電力系統自動化中的智能技術應用

包良玉

（國網果洛供電公司，青海果洛 814000）

電力自動化系統是一種典型的動態系統，具有非線性、時變性的特點。近些年，由于我國電力自動化系統規模不斷擴大，所投入的電力設備逐漸增多，在一定程度上提高了電力自動化系統管理難度。很多電力自動化系統受到客觀條件限制，存在控制不精準、頻繁失控、系統失效、管理效率低、運營成本增加等問題，導致綜合效益有所下降，不能滿足全方位掌控的目標。智能技術的出現，進一步加強了電力系統自動化控制功能，包括模糊控制、神經網絡系統、專家控制系統、線性最優控制等，有效提升了電力自動化系統控制精度和執行效率，實現了電力系統的智能升級。

1 電力系統自動化及智能技術概述

1.1 電力系統自動化

電力系統自動化是我國電力產業發展的重要方向，主要包括電力控制自動化、電力調度自動化及配電自動化，具有在線監測、故障模擬、程序自動化管理、故障修復和信息自動化傳輸等功能。電力系統自動化運營的主要目標是確保供電質量、保障電力系統運行可靠性、提升電力系統整體的經濟效益。

1.2 智能技術

智能技術是指在系統運行中應用現代化計算技術、精密傳感技術、智能軟件技術等，讓系統仿人腦形式展開運作，從而提升整個系統的運行效能。智能技術是自動化技術的再次升級，其應用有助于改善作業環境、提升系統運行效率和質量、降低系統運行風險，具有良好的節能性，可提升自動化系統智能水平、降低系統運行成本。

2 目前電力系統自動化中的主流智能技術

2.1 模糊控制

模糊控制是一種以模糊集合論、模糊語言變量、模糊邏輯推理為核心的計算機控制技術。通過模擬人類大腦思維，根據需求輸入模糊理論推導得出推理過程和決策過程，并對其進行模糊輸出，從而實現電力系統智能控制[1]。模糊控制模糊控制在電力自動化系統中應用具有操作簡單、客觀性強、非線性等特點，讓電力自動化系統運行更加便捷，實現更全面的自動化控制。但其也存在一定的缺陷，如學習能力差、決策誤差大、調整性較差、穩定性不足等，這就需要配合其他智能技術來彌補模糊控制的缺陷。

2.2 神經網絡控制

神經網絡控制是指在系統中借助神經網絡實現對象的精準描述及非線性對象建模，可以實現建模、控制、計算、推理、故障診斷等功能。作為智能領域的重要分支，神經網絡控制在自動化控制系統中具有借助模型控制器充當對象模型、反饋系統中充當控制器、傳統系統中優化計算、其他控制方法與優化算法等功能。神經網絡控制已經初步應用于電力自動化系統領域中，并且在結構模型、學習算法方面獲得了較多研究成果。在電力系統自動化領域中，借助神經網絡模型進行計算和數據處理，可以提升運行效率，降低人力成本，實現智能化控制，避免人工操作產生的誤差[2]。神經網絡技術可與電力自動化系統相融合，實現故障自動檢測功能，降低電力自動化系統故障發生概率。

2.3 專家控制系統

專家控制系統是一種基于人工智能技術、專家系統原理的控制系統，本質上是一種智能計算機程序系統，包含了多個領域專家知識經驗，借助計算機技術和AI 技術，結合行業專家知識經驗進行判斷推理，模擬行業專家決策過程，從而處理更加復雜的問題[3]。

電力自動化系統專業性較強，非常適用于專家控制系統，可以實現識別和處理系統緊急故障、恢復系統控制、系統動態與靜態分析、系統運行狀態轉化、電壓無功控制、故障隔離等功能。如ES 專家數據庫，其不僅融合了電力行業所有的理論知識，同時還總結了電力行業專家實踐經驗，對提升電力系統自動化綜合性能有著重要意義。

2.4 線性最優控制

線性最優控制是一種特殊的最優控制理念，其本質是找出允許的控制方案，將動態系統從初始狀態轉移到某種要求的終端狀態，從而讓性能指標達到用戶要求。線性最優控制通常可以應用于非線性最優控制問題領域中。

