电力系统自动化与智能技术分析

丁雪霜

（福建省电力有限公司 检修分公司，福建 福州 350013）

一 电力系统自动化技术与智能技术的内涵

（一）电力系统自动化与智能技术

电力系统的自动化从含义上来看就是实现电能生产过程中生产、传送和管理的自动化，并自动的进行电力调度和管理工作。从种类上分类则很多种，比如电网调度的自动化。而智能技术（智能计算机技术）从含义上看包含了人机接口和体系结构，从种类上分类也比较多，比如神经网络等。从某种程度上讲，智能技术具有组织、适应和学习等功能的具体行为，能够对产品问题适当的进行分析，并解决传统自适应控制和鲁棒性控制无法解决的问题，尤其是对于非线性、时变性和不确定性等相关问题能够妥善解决。就当前发展情况来看，电力系统自动化中的智能技术发展还不是很成熟，但是已经广泛的受到了人们重视并应用在电力系统及其相关领域之中，取得了良好的应用效果。就专家系统来说，在电力系统中应用得最为广泛，实际上专家系统主要是基于知识来进行协调、组织和决策工作，并在具体的工作运行过程当中激励级控制器，从而确保控制规律的达成，尤其是对于非结构化等问题，都能够得到及时有效的处理。总之，时代的发展，科学技术的进步，电力系统自动化与智能技术紧密联系并不断向前发展着。

（二）智能技术与电力系统自动化的结合

在电力系统自动化中应用智能技术不仅能够发展和完善电力自动化技术，而且通过智能系统的有效应用，可以有效协调电力系统的不稳定性。考虑到当前电力系统的发展还不是很成熟，因此为了尽可能的满足公众对廉价和便利的电力网络需求，将智能技术应用到电力系统当中十分必要。通常情况下，智能技术进行分类一般主要有五个构成部分，分别为模糊控制、神经网络控制、专家系统控制、线性最优控制与综合智能控制。但当前我国电力系统自动化水平还不是很高，各方面发展不太成熟，都不同程度的存在一些问题和不完善的地方。比如存在时变性、强非线性和参数不确切的问题，另外还存在电力覆盖范围内网络延迟的问题。本文下面就对电力系统自动化中智能技术的应用进行分析，并分析如何利用智能系统加以改进。

二 电力系统自动化中智能技术的应用

（一）模糊控制

从某种程度上来说，模型的建立能够使模糊控制更加简单和容易掌握，因为通过模型的建立来实施控制相比传统的常规模式而言更加简便。例如交通信号灯的转换过程中主要是由前面和后面的住列队所决定的，而且通过使用一定的工具能够二维模糊控制。比如应用到洗衣机当中，洗衣机就可以根据清洗过程中的水质情况变化来进行不同程度的衣物清洗模式，保证衣物清洗干净。就模糊控制本身而言，在汽车自动变速器上的作用最为突出，它能够根据自动变速器来检测出驾驶员的驾驶速度，从而对驾驶员的驾驶意图进行初步判断，并实时监测汽车所受到阻力、发动起运行状况。总之，这些都告诉我们，电力系统自动化中模糊控制的应用不仅仅能够起到良好的效果，而且能够广泛的应用在其他领域当中。

（二）神经网络控制

由于电力系统自动化与神经网络控制技术相适应的非线性这一特点，且神经网络控制技术具有一定的自我组织和学习能力，神经网络实际上实现了非线性的复杂映射，这一概念在很多领域都得到了广泛的应用。比如模式识别和图像处理、自动控制领域、传感信号和医学、处理组合优化问题等领域。不仅如此，由于疾病和人体之间的关联非常繁杂，但通过网络神经控制技术的应用能够得到一定的简化，正因如此，神经网络控制技术在医学领域也得到了较为普遍的应用。

（三）专家系统控制

同样，电力系统中专家系统的应用范围很大，其中主要包含有电力系统紧急状态的识别、紧急处理、慢速状态转换分析、系统恢复控制、系统规划、故障点隔离、切负荷、电压无功控制、负荷预报、人机接口、动静态安全分析等方面。但是需要得到注意的是，专家系统虽然在电力系统自动化中得到了普遍的应用，但是目前仍然有着较大的局限性。因为专家系统控制技术仅仅采用了浅层知识，而对于功能理解的深层适应仍然有待完善，其次在模仿电力专家创造性和对付新情况上能力十分有限，并且在验证知识库中存在困难，没有良好的分析组织工具来解决复杂问题等。所以在电力系统自动化技术的应用当中必须要注意专家系统的分析方法等相关问题，只有这样才能够真正的将智能技术应用在电力系统自动化之中，取得良好的效果。

（四）综合智能系统

对于综合智能系统而言，它一方面实现了现代控制方法和智能控制这二者支架难度集合，比如自适应性组织模糊控制、模糊变结构控制、自适应性神经网络控制、神经网络变结构控制等。另一方面也实现了各种智能控制方法的融合，尤其是对于复杂而且庞大的电力系统来说，将综合智能控制系统应用在电力系统当中将会起到更为突出的作用。就目前发展情况来说，电力系统中研究较为深入的有专家系统与模糊控制的结合、专家系统与神经网络控制的集合、模糊控制与神经网络控制同自适应控制相结合等方面。由于神经网络控制只适合于非机构化信息的处理工作，而对于机构化知识的处理使用模糊控制系统更为有效，所以一定程度上神经网络和模糊逻辑控制的结合必须要有良好技术作为支撑。其次，模糊逻辑和神经网络能够从不同方向来为智能系统提供服务，模糊逻辑对于非统计性的不确定性问题可以有效处理，属于高层次的推理过程，而神经网络主要适用于低层计算方法，这两种技术的结合相互补充，从而能够发挥出良好的效果。

三 结语

随着我国社会经济的发展，社会主义现代化建设的步伐加快，实现“安全、可靠、经济、优质”的电网运行工作是我国社会对电力系统的基本要求，自动化的电力系统成为现代社会的发展主流趋势。当前电力系统自动化技术也不断地从低级到高级，从局部到整体实现进步和发展。综上所述，电力系统自动化中的智能化占有重要的地位，对于推动电力系统自动化的进一步发展具有极大的促进作用。虽然我国当前智能技术和电力系统自动化技术的发展还存在较大的缺陷和问题，但是只要对应用当中所出现的相关问题加以研究，不断的努力，积极借鉴国外发达国家这方面的经验，未来人们对于电力系统自动化与智能技术的研究必然会更加深入，一定会迎来我国智能化技术发展的春天。