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电力系统自动化中的智能技术应用

2023-12-21包良玉

今日自动化 2023年8期
关键词:电力设备决策智能

包良玉

(国网果洛供电公司,青海果洛 814000)

电力自动化系统是一种典型的动态系统,具有非线性、时变性的特点。近些年,由于我国电力自动化系统规模不断扩大,所投入的电力设备逐渐增多,在一定程度上提高了电力自动化系统管理难度。很多电力自动化系统受到客观条件限制,存在控制不精准、频繁失控、系统失效、管理效率低、运营成本增加等问题,导致综合效益有所下降,不能满足全方位掌控的目标。智能技术的出现,进一步加强了电力系统自动化控制功能,包括模糊控制、神经网络系统、专家控制系统、线性最优控制等,有效提升了电力自动化系统控制精度和执行效率,实现了电力系统的智能升级。

1 电力系统自动化及智能技术概述

1.1 电力系统自动化

电力系统自动化是我国电力产业发展的重要方向,主要包括电力控制自动化、电力调度自动化及配电自动化,具有在线监测、故障模拟、程序自动化管理、故障修复和信息自动化传输等功能。电力系统自动化运营的主要目标是确保供电质量、保障电力系统运行可靠性、提升电力系统整体的经济效益。

1.2 智能技术

智能技术是指在系统运行中应用现代化计算技术、精密传感技术、智能软件技术等,让系统仿人脑形式展开运作,从而提升整个系统的运行效能。智能技术是自动化技术的再次升级,其应用有助于改善作业环境、提升系统运行效率和质量、降低系统运行风险,具有良好的节能性,可提升自动化系统智能水平、降低系统运行成本。

2 目前电力系统自动化中的主流智能技术

2.1 模糊控制

模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量、模糊逻辑推理为核心的计算机控制技术。通过模拟人类大脑思维,根据需求输入模糊理论推导得出推理过程和决策过程,并对其进行模糊输出,从而实现电力系统智能控制[1]。模糊控制模糊控制在电力自动化系统中应用具有操作简单、客观性强、非线性等特点,让电力自动化系统运行更加便捷,实现更全面的自动化控制。但其也存在一定的缺陷,如学习能力差、决策误差大、调整性较差、稳定性不足等,这就需要配合其他智能技术来弥补模糊控制的缺陷。

2.2 神经网络控制

神经网络控制是指在系统中借助神经网络实现对象的精准描述及非线性对象建模,可以实现建模、控制、计算、推理、故障诊断等功能。作为智能领域的重要分支,神经网络控制在自动化控制系统中具有借助模型控制器充当对象模型、反馈系统中充当控制器、传统系统中优化计算、其他控制方法与优化算法等功能。神经网络控制已经初步应用于电力自动化系统领域中,并且在结构模型、学习算法方面获得了较多研究成果。在电力系统自动化领域中,借助神经网络模型进行计算和数据处理,可以提升运行效率,降低人力成本,实现智能化控制,避免人工操作产生的误差[2]。神经网络技术可与电力自动化系统相融合,实现故障自动检测功能,降低电力自动化系统故障发生概率。

2.3 专家控制系统

专家控制系统是一种基于人工智能技术、专家系统原理的控制系统,本质上是一种智能计算机程序系统,包含了多个领域专家知识经验,借助计算机技术和AI 技术,结合行业专家知识经验进行判断推理,模拟行业专家决策过程,从而处理更加复杂的问题[3]。

电力自动化系统专业性较强,非常适用于专家控制系统,可以实现识别和处理系统紧急故障、恢复系统控制、系统动态与静态分析、系统运行状态转化、电压无功控制、故障隔离等功能。如ES 专家数据库,其不仅融合了电力行业所有的理论知识,同时还总结了电力行业专家实践经验,对提升电力系统自动化综合性能有着重要意义。

2.4 线性最优控制

线性最优控制是一种特殊的最优控制理念,其本质是找出允许的控制方案,将动态系统从初始状态转移到某种要求的终端状态,从而让性能指标达到用户要求。线性最优控制通常可以应用于非线性最优控制问题领域中。