目前，線性最優控制系統應用較為成熟、適用性廣，可以應用于多種控制理論體系中。在電力自動化控制領域，線性最優控制主要應用于遠距離輸電，加強各段輸電系統的智能化管控，改善輸電過程的動態效能。

3 電力系統自動化中智能技術的應用與實現

3.1 智能通信

構建實時、高效、雙向、集成的通信系統是打造電力自動化系統的基礎，自動化系統獲取數據、保護、控制均需要通信系統收發信息，所以，構建智能通信系統是電力自動化系統升級的第一步。通過應用智能通信系統，電力控制系統具備了自愈特征，系統可以檢測電力設備受到的各種擾動，并對其展開補償，避免故障進一步擴大。智能通信系統中包含了IEDs（智能電子設備）、控制中心、智能儀表、電子控制器、系統保護等，可提高對電力系統的控制能力和服務水平。在智能通信領域，需要重點從兩個方面著手。

（1）開放的通信架構。開放式通信系統可以實現“即插即用”的功能，有助于后期系統升級和改造，實現不同電力元件之間的網絡通信功能。

（2）統一的技術標準。將傳感器、IEDs、應用系統的通信標準相統一，實現無縫通信；實現電力信息和決策指令在這些設備、系統間直接傳遞；實現設備之間、系統之間、設備與系統之間的互操作功能，這也需要電力企業和標準制定單位加強合作，實現各個系統、設備的互聯互通。

3.2 智能監控

智能監控是電力自動化系統中的基本組件，先進的監控技術可以實時獲取電力設備運行數據，并將所采集的數據轉變為系統可識別的數據信息，以供電力自動化系統應用和決策。智能監控通過采集信息可以判斷電力設備健康情況和系統完整性。借助智能化技術，打造基于微處理器的智能傳感器，可實現更多的監測功能，除了獲取電力設備運行的基本信息外，還可存儲電力系統運行中的高峰參數和低峰參數，并將所采集的數據繪制成表格和圖像供管理人員參考，并提供相應的決策建議。

先進智能監控采用了集成的分布式結構，信息采集系統可以自適應相互通信，提升信息采集的可靠性，即使某個子系統出現故障也不會對其他系統造成負面影響，相關設備依然可以正常使用，減少故障帶來的負面影響。未來，電力自動化系統應融入計算機代理程序（自治、交互的自適應軟件模塊），該程序集成了監控系統、保護系統、控制系統、通信系統，從而實現整個自動化系統的自我管控。

3.3 智能設備

智能技術功能最終會呈現在智能設備上，電力自動化系統升級需要投入大量的智能設備，從而提升整個系統的功能。電力自動化系統智能設備主要包括電力電子設備、超導設備、大容量存儲設備等，通過應用智能設備實現電力系統的最佳運行平衡點，通過改造智能設備，如新型導體技術，保證電力傳輸的可靠性。

智能設備有助于打造新的網絡結構，形成微電網。FACTS（柔性交流輸電系統）可以加強電力設備的管控，并且還可以控制非智能設備，降低電力自動化系統改造成本[4]。分布式電力系統設計方案，可以讓多臺電力機組借助智能通信系統構成可智能調度的虛擬電廠，各個模塊可以實現自動化控制，極大地減少人工勞動力的投入。

3.4 智能控制系統

智能控制可以實現電力系統的分析、診斷、預測、排障、決策等功能，智能控制系統服務于參數監測系統、通信集成系統、設備機組系統、決策系統，通過監測系統獲取電力設備運行參數，并根據實時參數變化情況快速做出響應，決策系統對故障快速診斷并下發操作指令，從而實現智能控制的一個循環流程。在智能控制系統中融合專家系統，借助專家系統中的知識實現電力系統控制[5]。整個決策和執行流程僅在幾秒鐘完成，通過電力系統的自愈功能極大提升系統運行的安全性和可靠性。智能控制系統由以下子系統構成。

（1）數據收集和監測。智能控制系統借助智能電子設備、傳感器、測量工具、用戶使用參數等，對整個電力自動化系統展開狀態評估，并且實時提供電力系統運行參數信息，管理人員可以實時掌握電力系統運行情況，通過借助向量測量單元和安全預警系統，一旦發現電力系統出現故障問題，系統會自動發出預警。

