刘俞伶

【摘要】随着全面的信息技术时代的到来，我国人民的生活水平也得到了飞速的提高，智能化技术的出现又在很大程度上提高了人民的生活质量，改变了人们的生产和生活方式，其中智能化的技术在电力系统自动化中的应用变得更加的广泛，受到了多方面的高度的认可，智能化技术的应用，极大的推动了电力系统自动化的进程。本文就从电力系统的自动化概念以及与电力自动化相关的智能技术这两个方面进行论述，重点强调模糊控制、综合智能控制、专家系统控制、神经网络的控制以及线性最优的控制等几个典型的智能化技术在电力系统的自动化中的应用。

【关键词】电力系统 智能技术 自动化 应用

所谓电力系统就是一个典型的巨维数的动态的大系统，它具有参数不确切可知、时变性以及较强的非线性，并且它还包含有很多大量的未建模的动态的部分。因为电力系统所分布的地域较为广阔，其中大部分的元件都具有饱和、磁滞以及延迟等比较复杂的物理特征，那么对这样的系统进行有效的控制是很困难的。

1电力系统自动化概述

电力系统的自动化通常是指电工进行的二次系统，也就是指电力系统的自动化采用了多种具有自动的控制、检测以及决策的功能装置，并且通过数据传输系统和信号系统对电力系统的全系统或者是局部系统以及各个元件进行远方或者是就地的自动的协调控制和监视调节，以此来确保电力系统能够安全的稳定的健康的运行。

2落实好电力系统的自动化中智能技术的应用措施

我们要对电力系统自动化的智能技术的应用编制好相应的方案和计划，然后再对电力系统的自动化进行应用，在应用的过程当中，我们要求所有的参与的人员都要积极的发挥自己的能力、开拓自己的思路，坚持规范、实用和创新的原则，将自己的全身心都投入到电力系统的应用当中，从而很好的提高自己的动手能力和动脑能力，这样可以充分的调动起每个人员工作的积极性，让大家都能够明确任务明确分工，能够很清楚自身的要求，这样就能够在进行工作的过程当中表现出色，才能够有效的将工作的效率提高，从而也就很好的有力的保证了电力系统自动化中智能化技术的应用质量。

这其中还要求我们在进行对工作的组织安排过程中，能够将工作的先后顺序进行合理的安排，对于人员的组成和调配，要做认真合理的安排，并且要细致认真的实施已经制定好了的方案，将科学和高效定为自己的工作目标。在对电力系统智能化技术的应用过程当中，我们要对那些新发现的问题做出认真的对待，坚决做到不放过任何的隐患，将各种隐患清除到摇篮里，同时要做好与此相应的电力系统智能化技术进行应用时的变更图纸，全体的员工都要认真的对待电力系统自动化中智能技术的应用这一工作，力求完美。

3电力系统自动化中智能技术的应用分析

随着我国的社会经济的快速发展，人们的生产方式和生产力也同时得到了不断的改革与创新，广大的人民对电力系统自动化的控制也提出了更加高的要求，近几年来，电力系统的自动化又引入了很多较为先进的控制手段。那么下面就主要来介绍五种最具代表性的电力系统自动化中的智能技术的应用，具体的内容如下：

3.1模糊控制

只用模糊的方法对电力系统进行控制是最简单也是最容易掌握的，而且它在家用电器中也表现出了很强的优越性。建立起模型来实现对系统的控制是当下较为先进的做法，但是要想建立起常规的模型，有的时候其实十分的困难，而如果要建立起了比较模糊的模型我们就会觉得其实很简单，那么通过大量的实践证明了这一说法是正确的，模糊的模型有很强的优越性。因此模糊控制的理论在电力系统中应用非常的广泛。比如我们日常的生活中所用到的电风扇、电热炉等电器。在这里我们主要来介绍一个用模糊的逻辑控制器来改进常规的恒温器的例子。

电热炉一般都是用恒温器来保持某档的温度，从而供给烹饪者们选用，那么在实际的运用过程中，主要有两个问题存在，一个是进行冷态启动时，会出现一个越过恒温值的现象，我们称之为跃升现象，再一个是在恒温的应用当中存在有围绕着恒温进行摆动的问题。但是改用了模糊的控制器之后，上述所有的这些现象基本上就没有了。其实模糊控制的方法很简单，它就用输入的量是温度变化和温度这两个语言的变量进行操作。每个语言都运用5组语言的变量进行互相的跨接来对其描述。因此我们可以将输出量用一张二维的查询表来表示，每条规则就为一个总的输出量，即是控制量。使用了这样一个比较简单的模糊控制器之后，进行冷态的加热时跃升恒温值的现象没有了，热态中围绕着恒温值进行摆动的现象也没有了，还能够很好的起到节约用电的效果。

