智能技术在电力系统自动化控制中的应用

王鑫琪

（国网江苏省电力有限公司苏州市吴江区供电分公司， 江苏 苏州 215200）

0 引言

在现代化社会发展中，对电力能源的需求日益增长，电力系统自动化控制已经成为电力行业中的重要研究领域之一。随着人工智能技术的不断发展和应用，智能技术在电力系统自动化控制领域中的运用优势更加凸显，不仅可以提高电力系统运行的安全性和效率，还可以缩短电力系统故障恢复的时间，降低人工干预的风险，从而为全社会提供更加可靠、安全、高效的电力服务。

1 智能技术的概述

智能技术是指利用计算机、网络、传感器、控制器和机器学习等现代科技手段，模拟人类智能进行信息处理和决策，实现自主、智能化的自动化操作和管理的技术。其主要目的是实现对事物的感知、理解、学习、推理和决策等过程，从而实现更加智能化的应用和服务。相对于自动化技术而言，智能技术能够根据环境和任务的变化自主调整行为，实现自适应的功能，同时能够通过观察和反馈，不断学习和积累知识和经验，从而逐渐提升自身的智能水平。智能技术能够根据当前环境和任务情况，自主决策，实现自主的智能化操作和管理。在电力系统自动化控制中，智能技术有助于电力系统实现自动化、智能化和高效化运行，从而提高电力系统的可靠性、安全性和经济性[1]。

2 电力系统自动化发展现状分析

电力系统自动化是指通过计算机控制和监测设备，实现电力系统自动化运行、管理和维护的技术。在传统的电力系统中，人工干预占据了很大的比重，对于电力系统的可靠性、安全性和经济性存在一定的影响。随着计算机技术和集成电路技术全面发展，电力系统自动化技术的硬件和软件水平不断提高，并且随着网络技术和通信技术的不断普及，电力系统自动化控制中的信息化应用也越来越广泛。目前，将智能技术应用到电力系统，实现了电力系统自动化控制水平的全面提高[2]。

3 电力系统自动化控制中智能技术的应用优势

智能技术在电力系统自动化控制中有着诸多优势，能够显著提高电力系统运行的可靠性、安全性和经济性。对于电力系统运行而言，智能技术的应用优势主要体现在发电阶段、送配电阶段和用电阶段，能够提高电力运输效率，保证电力生产的稳定性和使用的安全性。

3.1 智能技术在发电阶段的优势

在电力系统自动化控制中，在发电阶段应用智能技术，可以提高发电设备的效率，增强电力系统的可靠性和安全性，降低管理成本，提高环保效益。利用智能技术进行电力发电调度和控制，可以对燃料的消耗、设备的运行状态和风险进行监控和调度，确保电力系统高效、安全运行。智能技术能够对电力需求进行预测和优化，根据预测结果制定相应的发电计划，从而降低电力系统的运营成本。在此基础上，智能技术可以通过机器学习、模型预测等技术，对电力系统持续进行监测，及时发现和诊断电力发电设备故障，减少故障对电网稳定性的影响，缩短恢复时间。另外，智能技术还可以帮助发电企业对电力发电设备和生产过程进行智能化调度和优化，实现节能减排[3]。

3.2 智能技术在送配电阶段的优势

在电力系统自动化控制中，智能技术在配电自动化、故障监测和诊断、远程监控、能耗监测和优化等方面的应用优势非常明显。利用先进的设备控制技术，可以实现高效配电自动化，提高配电系统的效率和可靠性。同时，通过采集和分析电力系统的数据，能够及时发现和诊断配电系统的故障，提高配电系统的稳定性和可靠性。传感器技术的应用，可以实现电力系统的远程监控，减少现场操作人员的人力和时间成本，提高配电系统的效率。通过对电力系统中的能耗进行监测和优化，包括对电力载荷的预测和优化，以及对配电设备的状态进行监测和管理，能够进一步实现节能降耗，提升电力系统运行效率。