目前,线性最优控制系统应用较为成熟、适用性广,可以应用于多种控制理论体系中。在电力自动化控制领域,线性最优控制主要应用于远距离输电,加强各段输电系统的智能化管控,改善输电过程的动态效能。

3 电力系统自动化中智能技术的应用与实现

3.1 智能通信

构建实时、高效、双向、集成的通信系统是打造电力自动化系统的基础,自动化系统获取数据、保护、控制均需要通信系统收发信息,所以,构建智能通信系统是电力自动化系统升级的第一步。通过应用智能通信系统,电力控制系统具备了自愈特征,系统可以检测电力设备受到的各种扰动,并对其展开补偿,避免故障进一步扩大。智能通信系统中包含了IEDs(智能电子设备)、控制中心、智能仪表、电子控制器、系统保护等,可提高对电力系统的控制能力和服务水平。在智能通信领域,需要重点从两个方面着手。

(1)开放的通信架构。开放式通信系统可以实现“即插即用”的功能,有助于后期系统升级和改造,实现不同电力元件之间的网络通信功能。

(2)统一的技术标准。将传感器、IEDs、应用系统的通信标准相统一,实现无缝通信;实现电力信息和决策指令在这些设备、系统间直接传递;实现设备之间、系统之间、设备与系统之间的互操作功能,这也需要电力企业和标准制定单位加强合作,实现各个系统、设备的互联互通。

3.2 智能监控

智能监控是电力自动化系统中的基本组件,先进的监控技术可以实时获取电力设备运行数据,并将所采集的数据转变为系统可识别的数据信息,以供电力自动化系统应用和决策。智能监控通过采集信息可以判断电力设备健康情况和系统完整性。借助智能化技术,打造基于微处理器的智能传感器,可实现更多的监测功能,除了获取电力设备运行的基本信息外,还可存储电力系统运行中的高峰参数和低峰参数,并将所采集的数据绘制成表格和图像供管理人员参考,并提供相应的决策建议。

先进智能监控采用了集成的分布式结构,信息采集系统可以自适应相互通信,提升信息采集的可靠性,即使某个子系统出现故障也不会对其他系统造成负面影响,相关设备依然可以正常使用,减少故障带来的负面影响。未来,电力自动化系统应融入计算机代理程序(自治、交互的自适应软件模块),该程序集成了监控系统、保护系统、控制系统、通信系统,从而实现整个自动化系统的自我管控。

3.3 智能设备

智能技术功能最终会呈现在智能设备上,电力自动化系统升级需要投入大量的智能设备,从而提升整个系统的功能。电力自动化系统智能设备主要包括电力电子设备、超导设备、大容量存储设备等,通过应用智能设备实现电力系统的最佳运行平衡点,通过改造智能设备,如新型导体技术,保证电力传输的可靠性。

智能设备有助于打造新的网络结构,形成微电网。FACTS(柔性交流输电系统)可以加强电力设备的管控,并且还可以控制非智能设备,降低电力自动化系统改造成本[4]。分布式电力系统设计方案,可以让多台电力机组借助智能通信系统构成可智能调度的虚拟电厂,各个模块可以实现自动化控制,极大地减少人工劳动力的投入。

3.4 智能控制系统

智能控制可以实现电力系统的分析、诊断、预测、排障、决策等功能,智能控制系统服务于参数监测系统、通信集成系统、设备机组系统、决策系统,通过监测系统获取电力设备运行参数,并根据实时参数变化情况快速做出响应,决策系统对故障快速诊断并下发操作指令,从而实现智能控制的一个循环流程。在智能控制系统中融合专家系统,借助专家系统中的知识实现电力系统控制[5]。整个决策和执行流程仅在几秒钟完成,通过电力系统的自愈功能极大提升系统运行的安全性和可靠性。智能控制系统由以下子系统构成。

