电力系统自动化与智能技术

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　　摘 要：国民经济的快速发展，对电力系统提出了新挑战与新机遇，要求电力系统必须要以安全、可靠、高效、经济等作为目标，不断确保电力系统的安全性与可靠性。随着计算机技术及信息技术的发展， 多媒体技术、智能控制将迅速进入电力系统自动化领域，而信息技术的发展会推动电力系统控制向更高水平发展。现代社会对电能供应的要求越来越高，相应地电力系统技术要不断地由低到高、由局部到整体发展。智能电网可以保证从发电厂到用户端电器之间的每一点上的电流和信息的双向流动，它通过广泛的应用自动控制系统的集成，保证市场交易的实时互动。本文分析了电力系统中的自动化与智能化技术，具体阐述了自动化技术与智能化技术在电力系统中的应用。
　　关键词：电力系统自动化智能技术
　　随着智能技术在电力系统自动化控制中的引入运用，有效提高了电力系统自动化控制的适应性，降低了控制系统的造价成本，对电力系统进行自动监视、调节和控制，确保电力系统安全、平稳、经济运行。电力系统的智能控制系统是个具有强非线性、变参数的动态大系统，是当今控制理论发展的新的阶段，主要适于那些具有模型不确定性、具有强非线性、要求高度适应性的复杂系统。智能控制能够改变传统输电能力的柔性交流输电系统技术悄然，利用具有单独或综合功能的电力装置，对输电系统进行调整控制，实现了电力系统的调度自动化、变电站自动化和配电网自动化。国民经济的快速发展，对电力系统提出了新挑战与新机遇，要求电力系统必须要以安全、可靠、高效、经济等作为目标，确保电力系统的安全性与可靠性。
　　1 电力系统中的自动化和智能技术
　　（1）神经网络控制。人工神经网络在模型结构方面取得了大量的研究成果。神经网络具有本质的非线性特性以及自组织自学习的能力，它将大量的信息隐含在其连接权值上，根据一定的学习算法使神经网络实现从 m 维空间到 n 维空间复杂的非线性映射。
　　（2）线性最优控制。最优控制是将最优化理论用于控制问题的一种体现。线性最优控制利用最优励磁控制手段，有效改善动态品质的问题。最优控制理论在水轮发电机制动电阻的最优时间控制方面获得了广泛的应用，它的控制器是针对电力系统的局部线性化模型来设计的，但是对大干扰的控制效果不理想。
　　（3）综合智能系统。综合智能控制包含了智能控制与现代控制方法的结合，包含了各种智能控制方法之间的交叉结合，在电力系统中，综合智能控制更有巨大的应用潜力。神经网络适合于处理非结构化信息，而模糊系统有良好的技术基础，这两种技术以处理非统计性的不确定性为主，并且相互补充。
　　（4）安全监控系统。基于 GPS 的安全监控系统采用 GPS 实现的同步相量测量技术和光纤通信技术，逐步取代RTU 设备实现电压、电流相量测量。电力系统调度监测向动态监测发展是必然趋势。GPS 技术和相量测量技术的结合，形成了一个完全自动化的供电网络。
　　2 自动化和智能化技术的应用
　　（1）缓解压力。智能电网的关键技术可以缓解能源分布与生产力布局很不平衡，解决了电网的安全稳定性与脆弱性问题，智能化的灵活的电网结构可以保证因自然灾害、社会灾害等突发灾害性事件对电网安全不造成影响。
　　（2）适时监测。电力自动化系统的实时监测、控制是电力系统高效运行的首要基础和有力保障。随着电网结构日趋复杂，对电网智能化程度的要求越来越高，全分散式的电力自动化与管理机和远方调度中心通信，分散与集中相结合的电力自动化系统采用的是分布分散式结构。当前的电力自动化技术为了适应电力系统的自动化改造和现代化电能管理的需要，需要有与之配套的集测量、控制、保护、通讯于一体的智能保护测控设备，针对电力自动化设备现存的问题和缺陷，对智能保护测控设备进行开发和设计，选择性能好且集成度高的芯片，可以提高整个硬件电路的抗干扰能力，为了提高设备的性价比需要合理的选择软件设计方案，利用数字信号处理的相关算法、软件算法要保证在使用过程中的灵活性，减少故障造成的停电范围和电气设备的损坏程度，对设备的测量功能进行细致的实时测量，设备的方案设计是实现各种保护功能的基础，发挥保护软件的功能，从而保证测控设备的设计要求和性能要求。 实现开放、集成的通信系统，确保网络安全，智能电网对已经发生的扰动做出响应的能力，其监测范围将大、覆盖面广。
　　（3）改善电能质量。智能技术是电力系统能量转换系统的关键部分，所以现代电力系统应用的电力装置几乎全部使用了全控型大功率电力电子器件，是智能电网建设中的重要环节，其中调度的智能化是智能调度研究与建设的核心，能够全面提升调度系统的风险防御能力，具有多道安全防线的综合防御体系，是灾变防治，实现大面积连锁故障的有力保障。
　　（4）信息传递。人工神经网络这种仿制连接方式形成了一个控制网络，而每一个人工神经元都负责非线性特性，人工神经网络能够使用神经元与彼此之间有向权重去处理一些隐含问题，而且能够主动组织以及能够处理不同信息要求等优点，每个神经元都具有较强分线性自学能力及拟合能力。
　　（5）控制负荷。在自动化控制是通过感知信息来降低控制的不确定性，提升控制行为的能力，它具有较强的适应功能，能够运用经验对环境做出相应的判断，根据这些判断自动获取与应用知识，应用模糊方法将经典理论进一步模糊化，并把结果变量形成一个完整推理体系，这种方法能够有效处理不精确性、不确定性及噪声等原因带来的诸多问题，或者是描述调度员负荷的预测法，该调度中心使用过多种短期的负荷预算计算机程序，再制定出许多关系到负荷因素模糊集，进而建立负荷模型，达到控制实际产额实施的目的。
　　智能技术推动了电力系统的自动化进程，随着智能控制理论研究的进一步深入，利用各自优势而组和的综合智能控制系统会对电力系统起到更加重要的作用。
　　参考文献：
　　[1]沈君奕.电气自动化控制中人工智能的探讨分析[J].科技资讯，2009.
　　[2]梁宁波.浅析人工智能在电气自动化控制中的应用[J].黑龙江科技信息，2008（05）.
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