電廠電氣自動化控制中智能技術的應用研究

東北大學 王靖燁

隨著社會經濟的發展，人們的生活水平不斷提高，對電力資源的需求量也越來越大，這就對電廠的生產提出了更高的要求。為了更好地滿足人民日益增長的電力需求，電廠必須不斷地提升自身的技術水平，以適應社會發展的需要。智能技術是近年來興起并發展起來的一項先進技術，該技術能夠有效地將計算機技術、自動化技術和網絡技術結合起來，是當前世界范圍內發展快、應用廣、應用領域廣，具有較好前景的一項信息技術。電廠電氣自動化控制中運用智能技術具有重要的現實意義，可有效提升電廠電氣自動化控制系統的工作效率和工作質量，滿足人們對電力資源的需求。本文以某電廠為例，對電廠電氣自動化控制中智能技術的應用進行研究。

1 某電廠智能控制技術組成

1.1 模糊邏輯

模糊邏輯是在電廠電氣自動化控制中應用最早的智能技術，其主要功能是將模糊信息、知識以及經驗等進行有效融合，進而為電廠電氣自動化控制提供更多的信息數據，然后由計算機進行系統分析，以有效處理模糊信息。模糊邏輯與傳統的控制技術相比，具有較強的適應性和靈活性，能夠根據不同的需求對其進行有效調整，使其更好地服務于電氣自動化控制中。模糊邏輯在電氣自動化控制中的應用主要有以下兩方面。

系統辨識環節。模糊邏輯在對系統進行分析時，其主要工作是以模糊集合為基礎，而模糊集合則是由多個評價變量組成。模糊集合的主要作用是在系統辨識過程中，將輸入信號、輸出信號以及評價變量等有效結合起來，以此對系統進行分析。在系統辨識中，會使用到大量的數據和信息，通過對這些數據和信息進行分析和處理，能夠對系統的性能進行有效評估，從而為電廠電氣自動化控制提供有效的依據；智能控制環節。模糊邏輯在智能控制環節中的應用主要體現在三個方面：模糊邏輯可以對模糊信息進行有效處理，以提高模糊信息的準確性和可靠性；模糊邏輯能夠提高模糊信息的利用率；模糊邏輯可以有效提高電廠電氣自動化控制的水平和質量。

1.2 神經網絡

神經網絡是一種智能化的控制系統，在實際運行中能夠自主學習，能夠進行自我調整，其基本結構包括輸入層、隱含層和輸出層。如圖1所示。在實際運行中，神經網絡會以學習樣本為依據進行自我調整，從而使輸出結果得到優化。在電廠電氣自動化控制中應用神經網絡主要有以下作用。

圖1 神經網絡系統

信息處理。神經網絡具有高度的非線性映射能力，這種能力可以完成復雜的計算任務。在實際運行中，神經網絡能夠對信息進行處理，對輸入信息進行篩選和分類，將高價值信息存儲在神經元中。可以根據實際需求，將輸入信息轉化為輸出結果，從而使電氣自動化控制系統運行更加高效[1]；記憶功能。神經網絡具備學習和記憶功能，能夠對海量數據進行分析和存儲，為電氣自動化控制工作提供有力支持；自我優化功能。神經網絡具備自組織和自適應功能，可以對外界環境進行自動感知和分析，并作出相應的決策和調整。

1.3 專家系統

專家系統是電氣自動化控制中的重要組成部分，也是人工智能技術中的重要組成部分，該系統運用了大量的數據庫、知識庫以及推理機，在實際應用中能夠依據問題所涉及的領域，將問題劃分為不同的類型，再運用不同的推理方式進行判斷和處理。在電氣自動化控制中應用專家系統能夠使電氣自動化控制更加精準，也能夠實現更高效率地運行和管理，對于提高電廠電氣自動化控制水平有著重要作用。專家系統分為兩種類型，一種是基于規則的專家系統，另一種是基于數據模型的專家系統。

