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摘要：随着科学技术的发展，现代智能技术已经得到了广泛的应用，能够大幅度提高电力系统的性能，尤其是在自动化领域内，对现代电力相关的领域起着重要的作用。文章分析了人工智能技术的基础理论和特征，并在电力和自动化领域的应用范围，对我国和全球经济的快速发展具有非常重要的作用。
关键词：智能技术；电力系统；自动化；应用
一、智能技术与电力系统自动化
1.1智能技术
智能技术是为了达到预期的目的，采用的各种手段和方法，是现代社会发展的产物。智能技术广泛应用在社会各个领域，并对人类社会的发展起到一定的推动作用。电力系统运行水平关系到供电质量、发电效率，关系到居民用电的稳定性。智能技术包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法、专家系统及人工智能等理念与技术，是近年来工业制造领域的热门技术。将智能技术运用到电力系统可以实现发电智能化、电力调度智能化、用电智能化。发电智能化将各种智能设备应用在发电环节，近年来的分布式发电系统和风能发电系统接入到电网系统，优化电力网络结构，构建扁平化结构，智能充足系统构架，一定程度上缓解当前电能分布不均匀的局面；电力调度智能化指通过各种智能设备和技术，采集电力设备运行数据信息，综合分析电力系统的各项数据信息，对电网的各项数据进行分析、诊断，从而为电力调度人员提供参考决策，变电站调度人员可以实现变电站的远程监控，实现变电站的无人值守；用电智能化是利用智能电表，采集电力用户用电信息，实现电力用户实时计费、催费预警、跳闸停电、合闸复电等远程控制，让电力用户实时了解用电情况，及时缴纳电费，改变电力用户用电方式，实现居民用电智能化发展。
1.2电力系统自动化
电力系统的运行随着高新技术的应用其自动化水平在不断的提高。电力自动化技术就是将自动控制技术与自动化专业理论进行有效的结合，之后利用计算机相关的软件系统与互联网技术的综合，实现对整个电力系统运行过程的自动化管理。通过使用自动化技术能够在发电、电力转换、电力输送以及电力调节等多个生产环节实现精准的控制，保证系统可以进行自动的检测、调度分析等工作。另外结合电力企业的实际管理要求与运行状态，还能够做到远程的操控管理，让工作人员对整个系统的运行情况有一个全面的了解，从而确保电力系统的运行稳定与工作效率。
二、智能技术在电力系统自动化中的应用
2.1神经网络控制技术
神经网络模型主要是由一些神经元组合在一起，主要通过优化模型结构和优化训练模型的算法得到广泛的应用，经过实践后取得了非常显著的效果。在电力系统中，神经网络学习优化结构减小误差的训练算法也被广泛深入地探究。通过专项的研究，在电力系统上也得到了广泛的应用，使得电力系统的设备之间可以进行实时便捷高效的互动，通过引入先进的技术和方法使得系统的运行速度得到了显著的提高。在实际电力设备运行工作中，可以通过BP神经网络学习进行电力系统短期的工作负荷内容的预测，通过预测设备的运行状况，更好的设置电力设备工作时间，通过与设备关联分析，进而对系统故障进行检测，可以取得非常好的效果。
2.2模糊控制技术
传统电力系统控制要想良好的运行，必须不断提高电力系统动态测量的准确度，这样保证电力系统控制的精确度。电力系统本身受到的干扰移速较多，电力系统状态的测量数据往往不够准确，控制系统对电力系统运行状态的反馈与实际数据存在一定的误差。模糊控制技术基于模糊数学理论，通过模拟人的近似推理和综合决策过程，使控制算法的可控性、适应性和合理性提高，对于电力系统运行状态的测量精确度要求不高。由于模糊神经网络中已经融入了模糊控制系统的所有信息，包括模糊控制器控制性能的所有参数，因此，可以通过权值和阀值的调整来实现对电力系统运行参数的综合优化调整，提高电力系统运行控制精度，保证系统的稳定性。
2.3专家系统控制技术
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。
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专家系统结构图
2.4神经网络控制技术
神经网络是智能控制技术的一个分支。人工神经网络是模仿人脑神经网络行为特征，并进行分布式处理的数学模型，也是具有学习、联想、记忆、磨蚀识别等智能信息处理功能的人工系统。人工神经网络其本质是一种运算模型，由大量节点（也就是神经元）构成，网络中的每一个节点代表了一种特定输出函数，并按照一定的学习算法调整网络的权值矩阵。人工神经网络采用并行分布式系统，避免了传统基于逻辑符合的人工智能处理结构的缺陷，具有自学习性、自适应性和自组织性等特点。电力系统运行过程中，受到运行环境的影响，可能导致电力系统采集的数据信息有一定的偏差、错误，并发出错误的调度指令。将神经网络运用在电力系统控制环节，神经网络系统可以
对电力系统运行的状态以及相关参数进行识别，剔除错误信息，降低电力系统调度的盲目性。同时，通过采集电力系统运行过程中的电压、电流、电力负荷数值等样本数据信息，构建电力系统故障模型，对故障进行有效的识别。如果电力系统出现故障，则可以对其进行自动识别、判断，避免电力工作人员判断失误，导致操作故障。
2.5线性最优控制
电力系统的建设需要实现远距离输电，技术都比较落后，不能满足实际工作需要，而且有很大的局限性。随着科技进步的发展，现有的电力系统建设仍然面临很多问题，现有研究人员提出一种新的控制技术也就是线性控制方法，通过调度电压进而实现优化的目的，主要是为了达到更加高效的目的，单纯的只是运用这一项单一的技术具有局限性。此时需要引入其他技术对电压相位转移角进行调节变化，这样才能够使得系统运行的流程更加平稳和安全。
2.6综合智能控制
综合智能控制是智能控制和现代控制的有效融合技术，可提升电力系统控制的高效性、严谨性和准确度。电力系统规模的不断增加，电力系统内部构件复杂程度也随之提升，工作人员运用综合智能控制技术，可以很好地控制电力系统。在电力系统的综合智能控制中，一般是将专家控制、模糊控制和神经控制 3 种自动化控制方式进行结合，这样就能综合处理电力系统运行中的各种信息数据，提高电力系统运行稳定性。
三、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：
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[2]浅析电力系统自动化中智能技术的应用[J].王倩.山东工业技术.2018（01）
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