(1)数据收集和监测。智能控制系统借助智能电子设备、传感器、测量工具、用户使用参数等,对整个电力自动化系统展开状态评估,并且实时提供电力系统运行参数信息,管理人员可以实时掌握电力系统运行情况,通过借助向量测量单元和安全预警系统,一旦发现电力系统出现故障问题,系统会自动发出预警。

(2)数据分析。系统软件分析功能的发展依托于实时且精准的数据和计算机的强大处理性能,通过数据分析可以实现状态估计和应急分析性能,并且整个分析过程仅在几秒钟完成,快速且精准的分析可以为控制系统、管理人员提供充足时间解决紧急问题。专家系统将所得出的决策数据快速推送至决策系统,用于管理人员决策参考。控制中心的负荷预测功能可将传感器所采集的异常数据进行分析并绘制成趋势图,预测电力设备未来一段时间内的运行负荷,并借助概率风险分析系统,计算电力设备在运行、检修期间的故障概率。

(3)诊断与解决问题。智能化控制系统借助传感器可以实时、精准地获取电力设备运行参数,并借助专家系统对所采集的数据进行故障诊断,判断现有故障、隐藏故障、潜在故障,并针对这些故障提出相应的解决方案,将方案传输给控制中心供管理人员决策判断。

(4)执行自动化控制。智能控制系统借助智能分析技术、智能通信技术实现执行问题检测、响应自动化控制,借助控制中心下达的决策指令,执行系统会自动快速动作,避免电力系统故障进一步扩展,降低紧急事故发生概率,通过修改系统运行参数和设备运行状态从而预防事故产生。

(5)goose 虚端。goose 虚端(自动化测试框架)可以实现各个子系统的集成,加强电力各个系统信息交流与保护,以多管理渠道实现系统的统一管理模式。在实际应用中,在各个操控系统中加入goose 虚端,在各个子系统互不干扰的基础上,实现每个系统模块的联动。通过决策系统的goose 总虚端,即可对其他子系统的goose 虚端进行管控,控制电力设备开关和运行参数。goose 虚端在智能控制领域应用十分广泛,并且goose 虚端操作逻辑还有进一步优化空间,从而提升电力自动化系统控制性能。

3.5 决策支持系统

决策支持系统是控制中心的重要组成部分,用于信息呈现、指令下达、远程监控,可以将复杂的电力自动化系统信息转化为信息数据,其中包含了动画技术、动态着色技术、虚拟现实技术、数据展示技术等,帮助管理人员处理、分析、解决电力系统运行问题。管理人员决策从过去的数小时缩短到几分钟,甚至是几秒钟,需要实时、有效的系统供管理人员快速、精准决策。其主要表现在以下几个方面。

(1)可视化。决策支持系统将传感器所采集和处理后的数据进行二次分类,并将处理后的数据存储到数据库中,根据不同岗位人员工作内容实时推送电力自动化系统运行信息,并通过可视化技术将数据转化为表格、走势图、设备机组仿真模型等,让工作人员快速掌握电力自动化系统运行情况,以便工作人员快速做出分析与决策。

(2)决策支持。根据传感器所采集的数据,对既有故障、隐藏故障、潜在故障等问题进行分析,为管理人员提供决策数据信息,并提供相应的解决建议和方案,通过模糊控制系统估算各个方案实施的成功率和失败率。

(3)工作人员培训。借助决策支持系统相关工具以及电力行业软件动态仿真器,通过更加直观、更加科学的信息供给,可有效提升工作人员培训效率和效果,有助于强化工作人员的技术水平和理论知识。

(4)系统规划。决策支持系统通过将电力自动化系统运行数据和决策建议集成,为管理人员提供电力自动化系统运行、维修、规划方案,为电力自动化系统未来发展提供信息支持。

4 结束语

综上所述,在电力系统自动化中应用智能技术,有助于完善电力系统自动化运营体系,提高电力系统的运行效率和质量,更好地满足电力企业生产需求。智能化作为一种新兴技术,具有效益高、逻辑性强、可靠性强等优势,这就需要加强智能技术在电力自动化系统中应用的研究,积极融入新型智能技术,同时不断加强智能技术突破,推动电力自动化系统向智能化方向发展。

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