孫永強

[摘 要]在信息技術全面到來的今天，人們的生產方式和生活方式都隨之發(fā)生了巨大的變化，同時操作系統的不斷便利化使得我們在生產效率方面大大提高，而在應用電力系統自動化的過程中，智能技術具有重要的地位和作用，在當今條件下，其應用范圍更加廣泛，也得到了更多的認可。

[關鍵詞]智能技術；電力系統；應用價值；電力系統自動化

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）17-0278-01

所謂的智能電網，就是在高度集成的、雙向高速傳輸的通訊技術基礎之上，利用高精度的傳感器、先進的測量設備及其他先進的控制方法等，從而實現電網的智能化，以實現最優(yōu)的經濟效益、環(huán)境效益及可靠安全性能。在我國，目前智能電網還在研究和試驗階段，由于起步晚，加上地理條件的限制，導致我們技術上難度大為增加，不過，也正是這些因素鍛造了我們加快建設智能電網的決心，只有在不斷完善目前的通訊網絡水平，才有可能把智能電網建設推向另外一個高潮。

電力系統是一個巨維數的典型動態(tài)大系統，電力系統自動化的工作原理是利用一定能力的設備，比如信號系統或者數據傳輸系統，進行遠程或者就地的監(jiān)視電力系統中的局部安全、各個元件安全以及全系統的安全。其特點是時變性較強，非線性較強，同時具有不確切可知的參數，另外，電力系統還含有大量未建模的動態(tài)系統部分。電力系統地域分布廣闊，大部分元件具有復雜的物理特性，比如飽和性、磁滯和延遲等等。因此，實現對這樣的系統進行有效的控制具有較大的難度。電力系統在本質上是一個非線性的動態(tài)大系統，存在著許多非線性優(yōu)化問題和及其復雜的工程計算，同時，人們對電力系統也提出了更高的要求，這些特征的存在，使得電力系統不斷的引進一些先進的控制手段如智能技術等。

1 模糊控制

模糊控制主要采用的是一種模糊的宏觀控制系統，它具有易操作性、非線性、隨機性、簡單化和不確定性等特點，這些特點使得監(jiān)理模糊關系模型變得十分簡單容易，并且具有非常大的優(yōu)越性。模糊控制方法的優(yōu)越性在任何地方都體現出來，包括家用電器中，他使得控制操作變得非常容易掌握并且十分的簡單。雖然有時候建立常規(guī)的數學模型十分困難，但是就現代而言，通過建立模型來實現控制是比較先進的方法。這種模糊理論的智能技術在電力系統自動化的控制中具有非常實用的價值，因為他能夠模擬人的決策過程和模糊推理過程。通過已經存在的控制規(guī)則和數據，模糊理論可以對模糊輸入量進行推導，得到模糊控制輸出，輸出結果的組成部分是：模糊化、模糊推理與模糊判決。這種智能技術在電力系統中的應用具體表現有：能夠智能的處理一些家用電器可能產生的噪聲以及由此帶來的問題，如日常我們使用的電風扇、電熱器等家用電器；具有較強的自學能力，并且能夠很好的進行糾錯；如果電力系統中改變了環(huán)境變量的設置和網絡拓撲圖或者出現了一些其他類型的問題，那么通過模糊理論的智能技術應用，就可以給出正確的解決方法并且做出及時的反應來進行應對；模糊智能技術能夠使知識的獲得和表達非常容易的完成實現，因為模糊智能技術能夠模擬專家的經驗并且利用與人的表達方式更加接近的形式進行語音變量的表達；另外，模糊智能技術最大的優(yōu)點就是能夠有效的處理那些具有不精確性的問題和不確定性的問題，使其變得精確和確定。