規則式專家系統主要是將計算機程序以及推理機制相結合的一種智能控制模式，這種控制模式與傳統意義上的控制模式不同，采用了基于規則的控制方式，在運行中對電廠電氣自動化控制起到了重要作用。這種智能控制模式優勢在于能夠提高問題解決效率，通過對大量問題進行分析和研究后得出結論，但是該模式在運行中也存在不足之處，主要在于解決問題效率受到一定限制，不能將問題處理得更加徹底。

數據模型式專家系統主要是將計算機程序和人工智能技術相結合形成的一種控制模式，這種智能控制模式通過對大量數據信息進行分析和處理后，結合實際情況來形成一定的結論和建議。該模式具有一定優勢，也存在一定不足。優勢在于能夠處理各種類型問題，提高解決問題效率；不足在于處理信息過程中存在誤差問題。

2 某電廠電氣自動化控制智能技術具體應用

2.1 智能監控

在電廠電氣自動化控制過程中，其監控是重要的一項內容，要想提升其運行質量和效率，需要對其進行嚴格的監控和管理，而在目前的電廠電氣自動化控制中，其監控工作主要包括兩種模式，分別是狀態監控和智能監控[2]。

在狀態監控中，其主要是通過對電廠電氣自動化控制系統中的各種運行參數進行采集，然后再通過計算機技術來對其進行處理，并最終對其運行狀況進行分析和判斷。在此基礎上，可通過采取針對性的措施來有效解決出現的故障問題，從而實現對電廠電氣自動化控制系統中出現的各種問題進行及時解決。在智能監控模式中，其主要是通過對設備的運行狀態進行實時監測和分析，然后根據監測數據來及時發現運行中存在的問題，并提出相應的解決方案，從而實現對電廠電氣自動化控制系統中出現的故障問題進行有效解決。

此外，智能監控模式還可通過對相關設備進行智能化升級來實現。在電廠電氣自動化控制系統中安裝智能化設備后，不僅可以提高其運行效率和質量水平，還能夠實現對相關故障問題進行及時發現和解決。如安裝智能化儀表，能夠有效降低因故障問題所造成的影響和損失；另外，還可通過對相關數據進行采集、分析和處理，來實現對電廠電氣自動化控制系統中出現故障問題進行及時解決。

2.2 智能診斷

智能診斷主要是根據電廠運行中的設備和系統分析故障原因，并對故障的種類進行判斷，通過智能化技術實現故障的及時發現、準確定位、及時處理。主要分為以下幾種。

基于神經網絡技術的智能診斷系統。在這種系統中采用專家系統和神經網絡相結合的方式，來對電廠電氣自動化控制過程中出現的問題進行分析。例如，在電廠生產過程中經常出現電氣設備故障問題，如果不能及時發現并解決這種問題將會影響整個電廠運行效率。所以，要想更好地解決這種問題，就要運用專家系統來分析故障問題。通過專家系統可以對設備故障進行準確判斷，并給出具體的解決方案，有效地提高診斷效率。

基于模糊邏輯技術的智能診斷系統。這種系統主要是根據故障現象來判斷故障原因并給出相應的解決方法。如在電廠電氣自動化控制過程中如果出現短路問題，會導致設備燒毀、火災等現象發生，對設備造成嚴重傷害[3]。這種情況下，需要將模糊邏輯技術與專家系統結合起來進行分析，然后再根據實際情況進行處理。這樣可有效地減少故障問題發生的概率，提高電廠電氣自動化控制水平。

基于遺傳算法與人工神經網絡相結合的智能診斷系統。這種系統在實際運行過程中可以有效地避免出現故障問題，并且可以提高電廠電氣自動化控制水平。例如，在電廠電氣自動化控制過程中，經常出現電氣設備過載問題。如果不能及時處理這種問題就會影響整個電廠生產效率。通過遺傳算法與人工神經網絡相結合的方式可有效地解決這個問題，并且可以提高診斷精度。

