智能技术在电力系统自动化中的应用研究

柯子桓、岳 思

1.广东电网公司，广东广州 510600 2.中国电力工程顾问集团中南电力设计院，湖北武汉 430071

电力系统是一个巨维数的典型动态大系统，电力系统自动化的工作原理是将一些设备进行就地监控或者远程监控电力系统中的安全运行，各个系统元件的安全运行以及整个系统的安全运行。其特点是时变性较强，非线性较强，同时具有不确切可知的参数。此外，还有许多没有建模的动态系统包含在电力系统中。电力系统分布在全国各地，电力系统的元件的物理特性非常复杂，比如饱和性、磁滞和延迟等等。因此，实现对这样的系统进行有效的控制具有较大的难度。从本质上来讲，作为非线性和动态性的系统，电力系统包含许多非常复杂的工程计算和非线性的优化问题。同时，这些特征也使得人们对电力系统的要求越来越高。这就使得电力系统不断的引进一些先进的控制手段如智能技术等。

1 模糊控制

模糊控制主要采用的是一种模糊的宏观控制系统，它具有易操作性、非线性、随机性、简单化和不确定性等特点，这些特点使得相关的监理模型越来越简单，并且其优越性也越来越明显。模糊控制方法的优越性在任何地方都体现出来，包括家用电器中，他使得控制操作变得非常容易掌握并且十分的简单。虽然有时候建立常规的数学模型十分困难，但是就现代而言，通过建立模型来实现控制是比较先进的方法。

在电力系统自动化控制中，模糊理论的应用价值非常大，非常实用。这是由于模糊理论能够将人在决策和推理过程中的概念进行模拟。模糊理论在进行工作时主要是将已经生成的控制规则和相关的数据进行推导，对输入的模糊量进行推导，从而计算出相应的输出。输出结果由以下几部分组成：模糊判决、模糊推理和模糊化。这种智能技术在电力系统中的应用具体表现有：能够智能的处理一些家用电器可能产生的噪声以及由此带来的问题，如日常我们使用的电风扇、电热器等家用电器；具有较强的自学能力，并且能够很好的进行纠错；如果电力系统中改变了环境变量的设置和网络拓扑图或者出现了一些其他类型的问题，那么通过模糊理论的智能技术应用，就可以给出正确的解决方法并且做出及时的反应来进行应对；模糊智能技术能够使知识的获得和表达非常容易的完成实现，因为模糊智能技术能够模拟专家的经验并且利用与人的表达方式更加接近的形式进行语音变量的表达；另外，模糊智能技术最大的优点就是能够有效的处理那些具有不精确性的问题和不确定性的问题，使其变得精确和确定。

2 神经网络控制

神经网络控制的发展与人工神经网络的发展是分不开的，神经网络控制在某些方面的应用已经初步取得了一定的成效，比如在学习方面和模型结构方面等。同时，神经网络控制的传播也已经被广泛应用。当前，人们最关注的是神经网络控制的非线性部分。同时，人们常用并且喜欢的还有其自主学习和处理能力，以及鲁棒能力。在实践中得到了一定程度的验证，为数据传输提供了依据的网络资源载体。神经网络的结构构成是通过一定的方式将大量并不复杂的神经元连接在一起，具体问题具体分析。目前，许多不同的神经网络结构及其训练算法在电力系统中得到了有效的作用，使电力系统中的元件有效互动，加快运行的速度和效果，使其优势得到充分发挥。主要的神经网络理论研究有神经网络的硬件实现问题研究和神经网络学习算法研究等，利用BP 神经网络进行电力系统短期负荷预测，在进行电力系统故障检查诊断的过程中，利用了人工神经网络和元件关联分析等，取得了较好的效果。

3 专家系统控制

专家系统是一个程序系统，这个程序系统具有非常多的相关经验，相当大的规则，以及专门的知识。专家系统的操作时由相关领域的专家根据相关的经验和知识对该系统进行推理并作出判断，同时，对决策过程进行专家式模拟，其目的是为了将各种复杂问题进行专家式的解决。进而使问题明显化，减少了繁琐的程序，使解决问题过程越来越规范、科学。专家系统控制的适用范围目前来说比较广泛，也受到了好评，但也是有不适用和欠缺之处，比如它的创造性差、自主学习能力差、深层适应差、浅层知识面差、分析能力差、组织能力差、验证能力差以及应付能力差等等因素，这些技术弱点使专家控制系统还需要不断加强技术完善。

4 线性最优控制

最优控制在现代控制化理论中，具有非常重要的作用。在现代控制问题中，线性最优控制能够成分体现其应用价值。目前，现代化的控制理论当中，线性最优控制的应用非常多，因此其技术也最成熟。但是，当前在电力系统中，对于非线性系统的控制，其控制效果并没有达到预期目的。这主要是由于线性最优控制的设计和制造主要是针对当前电力系统局部线性模型的。

5 综合智能系统

综合智能控制一方面包含了智能控制与现代控制方法的结合，如模糊变结构控制，自适应或自组织模糊控制等。另一方面包含了各种智能控制方法之间的交叉结合。电力系统是一个大系统，非常复杂。在电力系统中，综合智能控制系统的应用还有很多功能没有发挥出来。在智能系统中，人工神经网络和模糊逻辑的服务功能角度不同。前者主要是在较低层次的计算中应用，而后者主要是较高层次的推理，是对非统计性的不确定性问题进行处理。这两种技术正好起互补的作用，使彼此的优点得到最大效益化。

综上所述，随着社会的不断发展，人们对电能需求力度的增加，我国电力系统也得到了逐步的发展和完善，电力数据总量也不断得以增加，以及大幅度增长的复杂管理和电力市场竞争趋势的不断加剧。基于此，智能技术在电力系统的应用将会产生巨大的正能量效益的影响，在未来电力市场具有更为广阔的发展空间。我们也期待在未来的时间里，能够利用各自优势而组成的综合智能控制系统将会对电力系统起到更加重要的作用，使电力系统更为完备，电力效益也将得到不断提升。

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