摘 要：
随着人民生活水平不断提高，人们的用电需求正在不断增大，这就需要不断完善电力系统，实现系统自动化控制。在电力系统自动化发展的过程中，要融入智能技术，严格处理各种问题，这样就可以有效提高电力系统自动化水平。文章主要就智能技术在电力系统自动化中的应用进行探讨，旨在提高电力系统运行的安全性与可靠性。
关键词： 自动化技术; 电力系统; 应用;
引言
随着时代的不断发展，自动化技术得到迅速发展，传统的电力行业开始应用先进的自动化技术，不断提高电力系统的自动化水平。电力系统是实现稳定供电的保障，由于系统整体比较复杂，而且建立在不同的地区，分布广泛，因此，电力系统的许多电磁元件会存在延迟等问题。为保证电力系统安全，就要对系统进行科学、合理的调控，智能化技术不可或缺。
1 电力系统自动化与智能技术概述
随着我国电网建设规模不断扩大，电力系统自动化的应用范围亦不断增大。电力系统十分复杂，具有很强的综合性，为提高电力运行水平，就需要设置完善的电力系统自动化程序，使电能充分利用，实现自动化调整。在电力系统自动化中应用智能技术，可以保证多个技术得到综合利用，常见的技术有模糊控制技术、线性最优控制技术、神经网络控制技术、专家系统控制技术以及综合智能化控制技术。我国的电力系统需要通过先进的智能技术解决各类问题，从而更好地实现对电力的控制。在智能技术中，计算机技术是基础，由于智能技术有许多接口，因此，在应用这一技术时，就可以利用其接口的强大适应能力去学习和分析，保证生产正常。一旦发现问题，可及时采取相应对策，将问题及时扼杀在摇篮里。有些部位的工作效率比较低，就可以应用智能技术代替传统控制技术对环境进行全面的分析，并制定合理的策略，满足电力系统自动化控制需求。总之，智能技术在电力系统自动化中的应用不可或缺，可以有效提高系统运行水平和效率。
2 智能技术在电力系统自动化中的应用优势
2.1 电力系统发电智能化程度不断提升在智能技术的支持下，电力系统的控制水平会不断提高。电网与电源的结构会得到进一步优化，原有的问题会得到改善。智能技术可以显著提高系统的信息传递效果，保证信息以更加精确的方式得到传输。同时，智能技术可以带动新能源发电，如风能、光伏发电。随着时间的不断推移，电力系统的发电会迈向智能化进程。
2.2 实现智能化用电
电力系统在智能技术的支持下可以提高自身安全系数。这是因为，电力系统在不断运行时，可能会存在各种突发状况，如果这些问题不能得到进一步处理，就会给信息采集与设备运行带来诸多不利影响。通过智能技术可以实现智能化用电目标，使各类信息得到顺利采集，提高设备交互水平。利用智能技术中的智能化用电模式，就可以有效保证用电安全。用户若要获得持续电能，就需要利用智能技术中的双向交互系统，这一系统可以满足不同用户的用电需求，有效提高电力系统的服务质量。
2.4 提高系统自动化水平
电力系统自动化得益于计算机技术的支持。随着计算机技术的不断发展，电力系统的自动化程度越来越高。计算机与人们的生活息息相关，不仅转变人们的生活与工作方式，也带来诸多便利条件。在电力系统中，计算机转变了电力系统的传统工作流程，也进一步提高自动化控制能力，使得电力系统的综合性能稳步提升，充分满足人们的用电需求。从成本来看，自动化技术所带来的优势比较明显，可以有效降低成本，提高生产效率。在电力系统自动化中应用智能技术则为电力系统的发展注入更加强大的动力，使得其原有的自动化水平得到进一步提升，同时，系统的安全性和可靠性更有保障。
3 智能技术在电力系统自动化中的应用
3.1 模糊控制法
最初模糊控制法是一种推理体系，是由英国学者结合模糊逻辑中的内容制作的。自此以后，模糊控制法在智能化控制体系中的应用逐步增多。随着时代的不断发展，模糊控制法在许多领域中多有建树。
在当今社会，工业生产占据重要位置，在这一过程中会产生许多变量和参数，若采用传统的控制方法则很难掌握其运行规律。因此，可采用模糊控制法以保证这种时刻变化而不确定的运行过程得到有效的控制。模糊控制法可以实现对非线性和时变性过程的控制，无需建立复杂的模型，也会省去繁冗的数据，只需要专业人员按照要求进行操作即可。
