电力系统中自动化智能技术的运用

摘 要 随着全面的信息技术时代的到来，我国能源结构也进行了调整，电力系统的管理也受到生产管理者的重视。其中智能技术在电力系统中的运用得到了多方的认可，从而推动了电力系统智能自动化的进程，经过多年的研究和反复实践，使智能技术的地位最终得到了确定。文章对电力系统中自动化智能技术的运用进行了具体的分析和研究。

关键词 自动化；智能技术；电力系统

中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）16-0005-01

20世纪50年代，在科学领域中，dartmouth提出了“人工智能”。“人工智能”是一项综合学科，即：各类机械器具、设备模拟作业、相关操作系统程序以及完善原有的人工职能技术等。随着世界日益减少的煤炭和石油储量以及世界能源结构的调整，电力的使用数量已经成为我国主要的能源。在电气设备的研发带动下，人们的生活和生产各个方面逐渐的深入到了电力能源的应用。电力系统的自身管理和技术研发也得到了提高。但是原有的技术在日益提高的电力使用压力下，受到了制约，为了促进有效利用电力能源，需要进行改革和拓展原有的技术，以便使电力系统的信用形象和经济效益得到提高。

1 模糊控制理论的运用

在家用电器的使用中，模糊方法由于控制非常简单容易掌握，显示出它的优越性。在自动化系统的控制过程中，模糊方法通过建立模型来控制电器。这种方法在运用的范围和效果上具有很强的优越性。如：电冰箱、电风扇、电磁炉等日常生活用品中，实现操作和控制的方法就是迷糊控制。而在国外，学者扩大了其应用的范围，采用了模糊方法改造和完善了常规恒温器，通过几个档的选择区别温度，但是并不具备很高的灵敏度。如：斯洛文尼亚学者改进的常规恒温器。一般情况下，电热炉用恒温器保持60、80、100、140档温度，以备烹饪者选用，在100℃以下，其原有的恒温器灵敏度为±70℃。在超过100℃时，灵敏度误差控制在±15℃。所以，在现实应用中，要考虑两方面问题：首先是在电器设备实行冷态启动时，就会越过恒温值。其次，电器如果在恒温状态下，会发生轻微摆动震荡。在一定的程度上，这些现象无疑都会影响电器的争产使用。而如果对其改造采用了模糊方法，这些问题会很容易被解决。从原理上看，模糊控制的方法通过输入量定义了温度和其变化，在每一个定义语言的论域中，描述采用了五种不同的变量方式。因此，它是一个运用范围广泛，操作简单的智能化系统技术。

2 神经网络控制的运用

1934年，世界上开始出现了人工神经网络，在模型结构和学习算法上研究低潮经历了6-70年到现在，也取得了大量的研究成果。强鲁棒性、非线性特性、自组织自学习的能力和并行处理能力是人工神经网络基本特性，受到了人们的普遍关注。在20世纪的中期，人工神经网络技术逐渐的被运用到电力系统的操作和管理方面上。神经网络是大量简单的神经元，按照一定的连接方式组成的网络系统。在连接权值上，大量的信息隐含在神经网络系统中。神经网络通过学习不同的算法和调节权值，从m维空间到n维空间的非线性映射得以实现。目前在人工神经网络结构和模型的研究、神经网络硬件实现以及神经网络学习的算法研究等问题上，集中表现了神经网络理论的研究。

3 专家系统的运用

专家系统控制应用到电力系统中也很广泛。顾名思义，该系统是具有专家级别的管理效用和能力，通过计算机技术，在电力系统运行过程中，专家系统控制对异常状况能够及时准确的进行分析，并且根据自身的编制程序，自行处理轻微的故障，减少了系统故障对电力输送安全很大的影响。同时，还能够及时的报告重大的故障，争取时间处理故障，使危害带来的经济负担得到缩减。这种技术具有特殊的安全防护功能以及广泛涵盖范围，如：辨识紧急状态和警告状态、系统恢复控制、紧急处理、系统规划、电压无功控制、故障点的隔离、配电系统自动化以及调度员培训等等。但是，专家系统子啊一定程度上也存在着局限性，如：缺乏有效地学习机构；缺乏功能理解的深层适应，只采用了浅层的知识；知识库验证困难，应对突发情况能力有限，缺少分析问题的能力和解决复杂问题的工具等等。因此，在专家系统开发过程中要充分考虑专家系统效益问题，获取知识的问题，专家系统软、硬件的实现和有效性问题，以及他常规计算工具和专家系统是否兼容的问题，都值得高度思考。

4 线性的最优控制的运用

最优控制是近、现代自动控制理论中一个重要的组成部分，在现代控制问题上，最优化理论是一种集中的体现。线性最优控制是目前近、现代控制理论中运用最成熟，最广泛的一个分支。在改善动态品质和提高远距离输电线路能力的问题上，卢强等人提出了利用最优励磁控制手段，研究成果指出：利用最优励磁控制方式，可以使大型机组取代古典励磁方式。另外，在水轮发电机制动电阻的最优实践控制方面，最优控制理论也发挥着重要的作用，也获得了成功的运用。但是也应该注意，该技术融合了电力系统的独特特点，是针对电力系统设计而成的。所以，只能在电力系统内部的运行中，最优控制才能发挥独特的优势，而在电力系统之外不具备卓越的优势，成效不大。

5 综合智能系统的运用

综合智能控制是智能控制和现代控制方法结合应用的一个主要方面，如：模糊变结构控制、自适应神经网络控制、自适应或者自组织模糊控制、神经网络变结构控制等等。另外各种智能控制方法之间的交叉结合也在其范围之内。综合智能控制系统对复杂的电力大系统来说，具有很大的运用潜力。目前在电力系统中，主要有：专家系统结合模糊控制、神经网络结合专家系统、神经网络、模糊控制结合自适应控制以及神经网络结合模糊控制等方面上的研究。神经网络在处理非结构化信息方面更有效，更适合。结构化的知识更适合模糊系统来处理。因此，人工神经网络结合模糊逻辑控制理论具有很好的技术基础。在底层的计算方法上，主要运用了人工神经网络，这两种技术从不同的角度上服务于智能系统，在非统计性理论上，模糊逻辑则用以处理不确定性的问题，是语义层和语言层高层次的推理，正好这两种技术起到了互补的作用。神经网络安排和解释，感知器送来的大量数据，而提供运用和挖掘潜力框架的则是模糊逻辑。

6 总结

在电力系统自动化智能技术方面中，上述的理论分析和研究成果的运用只是一个方面。自适应控制、鲁棒控制、变结构控制、微分几何控制等也包括在电力系统自动化智能控制技术中。随着人们日益加强的对电力能源的依赖，以及电力系统管理人员高度重视技术，在自动化系统管理中，自动化系统已经深入到各个环节中，并且其特殊的优势影响到未来更广泛的运用，对电力系统起到了更加重要的作用。

参考文献

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[2]贾斌，吴东华，胡伟.智能技术在电力系统自动化中的应用探讨[J].科技资讯，2010（33）.

[3]钟建斌.智能技术在电能计量领域的展望[J].硅谷，2011（13）.

作者简介

谭安东，男，1991年毕业于大庆石油学院，现在国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司变电运维公区工作。