3.3 智能技术在用电阶段的优势

在电力使用过程中，利用智能技术进行用电管理，可以对用户的用电情况进行实时监测和控制，实现用电的智能化管理。通过对用户用电行为进行分析和预测，制定相应的用电计划，提高用电效率，减少能源浪费。智能技术能够根据用户的需求来智能控制家电的开关，用电效率更高，能源利用更为合理。与此同时，智能技术可以监测用电设备的运行状态，通过数据采集和分析，及时发现用电设备的异常情况，并进行预警，降低用电设备故障的发生率，提高设备的可靠性和安全性。在电力系统的自动化发展中，智能技术的应用可以为用户提供个性化服务，实现用电的智能化管理和控制，提高用电的效率和安全性，满足用户的用电需求，达到节能和环保的目标。

4 电力系统自动化控制中智能技术的应用类型

4.1 神经网络控制技术的应用

神经网络是一种基于生物神经系统结构和功能的信息处理模型，通过训练和学习，可以对复杂的非线性关系进行建模和预测。神经网络结构包括单层感知器、多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等，不同的结构适用于不同的应用场景。在电力系统的自动化控制中，神经网络可以通过历史负荷数据来训练模型，预测未来负荷的变化趋势，并根据预测结果来制定相应的电力调度方案，提高电力系统的效率和可靠性。同时，神经网络还可以通过训练模型来识别和预测电力设备的故障，及时发现和诊断设备故障，减少故障对电网稳定性的影响，并优化电力系统的控制策略，实现智能控制和调度，提高电力系统的效率和可靠性。在此基础上，神经网络还可以通过对电力系统的数据进行采集和分析，提高电力系统的资源利用效率，包括能源、人力和物力等资源，从而降低运营和维护成本，增强电力系统自动化的运行管理效益[4]，神经网络控制技术原理如图1 所示。

图1 神经网络控制技术原理图示

4.2 模糊控制技术的应用

模糊控制是一种基于模糊逻辑原理的控制方法，其主要思想是在不确定性和复杂性的环境下，通过建立模糊规则库和模糊推理算法，对系统进行控制，如图2 所示。在电力系统自动化控制中，模糊控制技术可以应用于输电线路的安全控制。对于电力系统而言，输电线路的安全控制是非常重要的，包括电流的过载保护、短路保护和接地保护等。模糊控制技术可以通过建立模糊规则库和模糊推理算法，实现快速、精确的线路故障检测和自适应保护，提高输电线路的安全性和可靠性。而在发电机的调速控制方面，可以通过模糊控制技术进行智能化控制和调整，实现发电机的自适应调速和稳定运行，提高发电效率和电网的稳定性。另外，模糊控制技术可以根据电力系统的运行状态和负荷需求，建立模糊规则库和模糊推理算法，实现电力的智能供应和调度，提高电网的效率和可靠性。在设计智能控制系统时，模糊控制技术可以在电力系统自动化控制中，实现控制系统的智能化设计和优化，根据系统的工作状态和控制目标，自适应地调整控制算法和参数，提高系统的控制精度和反应速度。

图2 模糊控制理论

4.3 线性最优控制系统的应用

线性最优控制系统是一种基于最优控制理论的控制系统，可以对线性动态系统进行控制和优化，以达到最佳控制效果。在电力系统自动化控制中，线性最优控制系统可以应用于发电机组的控制、输电线路的控制、控制系统的设计与电力系统的规划和优化。其中，发电机组作为电力系统中的重要组成部分，线性最优控制系统可以根据发电机组的动态特性和工作状态，设计最优的控制算法和参数，实现发电机组的性能优化和效率提升。同时，线性最优控制系统可以对输电线路的动态特性进行建模和分析，设计最优的控制策略和参数，实现输电线路的优化控制和稳定运行。线性最优控制系统可以应用于电力系统的规划和优化，根据电力系统的控制需求和目标，设计最优的控制系统结构和算法，根据不同的规划目标和优化指标，设计最优的控制策略和参数，确保电力系统安全、高效、稳定运行[5]。