2 神經網絡控制

神經網絡控制是通過人工神經網絡發(fā)展而成的，它主要應用在學習方面以及模型結構方面，并且已經得到了廣泛的傳播和成果。神經網絡控制的非線性是目前最受人們關注的，此外它的魯棒能力、處理能力以及自主學習能力也同樣受到人們的關注。神經網絡是由大量簡單的神經元以一定的方式連接而成的神經網絡。根據具體問題的不同，已經有多種神經網絡結構及其訓練算法在電力系統中得到了應用，主要的神經網絡理論研究有神經網絡的硬件實現問題研究和神經網絡學習算法研究等，利用BP神經網絡進行電力系統短期負荷預測，在進行電力系統故障診斷時，利用了人工神經網絡和元件關聯分析等。

3 專家系統控制

專家系統是一個具有大量規(guī)則、經驗和專門知識的程序系統，他運用由某領域專家所提供的知識和經驗來進行判斷推理，并模擬專家的決策過程，以解決各種需要專家解決的復雜問題。專家系統控制主要應用在電力系統自動化中的緊急處理、狀態(tài)識辨、狀態(tài)警告、系統規(guī)劃、調度員培訓、系統控制的恢復、切負荷、分析狀態(tài)、轉化狀態(tài)、配電系統自動化、控制電壓的無功、靜態(tài)分析、動態(tài)分析、安全分析、人機接口以及故障點的隔離等方面。專家系統控制的適用范圍非常廣，但也是有不適用的地方，比如創(chuàng)造性差、自主學習能力差、深層適應差、淺層知識面差、分析能力差、組織能力差、驗證能力差以及應付能力差等。

4 線性最優(yōu)控制

在現代控制化理論中，最優(yōu)控制是重要的部分，它能夠體現出最優(yōu)化理論在控制問題中的應用。線性最優(yōu)控制在當前的現代化控制理論中是最成熟、應用數量最多的一個部分。其主要是通過對最優(yōu)勵磁進行控制的方式來使得動態(tài)品質和輸電線在遠距離輸電能力方面的問題得到改善。其主要是在大型機組的過程中使用最優(yōu)勵磁控制的方式來取代古典勵磁的方式。在當前條件下，最優(yōu)勵磁控制具有最佳的控制效果。同時，在水輪發(fā)電機對電阻進行制動的過程中，最優(yōu)控制理論在控制時間方面取得了很好的效果。電力系統的線性最優(yōu)控制在電力系統的生產過程中獲得了更好的應用，其具有一定的重要作用。但是我們必須注意的是，因為線性最優(yōu)控制的控制器主要是對電力系統中的局部線模型進行設計和制造的，所以其在電力系統控制非線性系統的效果并不十分理想。

5 綜合智能系統

綜合智能控制一方面包含了智能控制與現代控制方法的結合，如模糊變結構控制，自適應或自組織模糊控制，自適應神經網絡控制，神經網絡變結構控制等。另一方面包含了各種智能控制方法之間的交叉結合，對電力系統這樣一個復雜的大系統來講，綜合智能控制更有巨大的應用潛力?，F在.在電力系統中研究得較多的有神經網絡與專家系統的結合，專家系統與模糊控制的結合，神經網絡與模糊控制的結合，神經網絡、模糊控制與自適應控制的結合等方面。模糊邏輯和人工神經網絡的結合有良好的技術基礎。這兩種技術從不同角度服務于智能系統，人工神經網絡主要應用在低層的計算方法上，模糊邏輯則用以處理非統計性的不確定性問題，是高層次（語義層或語言層）的推理，這兩種技術正好起互補作用。

綜上所述，智能技術的廣泛運用已經在電力系統中獲得了良好的發(fā)展，推動了電力系統的自動化進程，我們相信隨著人們對各種智能控制理論研究的進一步深入，它們之間的聯系也會更加緊密。隨著我國電力系統的不斷發(fā)展，電力數據總量不斷增加，大幅度增長的復雜管理，以及市場競爭的不斷加大和影響，智能技術在電力系統的應用具有更廣闊的前景，相信利用各自優(yōu)勢而組成的綜合智能控制系統會對電力系統起到更加重要的作用。

參考文獻：

[1]李妍.淺論電力系統自動化中智能技術的應用[J].中國科技信息，2010（08）.

[2]姚建國，賴業(yè)寧.智能電網的本質動因和技術需求[J].電力系統自動化，2010（02）.