论电力系统自动化智能技术在电力系统中的运用

论电力系统自动化智能技术在电力系统中的运用

李文轩

国网黑龙江海伦市电业局有限公司 黑龙江海伦 152300

　　【摘 要】随着科学技术的发展，人工智能技术已经逐渐的应用于生产生活的多个领域，并对系统的升级和完善起着重要的促进作用。下文中笔者将结合自己的工作经验和专业知识，对电力系统中的智能化技术的应用进行简要分析，从模糊控制理论的应用、专家系统控制、神经网络的硬件实现问题、线性最优控制、综合智能系统对该问题进行浅析，诸多不足，还望批评指正。
　　【关键词】电力系统自动化;智能技术
　　近几年，科学技术水平的发展不断提高，推动了智能技术的研究，人工智能技术在电力系统和自动化领域中起到了非常重要的作用。用智能技术在各个领域的应用效果进行深入的分析，该技术本身的智能化和自动化的优点，使电力产业达到了更加智能化的转变，此项技术对于决策和管理电力系统的作用非常重要。电力系统的建设和发展主要方向为智能电网、用户终端设备、能源装备等，是电力系统化自动发展的主要导向，通过已有的先进技术代替人工手动的操作，从而实现电力自动化系统更加高效的运行。智能技术对于推动电力系统自动化的发展意义重大。

　　1.模糊控制理论的应用
　　所谓模糊方法，就是在自动化系统的控制过程中，通过建立模型来实现对电气的控制，这种方法因其操作简单的特点，通常被应用于家用电器中。从应用效果和范围上看，这种方法具有更强的优越性。比如我们日常生活中经常用到的各种电冰箱、电磁炉和电风扇等电器，就是通过模糊控制方法来实现其控制和操作的。国外著名学者也采用该方法对常规恒温器进行了改造和完善，使得这种方法的应用范围更加扩大，表现为如果原有的电热炉一般用恒温器来保持其自身温度，通过几个档的选择来进行温度的区别，但是其灵敏度并不是十分高。在采用模糊控制方法进行改造前，我们发现一百摄氏度以下的恒温器的灵敏度在八百左右，而一百摄氏度以上的恒温器灵敏度则达到一千六百左右，接近翻了一倍。这种现象也导致了电器在使用过程中的一些问题，首先，如果对电器实行冷态启动，那么其就会时越过恒温值，其次，如果是恒温状态下，电器会发展轻微的摆动振荡。无疑这些现象都会一定程度上影响电器的正常使用。而在采用模糊控制方法对其进行改造后，这些问题就迎刃而解了。从原理上看，模糊控制的方法产生作用的过程是非常简单的，即通过输入量对温度和温度变化进行定义，然后对每一个定义语言的论域用五中不同的变量方式进行描述即可。所以，模糊控制方法是一种操作简便、应用范围广的智能化系统技术。
　　2.神经网络的硬件实现问题
　　人工神经网络的发展历史相对悠久，早在二十世纪四十年代就已经产生，距离今天已经有六七十年的历史了。在这六七十年的时间里，人工神经网络的发展也经历了不同的高潮和低潮时期，最终在模型结构、学习算法等方面取得了显著的发展成就，并被广泛的应用于现代的智能自动化系统中。笔者在认真分析了神经网络后认为，之所以其能够受到有关部门的重视，是因为其具有的非线性特性、并行处理能力以及强鲁棒性使其能够将大量的神经元有序的连接起来，从而保障了各种算法的作用的发挥。从目前国际上对人工神经网络的研究状况来看，主要集中于神经网络模型、神经网络学习算法、神经网络的硬件等几个方面。
　　3.专家系统控制
　　在人工智能化技术中，专家系统是其中的代表技术，在电源中的应用比较广泛。专家系统是一种可以对人类专家进行模拟的智能化程序，在整个程序中有很多专家的知识及经验。目前，我国电力系统自动化中专家系统使用越来越广泛，此系统的使用可以警告的状态进行有效的识别，并对电力系统的规划及恢复帮助都很大。此外，专家控制系统呗有效的使用在电力静态安全分析过程中，对于电力系统的安全维护也非常重要。但目前，专家控制系统的使用存在着很大的问题，需要不断的进行优化与完善。

　　4.线性最优控制
　　最优控制是现代控制理论的一个重要组成部分，也是将最优化理论用于控制问题的一种体现。线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多，最成熟的一个分支。卢强等人提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态品质的问题，取得了一系列重要的研究成果。该研究指出了在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。目前最优励磁控制的控制效果。另外，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也获得了成功的应用。电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用，发挥着重要的作用。但应当指出，由于这种控制器是针对电力系统的局部线性化模型来设计的，在强非线性的电力系统中对大干扰的控制效果不理想。
　　5.综合智能系统
　　综合智能控制一方面包含了智能控制与现代控制方法的结合，如模糊变结构控制，自适应或自组织模糊控制，自适应神经网络控制，神经网络变结构控制等。另一方面包含了各种智能控制方法之间的交叉结合，对电力系统这样一个复杂的大系统来讲，综合智能控制更有巨大的应用潜力。因此，模糊逻辑和人工神经网络的结合有良好的技术基础。这两种技术从不同角度服务于智能系统，人工神经网络主要应用在低层的计算方法上，模糊逻辑则用以处理非统计性的不确定性问题，是高层次(语义层或语言层)的推理，这两种技术正好起互补作用。神经网络把感知器送来的大量数据进行安排和解释，而模糊逻辑则提供应用和挖掘潜力的框架。因此将二者结合起来的研究成果较多。

　　综上所述，电力系统的自动化智能技术已经被广泛的应用于系统的运行中，除了上文中的方法外，还包括适应控制、变结构控制、H二鲁棒控制、微分几何控制等其它方法。总之，智能技术的广泛运用推动了电力系统的自动化进程。我们相信随着人们对各种智能控制理论研究的进一步深人，综合智能控制系统会对电力系统起到更加重要的作用。