林伊闻
广东电网有限责任公司汕尾供电局 516600
摘要：在大数据、人工智能、云计算等技术不断发展背景下，为电力系统自动化建设提供重要保障。电力系统能够实现动态数据管理，具有时延性、非线性等特点，参数系统具有不确定性，缺乏良好的建模动态模拟部分，在电力系统运行时由于地域广泛，涉及到很多的元器件，具有明显的延迟、饱和、磁滞等物理特性，对电力系统的有效控制非常的困难。为了确保电力系统的安全稳定运行，为社会经济发展作出重要贡献。
关键词：电力系统；自动化；智能控制
引言
智能控制系统主要是基于自动化控制和人工智能基础上发展而来的新兴交叉学科，通过对周围的环境进行感知并且快速获取信息，从而有效避免电力系统运行不稳定因素，增强对电力系统的控制效果。在电力系统中的智能控制方法主要包括模拟控制人工神经网络专家系统和遗传算法等，而这些不同的方法能够为电力系统的安全稳定运行提供重要保障，及时发现存在的问题和故障，并采取恰当的处理手段实现自动化处理，提升了电力系统的运行效率。
1智能技术在电力系统自动化中的具体应用
1.1模糊理论的应用
模糊理论是模糊经典集合理论，通过语言变量以及近似推理理论引入，能够包含完整的推理逻辑体系，这种智能的技术在电力系统自动化控制中具有非常强的使用效果，可以对模糊推理和决策进行模拟，实现拟人化的控制，通过对现存的控制规则和数据进行分析，输入模拟量就能够进行模拟控制，操作非常的简单高效。模糊化模糊推理与模糊判断是重要的输出结果，在电力系统自动化运行中应用广泛模糊智能技术可以对不确定的问题进行集中处理，减少发生故障的几率。通过模糊知识的语言变量表达，也能够与人的表达更加相似，对知识的获取和表达也容易，增强了鲁棒性，能够及时根据电力系统存在的诸多问题和不足进行分析，全面改变网络拓扑和环境变量的设计效果，通过模糊理论的有效应用能够及时解决异常问题。
1.2专家控制系统
控制系统对整个电力系统的应急处理和预警机制具有非常重要的作用，可以提供紧急故障处理，保证系统恢复正常运行，还能够切割故障点，实现电压无功控制。尽管专家系统在电力系统中被广泛应用，但是难以模仿电力专家自身创造性。只能够进行浅层的知识管理，缺乏深度适应性，对于新的知识情况无法准确判断，专家系统自身的知识库验证困难，对复杂的问题缺少完善的组织管理机制，专家系统软件的有效性和验证，必须要与其他的计算工具相结合。
1.3神经网络控制的应用
人工神经网络经历了几十年的发展，能够实现学习算法模型构建，具有非线性的特征和并行处理能力、强鲁棒性，有效取代人工操作的关键。神经网络能够通过类似神经元的方式进行连接，根据一定的学习算法调节值，实现神经空间的非线性映射，目前对神经网络的理论研究主要集中在神经网络模型结构，学习算法研究和网络硬件设施的相关问题。
1.4综合智能系统的应用
综合智能控制系统包括智能控制和综合控制两种方法，通过对各种智能控制方法进行融合能够，对庞大复杂的电力系统进行准确处理，同时还能够与神经网络专家系统相结合，确保系统管理的效率大幅提升，模糊系统对处理结构化的知识效率更高，模糊逻辑以及人工神经网络结合，能够从多个角度实现智能操作，人工神经网络主要应用于低层次的计算方法，而模糊逻辑则用于非统计性不确定的问题，通过这两种技术相互结合，可以为整个电力系统的安全稳定运行作出重要保障，而模糊逻辑理论也能够提供相应的应用和挖掘潜力，通过两者之间的有机结合能够获取更多的研究成果。
1.5线性最优控制应用
最优控制是现代控制理论的重要组成，也是最优理论用于控制的一种具体表现，线性最优控制包括多种控制理论方式，不仅发育成熟，也能够通过多种方法增强输电线路输电能力的改善效果。并取得最佳的研究水平，通过大型机组利用最优励磁控制的方式来代替鼓点励磁，能够获得最优控制的目的，并且在实际生产中发挥着关键作用，但需要注意的是最优控制器必须针对电力系统的局部线性模型进行设计，对整个电力系统干扰控制。把发挥应有的作用。
2智能控制方法在电力系统中的具体应用
2.1电力系统中的应用模糊方法
模糊理论能够将经典的理论实现模糊化，并且按照近似理论的结果引入到模糊逻辑之中，形成完善的推理控制体系，通过按照已知的控制数据和原则利用模糊算法进行推导，并且获得模糊结果。在电力系统的管理中，专家通过语言将自身的变量经验转化为模糊知识，并且让机器习得人类的表达方式，从而对各种现实知识进行快速的还原，模糊理论具有非常强的鲁棒性特点，而被控对象的参数也能发生变化，但这些影响都非常的模糊，电力自动系统中应用模糊理论的案例非常普遍。例如：爱尔兰国家调度中心通过模糊算法来对调度负荷进行准确预测。或模糊算法，能够为整个调度环节进行准确的参考，并且实现科学高效的预测与管理，调度中心的调度能力与待测日非常接近，通过制定许多的关键因素，实现模糊效果，为整个模糊处理提供重要保障。
2.2电力系统应用专家系统
专家系统发展非常成熟，也是最早的人工智能技术。通过推理机构与知识库的融合能够为某些特殊知识进行推理，按照人类专家的方法进行决策，同时还能够提供给专家更专业化的解答，电力系统自动化运行必须要充分调动人员工作的积极性和主动性，但由于传统数值没有启发能力，无法实现积累。电子系统自身的自动化水平非常复杂，很难获取必要的状态量和数字模型，单纯依据数据无法把握电力系统自动化运行要求，采用电力专家系统非常的重要。
2.3?电力系统应用人工神经网络
在电力系统中通过人工神经网络能够建立类似于人类神经元的控制网络，而不同的人工神经元可以实现输入与输出之间的互相转化，确保人工神经网络具备非线性的特点。通过人工神经网络能够促使神经元之间的权重规范，保证信息分布的效果，才能够实现较强的学习能力和容错能力，确保对不同信息进行准确处理，通过人工神经网络较强的分散性自学能力和拟合能力也可以提高算法的整体强度，确保电力系统控制效率全面提升。
3电力系统自动化智能控制未来发展趋势
目前整个电力系统自动化的发展趋势更倾向于开环监测，由闭环监测发展，体现在系统功率增加到自动发电控制，高压等级向低压等级拓展，通过能量管理系统转变为配电管理系统，监测控制系统以及数据采集系统的发展，由单一的功能转变为多功能一体化发展，通过数字化快速化，灵活化发展，促进继电保护技术的水平全面提升。最重要的就是提高电力系统控制的自动化，通过智能控制手段代替人工操作，保证电力系统实现智能化自动化运行，推动电力系统的自动化进程。
结语
随着智能技术的不断发展，在电力控制系统中也发挥了非常重要的作用，目前常见的智能控制方法，包括模糊理论专家系统控制，神经网络控制综合智能系统和线性最优控制等。在电力系统中的具体应用，模糊算法、专家系统和人工神经网络等部分，通过对这些内容进行详细介绍可以实现电力系统的自动化运行，为此需要积极融合多种自动化控制技术，构建完善的智能管理体系，为智能控制的发展做出重要保障。
参考文献
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