电力系统自动化控制中的智能技术应用

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　　摘   要：电力系统是我国重要的基础设施，承担着重要的电力能源生产和输送职责，为维护社会正常生产秩序作出了积极贡献。文章对电力系统自动化控制中的智能技术应用途径进行研究，旨在能够通过对不同智能技术特点和优势的分析，为电力系统自动化控制提出新的思路，推动电力系统向着智能化发展。
　　关键词：电力系统;自动化控制;智能技术;应用
　　1    电力系统自动化控制概述
　　电力系统自动化控制在计算机和信息技术基础上发展而成，通过电力系统运行过程进行信息控制，通过具有控制功能的元器件对电力系统的工作环节进行控制。电力系统自动化控制是电力领域发展的进步，电力系统运行能力得到极大提高。电力系统在发电、送配电以及用电的整个过程中，涉及系统内部多项功能的兼容合作，通过对电力系统的电路网络实施自动化控制，可以大大缓解人工控制的压力，降低人工控制的误差，进而提高电力系统的运行效率[1]。电力系统内部构造非常复杂，在长时间的运行中不免会出现故障问题，在自动化控制模式能够对庞大的电力系统进行有效维护和检修，优化电力系统的工作状态。
　　2    智能技术的优势分析
　　2.1  智能技术在发电阶段的优势
　　电力系统在发电阶段的主要运行是对煤炭等资源进行充分利用，实现传统能源向电能的转化。电力系统发电汇总，需要对整个发电设备以及电路网络进行综合管理，并对发电过程进行优化，进而提高传统能源的利用效率。
　　2.2  智能技术在送配电阶段的优势
　　电力传输过程是将电力资源传递给用户的过程，在电力传输中，如果没有对电力系统进行有效控制，不仅会降低电力传输效率，造成电力资源在传输过程中的损耗，还会引起电压不稳等安全隐患，对用电设备以及人员安全造成威胁[2]。通过智能技术的应用，可以在安全风险发生前通过对送配电数据的采集和分析，及时发现安全隐患并指导相关人员进行问题根源的查找和消除，从而提高用电安全水平。智能技术还具有较好的信息交互优势，可以将电力系统的各个工作模块之间进行关联，使电力输送和调配更加科学、合理。
　　2.3  智能技術在用电阶段的优势
　　智能技术具有较强的数据采集优势，通过对电力使用过程中的信息进行智能采集和分析，能够及时掌握电力资源的应用情况，进而通过电力系统为电力相关单位提供电力发展的数据支持[3]。电力系统中的智能技术应用范围还包括对电力使用安全性和稳定性的监控，由于电力系统运行会受到多种因素的影响，如果不能及时发现问题将会给电力使用者带来极大的不便，如突然性断电将会影响用电设备的使用寿命甚至导致用电设备报废等，运用智能技术可以实现对用电情况的实时监控，一旦发现电力不稳定的情况，将通过智能报警设备对电力用户进行风险提示，以便电力用户及时采取措施。
　　3    智能技术在电力系统自动化控制中的应用
　　3.1  神经网络技术的应用
　　神经网络技术是一种新型的智能技术类型，通过计算机来模拟人类的神经系统工作，利用计算机算法对数据进行自主分析和判断，从而实现对电力系统的智能化控制目标。神经网络技术还具备较强的学习能力，可以对过去电力系统工作进行总结，形成新的控制方法，其学习能力也有目共睹，最为著名的例子就是计算机深蓝在与国际围棋大师的比赛中取得了胜利。神经网络技术已经得到了较为成熟的发展，将其应用于电力系统自动化控制中，不仅能够降低人工控制的压力，而且也提高了电力控制的效率[4]。神经网络技术的原理是，以信息节点来作为人类大脑的神经中枢，通过计算机的高速计算得到最优数值，并以此作为自动化控制的依据。神经网络技术不仅能够对数字数据进行处理，也能够对图形进行数据挖掘和分析，使电力系统自动化控制途径得以最大程度地优化。
　　3.2  模糊控制技术的应用
　　模糊控制技术理念主要解决了电力系统动态变化情况下的数据分析需求。在传统的电力系统控制过程中，为了提高控制的准确性，往往需要对整个电力系统的数据进行采集，不仅增大了电力系统控制工作量，同时也存在较大的数据采集弊端。电力系统始终处于运行状态，使得数据内容是实时变化的，即便采集到了某个时刻的准确数据，在下一刻也会失去意义。为了解决电力系统控制过程中的问题，将模糊控制技术应用其中有着重要的价值。模糊控制技术是基于模糊数学理论，通过对模糊数据的计算和分析得到有效的结论，其对于数据的精确性和实效性要求较低，能够很好地应对电力系统动态运行情况。模糊控制技术主要是对电力系统的工作状态进行分析，并计算出其中的变化规律，最终实现对电力系统的智能化控制[5]。通过上述分析可以看出，模糊控制技术是一种基于规律分析和判断的技术理念，如通过电力设备发出的噪音与设备工作情况之间的关系，发现噪音对电力系统运行的影响，当噪音达到一定分贝时，采取积极的控制或者维护措施，从而提高电力系统的控制效果。
　　3.3  人工智能技术的应用
　　人工智能技术是将电力系统的人工控制与智能技术相结合，通过对电力系统运行数据进行监测来实现控制目标。电力系统的人工智能技术需要依托于智能感应技术、智能监控技术、网络传输技术以及数据处理技术等，为电力系统的电网提供技术服务。人工智能技术通过感应技术对电力系统的运行环境进行感应数据采集，电力系统的运行环境不仅包括温度、湿度的控制，也有电压和电流的输入输出控制，电压和电流的数据采集可以通过信息系统来完成，但温度、湿度等数据一般很难被直接采集到[6]。
