淺談電力系統中自動化智能技術的應用

李 鑫 羅洋洋 羅 成

（國家電網重慶市電力公司檢修分公司，重慶 400039 ）

1 前言

電力系統相對來說是一個較為復雜的系統，并且其包含的技術知識也較多。在實際應用中電力系統有比較顯著的非線性特性，并且其部分參數也不確切，很多電力元件在實際應用中還存在著延遲和飽和等現象，從而使得電力系統很難達到高效率和高精度的控制。基于此種情況，實現電力系統的自動化智能技術就顯得尤為重要。下面根據自動化智能技術在我國的發展現狀及趨勢，談一談其在電力系統中的應用。

2 電力系統中自動化智能技術的發展現狀

目前我國在電力系統自動化智能技術方面還有很大的局限性，其主要表現在三個方面：第一、智能技術的應用和研究沒有形成協同性，使得很多重要的資源都不能實現共享；第二、國內很多關于自動化智能技術方面的設想都僅僅局限在理論階段，缺乏相應的實踐基礎作為支持；第三、國家對于自動化智能技術方面的投入還遠遠不能滿足其發展。

3 自動化智能技術在電力系統中應用

3.1 模糊控制理論的應用

模糊控制理論相較于自動化智能技術的其他部分，在應用上面相對簡單易行，因此在日常電氣方面應用比較廣泛。自動化智能技術在控制方面需要建立一定的模型，但如果用傳統的數學模型進行模型建立工作，將會遇到各個方面的難題，此時如果應用模糊關系模型，那么其優越性就非常顯著。目前的模糊控制理論已經被廣泛的應用到了電風扇等日常電器中，并且此理論還擁有推理體系柱技能技術，從而增強了目標推導的精準性和有效性。對于電力系統的自動化控制系統來說，其模型方面一般都是非線性的模型，基本上不采用線性模型。非線性的模型主要是通過模糊理論來支持的，整個過程簡單快捷，并且系統輸入量與輸出量之間的關系也可以在此模型中直觀的表示出來。目前的模糊控制理論及模型在單輸出系統上基本上能夠完成其功效，但是多輸出系統應用方面，還存在著多方面的不足，需要得到進一步的改進。模糊控制理論的應用，不僅能夠很好的解決電力系統中自動化智能技術的多數難題，還節約了人力物力，在未來有很廣闊的應用前景。

3.2 神經網絡控制的應用

神經網絡控制的發展起始于1943年，其雛形是人工神經網絡，經過隨后的不斷發展，其在模型結構等多個方面都有了很大的進步。神經網絡控制得到廣泛深入應用的主要原因是其擁有非線性的特性，并且還有較強的自主學習能力。從其微觀構成上來看，神經網絡控制主要是利用數量巨大的神經元，經過科學合理的方式進行連接組成的。其蘊含的信息基本上都在連接權值上。在實際應用中，只要通過特定的方式的權值調節，就能夠完成整個神經網絡在兩個空間上的非線性映射。根據目前神經網絡控制的研究現狀，其核心主要在神經網絡的內部結構與外部模型建立方面，而在神經網絡硬件控制等方面的研究也有一定的涉及，給電力系統自動化智能技術的應用帶來了積極的指導意義。

3.3 專家系統控制的應用

專家系統控制在目前的電力系統中應用較為廣泛，其主要作用是在電力系統發生危急情況的時候，及時尋找到處于警告或者緊急狀態的系統區域，并進行相應的處理，恢復整個電力系統的正常運行，并能夠進行調度員的強化培訓、配電自動化、靜態與動態的安全狀況分析等工作。從專家系統控制在電力系統中的應用來看，其涉及的方面有很多，即在電力系統中應用較為廣泛。但是從實踐效果來看，專家系統控制的應用有明顯的局限性。首先它沒有電力專家所擁有的創造性，只是單單擁有電力方面的知識，對各個系統功能沒有深層次的理解；其次專家系統沒有高效的學習能力，從而使得其在遇到新問題的時候，不能選擇有效的方法進行解決；最后專家系統所擁有的知識庫在驗證方面還存在著難點，并且對于一些復雜的問題不能進行有效的分析與組織。因此，在專家系統設計和應用方面，應該綜合考慮到其成本與收益之間的聯系，并且在實際應用中應該注意對系統可行性與有效性進行反復的測定，在方便獲取相應電力技術知識的同時，也增強電力系統的危急處理能力與運行平穩能力。

3.4 線性最優控制的應用

線性最優控制是現代控制理論的重要部分，同時也是應用最多的控制手段，并且其在技術上也較為成熟。從此理論發展至今，很多此方面的專家都都對其進行了深入的探究，其中運用最廣泛的就是勵磁系統。勵磁系統的主要作用是提升輸電線的遠距離輸電性能，從而大大提升整個系統的動態品質。該理論最重要的應用就是用最優的勵控制取代了大型機組中原有的傳統勵磁控制，不僅如此，線性最優控制理論在制動電阻（其中主要是在一些水輪發電機方面）取得了顯著效果。隨著自動化智能技術在電力系統中的不斷發展，線性最優控制的應用正在不斷的得到拓寬，并且其在最優時間控制方面也有了新的進步。但是，在這之中還應該注意線性最優控制的高強針對性，即其對于局部線性模型有較的應用效果，但對于非線性模型方面的應用還有所局限，效果也受到了一定的削減。

3.5 綜合智能系統的應用

綜合智能系統是智能控制和現代控制的綜合體，其不單單是一個系統的應用，而是由上述多個系統在智能控制、交叉控制等方法下，形成的一個綜合系統。對于電力系統來說，綜合智能系統的應用效果最為顯著，并且其應用潛力也較高。在目前的電力系統自動化智能技術應用中，神經網絡系統主要是用來處理非結構化的信息，而模糊控制系統則主要用來處理結構信息，所以說兩個系統的有機結合才是電力系統應用的最優系統。在這之中，神經網絡系統主要用于簡單計算，而模糊計算則主要應用在非線性的管理中，從而使得兩個系統在應用中達到互補。此外，神經網絡主要是把系統產生的大量數據進行科學的整合，而模糊邏輯則是基于整個系統的框架結構提供深層次的框架構建。在實際應用中，注意把整個系統有機的結合在一起，就能夠提高系統的應用效率，從而促進智能系統的發展。

結語

隨著我國經濟的進一步發展，人們對于能源的需求就會越來越高，也將進一步的帶動電力行業的發展。而自動化智能技術作為電力系統中的重要部分，在未來的發展中必將有其新的意義和內涵。不僅如此，隨著人們社會的進步，石油和煤炭等不可再生資源將會進一步的減少，這就使得電力能源在未來將會有更加廣闊的應用前景。因此，作為一名電力系統技術人員，在當下更應該掌握好電力系統中自動化智能技術的核心應用內容，并時刻關注電力發展新動向，給我國電力系統的發展貢獻自己的力量。

[1]王廣林，梁芳成.電力系統自動化技術的現狀及未來發展趨勢[J].信息系統工程，2013（08）：119+125.