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        對電力系統(tǒng)中智能技術(shù)應(yīng)用的探討

        2013-08-23 09:31:20關(guān)榮峰
        關(guān)鍵詞:智能技術(shù)應(yīng)用

        關(guān)榮峰

        【摘 要】隨著科技的進步,對電力系統(tǒng)自動化發(fā)展提出的要求也越來越高,因此引入一些智能技術(shù)的運用,它是電力系統(tǒng)自動化控制應(yīng)用的重要組成部分。因此,研究其應(yīng)用狀況,對提高電力系統(tǒng)自動化控制、減少人力資本投入,提高運作效率具有重大意義。

        【關(guān)鍵詞】智能技術(shù);電力系統(tǒng)自動化;應(yīng)用

        當前,常見的幾種智能技術(shù),在電力系統(tǒng)自動化控制中的引入運用,解決了傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題,從而有效提高電力系統(tǒng)自動化控制的適應(yīng)性,降低控制系統(tǒng)的造價成本。

        1.電力系統(tǒng)自動化的簡述

        為確保電力系統(tǒng)安全、平穩(wěn)、經(jīng)濟運行,對電力系統(tǒng)的各個元件、局部、全系統(tǒng),采用具有自動檢測、決策和控制功能的裝置,通過信號和數(shù)據(jù)傳輸?shù)南到y(tǒng),就地或遠距離進行自動監(jiān)視、調(diào)節(jié)和控制等,從而達到合格的電能質(zhì)量。在一般的情況下,電力自動化系統(tǒng)主要構(gòu)成有調(diào)度自動化、變電站自動化和配電網(wǎng)自動化。

        2.電力系統(tǒng)自動化中的智能技術(shù)

        智能技術(shù)是具備學習、適應(yīng)及組織功能的行為,能夠?qū)τ趩栴}產(chǎn)生合適求解問題的響應(yīng),解決傳統(tǒng)魯棒性控制和自適應(yīng)控制無法解決出令人滿意結(jié)果的,非線性、時變性和不確定性的控制問題。目前,智能技術(shù)尚處于發(fā)展階段,但它已受到人們的普遍重視,廣泛應(yīng)用到電力系統(tǒng)各個領(lǐng)域中,并取得了一定的實效。

        2.1專家系統(tǒng)的控制技術(shù)

        專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用范圍很廣,它是一種基于知識的系統(tǒng),用于智能協(xié)調(diào)、組織和決策,激勵相應(yīng)的基本級控制器完成控制規(guī)律的實現(xiàn)。主要針對各種非結(jié)構(gòu)化問題,處理定性的、啟發(fā)式或不確定的知識信息。如:電力系統(tǒng)恢復(fù)控制、故障點的隔離、調(diào)度員培訓、處于警告或緊急狀態(tài)的辨識、配電系統(tǒng)自動化等。以智能的方式求得受控系統(tǒng)盡可能地優(yōu)化和實用化,并經(jīng)過各種推理過程達到系統(tǒng)的任務(wù)目標。雖然取得到廣泛應(yīng)用,但存在如難以模仿電力專家的創(chuàng)造性等局限性。一般而言,專家控制系統(tǒng)應(yīng)用比較大的原因還因為這種方法可適用范圍廣,而且能夠為電力系統(tǒng)處于各種狀態(tài)提出辨識,根據(jù)這種具體情況來給出警告或是提示,在這樣的情況還能夠進行控制和恢復(fù)。雖然專家系統(tǒng)得到一定的應(yīng)用,但是還是存在一定的局限,這種局限包括對于創(chuàng)造性的難以模仿,而只是對于淺層知識的應(yīng)用,缺乏很有效的深層的模仿和方針,對于復(fù)雜的模擬就難以適應(yīng)。因此,在開發(fā)專家系統(tǒng)方面應(yīng)注意專家系統(tǒng)的代價/效益分析方法問題,專家系統(tǒng)軟件的有效性和試驗問題,知識獲取問題,專家系統(tǒng)與其他常規(guī)計算工具相結(jié)合等問題。

        2.2模糊邏輯的控制技術(shù)

