現(xiàn)有的專家系統(tǒng)對新情況應(yīng)付能力和容錯能力較差，對于系統(tǒng)出現(xiàn)的故障及設(shè)備的變化，所給出的結(jié)果容易出現(xiàn)錯誤碼，所以在智能控制上還要加強(qiáng)對自學(xué)能力和容錯能力的研究力度，使之得以進(jìn)一步的提高。

③專家系統(tǒng)的建立需要較長的時間，而且由于知識庫工程量較大，所以在維護(hù)上也存在著一定的困難，電力企業(yè)在建造專家系統(tǒng)時要對這點(diǎn)上有心理準(zhǔn)備。

2.3 電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)且是模擬人類來處理與傳遞信息，這種仿制連接方式類似于人類神經(jīng)元，形成了一個控制網(wǎng)絡(luò)。而每一個人工神經(jīng)元能夠?qū)崿F(xiàn)輸入輸出之間的非線性關(guān)系，這樣的連接就讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有負(fù)責(zé)非線性特性。和上面兩種相比較，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠使用神經(jīng)元與彼此之間有向權(quán)重去處理一些隱含問題，而且還具有信息分布存儲、較強(qiáng)容錯能力、較強(qiáng)學(xué)習(xí)能力、知識能夠主動組織以及能夠處理不同信息要求等優(yōu)點(diǎn)，每個神經(jīng)元計算都是相對獨(dú)立的，十分方便，而且執(zhí)行的速度也比較快。就因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)分線性自學(xué)能力及擬合能力，具備了魯棒性、聯(lián)想記憶等等性能，讓這種方式在電力系統(tǒng)自動化的應(yīng)有具有較大潛力。人工神經(jīng)系統(tǒng)雖然在不斷的發(fā)展，技術(shù)日益成熟，但其在應(yīng)用過程中還存在著一些問題需要解決，如學(xué)習(xí)時間長、算法慢等，這些都需要在應(yīng)用中不斷的改進(jìn)，從而使其技術(shù)得以完善。

3 結(jié)束語

隨著電力系統(tǒng)發(fā)展速度的不斷加大，智能控制系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中已開始進(jìn)行應(yīng)用，智能技術(shù)，雖然其在各自的應(yīng)用中各有所長，但任何一項單一技術(shù)都存在著一定的缺陷，所以在應(yīng)用中要注重將模糊理論、專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等三者有效的結(jié)合起來，形成互補(bǔ)，從而形成一套綜合化的智能控制方法，為電力系統(tǒng)智能控制方法的應(yīng)用奠定堅實的基礎(chǔ)。

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