　　3.4  线性最优控制的应用
　　线性最优控制主要是以线性代数为依托，对电力系统的每个工作环节进行测量并形成不同的控制方案，在线性最优计算方法中对不同方案进行计算和对比，找到其中的最优路径。例如，在目前的电力系统中，可以通过对发电设备的电压和电流负荷进行计算，从而找到励磁控制器的最优调节方法，使电力系统的电压既不会出现不足从而影响系统正常运行，也不会出现电压过高而烧毁电力设备的情况。线性最优控制技术对电力系统的安全运行有着非常重要的意义，通过最优化控制方案的选择提高电力系统的整体控制水平。 　　3.5  专家模式控制的应用
　　专家控制方式是在结合了众多电力系统专家经验的基础上，利用智能技术对所有的经验内容进行整合和分析，使电力系统的智能控制过程模拟专家的决策过程，实现对电力系统的专业化控制需求。电力系统属于大型控制体系，对每一个控制环节的专业化要求都非常高，通过专家模式控制，能够结合专家的经验和智慧为电力系统提供专业化指导[7]。电力系统的维护和故障检测一直以来都是电力体系的工作重点和难点，为了能够让电力控制人员及时发现系统故障并采取有效的解决措施，需要电力系统能够提示准确的故障位置和原因。
　　3.6  综合控制系统的应用
　　综合控制系统是对上述所有智能控制技术的综合应用。为了能够更好地满足社会发展对电力资源的需求，电力系统的规模和性能都在不断改进，造成了电力系统的复杂程度越来越高。在电力系统自动化控制中，仅应用某一项智能技术已经不能满足电力服务的需要，因此，综合控制系统应运而生。综合控制系统将不同的智能技术融为一体，提高了智能控制的有效性[8]，例如，对于专家模式控制技术来说，独立使用时会受到经验数据范围的限制，无法发挥专家模式的最优作用，在综合控制系统的使用中可以将专家模式与神经网络技术进行结合，通过神经网络技术对专家的经验数据进行智能化思考和分析，在学习功能辅助下对专家经验进行总结和创新，进而提高电力系统自动化控制的发展能力。
　　4    结语
　　电力系统为社会生产生活带来方便的同时，也需要相关人员能够深入了解电力自动化控制技术中的不足，充分利用智能技術并发展智能技术优势，使电力系统的电力服务能力得以提升。信息技术不断创新发展，必将使电力系统的自动化控制水平得以进步，从而促进电力领域的发展进步。
　　[参考文献]
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　　[2]刘春伟.浅析智能技术在电力系统自动化控制中的应用[J].科技创新导报，2018（35）：1，3.
　　[3]麦剑姬.智能技术在电力系统自动化控制中的应用及分析[J].现代信息科技，2018（3）：128，130.
　　[4]朱丽，杨俊.关于电力系统自动化中智能技术的应用研究[J].通讯世界，2018（3）：245-246.
　　[5]张五星.电力系统自动化控制中的智能技术应用探究[J].山东工业技术，2018（6）：171.
　　[6]孟抒婷.智能技术在电力系统自动化中的应用分析[J].科技创新导报，2018（5）：10，12.
　　[7]郝忠孝.电力系统自动化控制中的智能技术应用探讨[J].内燃机与配件，2018（1）：206-208.
　　[8]金涛.电力系统自动化控制中的智能技术应用研究[J].科技创新导报，2017（24）：2-3.
　　Abstract：Power system is an important infrastructure in our country， which undertakes the important responsibility of power energy production and transmission， and makes a positive contribution to maintaining the normal production order of society. This paper  research on the application of intelligent technology in power system automation control， aims to put forward new ideas for power system automation control and promote the development of power system towards intelligent through the analysis of different intelligent technology characteristics and advantages.
　　Key words：power system; automation control; intelligent technology; application
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