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智能技術在電力系統自動化中的應用

2017-07-05 16:10:39耿路顏偉朱達趙陽王恩榮
電子技術與軟件工程 2017年12期
關鍵詞:智能技術電力系統自動化

耿路++顏偉++朱達++趙陽++王恩榮

摘 要電力系統自動化構建,是新時期電力事業現代化發展的內在要求,強調依托智能技術的有效應用,搭建電力系統自動化建設的內在環境。本文從專家控制系統、神經網絡控制系統和線性最優化技術三個方面,闡述了智能技術在電力系統自動化中的應用。

【關鍵詞】智能技術 電力系統 自動化 應用策略

隨著我國電力事業的不斷發展,構建智能化電力控制系統,是電力事業現代化發展的內在要求。近年來,智能技術發展迅速,并已應用于電力系統領域,對于提高電力自動化程度,起到重要的作用。從實際而言,智能技術在電力系統自動化中的應用,主要集中在三個方面:

(1)基專家控制系統的應用,強化對電力系統運行狀態的監控;

(2)線性最優技術的應用,解決電力輸送問題;

(3)神經網絡控制系統的應用,優化電力系統的自動化控制。

因此,具體而言,智能技術在電力系統自動化中的應用,主要在于以下幾個方面:

1 應用專家控制系統,優化電力系統自動化

在電力系統自動化的構建中,專家控制系統的應用尤為廣泛,且具有良好的應用效果。在電力系統運行中,由于人工操作即監控的需求,需要建立完善的電力監控系統,這就強調專家控制系統的重要性,以強化對電力系統的監測。如圖1所示,是專家控制系統的結構圖。從中可以知道,在專家控制系統中,“人-機”的構建模式,通過知識基系統,實現專家控制系統的建立。在辨析算法、監督算法和控制算法的作用之下,實現對電力系統的有效監控。因此,專家控制系統通過“人-機”的自動化控制模式,優化了電力系統自動化。

專家控制系統的技術核心,在于“知識基系統”的搭建,這是專家控制系統的作用所在。在辨析算法、監督算法和控制算法的作用之下,能夠對電力系統運行中的狀態、故障進行有效監控,確保了運行的安全穩定。針對不同的對象需求,可以基于知識基系統,實現有針對性的問題解決,進而在很大程度上提高了電力線的自動化程度。

2 應用線性最優控制技術,實現電力系統自動化

在電力系統的構建中,線纜是重要的部分。電力運輸中的電能損耗、故障維修等,都強調電力系統自動化的重要性,以更好地降低電能損害、減少維修成本。線性最優化控制技術,就是基于電力系統自動化所需,通過實現自動化控制,進而實現對電力系統的有效控制。如圖2所示,是線性最優控制技術的結構圖。從中可以知道,在電網自動化構建的過程中,線性最優化的控制技術,更多地是強調通過AC的模式,進而實現電力系統運行的自動化監控。并且,DC-DC的結構,進一步提高了電力系統的自動化程度,確保電力系統穩定運行。

電力系統自動化,是基于電力系統建設的內在要求。通過線性最優化技術,提高了電力系統的自動化。其中,“最優化”的體現,主要在于:

(1)通過最優化設置,搭建AC模式,進而降低電力運行的成本支出;

(2)通過DC-DC,實現更加自動化的電力系統。

線性控制系統能夠在一定程度上提高電力系統的自動化程度。但該技術也存在缺點,無法實現非線性控制,進而在處理能力方面存在不足。

3 應用神經網絡控制系統,提高自動化處理能力

神經網絡控制系統是基于控制理論和人工神經理論而產生的智能控制系統。神經網絡控制系統,能夠形成非線性結構,提高反應及處理能力。如圖2所示,是神經網絡控制系統的結構圖。從中可以知道,網絡神經控制系統具有更加快速的反應能力,這在很大程度上提高自動化的處理能力,是電力系統自動化構建的常用技術。

相比于專家控制系統、線性最優技術,神經網絡系統的控制能力更強,并且具有非線性特點。因此,在電力系統自動化構建的過程中,神經網絡控制系統具有良好的應用價值。通過“隱層”的作用轉換,將神經網絡的控制處理能力進一步進行拓展,以更好的適應電力自動化控制系統的需求。與此同時,神經網絡控制系統分為三大結構體系,“輸入層-隱層-輸入層”的結構體系,實現了控制系統的非線性特點,進而提高控制系統的處理能力,對于提高電力系統的自動化程度,具有重要的意義。

4 總結

電力系統自動化構建,是一項復雜而系統的工作,強調智能技術的有效應用。智能技術的應用及發展,電力系統自動化建設迎來了發展的契機。智能技術在電力系統自動化中的應用,主要在于依托專家控制系統、線性最優技術何神經網絡的有效應用,為電力系統自動化提供有力的技術保障,提高自動化程度。

參考文獻

[1]王珊珊.電力系統自動化技術應用與發展探討[J].科技風,2016(05).

[2]肖云峰.智能技術在電力系統自動化中的應用探析[J].科技與企業,2015(13).

[3]陳曉晨.電力系統自動化構建中智能技術的應用[J].才智,2015(07).

作者單位

南京師范大學南瑞電氣與自動化學院 江蘇省南京市 210000

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