智能控制在電力系統控制中的應用

【摘要】：近年來，由于我國經濟、科技得到飛速的發展，電子行業也有了長足的進步。在當下，電力系統的發展趨勢是向著安全、可靠、高效等自動化智能技術方向發展的，其性能較以往有了很大的進步，電力系統自動化智能系統的控制效果也在日益提升。智能化是電力系統中監督、控制、預防等重要系統的重要內容，不但降低了人力物力的浪費，同時還有效的增強了系統的運行力度，越來越受人們關注。

【關鍵詞】：電力系統；控制；自動化；智能化

0 引言 隨著我國經濟的發展，電力安全穩定的重要性日益凸顯，目前社會的各個行業的生產活動都與電力系統運行息息相關。隨著互聯網等先進科技的發展和進步， 人工智能理論的研究與延伸，智能化技術給電氣工程自動化帶來了新的活力， 主要運用于包括自動控制、信息處理、系統運行、研制開發、電子電氣技術及計算機與電子應用等方面，為我國電氣工程的發展提供了技術上的幫助。近年來，我國加強了對電力系統自動化控制的研究，極大的提升了計算機技術的性能和質量，將電力系統自動化中的智能技術有效的應用，促進了我國電力的發展，逐漸形成完美的電力系統自動化中智能技術體系。智能技術在電氣工程自動化中的實際應用中給我國電力系統的發展帶來了機遇和挑戰，只有解決好機遇與挑戰才能有效促進我國電力系統智能化的發展。

1 智能化控制技術的概念

我國的電力系統自動化智能技術是建立在傳統的自動化控制基礎上的智能技術，其原理是將電力系統作為最基本的基礎進行研究，通過使用各種技術對電力資源進行合理的分配，提高電力系統的使用性能，使電力系統能夠安全、可靠的運行。電力工程中的各項工程，通過計算機編程，實現接收信息、識別文字圖像、分析判斷及自動反應來解決電力系統操作中的危險性動作，很大程度上使設備運行及處理的精確度和準確性大大提高，保證了電氣系統的工作效率，大大提高系統安全性及穩定性。在智能配電網中通過采用數字接口的智能斷路器和跳合閘等控制信號的傳輸方式，將傳統的二次電纜也蛻變成數字信號接受的網絡傳輸形式，在工作效率和故障處理的效率上得到了顯著提高。所以智能化控制技術在我國電力系統中有著非常廣闊的應用前景，應該不斷將智能化控制技術推廣到更廣泛的應用領域，為電力企業帶來更多的經濟效益。

2 電力系統自動化中智能技術的應用

電力系統自動化中智能技術是電力系統建設中的重要內容，其不但可以有效的改善電力系統的運行效果，還能大幅度的提高人們的生活質量，加快我國的經濟發展。目前我國主要有：模糊控制、專家系統控制、神經網絡控制、線性最優控制及綜合智能系統等技術在自動化系統中得以應用，并有明顯的效果。

2.1模糊控制。模糊邏輯控制（FuzzyLogicControl）簡稱模糊控制（FuzzyControl），是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數字控制技術。1965年，美國的L.A.Zadeh創立了模糊集合論；1973年他給出了模糊邏輯控制的定義和相關的定理。1974年，英國的E.H.Mamdani首次根據模糊控制語句組成模糊控制器，并將它應用于鍋爐和蒸汽機的控制，獲得了實驗室的成功。這一開拓性的工作標志著模糊控制論的誕生。電力系統自動化中智能技術的應用中電力系統自動化操作過程中最常見的系統是模糊控制。模糊控制系統不但可以加強對大型電力系統的調節力度，還能精準的掌握系統的動態模式。目前我國開發的模糊控制系統有效的解決了電力系統中的動態難以掌握、變量復雜等問題，同時極大的提升了電力系統的自動化進程。模糊系統有著自己獨特的數據處理方式，可以有效的對電力系統中的數據進行模糊的分析，在一定程度上增強了電力系統自動化控制的可靠性。

