基于人工智能的电力系统自动化控制策略研究

基于人工智能的电力系统自动化控制策略研究

张峰

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摘要：现如今，随着我国经济的加快发展，在我国经济飞速发展的这一背景下，人们对电能的供给需求更加强调的是供电的稳定性和安全性。因此，对于电力运营的相关工作来说，需要能够朝着更加安全的方向去发展。但是，需要注意的是，电力系统的综合性一般来说是比较强的，并且在实际运行的过程中存在着难度较大的情况，蕴含着各种不确定的因素，这些都会影响到供电的稳定性。与此同时，对于电力系统的运行来说，需要能够具备较好的鲁棒性，这样才能够在一定程度上避免出现对系统的干扰。此外，在实际的电力系统中，子系统之间的关系是比较复杂的，需要能够综合实际情况来对其进行控制。所以，在电力自动化领域充分地应用人工智能技术有着较高的价值。

关键词：人工智能;电力系统;自动化;控制策略

引言

在现代化社会发展中，对电力能源的需求日益增长，电力系统自动化控制已经成为电力行业中的重要研究领域之一。随着人工智能技术的不断发展和应用，智能技术在电力系统自动化控制领域中的运用优势更加凸显，不仅可以提高电力系统运行的安全性和效率，还可以缩短电力系统故障恢复的时间，降低人工干预的风险，从而为全社会提供更加可靠、安全、高效的电力服务。

1电力系统自动化中的智能技术特点

（1）电力系统中全面践行智能技术应用要点，能打造完整的智能化调度处理机制，也正是因为调度系统的精准性和数据采集功能较为合理，借助智能安全预警功能就能建立较为科学且规范的综合应用平台，为整个系统自动化运行管理体系运行安全性、可靠性以及及时性的优化予以支持。（2）电力系统智能技术的应用是维持智能化发电的关键，借助应用处理模式能对电源结构和电网结构予以统筹控制，配合新型能源的科学化应用，打造更加完整的信息传递流程，真正意义上实现厂网信息双向交流和互通，以便于提升整个电网的运行管理效果。因此，电力系统自动化中应用智能技术具有重要的意义，是推动电力系统可持续发展的关键动力。

2人工智能在电力系统自动化控制系统中的应用

2.1专家系统控制

在国内，专家系统控制技术已经发展得比较成熟，与其他智能控制技术相比，它的应用范围也要更加广泛。在实际运用专家控制技术之时，可以迅速识别出电力系统的运行状况，为电力系统的实际运行提供科学、合理的解决办法。在电力系统发生故障时，该专家系统可以在最短的时间内做出判断，并及时通知管理者，大大减少故障的处理时间。同时，专家控制技术也是一种综合性的技术，它不仅可以根据实际的电力系统运行状况来进行模式转换和有针对性的故障分析，还可以为电力系统的运营管理和规划提供数据，为电力系统的管理者和调度人员提供学习的平台，同时还可以对电力系统的短期负荷进行精准预测。当然，该技术也并非尽善尽美，在未来的电力自动化工程建设中，既要充分认识到专家控制技术的重要作用，又要把它与模糊控制、线性优化技术相结合，进而提高其应用效果。

2.2模糊控制技术

（1）模糊控制理论能极大程度上简化系统设计的复杂程度，更适用于非线性、时变和滞后应用结构中，配合不完全控制处理机制，就能打造更加合理的应用管理过程。与此同时，模糊控制不受限与被控对象的精准数学模型，借助控制法则就能有效完成变量数值关系的评估。模糊控制器支持人机对话处理工作，打造易控制、易管理的非线性控制结构。（2）模糊控制的应用。模糊控制技术目前一般在机电行业应用较为广泛，其中，集装箱吊车模糊控制、单片机温度模糊控制、电梯群控制等，都是基于模糊目标建立的控制流程，还能维持较为合理的应用状态。本文以某电厂火力发电机组为例，利用DCS集中控制系统，配合模糊控制理论建立温度控制结构，有效借助调控循环水的给水量完成变频调速处理。与此同时，借助模糊PID控制器就能对水泵房辅助机组系统的温度予以实时性管理，应用PLC作为主控单元，结合系统状态进行并频器输出的调控，更好地满足温度调节的需求。在火电厂汽轮机组冷却水温度控制系统中，包括PLC、变频器、切换继电器、水泵组以及温度传感器等，利用循环水给水量就能完成温度调控，一旦温度升高就有效进行水泵电机的控制处理，以便于强化循环水供水量的管理效能。而在温度较低的环境下，有效控制水泵电机就能降低循环水供水量，更好地完成温度偏差、温度偏差变化率的分析，并配合PID计算过程获取输出0～5V模糊信号，将其视为调节量进入变频器，保证水泵组调控处理工作的实效性。

2.3神经网络控制技术的应用

神经网络是一种基于生物神经系统结构和功能的信息处理模型，通过训练和学习，可以对复杂的非线性关系进行建模和预测。神经网络结构包括单层感知器、多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等，不同的结构适用于不同的应用场景。在电力系统的自动化控制中，神经网络可以通过历史负荷数据来训练模型，预测未来负荷的变化趋势，并根据预测结果来制定相应的电力调度方案，提高电力系统的效率和可靠性。同时，神经网络还可以通过训练模型来识别和预测电力设备的故障，及时发现和诊断设备故障，减少故障对电网稳定性的影响，并优化电力系统的控制策略，实现智能控制和调度，提高电力系统的效率和可靠性。在此基础上，神经网络还可以通过对电力系统的数据进行采集和分析，提高电力系统的资源利用效率，包括能源、人力和物力等资源，从而降低运营和维护成本，增强电力系统自动化的运行管理效益。

2.4综合智能系统的应用

综合智能系统是一种将多种智能技术、方法和模型进行整合和综合应用的智能化系统。在电力系统自动化控制中，综合智能系统可以将各种智能化技术进行整合，充分发挥其各自的优点，提高电力系统的控制效率和性能。在电力系统的自动化控制中，综合智能系统主要包括神经网络、模糊控制、遗传算法、专家系统与人工智能等，能够统筹相关智能技术，构建完整的智能控制系统，由此来实现对电力系统的智能化控制。综合智能系统的优点是可以综合各种智能化技术的优势，处理电力系统中的复杂问题和多维数据，提高电力系统的效率、可靠性和安全性。同时，综合智能系统也具有缺点，如需要大量的数据和计算资源、对参数和模型的选择很敏感等。因此，在电力系统自动化控制中，需要根据实际情况和需求进行选择和调整，加强信息化基础设施设备建设，合理应用智能电气设备，为电气系统的智能化发展奠定坚实基础，保证电力系统自动化控制水平的全面提高。

结语

综上所述，随着我国电力企业的进一步发展，现如今大多数的电力企业在实际的发展过程中已经开始应用相关的人工智能技术，并且取得了较好的成果，有效节约人力和物力方面的成本，进一步提升电力的整体质量，应用前景相对来说是比较广阔的。同时，人工智能技术现如今已经发展得越来越成熟，在实际的操作过程中也变得更加的简单，应用在相关的电力企业中能够为相关的用户提供更加优质的供电服务。

参考文献

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