浅论电力系统自动化中智能技术的应用
2015-04-16石涛
石涛
(石家庄市浩能电力安装有限公司)
浅论电力系统自动化中智能技术的应用
石涛
(石家庄市浩能电力安装有限公司)
本文通过对电力系统自动化中智能技术的讨论,对职能技术的应用进行简单的介绍。
电力系统;智能技术
自动化我国的领土面积十分广阔,所以需要建设的面积也很大,同时也需要形成巨大的电力网络,因此导致整个电力系统的分布也比较广,许多的元件都存在着延迟、磁滞等复杂的物理性质,并且电力系统是一个具有强非线性、时变性的参数,还存在着大量的为建模动态,由于动态系统的庞大,于是导致我们无法形成有效的控制。随着我国人民生活水平的提高,人们在用电需求上也越来越大,但是由于我国的地理特点和电网分布情况,我国的电能供应并不能够做到十分完美,因此也引起了公众的不满情绪,为了促进我国电力事业的发展电力系统需要引入一些先进的手段的才能确保整个电力系统的有效运行,相关的智能技术就是在这一阶段引用的重点。
1 模糊控制
模糊控制方法十分简单,并且容易掌握,同时也是现代比较先进的方法,它是运用常规的数学模型,建立模糊关系的控制方法,模糊控制理论的应用十分广泛,并且在家用电器中所表现的优越性也十分显著。
2 神经网络控制
人工神经网络被发现于20世纪40年代,这项技术发展至今,已经在许多的方向和领域取得了巨大的成功,并衍生出很多的研究理论和特性,包括非线性的特性以及强鲁棒性,随着人们对这项技术的关注度日渐升高,它还形成了自足自学以及并行处理的能力。人工神经网络技术是通过运用大量的神经元形成神经网络,并通过连接权值上的大量信息,进行权值调节,从而实现神经网络映射的非线性效果,所以,当前神经网络系统的研究重点是对其结构以及学习算法等方向的研究。
3 专家系统控制
随着电力行业的不断发展,电力系统中应用最广泛要数专家系统,因为这项技术不仅能够进行紧急处理,还能够辨识警告状态,同时有助于恢复系统和进行系统规划,因此这项技术管饭的应用于配电系统以及电力系统的静动态安全分析中,但是这项技术也具有一定的局限性,它不具备电力专家的创造性;也并不能够对知识进行理解,因此也缺乏相关的学习机制,由于不能进行深层的适应,而导致分析和组织的能力下降,所以,我们在进行系统研发的时候,我们必须要充分的考虑到这项技术的优缺点,对这项技术的知识获取问题以及有效性等实际问题进行充分的考量。只有通过这样的完善,才能够确保专家系统在以后的发展中逐渐的进步,并取得成功。
4 线性最优控制
在我国现代的控制理论中,最优控制是理论中最重要的组成部分,也是我国现代控制理论发展的焦点问题,由于世界最优控制理论的发展比较成熟,所以在进行远距离输电线路的输电工作中,经常使用励磁控制方式,以便于改善线形的动态品质,这种方式也得到了较大的回报。因此我们在进行大型机组的控制中,我们应该最先选用励磁控制方式,而不是古典励磁方式,同时我们在进行水轮发电机的制动机组的控制过程中,我们的现代控制理论也得到了很大的成功,因此,在当前电力行业的的生产过程中,我们的线性最优控制系统发挥了重要的作用,但是,这种理论在应用中还是存在着缺陷,比如在电力系统中进行局部线形模型的设计过程中,我们的设计不能够有效的应对大干扰。
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,自适应神经网络控制,神经网络变结构控制等。另一方面包含了各种智能控制方法之间的交叉结合,对电力系统这样一个复杂的大系统来讲,综合智能控制更有巨大的应用潜力。现在,在电力系统中研究得较多的有神经网络与专家系统的结合,专家系统与模糊控制的结合,神经网络与模糊控制的结合,神经网络、模糊控制与自适应控制的结合等方面。神经网络适合于处理非结构化信息,而模糊系统对处理结构化的知识更有效。因此,模糊逻辑和人工神经网络的结合有良好的技术基础。这两种技术从不同角度服务于智能系统,人工神经网络主要应用在低层的计算方法上,模糊逻辑则用以处理非统计性的不确定性问题,是高层次(语义层或语言层)的推理,这两种技术正好起互补作用。神经网络把感知器送来的大量数据进行安排和解释,而模糊逻辑则提供应用和挖掘潜力的框架。因此将二者结合起来的研究成果较多。
6 总结
人类的智慧和创造力是无止境的,随着世界科技的不断进步,实际上电力系统的智能技术,除本文介绍之外的几种方式,比如自适应控制、变结构控制,以及微机几何控制等综上所述,我们只有不断深入的研究,才能够使得这些技术在不同层次上得到发展,并成功的推动我国电力系统的智能化的进程,并使它们之间的联系更加紧密,对电力系统的发展也起到了积极的作用,使我国的自动化技术达到了国际领先水平,随着我国经济的不断发展,我国的智能电力系统自动化技术还会通过科技的进步而更上一层楼。
TM76
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