（2）數據分析。系統軟件分析功能的發展依托于實時且精準的數據和計算機的強大處理性能，通過數據分析可以實現狀態估計和應急分析性能，并且整個分析過程僅在幾秒鐘完成，快速且精準的分析可以為控制系統、管理人員提供充足時間解決緊急問題。專家系統將所得出的決策數據快速推送至決策系統，用于管理人員決策參考。控制中心的負荷預測功能可將傳感器所采集的異常數據進行分析并繪制成趨勢圖，預測電力設備未來一段時間內的運行負荷，并借助概率風險分析系統，計算電力設備在運行、檢修期間的故障概率。

（3）診斷與解決問題。智能化控制系統借助傳感器可以實時、精準地獲取電力設備運行參數，并借助專家系統對所采集的數據進行故障診斷，判斷現有故障、隱藏故障、潛在故障，并針對這些故障提出相應的解決方案，將方案傳輸給控制中心供管理人員決策判斷。

（4）執行自動化控制。智能控制系統借助智能分析技術、智能通信技術實現執行問題檢測、響應自動化控制，借助控制中心下達的決策指令，執行系統會自動快速動作，避免電力系統故障進一步擴展，降低緊急事故發生概率，通過修改系統運行參數和設備運行狀態從而預防事故產生。

（5）goose 虛端。goose 虛端（自動化測試框架）可以實現各個子系統的集成，加強電力各個系統信息交流與保護，以多管理渠道實現系統的統一管理模式。在實際應用中，在各個操控系統中加入goose 虛端，在各個子系統互不干擾的基礎上，實現每個系統模塊的聯動。通過決策系統的goose 總虛端，即可對其他子系統的goose 虛端進行管控，控制電力設備開關和運行參數。goose 虛端在智能控制領域應用十分廣泛，并且goose 虛端操作邏輯還有進一步優化空間，從而提升電力自動化系統控制性能。

3.5 決策支持系統

決策支持系統是控制中心的重要組成部分，用于信息呈現、指令下達、遠程監控，可以將復雜的電力自動化系統信息轉化為信息數據，其中包含了動畫技術、動態著色技術、虛擬現實技術、數據展示技術等，幫助管理人員處理、分析、解決電力系統運行問題。管理人員決策從過去的數小時縮短到幾分鐘，甚至是幾秒鐘，需要實時、有效的系統供管理人員快速、精準決策。其主要表現在以下幾個方面。

（1）可視化。決策支持系統將傳感器所采集和處理后的數據進行二次分類，并將處理后的數據存儲到數據庫中，根據不同崗位人員工作內容實時推送電力自動化系統運行信息，并通過可視化技術將數據轉化為表格、走勢圖、設備機組仿真模型等，讓工作人員快速掌握電力自動化系統運行情況，以便工作人員快速做出分析與決策。

（2）決策支持。根據傳感器所采集的數據，對既有故障、隱藏故障、潛在故障等問題進行分析，為管理人員提供決策數據信息，并提供相應的解決建議和方案，通過模糊控制系統估算各個方案實施的成功率和失敗率。

（3）工作人員培訓。借助決策支持系統相關工具以及電力行業軟件動態仿真器，通過更加直觀、更加科學的信息供給，可有效提升工作人員培訓效率和效果，有助于強化工作人員的技術水平和理論知識。

（4）系統規劃。決策支持系統通過將電力自動化系統運行數據和決策建議集成，為管理人員提供電力自動化系統運行、維修、規劃方案，為電力自動化系統未來發展提供信息支持。

4 結束語

綜上所述，在電力系統自動化中應用智能技術，有助于完善電力系統自動化運營體系，提高電力系統的運行效率和質量，更好地滿足電力企業生產需求。智能化作為一種新興技術，具有效益高、邏輯性強、可靠性強等優勢，這就需要加強智能技術在電力自動化系統中應用的研究，積極融入新型智能技術，同時不斷加強智能技術突破，推動電力自動化系統向智能化方向發展。