淺談智能控制技術在電力系統自動化中的運用

摘 要：經濟的快速發展，人們的用電量不斷的增加，這對電力系統各方面工作都提出了更高的要求，在新的機遇和挑戰面前，電力企業只有不斷的提高供電可靠性的水平，保證供電的穩定性，從而確保為用戶提供安全、高效的電能。所以電力企業在當前電網快速發展的情況下，需要利用智能的控制技術，來保證電力系統的自動化運行，從而確保電網運行的安全和可靠。文章分析了電網的智能控制，并進一步對智能控制法在電力系統中的應用進行了闡述。

關鍵詞：電力系統；智能控制法；智能電網

前言

近年來，隨著電網規模的不斷擴大，電力企業為了適應電網不斷發展的要求對自身進行了改革，使其能力得以不斷的提高，電力系統的自動化水平和能力也有了較大的提升，這對電網的安全平穩運行提供了較為基本的條件。隨著社會對電能的需求日益增加，電力企業必須保證電網的安全可靠運行，所以建立自動化和智能化控制是當前電網發展的必然要求，也是電網未來的發展方向。

1 智能控制概述

智能控制是繼自動化控制和人工智能基礎上新發展起來的一門學科，智能控制可以在系統中達到感知環境和信息，從而對一些不穩定因素進行控制的目的。電力系統的智能控制方法主要包括以下幾個方面：

一是模糊控制法，這種方法是從行為之上去模擬人的模糊決策與推理，并且根據得出的數據進行實用控制的方法。

二是人工神經網絡，將許多簡單神經元按照一定方式連接起來，形成一個分布式、并行的信息結構網絡。

三是專家系統，這種方法是一個智能程序，通過專有程序將大量專業知識編寫進去。

四是遺傳算法，該法是將現有的數據群體中的全部個體作為對象進行編碼，采用隨機技術將編碼投入到參數空間之后實施高效搜索的方法。

智能控制脫離了對模型的依賴，其不僅具有較強的適應、學習和組織功能，同時還能對環境做出相應的判斷，從而實現對知識的自動獲取和應用，其適用性、實時性和多樣性的特征較為明顯。

2 智能控制法在電力系統中的應用

智能控制系統具有其他系統所無法比擬的優越性，所以在電力系統自動化中得以廣泛的應用，以下以幾種常用的方法為例，進行說明：

2.1 電力系統中應用模糊方法

模糊理論（FT）是將經典集合理論模糊化，并引入語言變量和近似推理的模糊邏輯，具有完整推理體系的智能技術。模糊控制是模擬人的模糊推理和決策過程的一種實用控制方法，它根據已知的控制規則和數據，由模糊輸入量推導出模糊控制輸出主要包括模糊化、模糊推理與模糊判決三部分。隨著模糊理論的發展和完善，模糊控制的一些優點得到了廣泛的肯定，如：適于處理不確定性、不精確性以及噪聲帶來的問題；模糊知識使用語言變量來表述專家的經驗，更接近人的表達方式，易于實現知識的抽取和表達；具有較強的魯棒性，被控對象參數的變化對模糊控制的影響不明顯等。近年來，模糊理論在電力系統應用的研究不斷增加，并取得了令人鼓舞的研究成果，顯示了模糊理論在解決電力系統問題上的潛力。

依據模型來進行控制，已被實踐所廣泛接受。一般線性模型較為簡便，但實際應用中，多為非線性系統，即使用多段線性來模擬，每段中的控制，仍只能是“次最佳”的。用模糊關系模型（FRM）來模擬非線性過程，是一種簡便而有效的方法。模糊關系模型簡單而直接地描述輸入量與輸出量之間的關系，這對單輸出系統比較易于實現，但對多輸出系統仍較困難。為了克服這些不足，目前有許多研究將模糊理論與其它人工智能技術結合起來，取得了較好的效果。

2.2 專家系統在電力系統自動化控制中的應用

由于專家系統發展的時間較早，所以其發展也較為成熟，這是一類人工智能技術，包括知識庫和推理二個部分，此系統是在某個領域專家的知識推理為基礎，從而模擬人類專家做出具體的決策，其所解答的水平已達到專家的水平。目前在我國電力系統中，還是依靠自動化技術來保持運行和控制，此方法在對知識積累及推理方面缺乏，同時對于系統中的一些模型和狀態量也無法實現獲取，所以已越來越不適應當前電力系統發展復雜化的需求，因此專家系統的應用是當前電力系統發展的必然選擇。

隨著專家系統的不斷發展，相關的一些系統已開始在電力系統中投入運行，根據運行的結果表明，其效果是十分顯著的，可以進入實用性推廣階段。由于其系統投入運行的時間較短，所以還存在著一些問題需要在運行中進一步研究，從而使專家系統更加完善。

①專家系統在運行時其推理速度會受到系統規模和規則的限制，同時對于系統問題只能在離線或是在線時進行解決，而無法實現實時控制，所以這方面還有待進一步加強。

②現有的專家系統對新情況應付能力和容錯能力較差，對于系統出現的故障及設備的變化，所給出的結果容易出現錯誤碼，所以在智能控制上還要加強對自學能力和容錯能力的研究力度，使之得以進一步的提高。

③專家系統的建立需要較長的時間，而且由于知識庫工程量較大，所以在維護上也存在著一定的困難，電力企業在建造專家系統時要對這點上有心理準備。

2.3 電力系統應用人工神經網絡

人工神經網絡且是模擬人類來處理與傳遞信息，這種仿制連接方式類似于人類神經元，形成了一個控制網絡。而每一個人工神經元能夠實現輸入輸出之間的非線性關系，這樣的連接就讓人工神經網絡具有負責非線性特性。和上面兩種相比較，人工神經網絡能夠使用神經元與彼此之間有向權重去處理一些隱含問題，而且還具有信息分布存儲、較強容錯能力、較強學習能力、知識能夠主動組織以及能夠處理不同信息要求等優點，每個神經元計算都是相對獨立的，十分方便，而且執行的速度也比較快。就因為人工神經網絡具有較強分線性自學能力及擬合能力，具備了魯棒性、聯想記憶等等性能，讓這種方式在電力系統自動化的應有具有較大潛力。人工神經系統雖然在不斷的發展，技術日益成熟，但其在應用過程中還存在著一些問題需要解決，如學習時間長、算法慢等，這些都需要在應用中不斷的改進，從而使其技術得以完善。

3 結束語

隨著電力系統發展速度的不斷加大，智能控制系統在電力系統中已開始進行應用，智能技術，雖然其在各自的應用中各有所長，但任何一項單一技術都存在著一定的缺陷，所以在應用中要注重將模糊理論、專家系統和人工神經網絡技術等三者有效的結合起來，形成互補，從而形成一套綜合化的智能控制方法，為電力系統智能控制方法的應用奠定堅實的基礎。

參考文獻

[1]肖成剛.淺論電力系統控制方法[J].寧夏電力，2008（4）：134-136.

[2]姚建國，楊勝春，高宗和，等.電網調度自動化系統發展趨勢展望[J].電力系統自動化，2007（13）：12-14.

[3]謝惠茹.論智能控制技術在智能電網中的應用[J].北京電力高等專科學校學報，2011（7）：134-136.