智能技術在電力系統自動化中的應用探析

【摘 要】隨著我國科學研究水平和技術條件水平的不斷進步，智能技術已經得到了人們的重視，越來越多的生產技術以及生活技術都慢慢向智能方面靠攏，而科技的進步使得我國現在對于電力系統自動化提出了苛刻、高端的要求。文章主要分析了近幾年利用率比較高的電力系統自動化與智能技術。

【關鍵詞】電力系統自動化；智能技術；應用探析

一、電力系統的自動化

電力系統是擁有非線性以及時變性特點的動態巨維系統，它包括無法實現建模的動態部分以及參數的不確定性，而電力系統自動化也稱之為電工進行的第二次系統，它主要是指在進行自動化中通過擁有控制能力、決策能力以及自動檢測能力的工具達到自動調節、協調、控制以及監視的作用，它的工作原理是利用一定能力的設備，比如信號系統或者數據傳輸系統，進行遠程或者就地的監視電力系統中的局部安全、各個元件安全以及全系統的安全。

二、智能技術在電力系統自動化中的應用

（1）綜合智能控制。綜合智能控制顧名思義也就是技術與技術的相結合，未來的電力系統自動化中應用會比較多的有模糊邏輯控制和專家系統控制的相結合、專家系統控制和神經網絡控制的相結合、自動化適應控制和模糊邏輯控制以及神經網絡控制的相結合、模糊邏輯控制和神經網絡控制的相結合。其中模糊邏輯控制可以很好地進行結構化知識的有效處理，而神經網絡控制可以很好地進行非結構化知識的有效處理，這兩者的相結合從各種角度來看更加有利于智能技術的發展，成功的把雙方的缺點都彌補起來。在這功能中模糊邏輯控制主要是處理一些方向不定的問題，而人工神經網絡主要是進行一些比較低層次的計算以及應用，這兩者之間的技術能起到相互補充彼此不足的作用，從而直接避免了單獨功能所造成無法彌補的缺陷性，讓智能技術在電力系統自動控制中得到更好的應用。（2）模糊邏輯控制。模糊邏輯控制主要是采取了一種模糊的宏觀控制系統。這種方法的特點是容易操作、隨機性、簡單化、非線性以及不確定性，這些特點更方便人們操作。模糊邏輯控制的表現方式為把一些相對比較復雜操作過程、過程對象通過模糊推理、模糊關系以及決策方法來進行有效的控制和表達。在一般情況下都是用如果、或者來進行專家知識、實際控制以及專家經驗，這種方式具有魯棒性強和不依賴被控對象模型的優點。雖然模糊邏輯控制已經得到了廣泛的應用，但是和傳統的常規邏輯控制相比較的話，模糊邏輯控制自身還是存在一些無法彌補的缺點，主要有學習能力差、穩定性差、狀態誤差性差以及調整性差等。為了使這些缺點得到補救就必須進行智能技術的設計，主要措施是綜合智能控制，并且已經廣泛應用在電力系統自動化中。（3）線性最優控制。線性最優控制主要是采取了把控制問題通過最優化理論進行體現、表述的方式，它是控制理論不可或缺的一部分。線性最優控制的特點是具有成熟性強、應用性多以及范圍性廣，而現代的遠距離輸電能力正是利用線性最優控制的特點來完成的，這種輸電能力很大程度上改善了動態品質以及提升了遠距離的輸電線能力，并且已經得到了人們認可。雖然線性最優控制已經廣泛應用在電力系統自動化中，但是它對局部線性化的電力系統設計來說還是有缺點的，主要針對非線性比較強的電力系統自動化中存在無法進行干擾控制。（4）神經網絡控制。神經網絡控制是通過人工神經網絡發展而成的，它主要應用在學習方面以及模型結構方面，并且已經得到了廣泛的傳播和成果。神經網絡控制的非線性是目前最受人們關注的，此外它的魯棒能力、處理能力以及自主學習能力也同樣受到人們的關注。神經網絡控制是通過大量的簡單神經元連接而成的，它的工作原理是在連接權值上進行信息的隱藏以及包含，同時按照調節權值的一定計算公式來計算出它的值，從而保證神經網絡控制的m維空間非線性映射成功跨越到

n維空間非線性映射。（5）專家系統控制。專家系統控制主要應用在電力系統自動化中的緊急處理、狀態識辨、狀態警告、系統規劃、調度員培訓、系統控制的恢復、切負荷、分析狀態、轉化狀態、配電系統自動化、控制電壓的無功、靜態分析、動態分析、安全分析、人機接口以及故障點的隔離等方面。專家系統控制的適用范圍非常廣，但也是有不適用的地方，比如創造性差、自主學習能力差、深層適應差、淺層知識面差、分析能力差、組織能力差、驗證能力差以及應付能力差等。

參 考 文 獻

[1]李朝瑞，郭偉亮.論電力系統自動化智能技術在電力系統中的運用[J].科技與企業.2012（17）：121～122

[2]肖云峰，劉立英.智能技術在電力系統自動化中的應用探析[J].科技與企業.2011（6）：44～45

[3]劉文權.智能技術在電力系統中的應用[J].科技與生活.2011（13）：104～105