智能技术在电力自动化中的应用研究

智能技术在电力自动化中的应用研究

陈文奇

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摘要：近年来，随着科技的不断进步，智能技术已在国内取得了长足的进步，并已被广泛地应用于电气系统自动化领域。最近几年，人工智能技术得到了快速的发展，它拥有了强大的感知推理能力、智能决策能力和海量数据分析能力，可以帮助新型电力系统实现精准建模、高效分析和智能控制，同时也是电力系统朝着数字化、网络化和智能化方向发展的关键支撑技术。在此基础上，提出了一种新的智能技术，并对其在电力系统自动化中的具体应用进行了讨论。

关键词：智能；电力系统；智能化技术；电力自动化；研究

引言

电力系统要通过综合运用多种先进科技手段，逐步增强其自身的可靠性与稳定性。智能技术是当今新兴的科学技术，具有诸多明显的优势，已被广泛应用于各个行业领域，在很大程度上推动了各个行业领域的发展。因此，将智能技术应用于电力系统自动化是一项十分有意义的工作。

一、智能化技术概述

如今，社会的现代化技术发展速度非常快，在未来的科技发展中，智能技术是一个比较明确的发展方向和技术创新趋势，它更是电力系统能够顺利发展的核心。一般而言，就是利用计算机网络，大数据，物联网，云计算，人工智能等多种先进技术，让自己的属性满足不同的要求。将智能技术融入到电网自动化的全流程中，既可以保证电网的智能运行，又可以提高电网自动化的控制效率。此外，将电力自动化和智能技术有机地结合起来，能够降低电网的运行成本，提高电网的运行效率。与传统的电力系统控制方式相比，智能技术在电力系统中的应用具有两个优点，一是智能化，二是适应性。智能化技术的发展是建立在多个学科基础之上的，再加上它本身具有的复杂的功能和数量庞大的模块，所以在将智能化技术应用到电力自动化领域之前，要保证相关的技术人员能够对其进行熟悉和掌握，与此同时，还要对其进行实际运行的测试，以保证两者能够有效地、深度地融合在一起。将智能技术与电力系统自动化相结合，不仅可以提高电力系统调节功能和控制水平，还可以保证系统的运行性能得到提高，从而尽可能地降低故障发生的概率。将电力自动化和智能化技术相结合，可以全面提升对电力设备的管控能力，让自动化控制过程变得更加简单和灵活，所以，在未来，它有很大的发展潜力。

二、人工智能技术在电力系统自动化方面的实际应用

（一）PLC智能控制融合策略

在PLC的基础上，根据系统的初始化和运行状态，可以进行环节的划分，可以在不同的通道中维持同样的输出。通过可编程控制器，可以使电力工程系统在安全、稳定、可靠的前提下，达到理想的运行控制目的。逻辑控制是通过编程来实现提升操作状态的可靠性，它可对生产的各种过程进行逻辑指令的运算和控制。采用PLC控制技术，实现了对多个结点的同步控制，实现了对多个结点的同步控制。为了符合生产发展需求，开发了一种具有直观控制作用的功能开关，PLC控制在接入模块中接入检测及输出的信号，来有效控制输入及输出的测量点对应的数据模块，使系统的可读性能及维护性能得到全面提升。可编程控制器技术可以对现有的电力设备进行全方位的改进，实现对设备的最佳运行状态的控制。这项技术提高了整个电子工程的自动化程度，减少了手工作业所带来的失误。在实际操作中运用，提高了电动起重机的自动总成性能。

（二）在电力系统模糊控制中的实际应用

在电力系统处于运行状态时，由于变量较多，会导致电力系统动态管理的难度较大，利用模糊控制方式，可以对电力系统自动化中的复杂输出、动态信息变化进行简化，从而成功地实现对电力系统自动化的控制。在电力系统中，模糊控制技术是一种被广泛使用的技术，它的使用要求把模糊控制与操作者联系起来，以增强电力系统的智能化。将模糊控制技术应用于电力系统，能将多个变量综合起来，并能对实际的控制需求进行分析。

（三）人工智能技术

随着电力自动化与智能化技术的不断融合，智能技术开始应用于电气系统的整体危险作业中，与此同时，在高精度电气任务中，也可以利用人工智能技术来实现机器化操作，从而减少了自动化管理控制所存在的操作风险，从而大大提高了自动化控制效率。将智能技术引入到电力自动控制领域，可以有效提高电网运行的时效性和安全性。在现阶段，电力系统中最常见的人工智能是PLC编程技术，它是通过自身的编程代码来代替传统的电力控制手段，PLC以传统电力自动化顺序控制器为基础，将微电子、计算机、自动控制和通讯等多项先进技术于一体的新型工业控制设备。在目前阶段，它已经取代了继电器、执行逻辑、计时计数等传统的顺序控制，在PLC技术的基础上，利用人工智能对电力系统自动化传统的基础编程方式进行了创新，建立了一种灵活的电力系统编程智能化控制体系，为电气稳定运行提供了保证。智能技术在电力自动化中的运用，就是为了对系统中的设备进行故障和缺陷的诊断和分析。在传统的电力故障中，大多数情况下都是靠着人工的方法来完成的，通过经验来对故障发生的原因进行预测，根据电力系统数据库中的故障问题记录来对系统状态展开诊断和评估，与此同时，还需要对故障发生的位置和根源进行测试，并估算出故障对电力自动化的影响程度和范围。利用人工智能，可以全方位地提高故障问题的诊断精度，还可以提高故障分析效率，这对于及时处理电力故障，确保系统的健康运行具有非常重要的意义。

（四）线性最优控制技术

最优控制是将最优化理论应用于系统控制的具体体现，当满足相应的条件时，可以根据系统的实际运行情况，采用最佳的控制方案，从而使系统能够充分地发挥出自身的性能。现阶段，最优控制在电力控制系统中已经得到了广泛的应用，并且有许多成功案例可供有关人员参考，最优控制方法可以使得电力系统大幅延长电网有效输电距离，同时可以使输电线路输送的电能质量更高。然而，将线性最优控制技术应用于电力控制系统时，所选取的最佳控制模型只适用于局部线性模型，且其作用范围有限。但对于具有非线性模型的电力控制系统，其优化方法的有效性受到了很大的制约，其实际应用效果不佳。然而，在实践中，人们往往将线性优化控制方法运用于电力系统的局部线性模型控制。

（五）微电网优化运行与控制方面

在此基础上，提出了算法的可解释性、奖赏函数的设定和用户隐私保护等问题和挑战。相对于常规PID控制，可实现对权值参数的自适应调节，有效地解决了电动汽车和随机干扰对微网造成的强非线性影响。本项目研究成果将为多逆变并联微电网提供一种新的、高效的下垂控制方法，并将其应用于多逆变并网系统中。

结语

随着各种科学技术的不断成熟，人们的生产和生活与人工智能之间的距离不断拉近，在这样的背景下，利用各种智能技术来推进电力系统自动化，这已经是一种必然的趋势。有关人员应在对电力系统自动化现状进行深入分析的基础上，将合适的智能技术以合适的方式应用到电力系统中，从而提高电力系统运行的安全性和可靠性。

参考文献

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