谢守俊 张敏
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摘要：随着经济的发展，人们对电力要求的不断提高，电力企业迎来机遇的同时，也面对新的挑战。不断发展的经济促使我国的自动化和智能化技术也在不断进步，电力系统自动化智能控制技术的实现便是电力企业在电力的市场竞争中取胜的重要优势之一。电力系统自动化能提高计算机信息技术的应用质量，改善了电力系统控制的可靠性，提高系统的反应及操作的效果。而作为电力系统自动化控制的关键——智能技术，则推动了整个电力系统的发展。为此，本文对电力系统自动化中智能技术的应用进行了探讨。
关键词：电力系统；自动化；智能技术；应用
1电力系统自动化智能技术的概念
1.1电力系统的概念
电力系统是较为复杂的一个系统，涉及到多个环节，包括供电、输电、用电等。通过电线网路，将电力从发电站运输到用户区的变电站，经过变电站调节电压之后，供应到用户家中供用户使用。从人们进入电气时代到今天，电力系统自动化方面也得到极大的提升。自动方面的提升主要表现为自动调用电力，自动调控电压，并进行自动监督。电力系统自动化水平的提升可以提高对电力的控制水平，使得电力系统供应的电力能够满足人们对电力的需求。当然，这些都需要有足够的资金进行支持，自动化设备的价格较为昂贵，因此在进行电力系统的建设时应进行合理的规划，合理运用先进的自动化技术，合理分配资金，对电力系统进行合理的调节和控制。
1.2智能技术的概念
智能技术以计算机为载体，通过计算机对一些机械设备进行智能的控制，智能技术主要运用到自动化技术中，通过计算机对机器进行一定的设定，使其自动工作。智能技术能够有效的减少不必要的脑力劳动，减轻人们的工作负担，而且相比人们进行工作，智能技术进行的工作几乎很难出现错误。智能技术也因其高效性，被广泛的应用于多个领域。智能技术能够对数据进行准确的统计分析，以便于技术人员进行改进，以提高智能系统的工作效率，在电力系统中运用智能技术能够有效的提高电力系统的工作效率，减少电力系统工作中出现错误的可能性。智能技术在电力系统中的应用主要在于计算机控制、传感监测、信息统计、通信等多个方面。这些方面的技术使得电力系统能够更便于监测和控制，提高电力系统的工作效率。
1.3我国电力系统自动化智能技术的现状
科学技术的迅速发展使得人们的生活水平日益提高，人们的工作也愈发方便。将自动化智能技术运用到电力系统中，是提高电力系统运作效率的有效方式。电力系统的自动化智能技术主要包括对发电过程进行自动化控制，对电力的调度进行自动化管理等。随着我国经济的不断发展，国家综合国力不断增强，我国自动化智能技术也日益成熟。但在电力系统的应用方面，自动化智能技术的应用依旧存在着一些问题，我国在电力系统方面运用自动化智能技术较晚，因此和世界上较为发达的国家相比，在这方面的技术依旧较为落后。而且，我国电力公司在进行发展时大多是单打独斗，难以找到合作伙伴，不能合理的利用手中的资源，导致自动化电力系统发展较为缓慢。
2电力系统自动化中智能技术的应用
2.1模糊控制
模糊控制主要是应用在电力系统自动化操作过程中。通过模糊系统可以有效提高控制系统动态模式的精确性，可以加强对内容体系庞大、结构关系复杂的大型电力系统的控制调整效果。目前电力系统自动化控制的过程中，模糊控制从根本上解决了电力系统变量复杂、系统动态掌握难度较大等问题，将电力系统自动化控制的发展质量大幅提升。
模糊系统依照自身完整的数据控制及数据处理规则，能够对电力系统中的数据进行自行模糊推导和分析。这种方法具有非常高的准确性和精确性，明显改善了电力系统自动化控制可靠性。
2.2专家系统控制
专家系统控制是一种典型的智能技术。在电力系统中专家控制系统应用最为广泛，其工作原理是利用计算机对专家进行模拟，进一步分析和处理问题。对于专家控制系统来说，其涉及的专业、领域、知识比较广，在一定程度上确保解决问题的准确性，一般具有计算机技术、人工智能的双重功能。在实际工作中，主要用专家控制系统进行判断、识别警戒状态，为制定实施应急方案打下基础。通过静态、动态监控的方式，专家控制系统对临界警戒状态进行识别，并且自动隔离故障设备、启动备用设备，确保电力系统稳定、安全运行。另外，在电力设备中，专家控制系统也可用于自动化运转、监控、操作等，可以说，在电力系统自动化运行方面，专家控制系统发挥着十分重要作用。但是，专家控制系统的运行需要具备丰富的专家知识。所以，在电力系统自动化应用中，专家控制系统还有待进一步完善，从实际情况来看，专家控制系统只用于解决一些简单、常见性问题。
2.3神经网络控制
神经网络控制，将人工神经网络、控制理论之间进行统筹结合。电力自动化控制活动中，神经网络控制属于前沿的技术，已有较多的运用。神经网络控制，区别于最优线性控制。前者多是结合非线性自身的特点，来对电力系统进行有效地控制。神经网络控制，大致分成人工智能、数学以及自动控制等多个系统。该类系统，决定了电力系统能否得到良性地控制。管理活动中，各类自动化设备均可对数库完成统计对系统或是设备各自的耗能量可以做出准确地计算。同时，也可以结合数据来对设备自身的损耗状况加以剖析。结合现行的情况，神经网络系统更多的是对神经网络结构、硬件或是模型等进行研究。它有助于扩大经济效益，从根本上改善电力系统总体的质量。
2.4综合智能系统
综合智能控制一方面包含了智能控制与现代控制方法的结合，如模糊变结构控制、自适应或自组织模糊控制、自适应神经网络控制、神经网络变结构控制等。另一方面包含了各种智能控制方法之间的交叉结合，对电力系统这样一个复杂的大系统来讲，综合智能控制更有巨大的应用潜力。如今，在电力系统中研究得较多的有神经网络与专家系统的结合，专家系统与模糊控制的结合，神经网络与模糊控制的结合，神经网络、模糊控制与自适应控制的结合等方面。神经网络适合于处理非结构化信息，而模糊系统对处理结构化的知识更有效。因此，模糊逻辑和人工神经网络的结合有良好的技术基础。这两种技术从不同角度服务于智能系统，人工神经网络主要应用在底层的计算方法上，模糊逻辑则用以处理非统计性的不确定性问题，是高层次的推理，这两种技术正好起互补作用。神经网络把感知器送来的大量数据进行安排和解释，而模糊逻辑则提供应用和挖掘潜力的框架。因此将二者结合起来的研究成果较多。
2.5线性最优控制
线性最优控制，在现代控制理论中有相当多的运用，且成熟度也比较高。经研究得知：最优励磁控制，有助于改善长途输电线路自身的输电能力，优化动态品质，且有比较多的研究成效。在大型机组中，需通过最优励磁来对古典励磁方式进行取代。除上述外，在水轮发电机制动电阻上，最优控制理论同样能够对其最优时间进行有效的控制。但必须考虑到，该种控制器多是根据电力系统本身的线性化模型进行设计。针对强非线性的那种电力系统，若干扰比较大，则其控制效果相对也比较差。
3结束语
将智能技术运用到电力系统自动化中，可以为电力系统自动化带来强大的推动力，提高电力系统技术含量合工作效率，有效解决各种电力传输问题。因此对其进行探讨具有十分重要的现实意义。
参考文献
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[2]孙海峰，穆国东.电力系统自动化中智能技术的应用[J].黑龙江科技信息，2016(12):125.