《智能控制理論與應用》研究生教學及其在電氣工程中的應用

(新疆大學 電氣工程學院，烏魯木齊 830047)

0 引 言

按照K.S.Fu(傅京孫)和Saridis提出的觀點，可以把智能控制看作是人工智能、自動控制和運籌學三個主要學科相結合的產物。智能控制就是應用人工智能的理論與技術和運籌學的優化方法，并將其同控制理論方法與技術相結合，在未知環境下，仿效人的智能，實現對系統的控制。智能控制是自動控制發展的高級階段，是人工智能、控制論、系統論、信息論、仿生學、神經生理學、進化計算和計算機等多種學科的高度綜合與集成，是一門新興的邊緣交叉學科[1-2]。2017年3月5日，李克強總理指出，加快人工智能等技術研發和轉化，“人工智能”表述首次出現在政府工作報告，也是科技部長期關注的領域，實施了動態調整機制，人工智能作為科技創新2030重大項目。在中國，人工智能已被列入推進“互聯網+”行動的重點領域和《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》的主要任務，圍繞“人工智能2.0”的發展規劃即將正式出臺，一批本土優秀企業和知名高校及科研機構紛紛投身其中。

首先介紹《智能控制理論與應用》研究生課程授課情況，然后對智能控制技術在我國電力系統自動化控制中應用進行歸納，重點闡述人工智能在電力系統中的應用。本研究將有助于提高電氣工程及自動化等專業研究生的教學以及科研水平，并具有一定的實踐工程價值。

1 某高校《智能控制理論與應用》研究生課程授課情況

《智能控制理論與應用》課程是控制科學與工程與電力系統及其自動化等專業的一門跨一級學科的研究生必修課程，某高校設立該課程32課時，2學分，共有96人選修，包括4個專業：電機與電器、電子信息、能源動力以及控制科學與工程。教學理念重點培養研究生的創新能力，從教學內容、教學模式以及考核方式等方面對課程方案進行了改革設計。通過教學，了解智能控制是自動控制發展的高級階段，是人工智能、控制科學、計算機科學、系統論和信息論等多種學科的高度綜合與集成，掌握各種智能控制技術的研究對象、類型結構、作用機理、設計方法和控制特性，理論聯系實際，利用MATLAB仿真練習，為今后進一步研究智能控制系統應用打下堅實的基礎[3]。

2 智能控制理論在我國電力系統中應用

我國正在加快構建清潔低碳、安全高效的能源體系，那么就必須要推動新能源快速發展。但是，與此同時新能源發電的隨機性及波動性對電力系統的功率平衡造成了影響，帶來了巨大的調峰壓力，這也是新能源高比例消納的主要因素；同時，由于高比例的電力電子設備的接入，也給電力系統的安全穩定帶來巨大挑戰[4]。因此需要建立智慧電網來解決問題，就必須智能控制在電力系統得到廣泛應用，主要有以下幾方面：

2.1 專家系統控制理論應用

專家控制系統(Expert Control System，ECS)是一種已廣泛應用于故障診斷、各種工業過程控制和工業設計的智能控制系統。專家控制系統的主要形式：(1)專家控制系統，復雜且造價較高，目前用得較少；(2)專家式控制器，多采用工業專家控制器，結構簡單，應用日益廣泛[5]。

電力系統具有非線性、復雜、難度大、高危險等特點，因此，對該領域專家要求高，具備豐富的專業知識以及足夠的經驗，現實中電力專家很少。然而，專家系統是一個具有較大規則、豐富經驗、專門知識的程序系統。在電力專家不能到達現場時，專家系統就被用到工程實踐。具體步驟如下：(1)在數據庫中存儲入專家需要的大量專業知識；(2)整合專家經驗過程，傳入數據庫；(3)分類并分析這些數據資料；(4)電力系統發生故障，專家系統動作。模仿人類專家的思維去思考問題，利用數據庫中的知識及相關經驗去分析問題，通過智能控制理論去解決問題。

專家系統在電力系統適用范圍較廣，效果明顯，對系統穩定運行發揮了重要的作用。但存在不足，創新性不夠，只能解決曾經出現過的問題，當新故障出現時，就不會主動思考，也不可能很好的解決問題。因此，該技術還需進一步完善，從而真正提升專家的控制系統[5]。

2.2 模糊控制理論應用

模糊控制的特點是，(1)提供了一種實現基于自然語言描述規則的控制規律的新機制；(2)提供了一種改進非線性控制器的替代方法。模糊控制單元的基本功能結構由規則庫、模糊化、模糊推理和清晰化四功能模塊組成。電力系統的復雜性，而且受外界干擾因素多變，為了電力系統的穩定安全運行，將消耗大量的資源，模糊控制理論技術可以很好的為管理提供優質的策略，提高了電力系統運行效率，在電力系統中的應用主要包括：電力穩定性、系統經濟性以及系統控制，在電力自動控制應用有智能家居等，同樣發揮了很大的作用[6]。

