摘要：近年来,将电力系统自动化与智能技术的有效融合已经发展成人们所研究的重点问题,同时获得了非常大的进展,其对确保电力系统的平稳运营,促进电力事业的不断发展有着极为重要的意义。本文就智能技术在电力系统自动化中的运用进行简单的分析。
关键词：智能技术；电力系统自动化；运用
1 前言
在最近几年时间内智能技术在电力自动化中的运用日益宽泛，能够这么说当前电力系统的所有过程均设计了智能技术。尤其是信息化技术与微电子技术的逐渐进步推动了智能化技术的不断发展。所有的公司均在运用智能技术来增强自身产品的科技属性。电力系统的布局是较为广泛的，非常多的元件均具备磁滞、延迟以及饱和等其它较为繁琐的物理特征。难以针对此些元件实施较为精准的调控。人们对电力系统的需求日益增强，因为电力系统本身的特征因此其对技术需求同样不断增强。智能技术正是在此背景下被引入至电力系统联。智能技术在目前的电力系统自动化里面处在非常重要的地位。使用智能化技术能够使得电力系统获得较好的操作。
2 电力系统自动化与智能技术概述
电力系统自动化所代表的是对于电力系统运用有关的技术方式来增强自身的自动化水平，对于自动化水平的增强而言，需要对电力系统的所有系统实施对应的调控与改善，由于电力系统最为主要的便是电网调度系统、发电系统以及配电系统等等，以上三点同样是电力系统起到相应作用与功能的核心所在，所以，其对应的电力系统自动化不断发展同样需以其为核心实施改善，其能够收获预期的成效。对于此电力系统自动化的发展而言，其运用了非常多的科技方式，不但牵扯到了网络技术、计算机技术以及信息技术等其它相关技术，同时还涉及到了智能技术等其它核心技术，同时智能技术的运用所起到的作用是极为显著的。
从智能技术角度来看，所指的就是人工智能技术，其所代表的是运用有关技术方式来效仿人工操作形式来实施调控与改善，从而推动其控制更加的便利，效率更加之高，因此能够得知，智能化技术的运用在一定范围内可以取代人工来起到相应的作用，同时其部分功能在某些层面所具有的功效还超出了人工控制形式，例如：控制的便利性是人工操作所没有办法实现的。智能化技术在电力系统自动化里面的运用有着非常好的价值与成效，其可以在一定程度上增强电力系统自动化的调控水平，推动其进行更加精准、高效的调控，从而便能够实现增强系统运营可靠性与安全性的最终目标。
3 智能技术在电力系统自动化中的运用
3.1 模糊控制
模糊控制系统其实就是把智能技术里面所包含的模糊控制技术运用于电力系统的自动化调控环节之中，其可以依托模糊控制技术里面效仿任性思维的推力与决定环节，合理的增强电力系统自动化里面有关设施自动与智能决策的可控性、科学性以及适应性等等，使得电力系统自动化的自动化与智能化水平有所增强。具体而言，模糊控制体系在电力系统自动化环节的运用可以使得传统形式的电力系统自动化所包含的自行调控内容更为科学、合理与极易被操作者进行调控与优化，在电力系统自动化环节运用模糊控制技术可以快速的达到对于电力系统的调控，使得电力系统自动化的发展处于极易被调控的环节里面，增强电力系统自动化的可靠度与安全性等。
3.2 专家系统
专家系统是以智能计算机体系为基础的控制系统，此体系中存在着某一层面的专家知识以针对突发性的事件进行妥善的处理，是当前电力系统自动化层面中运用最多的一种智能化技术之一。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在具体的运用环节，此系统能够精准的评判电力系统所处的运营情况，是紧急状况又或是警告情况等等，同时以此为参考，对于所存在的故障实施智能化、自动化的解决，使得系统能够回到正常运营的状态。此系统还具备切割的作用，能够针对运营较为缓慢的电力系统实施分析与变更，同样能够精准的判断故障点所在。然而此系统依然有着较多的不足，例如：系统的深度与广度层面具备相应的约束性，没有办法如同真实的专家学者针对现实的问题实施相应的探讨与处理，在突发事件较为繁琐之时，难以运用高效的方式进行合理的解决。所以，在运用专家系统的时候，需要重视人机的相互结合。
3.3 线性最优控制
目前，在电力系统实施长途输电的环节之中，最优励磁控制能够合理的增强发电机电压的调控成效，加大调控力度。最优励磁控制运用最多的便是线性最优控制，将发电机的测定电压和所给定的电压数值实施比较，根据PID法相关的需求针对偏差实施相应的计算，以获得控制电压。最优励磁控制经过对于最优控制电压的调整，改变电压相位的转移角，以保证控制电压能够全部转变成输出电压。经过运用线性最优控制的原则，最优励磁控制便能够达到对于控制器与发电电压的调控，改善了部分线性化模型调控的内容。
3.4 人工网络控制
人工网络控制是智能控制层面较为领先的学科，是一种全新的智能技术，其设计范畴涵盖：学习、创建模型等等。当前，其已获得了非常好的成绩，其是人们所唯一关注的一个非线性控制技术，人工网络控制大都是以神经元所组成的神经网络，在电力系统里面已获得了广泛的应用，运用BP神经网络针对电力体系的超负荷用电进行调控，在进行检测的时候，同样能够运用人工网络控制实施研究。
3.5 神经网络控制
神经网络控制是一种全新的电力系统自动化控制方式，其最初形成于1942年，其将数学系统、人工智能系统以及计算机系统等融合在一起，具备较为完善的系统能量消耗数据的采集、运算以及分析等其它相关的能力，在模型创建、学习算法等层面获得了大量的发展。神经网络所进行的控制是按照非线性原则的特点，针对系统的运转数据、网络数据库等其它相关数据达到最佳控制的形式。具备较强的自我学习能力。神经网络控制是运用非常多较为单一的神经元所组成的神经网络，使得其具备神经网络控制的功能。其运用某种特定的算法，将所隐含的信息实施调整，进而达到非线性的繁琐映射。此智能控制方式能够在一定程度上提升电力系统的经济收益，增强系统运行的品质。神经网络控制系统具备较强的自学能力、快速的运算能力等其它优势。将所有的运营数据录入至神经网络体系里面，能够在较短的时间内针对电力系统的运营状况实施学习与辨别。除此之外，针对繁琐的问题同样有着非常强的分析、处理能力，若运用神经网络所具备的反馈设计，便能够快速的获得最佳处理方案。
4 结语
电力系统最初运用智能技术便是为了能够确保电力系统的安全与平稳，在科技手段不断发展的背景下，模糊控制、神经控制以及综合性控制等均在电力系统里面获得了大量的运用，同时此技术在人们的日常生活、医学以及交通等层面同样有着非常多的运用。为了能够将有关的智能技术更加好的运用于电力自动化系统里面，需要将其相互融合起来，进而产生一个较高的智能化水平，相对统一的体系。
参考文献
[1]贾斌,吴东华,胡伟.智能技术在电力系统自动化中的应用探讨[J].科技资讯,2010(33):60-60.
[2]徐奉英.探析智能技术在电力系统自动化中的应用[J].华东科技:学术版,2014(8):307-307.
[3]师君.智能技术在电力系统自动化中的应用分析[J].企业技术开发:学术版,2014,33(11):48-49.
作者简介：杨凤海（1978-），男，汉族，籍贯：黑龙江大庆，学历：本科，职称：中职，单位：92665部队
论文作者:杨凤海
论文发表刊物:《电力设备》2017年第8期
论文发表时间:2017/7/17
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