4.4 专家控制系统的应用

专家控制系统是一种包括专家知识和推理机制的控制系统，通过建立专家知识库和推理规则，实现对复杂系统的自动化控制和决策。专家控制系统的原理为：基于人工智能中的知识表示和推理机制，将专家领域知识进行表示和存储，如通过规则、树形结构和语义网络等方式，将专家知识库中的知识进行组织和管理，并根据推理结果和目标要求，设计出最优的控制策略和算法，执行对应的控制操作和指令。在电力系统自动化控制中，专家控制系统是一种智能化控制系统，可以根据电力系统的运行状态和控制需求，利用专家知识库和推理机制，实现电力系统的自动化控制、故障检测和维护等功能。专家控制系统具有灵活性强、处理能力强、决策精准等优点，可以提高电力系统的效率、可靠性和安全性，是电力自动化控制中的重要技术。在电力系统的故障诊断中，可以通过专家控制系统，建立故障诊断的知识库和推理规则，实现多维度的线路状态判断和问题诊断，并针对相关故障问题进行快速准确的诊断和定位，提高电力系统的效率和可靠性。

4.5 综合智能系统的应用

综合智能系统是一种将多种智能技术、方法和模型进行整合和综合应用的智能化系统。在电力系统自动化控制中，综合智能系统可以将各种智能化技术进行整合，充分发挥其各自的优点，提高电力系统的控制效率和性能。在电力系统的自动化控制中，综合智能系统主要包括神经网络、模糊控制、遗传算法、专家系统与人工智能等，能够统筹相关智能技术，构建完整的智能控制系统，由此来实现对电力系统的智能化控制。综合智能系统的优点是可以综合各种智能化技术的优势，处理电力系统中的复杂问题和多维数据，提高电力系统的效率、可靠性和安全性。同时，综合智能系统也具有缺点，如需要大量的数据和计算资源、对参数和模型的选择很敏感等。因此，在电力系统自动化控制中，需要根据实际情况和需求进行选择和调整，加强信息化基础设施设备建设，合理应用智能电气设备，为电气系统的智能化发展奠定坚实基础，保证电力系统自动化控制水平的全面提高。

5 电力系统自动化控制中智能技术的发展趋势

在电力系统的运行控制管理中，对智能技术的应用逐渐受到广泛关注。随着人工智能技术的不断发展，电力系统自动化控制中的智能化水平会越来越高。未来，电力系统将会在设备、服务、预测和自适应性方面实现智能化应用，使电力系统更加高效、可靠和安全。同时，随着电力系统中数据量的不断增加，大数据和云计算技术将会在电力系统自动化控制中得到广泛应用，为电力系统的实时监测、故障诊断和负荷预测等方面提供了更加强大的支持。未来，电力系统智能化控制将涵盖更广泛的领域，包括更加高效的负荷管理、可再生能源的智能化调度、智能电力网的建设和运营等。智能化技术也将更加关注自主决策方面的发展，为电力系统的决策提供更加灵活和高效的支持，实现电力系统的自动优化和智能决策。除此之外，电力系统中智能技术的应用也将更加标准化和规范化，能够更加高效地推进智能化技术的运用和推广，提高电力系统自动化控制的智能化水平和可靠性。

6 结语

智能技术在电力系统自动化控制中的应用，为电力系统带来了巨大的变革和创新。随着人工智能技术、大数据技术和自动化技术等的不断发展，电力系统智能化水平不断提高，电力系统的自动化控制和管理也更加高效、可靠和安全。因此，相关电力企业应当积极探索智能化技术在电力系统中的应用，推进电力系统的智能化水平，推动电力系统行业的创新和发展。