2.3 神經網絡控制理論應用

基于人工神經網絡的控制(ANN-Based Control),簡稱神經網絡控制或神經控制。基于神經網絡的控制器，其控制問題可以看作是一類模式識別問題。要識別的模式是一些關于受控的狀態、輸出或某個性能評價函數的變化信號評價函數：用于評價控制效果的函數，該函數學作為一類變化信號輸入神經網絡，以作為神經網絡的習算法或學習準則[7]。

電力系統運行中具有非線性、不確定、不確知三大難題，神經網絡為解決此問題提出了新辦法，利用特殊聯系方式，將連接復雜、數量巨大且緊密的神經元構造神經網絡，并實現控制，在圖像處理和管理控制方面得到應用，取得了一定成效，但在大規模復雜的電力系統面前還是具有一定局限性，因此，還需要進一步完善。

2.4 線性最優控制理論應用

對電力系統的局部線性化模型，線性最優控制是成熟的，也比較完善，并取得了一定成效。如，最優協聯控制器在快速汽門控制器中的應用，通過多機系統，實現了不同地點機組協調運作；我國采用最優勵磁控制方法，特高壓長距離電力傳輸能力有所提高，以及傳輸質量有所改善；利用線性最優控制，水輪發電機也實現了最優時間控制。但是，在面對強非線性的電力系統，存在打干擾的時候，最優控制理論的控制效果不明顯了[8]。

2.5 集成智能控制理論應用

集成智能系統的應用，最大特點在于“集成”兩個字，因為電力系統的復雜性，使得單一的智能控制技術不能很好地控制電力系統自動化，多種智能化技術相互結合，綜合運用能更好地服務于電力系統。由幾種智能控制方法或機理融合在一起而構成的智能控制系統稱為集成智能控制系統。如，模糊神經(FNN)控制系統，將模糊系統轉換為對應的神經網絡，即把兩種智能方法融合在一起。另外，模糊理論與專家系統的綜合運用較為常見，相互協調的結果使最后的自動化控制更加科學有效。在之后的發展中，可以考慮其他幾種系統的綜合運用，更好地為電力系統控制提供服務[9]。

2.6 人工智能控制理論應用

從廣義上說，各種智能控制方法研究的共同點，就是使工程控制系統具有某種“仿人”的智能，即研究人腦的微觀或宏觀的結構功能，并把它移植到工程控制系統。K.S.Fu闡述智能控的研究背景時，首先提出的是人作為控制的系統。

人工智能控制所要研究的主要目標是控制器本身，即直接對人的控制經驗、技巧和各種直覺推理邏輯進行測辨、概括和總結，使控制器的結構和功能更好地從宏觀上模擬控制專家的功能行為，從而實現對缺乏精確數學模型的對象進行有效的控制。人工智能在電力系統中的應用如圖1所示。

圖1 人工智能在電力系統中的應用(李云紅：人工智能在電力系統中的應用研究)

人工智能不太依賴于數學模型，最大的特點就是從大數據中自我深度學習，并對源域遷移學習，從而突破了解決復雜電力系統的瓶頸問題。隨著大量電力電子設備的接入，電網就是一個大數據，具備多類型，多體量，高維度等特點，對這些海量數據的處理，并挖掘大數據后面隱藏的機理，就必須需要人工智能的參與[10]。電力系統、綜合能源系統、大數據以及人工智能之間的聯絡關系如圖2所示。

圖2 電力系統、綜合能源系統、大數據以及人工智能關聯(李云紅：人工智能在電力系統中的應用研究)

未來，智能電網是發展的必然，電力系統將會更復雜，其中“三高”：高比例新能源并網、高比例新負荷接入、高比例電力電子裝置，“三多” ：多種能源相結合、多種主體相結合、多種網絡相結合)，核心是“智能”，人工智能飛速發展，為智能電網提供了重大機遇和強大的技術支撐。“智能電網+”就是借助人工智能控制技術實現智能電網的升級，使電網具有更高級、更深層的人工智能，從而進一步提升電網運行的安全性、經濟性、可持續性[11]。

3 結束語

智能控制技術應用于電力系統，簡化流程、提高效率。在電力系統中廣泛應用的智能化技術，尤其是人工智能，為建立綜合能源系統，實現“智能電網+”，提供了強大動力支持。有些技術還存在不足，有待進一步研究和完善。