3.2 线性最优控制
在控制系统中应用线性最优控制可以保证控制技术与时俱进。线性最优控制是重要的控制理论，也是应用频率比较高的控制技术。在我国，线性最优控制技术也得到进一步推广，其在电力系统中的作用不容忽视。常见的是最优励磁控制，主要是为长距离电能输送提供帮助，并达到理想的效果。最优励磁控制手段可应用在大型发电机组上，并逐步成为主流控制技术。搭配最优控制理论的控制技术可以保证大型发电机组稳定运行。不过，最优控制理论也会存在一定的问题，其在非线性电力系统中所起到的作用有限，这是因为最优控制理论更适合局部建模，且模型为线性，这体现出最优控制理论的局限性。
3.3 神经网络控制
神经网络控制起源于20世纪40年代。时至今日，关于神经网络控制模型的研究已经有所突破。首先，神经网络控制模型的构造逐步摆脱原有的模式，得到进一步优化；其次，模型的算法更加先进，日益成熟。在神经网络控制模式中，需借助神经网络对海量数据进行科学分类、分析和处理，并通过不断学习与模拟的方式实现控制。数据经由传感器传输并得到处理后，网络还可以仿照人的思维对神经元进行仿制，实现互相衔接。神经网络控制模型可以实现电力系统自动化控制，并将信息进行有效的分类与存储，展现出不同信息的优势。通过神经网络控制可以实现自我学习，而且这一控制手段有很强大的容错功能，将知识按照类型和优势自动划分，使信息处理更加高效，满足不同需求。随着时代的不断发展，神经网络理论会日益成熟。
3.4 专家系统控制
在电力系统中，专家系统控制是一种相对成熟的控制技术。专家系统控制的发展年限比较长，在电力系统中的应用频率较高，具有一定的普及性。专家控制技术能够及时分辨出电力系统的状态，并针对不同状态迅速提供解决方案。一旦出现紧急状况或发出警告，专家系统控制技术可以在第一时间内识别和响应，使电力系统能够及时恢复正常运转。专家系统控制包含的内容较多，能够对状态进行迅速切换，进行针对性分析；对系统进行规划，明确、排除故障，将故障隔离；对调度人员进行培训；进行短期负荷预报；实现调度人员与设备的对接。需要说明的是，专家系统控制技术虽然有“专家”二字，但实际上却不能模拟专家的思路，也不能通过启发和推理的方式实现对知识的积累。如果问题比较复杂，专家系统控制技术就会呈现出“短板”，无法对问题进行进一步分析和处理。为提高专家系统控制技术的有效性，建议将其与模糊控制技术等其他智能技术有机结合。
3.5 综合智能系统
在电力系统中采用综合智能控制系统可以保证各项复杂的内容得到智能化管理与控制。现阶段，综合智能系统包含的控制技术有模糊控制、神经网络控制与专家系统控制，将这三者有机结合可以展示出不同技术的优势。模糊系统控制可对结构化知识进行处理，神经网络控制能够对非结构化信息进行处理。进行计算时，神经网络控制主要负责低层计算，模糊逻辑则负责高层次推理。将二者相结合，取长补短，可以解决非统计中的不确定内容，使电力系统得到更加稳妥的智能化控制。
4 结束语
综上所述，为提高电力系统自动化水平，就要积极应用智能技术创新控制手段，使电力系统拥有更加强大的供电能力，提高服务质量。随着智能技术发展壮大，电力系统自动化控制能力将会更上一层楼，满足人们日益增长的电力需求，电力事业也会蓬勃发展，蒸蒸日上。
参考文献
[1]郝忠孝.电力系统自动化控制中的智能技术应用探讨[J].内燃机与配件，2018(01):206-208.
[2]蒋蔚.电力系统自动化控制中的智能技术应用研究[J].电子测试，2017(01):93-94.
[3]肖志恒，张宁.探析电力系统自动化中智能技术的应用[J].建材与装饰，2019(29):221-222.
[4]金涛.电力系统自动化控制中的智能技术应用研究[J].科技创新导报，2017,14(24):2-3.