3 智能技術有效應用于某電廠電氣自動化控制的策略

3.1 優化控制系統

在優化控制系統的策略中，某電廠將重點放在混合模型策略、故障預防策略兩方面。

混合模型策略是指結合多種人工智能模型，包括深度學習、神經網絡等，形成一個具備自學習和自優化能力的復合模型[4]。實現該策略的關鍵在于精準地挖掘和理解各個模型的優勢，以便實現最大效益的模型集成。例如，深度學習模型在處理復雜的非線性問題上有很強的表現力，能夠處理多種類型的數據，而神經網絡模型則能夠實現高度的自適應性，可以應對環境的快速變化。將這兩種模型合理集成，可以讓電氣自動化控制系統在維持高效穩定運行的同時，具備處理各類復雜情況的能力。

故障預防策略主要是借助大數據和機器學習技術，實現電廠設備運行數據的深度挖掘，以及故障預測模型的構建。其核心是實現從反應到預防的轉變，即通過對設備運行數據的深度學習和分析，實現故障的早期發現和預警，從而避免故障的發生。具體實施時，需要收集并整理電廠設備的運行數據，運用大數據分析方法進行深度挖掘，找出可能引發故障的信號或模式。然后，基于這些數據和模式，運用機器學習算法構建故障預測模型，以實現對設備運行狀態的實時監控和故障預警。這種方法不僅可以提前預知設備可能出現的問題，還可以為設備的維護和優化提供有價值的參考。通過實施混合模型策略和故障預防策略，能夠有效地優化電廠電氣自動化控制系統，提高其在各種環境下的穩定性和可靠性，為電廠的長期穩定運行提供有力的保障

3.2 強化技術應用

某電廠強化技術應用的策略主要包括兩方面：實施“技術+應用”雙驅動戰略、深度集成物聯網技術。

實施“技術+應用”雙驅動戰略是指，在深度理解和掌握先進技術的基礎上，充分發掘其在實際應用中的價值，以實現技術的廣泛應用和產業化。在實施該策略時，某電廠關注的是如何將技術與應用場景深度融合，最大限度地發揮技術優勢。如可借助深度學習技術，根據電廠設備的運行數據，構建電氣設備性能預測模型，使電廠設備在運行過程中能夠自我學習和自我適應，提升設備的運行效率和可靠性。此外，還可以結合具體應用場景，研發針對性的算法模型，以解決電廠電氣自動化控制中的具體問題。

深度集成物聯網技術是指將物聯網技術深度應用到電廠電氣自動化控制系統中，實現電廠設備的遠程監控和管理，從而提高電氣自動化控制系統的運行效率和運維便利性。具體來說，可以通過物聯網技術實現電廠設備數據的實時遠程傳輸和共享，為電氣自動化控制系統提供豐富、實時的數據輸入，同時也使得電廠設備的狀態信息能夠實時反饋給管理人員，以便及時采取維護和優化措施[5]。通過深度集成物聯網技術，能夠實現電氣自動化控制系統的實時、智能、遠程運維，降低運維成本，提高運維效率。實施“技術+應用”雙驅動戰略和深度集成物聯網技術，可以有效地強化智能技術在電廠電氣自動化控制中的應用，提升電氣自動化控制系統的運行效率和穩定性，為電廠的智能化、高效運行提供有力的技術支持。

電廠電氣自動化控制中，智能技術的應用能夠有效地提升電廠電氣自動化控制系統的工作效率，降低工作難度，為電廠電氣自動化控制提供更加安全、穩定、高效的運行環境。隨著智能技術的不斷發展，智能技術在電廠電氣自動化控制中的應用也會越來越廣泛，并且會得到有效發展。因此，在今后的發展過程中，必須將智能技術和其他相關技術進行融合和創新，從而不斷提高電廠電氣自動化控制水平。