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        關(guān)于電力系統(tǒng)自動化中智能控制技術(shù)的應(yīng)用

        2014-12-29 00:00:00武景振
        科技與企業(yè) 2014年3期

        【摘要】隨著自動化技術(shù)的發(fā)展,在我國電力系統(tǒng)中各個領(lǐng)域也趨向自動化,電力系統(tǒng)得到了飛速的發(fā)展。文中概括描述了現(xiàn)代電力系統(tǒng)中將會帶來變革性影響的前沿性研究課題一人工智能控制的重要性,研究現(xiàn)狀及技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢。

        【關(guān)鍵詞】電力系統(tǒng);變革性;智能控制;發(fā)展趨勢

        目前,大量應(yīng)用實例及工程實際研究進一步表明應(yīng)用控制理論在電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定控制的巨大效益以及現(xiàn)實可用性和廣闊前景?,F(xiàn)代控制理論在中國電力系統(tǒng)中的應(yīng)用,碧口水電站100Mw機組上最優(yōu)勵磁控制得到最好的證明。如今,現(xiàn)代控制理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用已發(fā)展成電力系統(tǒng)學(xué)科中一個引人注目的活躍的分支。近年來,模糊技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展又開拓了智能控制技術(shù)的新道路。

        1、電力系統(tǒng)中智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域

        人工智能控制作為一門新的技術(shù)學(xué)科,涉及到多方面知識,如數(shù)學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)、控制論、不定性論,人工智能控制技術(shù)運用于多個層次,在智能控制,機器人學(xué),語言和圖像理解,遺傳編程上相當(dāng)于催化劑,使工作更有效地進行著。在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)不斷進步的社會,效率的提高是最重要的,無論在生產(chǎn)還是生活方面。計算機技術(shù)的廣泛運用是當(dāng)今社會發(fā)展的強有力保障,自動化生產(chǎn)、運輸、傳播離不開計算機編程技術(shù)。

        2、智能控制的優(yōu)勢

        把人工智能控制的方法引入電力控制系統(tǒng),將控制理論的分析和理論的洞察力與人工智能控制的靈活框架結(jié)合起來,才有可能得到新的認(rèn)識上的突破。人工智能控制主要表現(xiàn)在智能決策上,能夠有效地解決復(fù)雜性和不確定性的控制問題。模糊控制就是在研究人的控制行為特點的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。對于無法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的被控制對象,讓計算機模仿人的思維方式,進行控制決策。人的控制可以用語言加以描述,總結(jié)成一系列的條件語句,即控制規(guī)則。運用微機的程序來實現(xiàn)這些控制規(guī)則,這樣就很像是人的思考行為了。因此,人工智能控制可以有效地解決現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中許多無法用數(shù)學(xué)模型精確描述的工藝工程,以及利用傳統(tǒng)數(shù)字計算機難以獲得令人滿意效果的諸多問題,在電力系統(tǒng)應(yīng)用中表現(xiàn)了很大的優(yōu)勢。

        3、智能控制的主要應(yīng)用方法

        3.1模糊技術(shù)在電力系統(tǒng)中的自動化控制中的應(yīng)用

        “模糊理論”(FT)是將經(jīng)典集合理論模糊化,它是一個經(jīng)典集合論。模糊語言變量,模糊邏輯和模糊推理,是有完整的推理系統(tǒng)的智能技術(shù)。模糊控制是一種切實可行的方法,控制的模擬模糊推理和決策過程。它的原理是根據(jù)已知規(guī)則的控制和數(shù)據(jù),由模糊輸入量推導(dǎo)出模糊控制輸出主要包括模糊化、模糊推理與模糊判決三部分。根據(jù)這三個部分的分析,做出正確的決策。

        隨著科學(xué)技術(shù)的進步和社會的不斷發(fā)展,模糊控制理論也在隨之改進,模糊控制的優(yōu)點逐漸得到體現(xiàn),并且已被廣泛應(yīng)用與推廣。模糊理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越多,顯示了模糊理論在解決電力系統(tǒng)問題上未來的發(fā)展?jié)撃?。在國外的成功案例中也不斷在使用這一控制技術(shù)。例如,在歐洲某些國家調(diào)度中心,研究用模糊控制的方法描述調(diào)度員的負荷預(yù)測方法,已取得了令人滿意的效果。