2.2專家系統控制。專家系統通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數據庫、知識獲取等6個部分構成。其中尤以知識庫與推理機相互分離而別具特色。專家系統的體系結構隨專家系統的類型、功能和規模的不同，而有所差異。隨著我國科技的不斷發展，電力行業也不斷進步。近幾年，專家系統廣泛應用到電力系統中。專家系統控制具有的優點是：（1）有效的對警告狀態進行識別；（2）對于系統的恢復和規劃有極大的促進作用；（3）對事情可以進行緊急處理。專家系統控制技術在電力系統的靜態安全分析中占有著極大的作用，所以被廣泛應用。然而專家系統還有不足之處，對深層不能有效的適應，導致組織能力下降。針對以上優缺點，我們在系統研發過程中要對相關理論進行充分的了解，并不斷完善施工工藝，使專家系統控制技術更加成熟。

2.3 神經網絡控制。1943 年，心理學家W.S.McCulloch 和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網絡和數學模型，稱為MP模型。是世界上最早的人工神經網絡。神經網絡系統具有自主學習功能、聯想存儲功能和高速解決問題的能力。所以，相關單位應該根據神經網絡系統的特性和結構對電力系統自動化中智能技術進行研究應用。目前神經網絡用于電力系統的故障診斷，主要集中在對電網的故障處理。電網中的每一類故障都會產生一組警報信息，不同類別的故障具有不同的警報組合。因而可以將警報處理和故障診斷表示為模式識別問題，這樣就適用于人工神經網絡來進行處理。用人工神經網絡進行故障診斷的基本原理是：將故障警報信息進行數字量化作為神經網絡的輸入量。神經網絡的輸出量代表故障診斷的結果。首先對神經網絡進行訓練學習，即將特定故障對應的警報模式作為樣本，建立較全的樣本庫，然后用所有的樣本對神經網絡進行訓練，這樣就可以將樣本庫的知識以網絡的形式存儲在神經網絡的連接權中，最后通過神經網絡輸入量計算就可以完成故障診斷。故障診斷中神經網絡所采用的模型大多為反向傳播算法（BP）模型，這主要是由于對BP模型的研究比較成熟，使用比較可靠。該方法將警報信息作為神經網絡的輸入量，故障作為神經網絡的輸出量，用于識別電網發生的故障，這種方法的缺點是不能用于大規模系統。除電網故障診斷外，人工神經網絡還被應用于電力系統設備的故障診斷，包括變壓器、發電機、電纜、斷路器、絕緣子等。

2.4線性最優控制。線性最優控制（linearoptimalcontrol）最優控制問題的實質是要找出允許的控制作用（規律），使得動態系統（受控對象）從初始狀態轉移到某種要求的終端狀態，并且保證某種要求的性能指標達到最小（大）。線性最優控制是特指那類受控對象為線性時不變系統的最優控制。隨著科技的不斷進步，我國的控制理論層出不窮，而最優控制是我國理論發展的重點問題。在世界的電力系統自動化中，遠距離的電路輸電最常用的方式是勵磁控制，這種方式可以有效的改善線性動態，提高經濟效益。所以在國家組建的大型機組的控制中，通常選擇勵磁控制方式。然而我國的線性最優控制系統中還存在不足，例如在局部線性的模型設計中，對于大的干擾的應對能力不足。

2.5綜合智能系統。綜合智能系統主要由兩個方面組成：（1）結合了現代控制方法和只能控制方法。例如：自我適應的模糊組織控制方法；（2）交叉使用各種控制方法。電力系統的結構比較復雜，所以更適合使用綜合智能控制。在我國現有的電力系統中，各種結合系統的研究越來越頻繁。例如：專家系統和神經網絡相結合、模糊控制和線性最優相結合等。模糊系統可以有效的對知識進行結構化處理，而神經網絡可以對非結構化的信息進行處理，將模糊系統和神經網絡相結合，可以有效的增強電力系統自動化的安全性、經濟性和可靠性。

3結語綜上所述，隨著我國科技經濟的不斷發展，人們對電力系統自動化智能控制技術越來越關注。所以在電力系統的智能控制研究過程中，設計人員應該根據電力廠的特點選取不同的控制方法，盡量降低建設成本，提高經濟效益。