智能技術在電力系統自動化中的應用微探

姚 波

（浙江方圓電氣設備檢測有限公司，浙江 嘉興 314001）

1 智能技術與電力系統自動化

1.1 智能技術

智能技術是為了達到預期的目的，采用的各種手段和方法，是現代社會發展的產物。智能技術廣泛應用在社會各個領域，并對人類社會的發展起到一定的推動作用。電力系統運行水平關系到供電質量、發電效率，關系到居民用電的穩定性。智能技術包括模糊控制、神經網絡控制、遺傳算法、專家系統及人工智能等理念與技術，是近年來工業制造領域的熱門技術。將智能技術運用到電力系統可以實現發電智能化、電力調度智能化、用電智能化。發電智能化將各種智能設備應用在發電環節，近年來的分布式發電系統和風能發電系統接入到電網系統，優化電力網絡結構，構建扁平化結構，智能充足系統構架，一定程度上緩解當前電能分布不均勻的局面；電力調度智能化指通過各種智能設備和技術，采集電力設備運行數據信息，綜合分析電力系統的各項數據信息，對電網的各項數據進行分析、診斷，從而為電力調度人員提供參考決策，變電站調度人員可以實現變電站的遠程監控，實現變電站的無人值守；用電智能化是利用智能電表，采集電力用戶用電信息，實現電力用戶實時計費、催費預警、跳閘停電、合閘復電等遠程控制，讓電力用戶實時了解用電情況，及時繳納電費，改變電力用戶用電方式，實現居民用電智能化發展[1]。

1.2 電力系統自動化

電力系統是由發電廠、變電站、輸配電網絡和電力用戶構成的統一調度和運行系統，通過對電力生產、傳輸和管理進行自動化控制、自動化調度和自動化管理。電力系統自動化是由地區調度實時監控系統、變電站自動化、電力負荷控制系統和管理系統構成。地區調度的實時監控系統由小型或者微型計算機構成，主要負責對區域內的電力設備進行實時監控；變電站自動化是以計算機信息技術為核心，通過實時采集變電站各個系統的數據信息，對數據信息進行分析，從而采取一定的控制保護措施，實現無人變電站無人值守；負荷控制是通過工頻或者聲頻控制方式，根據用戶的實際用電情況，可以調節電力系統的電力負荷，避免電力設備空載運行；管理系統自動化是通過計算機，對電力系統的生產、人力、資料、數據信息進行管理[2]。

2 智能技術在電力系統自動化中的應用

2.1 模糊控制理論在電力系統自動化中的應用

模糊控制理論是以模糊集合論、模糊語言變量、模糊邏輯推理等為基礎的一種計算機數字控制技術，是由美國加利福尼亞大學教授提出來的一種控制理論。模糊控制的本質是非線性控制，在工業控制領域、家用電器、機器人、交通領域等廣泛應用。隨著電力系統的規模不斷擴大，電力系統的整流器、逆變器、變頻器、電弧爐、電壓互感器等電力設備在運行過程中，會產生大量諧波，影響到電力設備的運行效率，導致無功功率增多，影響供電質量。電力系統具有非線性、滯后性、慣性以及不確定性等特點，傳統的控制方法無法到預期控制的目標。將模糊控制理論運用在電力系統的動力系統中，通過采集、讀取、存儲、分析電力設備的運行數據信息、測量信息和控制信息，可以對復雜變量進行定量分析，達到控制目的[3]。

2.2 專家系統在電力系統自動化中的應用

專家系統是智能計算機系統，該系統中含有大量某一個領域專家知識經驗和技術，可以利用該領域專家知識和技術對問題進行分析、判斷和邏輯處理，模擬人類專家處理問題的過程，解決一些復雜問題。

電力系統運行過程中，受到風、雨雪、雷電、人為因素和外力因素的影響，電力設備出現絕緣體破裂、老化、短路、斷路等故障，影響到電氣設備的性能。因此需要定期對電力系統進行檢修，并根據電力系統運行性能狀態進行預判，采取有效的措施。傳統的電力檢修需要大量的人力對電氣設備、線路進行巡視，由于電力線路范圍廣，部分電氣設備運行環境十分惡劣，人工巡檢無法覆蓋到所有的線路和電氣設備，且由于巡檢不及時，導致電力事故。電力系統設備自動化檢測、修復是智能電網發展的方向，通過自動化檢修，可以及時發現設備故障，減少設備損耗。專家系統運用在電力系統自動化領域，可以綜合當前電力系統專家理論知識和經驗，并結合信息技術，建立專家級別的故障診斷計算機智能系統，可以自動分析電力系統運行過程中存在的問題，并根據這些問題，提出解決相關策略，以免故障范圍進一步擴大[4]。專家系統運用在電力系統自動化檢修過程中，還需要打搭載紅外熱像儀、高清攝像頭、測溫儀等現代儀器設備，實時采集、監測電氣設備的運行情況，并根據采集的數據信息，由專家系統自動化進行分析處理，及時發現電氣設備運行存在的問題，并對未來電力設備的性能做出預測，有助于電氣設備檢修工作的開展。

專家系統由專家知識庫、人機交互界面、推理機、解釋器及綜合數據庫等構成（見圖1）。專家系統往往依賴某一類專家領域知識和經驗，專家知識水平和經驗決定了專家系統的效率和質量。

圖1 專家系統結構圖

2.3 人工神經網絡在電力系統自動化中的應用

神經網絡是智能控制技術的一個分支。人工神經網絡是模仿人腦神經網絡行為特征，并進行分布式處理的數學模型，也是具有學習、聯想、記憶、磨蝕識別等智能信息處理功能的人工系統。人工神經網絡其本質是一種運算模型，由大量節點（也就是神經元）構成，網絡中的每一個節點代表了一種特定輸出函數，并按照一定的學習算法調整網絡的權值矩陣。人工神經網絡采用并行分布式系統，避免了傳統基于邏輯符合的人工智能處理結構的缺陷，具有自學習性、自適應性和自組織性等特點。電力系統運行過程中，受到運行環境的影響，可能導致電力系統采集的數據信息有一定的偏差、錯誤，并發出錯誤的調度指令。將神經網絡運用在電力系統控制環節，神經網絡系統可以對電力系統運行的狀態以及相關參數進行識別，剔除錯誤信息，降低電力系統調度的盲目性。同時，通過采集電力系統運行過程中的電壓、電流、電力負荷數值等樣本數據信息，構建電力系統故障模型，對故障進行有效的識別[5]。如果電力系統出現故障，則可以對其進行自動識別、判斷，避免電力工作人員判斷失誤，導致操作故障。

2.4 遺傳算法在電力系統自動化中的應用

遺傳算法是模仿達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳選擇的生物進化過程的計算模型，是一種模擬生物自然進化搜索最優解的方法，可以快速解決一些復雜組合優化問題。將遺傳算法應用在電力系統自動化中，可以在一定期限內，對電力系統運行的各個機組運行方案進行優化，在確保電力系統總負荷、運行安全和供電質量的要求下，將電力系統運行的燃料能耗達到最小。在不違反電力系統機組的約束條件下，可以根據電力用戶的用電量，停運一些運行效率低的小機組，通過改變電力系統的電壓分布降低電網的有功損耗，讓發電廠的可行性方案更符合發電廠的邊界要求。圖2為遺傳算法的流程圖。

圖2 遺傳算法的流程圖

3 結 論

將智能技術應用在電力系統自動化，可以對電網的生產、傳輸、管理與檢修等各個環節進行數據采集、分析和管理，提高電力系統運行效率，降低無功損耗，確保供電質量和供電安全性。