        在應(yīng)用控制中,大多依據(jù)模型來進行,并且這一方法已經(jīng)漸漸的被廣泛接受。模型有簡單的也有復(fù)雜的。一般線性模型為簡單模型,但是實際應(yīng)用中大多為復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。在模擬非線性過程中,模糊關(guān)系模型(FRM)是一個簡單而有效的方法,仍然只是“次優(yōu)”方法。模糊關(guān)系模型來直接描述的輸入和輸出之間的關(guān)系,單輸出系統(tǒng)是容易實現(xiàn)的,但實現(xiàn)多輸出系統(tǒng)仍然是困難的。如果要為了克服這些缺點,要與其他人工智能技術(shù)和模糊理論相結(jié)合,并且在實際應(yīng)用中取得良好的效果。

        3.2專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)自動化控制中的應(yīng)用

        專家系統(tǒng)(ES)是發(fā)展較早、也是比較成熟的一類人工智能控制技術(shù)。專家系統(tǒng)主要由知識庫和推理機構(gòu)成,它根據(jù)某個領(lǐng)域的專家提供的特殊領(lǐng)域知識進行推理,模擬人類專家作出決策的過程,提供具有專家水平的解答。目前,電力系統(tǒng)運行和控制由有經(jīng)驗的調(diào)度人員借助自動化技術(shù)完成。這是由于一方面?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)值分析方法缺乏啟發(fā)性推理的能力,同時也無法進行知識積累,另一方面電力系統(tǒng)自身的復(fù)雜性使一些必要的數(shù)學(xué)模型及狀態(tài)量很難獲取,單純的數(shù)值方法難以滿足電力系統(tǒng)的要求。因此,在電力自動化系統(tǒng)中引入電力專家的經(jīng)驗知識是十分必要的。

        目前,全球都有不少與電力系統(tǒng)控制相關(guān)的專家系統(tǒng)投入試運行或進入實用化推廣階段,并取得了不錯的效果,但是仍然存在著一些問題值得研究和探索:①當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模較大、規(guī)則較多時,完成推理的速度受到限制,因此目前已有的專家系統(tǒng)大多是用于離線,或者在線解決屬于系統(tǒng)分析方面的問題,而在實時控制方面的應(yīng)用還剛剛起步,有待進一步的研究;②現(xiàn)有的專家系統(tǒng)缺乏有效的學(xué)習(xí)機制,對付新情況的能力有限,而且容錯能力較差,當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)參數(shù)、設(shè)備控制器配置等發(fā)生變化的情況下,將有可能得不到結(jié)果或給出錯誤的結(jié)果。如何與ANN、模糊推理等其它人工智能控制方法結(jié)合以提高專家系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力和容錯能力是值得研究的課題;③大型專家系統(tǒng)的建造周期長,知識的獲取和校核比較困難,要建立完備的知識庫,維護難度比較大,在建造專家系統(tǒng)之前必須充分考慮這些問題。

        3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)自動化控制中的應(yīng)用

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)在上世紀(jì)40年代,(ANN)它是一個模擬的傳輸和處理,由人工只能模仿簡單的控制,以神經(jīng)元信息的人的基本特征連接而成。經(jīng)歷了七十多年的研究發(fā)展,在模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法等方面取得了許多重大的研究成果。與ES相比有三點優(yōu)勢,ANN的特點是用神經(jīng)元和它們之間的有向權(quán)重來隱含處理問題的知識:首先,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以把信息分布存儲,而且容錯能力強;其次,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強的學(xué)習(xí)能力,可以把知識實現(xiàn)自我組織,以適應(yīng)不同的信息處理的需求;還有就是,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算神經(jīng)元之間是相對獨立性的,以方便的并行處理,執(zhí)行速度更快。

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用目前還存在一些問題,如果想更好的運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就要找到它的弱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究方向重心就要去處理如何利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點,克服其缺點,以達到更好的效果。如果人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論想在電力系統(tǒng)自動化及控制領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展的更加廣闊,就加大對技術(shù)研究。

        4、結(jié)論

        人工智能控制技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用中已經(jīng)獲得了良好的發(fā)展。專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論等人工智能控制技術(shù)在電力系統(tǒng)自動化控制中應(yīng)用為人工智能控制技術(shù)在電力系統(tǒng)中提供了廣闊前景??梢灶A(yù)見,加強智能科學(xué)在電網(wǎng)中的科研和應(yīng)用, 將能更好的保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟運行。

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