        模糊方法是一種對系統(tǒng)宏觀的控制,十分簡單且易于掌握,為隨機、非線性和不確定性系統(tǒng)的控制,提供了良好的途徑。將人的操作經(jīng)驗用模糊關(guān)系來表示,通過模糊推理和決策方法,來對復(fù)雜過程對象進行有效控制。通常用“如果…,則…”的方式來表達在實際控制中的專家知識和經(jīng)驗,不依賴被控對象模型、魯棒性較強的。模糊控制技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛,與常規(guī)控制相比,模糊控制技術(shù)在提高模糊控制的控制品質(zhì),如:穩(wěn)態(tài)誤差、超調(diào)等問題,自身的學習能力還不完善,要求系統(tǒng)具有完備的知識,這對工業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計是困難的。如模糊變結(jié)構(gòu)控制,自適應(yīng)或自組織模糊控制,自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)控制等。另一方面包含了各種智能控制方法之間的交叉結(jié)合,對電力系統(tǒng)這樣一個復(fù)雜的大系統(tǒng)來講,綜合智能控制更有巨大的應(yīng)用潛力。現(xiàn)在,在電力系統(tǒng)中研究得較多的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合,專家系統(tǒng)與模糊控制的結(jié)合,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制的結(jié)合,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制與自適應(yīng)控制的結(jié)合等方面。這些模糊方法的運用因其可使用范圍廣,目前已經(jīng)在自動化控制中被廣泛應(yīng)用。

        2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制技術(shù)

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種介于符號推理與數(shù)值計算之間,適合用作智能控制的數(shù)學工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從m維空間到n維空間,復(fù)雜的非線性映射、學習能力為解決復(fù)雜的非線性系統(tǒng)控制問題,提供了有效的途徑。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,知識是通過學習例子分布存儲,當個別處理單元損壞時,不會影響整個系統(tǒng)的正常工作,是對非線性系統(tǒng)具有最好的控制性能。目前,主要集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、結(jié)構(gòu)、學習算法的研究,硬件的實現(xiàn)等。

        2.4線性最優(yōu)控制技術(shù)

        線性最優(yōu)控制技術(shù)是現(xiàn)代控制重要組成部分。目前,在大型機組方面,直接用最優(yōu)勵磁控制手段代替古典勵磁方式,不但提高了遠距離輸電線路輸電能力,而且同時改善動態(tài)的品質(zhì)。另外,在發(fā)電機制動電阻的最優(yōu)時間控制方面,最優(yōu)控制技術(shù)也獲得了成功的應(yīng)用。它是諸多現(xiàn)代控制技術(shù)中應(yīng)用最多、最為成熟的一個分支。

        2.5綜合智能控制技術(shù)

        綜合智能控制重要的技術(shù)發(fā)展方向是智能集成化。一方面,可將多項智能技術(shù)相互結(jié)合于一體,不在單獨運用,各取優(yōu)勢。如模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制的結(jié)合,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合等,這些都在電力系統(tǒng)自動化控制中研究的較多,如可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯良好結(jié)合的技術(shù)基礎(chǔ),去處理同一系統(tǒng)內(nèi)的問題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非結(jié)構(gòu)化信息,模糊系統(tǒng)處理結(jié)構(gòu)化的知識等。另一方面,自動化控制智能技術(shù)與傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制的結(jié)合,如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制與自適應(yīng)控制的結(jié)合等。目前,國內(nèi)已有控制專家已著手發(fā)展研究,既能有效處理模糊知識又能有效學習的模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成技術(shù),這必將為電力系統(tǒng)智能控制的發(fā)展提供新的途徑。

        3.結(jié)束語

        當前,像電力系統(tǒng)這樣一類復(fù)雜的不確定性工業(yè)過程,對其有效控制,關(guān)鍵在于自動化控制智能技術(shù)應(yīng)具有較強的知識處理能力,包含知識學習和利用,推理和決策等方面。在未來電力系統(tǒng)的發(fā)展進程中,隨著計算機的廣泛應(yīng)用,控制技術(shù)的深入研究,自動化控制智能技術(shù)將朝著全面智能化的方向發(fā)展。從而實現(xiàn)智能性工作環(huán)境,減少人員的值守,甚至于無人值班。同時,也有效的促進與提高電力系統(tǒng)平穩(wěn)、安全和經(jīng)濟的運行。

        【參考文獻】

        [1]沈君奕.電氣自動化控制中人工智能的探討分析[J].科技資訊,2009.

        [2]梁寧波.淺析人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用[J].黑龍江科技信息,2008,5.

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