3.2神经网络的控制

人工的神经网络早在1943年便出现了，它经历了六七十年代的研究发展的低潮直至发展到如今，在学习算法和模型的结构方面都取得了很具有影响力的研究成果。神经网络能够受到广大人民的热切关注，其主要原因就是因为它具有本质的并行的处理能力、自组织自学习的能力、非线性的特性以及强鲁棒性。其实大家都知道神经网络就是由许多简单的小神经元通过一定的方式进行连接而组成的。神经网络可以将大量的信息都隐含在它的连接的权值之上，再根据一定的算法对权值进行调节，从而使神经网络能够实现从m维的空间向n维的空间的复杂的非线性的映射。到目前为止，神经网络的理论研究的主体主要集中在了其硬件的实现问题、神经系统的学习算法的研究、结构的研究以及其模型等几个问题。

3.3线性最优的控制

线性的最优控制是现代的控制理论中比较重要的一个组成部分，它同时也是将最优的理论运用在控制问题上的一种很好的表型形式。线性的最优控制手段是目前很多现代的控制理论中最成熟、应用最广泛的一个分支。利用最优的励磁控制的手段来提高远距离的输电线路的输电能力以及改善其动态的品质的问题方面，都取得了一系列的重要的成果。这个研究指出了要在大型的机组方面应该直接的利用最优的励磁控制的方法来代替较为古典的励磁方法。此外，线性最优的控制手段在水轮发电机进行制动电阻时使用的最优时间的方面进行控制也获得了很成功的研究成果。因此，电力系统中线性最优的控制器已经被广泛的应用在各种电力的生产当中，它发挥着举足轻重的作用。但是我们应该指出的是，由于这种控制器主要是针对了电力系统中局部的线性化的模型来进行设计的，那么它在非线性的电力系统中对于产生大干扰进行控制的效果却不是那么的理想。

3.4专家系统的控制

在电力系统的自动化中智能技术的应用还有一个较为广泛应用的技术就是专家系统，它包括了对电力系统处在紧急的状态或者是警告的状态下的辨识、系统的恢复控制、提供紧急的处理方法、切负荷、非常慢的进行状态的转换分析、电压的无功控制、系统的规划、配电系统的自动化、故障点的隔断、电力系统短期的负荷预报、调度人员的培训、先进的人机接口以及静态与动态的安全分析等几个方面。虽然专家系统被广泛的运用在电力系统的自动化体系当中，但是它仍然存在着一定的局限性，例如它难以模仿出电力专家所拥有的创造性，只是简单的采用了比较浅层次的知识、缺乏了功能性深层次的理解，同时也缺乏有效的学习和管理机构，对比较复杂的问题缺乏好的组织工具和分析的方法、知识库存的验证比较困难以及应对新情况出现的能力非常有限等等的问题。因此，我们在开发专家系统这个方面应该注重专家系统的有效性和试验的问题，专家系统与其他的常规的计算工具进行结合的问题、专家系统的效益分析的问题以及其知识的获取问题等。

3.5综合的智能系统的控制

综合的智能控制表现在两个方面。一方面它包含了现代的控制方法与智能的控制方法的结合。例如自组织或者是自适应的模糊控制，模糊的变结构控制，自适应的神经网络控制，神经网络的变结构控制等等。另一个方面主要包含了各种的智能控制的方法之间进行交叉结合的方式，在电力系统的研究中使用较多的有神经网络、自适应控制与模糊控制的结合，模糊控制与专家系统的结合，专家系统与神经网络的结合以及模糊控制与神经网络的结合等几个方面。

4结语

除了以上陈述的这些方法之外，在电力系统自动化中还可以应用微分几何的控制、变结构的控制以及自适应的控制等其它的有效的方法。总而言之，智能技术在电力系统中的广泛应用大大的推动了电力系统自动化的进程。我们相信随着人们不断的对各种智能控制的理论的研究，它们之间会更加的紧密联系，对今后电力系统的发展起到更加重要的作用。

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