电力系统自动化智能技术在电力系统中的应用分析

电力系统自动化智能技术在电力系统中的应用分析

苏云丽

炜达科技股份有限公司

摘要：智能技术是一项重要的科学技术，在电力事业的发展过程中，需要有效应用智能技术，让电力自动化实现更多的功能。因此在当前的时代背景下，电力企业还需要进一步提高对智能化技术的重视程度，完善相关的技术应用流程，做好技术创新，做好人才培养，以此实现我国电力事业的持续发展。

关键词：电力系统自动化；智能技术；应用

1 智能技术与电力系统自动化概述

1.1 智能技术

智能技术是一种较为先进的技术方式，所谓智能，就是能够做到与人类的行为和思维相像，具有人类的简单行为，适应一些特定的外部环境，并具备很强的工作能力。智能技术运用到电力系统中，可以充分发挥作用，能够有效的分析并处理数据，并对电力系统作出相关调整，从而改善电力系统运行状况。智能技术具备优质的控制能力，能够极大地提升设备和系统的运行自动化效率和运转速度，可以很好地解决非线性问题和不确定性问题，而且智能技术的应用使计算机变成了系统操作的主体，改变了传统的计算机辅助作用。目前而言，智能技术主要由五项构成，分别是精神网络、模糊、专家系统、线性最优和综合智能控制，智能技术通过对电力系统进行技术控制，可以提高电力系统的自动化水平，同时能够确保电力系统正常工作，维持较高的自动化工作质量。

1.2 电力系统自动化

电力能源是保障社会生活生产的主要能源形式，在我国长期的发展中提供了重要支撑。随着社会电力需求的与日俱增，依赖于传统人工控制方式的运行模式逐步被淘汰。目前，我国电力系统已经逐步呈现出复杂性，电网所依赖的设备和技术正不断革新，人力操作已经无法保障正常的运行状态，由此，电力系统自动化应运而生。电力系统自动化是一种高效的电力系统管理技术，实现了对发电装置、电网调度及配电系统应用信息的智能融合管理，大幅提升了电力系统的自动化管理水平。在具体的应用中，主要依赖网络技术、信息技术、计算机技术等，通过先进技术的融合应用，使其具备了自动化的处理能力，完成对各个环节的控制，包括系统控制、检测及管理等，完成了对电力系统运行的全面升级。

2 智能技术在电力系统自动化中的运用优势

对于我国科技能源项目来说，电力系统自动化发展是非常重要的，现阶段主要是通过计算机技术在电力系统中应用智能化控制技术。发展电力系统自动化的主要目的是为了实现系统整理的自动化，其中涉及的有自动控制、自动检测、自动统计、自动审核等方面，以此来达到全方位自动化管理的目的，进而提升工作效率。从技术层面而言，在电力系统自动化中应用智能技术既能够提高系统稳定性，还能够提升系统安全性。电力系统自动化涵盖了电网自动化、变电站自动化、调度电网自动化等。通过智能技术在电力系统自动化中的应用能够对其中的相关数据进行整理与分析，然后对电力系统中的相关设备进行科学化调节，以此来确保电力系统运行的稳定性与高效性，进而强化供电用电的效率以及质量。而智能技术主要涵盖了专家控制系统、模糊控制、神经网络控制等一系列方式。随着我国科技水平的不断提升，智能技术的发展也取得了很大进步，同时在电力系统当中也取得了十分普遍的应用，现阶段，智能技术已经成为了电力系统自动化的重要组成部分。

3 智能技术在电力系统自动化中的运用分析

3.1 神经网络控制技术在电力自动化中的应用

神经网络控制技术是一种新兴起的智能技术，它是通过模拟人的神经系统工作和控制理论来达到工作目标的，它具有非线性的特征。神经网络控制这一技术就是模拟的人类神经网格，发挥作用的是其中的神经元，且这项智能技术的组织能力和学习能力都非常强，可以有效处理信息，严格管理电力系统，帮助电源体系有序运行。这项技术还可以简化系统操作流程，降低人力资源损耗，有效控制电力自动化系统。在神经网络控制技术的应用下，主要有以下几方面的优势：神经网络控制可以达到更加准确的控制，比传统人工控制的效果更好，有利于建立自动化的发展；神经网络控制技术可以帮助电力系统发挥作用，提高电力系统的工作效率和质量；神经网络技术还可以有效融合其他智能技术，实现智能技术的高效应用，可以使电力自动化系统能够不断进行优化，及时发现问题并进行维修时，电力系统保持稳定运行的状态，实时搜集数据，并进行合理分析，从而得出电力设备的能量消耗数值，提供系统改善方案。同时，在电力自动化系统中，神经网络结构和训练算法有效应用，可以促进电力系统各原件有机结合，提高电力系统运行速度。

3.2 模糊控制技术的应用

针对传统的控制系统来说，动态模式的精确度是十分重要的，其与控制技术的效果有着密切联系。但是对于实际工作来说，动态模式的精确度是很难测量的，究其原因是由于控制系统当中的大部分量都会出现变化，这样一来想要掌握系统的动态情况就会变得十分困难，影响到控制技术的效果，而模糊控制技术主要是以数学理论为基础发展而来，其可以对人的决策过程以及推理过程进行有效模拟，以此来确保控制算法的准确性。在电力系统自动化当中应用模糊控制系统，既能够确保控制系统动态模式测量的精确度，还能够提升电力系统的控制效果，使电力设备运行时的噪音问题得到缓解。模糊控制技术在人们的日常生活以及工作中已经得到了普及，例如电磁炉、电饭煲与电风扇等电器当中，都会应用到模糊控制技术。

3.3 神经网络模型的应用

伴随智能技术的蓬勃发展，基于神经网络算法的神经网络模型应运而生，主要是通过诸多的神经元进行组建，依据优化模型结构和训练模型算法，以达到强大的学习和反应能力。在电力系统的实际应用中，神经网络模型将有效缩小数据误差，并保障电力系统之间的高效互动控制，大幅提升电力系统的运行管理效率。比如，在电力设备运行过程中，利用BP神经网络学习算法，将可以对电力系统的短期运行负荷进行准确预测，同时发挥系统故障检测功能，保持电力系统的有序运行。

3.4 线性最优化控制系统在电力自动化中的应用

线性最优化控制系统，这项技术发展比较成熟，具有较高的可行性能力，这一点优于其他智能技术，因此，被广泛应用于大型和水力发电机的自动控制系统。将线性最优化控制系统应用到电力自动化中，依靠电力自动化本身的线性特征，并通过计算机的线性模型有效融合智能技术和电力自动化系统。并且在电力系统中，应用效果最明显的就是最优励磁控制技术，这项技术的应用不仅可以提高输电线路长距离的输电能力，还可以使建立系统保持较好的工作状态，这在一定程度上有利于电力自动化水平的提高。除此之外，先行最优控制技术，还应用到水轮发电机的工作中，用来控制发电机工作，进而提升发动机的工作效率。虽然应用最优线性控制技术有诸多好处，但是其应用条件有限，需要在特定的环境中才能真正发挥作用，因此，在应用最优线性控制技术之前应当分析好外部环境和内部环境。

4 结束语

电力事业之持续发展，电力系统的作用毋庸置疑。电力系统是电力事业发展的核心和关键，也是人们电力需求满足中的关键。但就传统电力系统运行而言，问题仍难以回避。还需精准对焦问题本质，积极探索智能化技术，加速电力系统运行过程中的各类问题解决，分别对焦故障诊断、智能化控制和综合化智能控制等方面来予以完善，从而促进我国电力事业的持续稳定健康发展。

参考文献：

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