摘要:电力行业中的电力系统已经基本能够实现自动化操作与控制,但与严格意义上的智能化还存在着一定的差异,电力行业的发展也受到不同程度的影响和制约。对此,将智能技术应用于电力系统自动化控制中,不仅能够提升电力系统自动化程度,更能使其向智能化方向发展和迈进。对于“电力系统自动化中的智能技术应用”的研究,就具有极大的现实意义。
关键词:电力系统自动化;智能技术;自动化控制
引言电力系统自动化技术以及智能技术的综合应用,促进了我国的电力领域发展,对电力系统的自动化运行效率提高起到了积极作用。在电力系统的自动化运行情况下,能有效提高用电的质量,使得電力运行的精确化以及规范化目标有效实现。通过从理论层面加强电力系统自动化当中的智能技术应用研究,对整体的电力系统发展就比较有利。
1 电力系统自动化和智能技术
近些年,我国在电力领域中的发展较为迅速,电力系统自动化技术的应用对满足实际的电力应用需求起到了积极促进作用。电力系统自动化技术主要就是电力系统建设中,对新技术的应用,如计算机控制技术加以应用,对电力系统的运行进行自动化的调整。电力系统自动化控制中的发电控制以及电网调度和配电等,都能实现自动化的目标。另外,技术的进一步升级,智能化技术在电力系统当中也得到了广泛应用,这一技术的应用是在自动化技术基础上实现的。智能技术的应用主要是把物理电力系统作为基础,将通信技术以及传感测量技术和信息技术等综合性的应用,为电力系统的自动化运行的可靠安全性打下了基础。
2 电力系统自动化中智能技术的应用
2.1模糊逻辑控制
模糊逻辑控制主要是采取了一种模糊的宏观控制系统。这种方法的特点是容易操作、随机性、简单化、非線性以及不确定性,这些特点更方便人们操作。模糊逻辑控制的表现方式为把一些相对比较复杂操作过程、过程对象通过模糊推理、模糊关系以及决策方法来进行有效的控制和表达。在一般情况下都是用如果、或者来进行专家知识、实际控制以及专家经验,这种方式具有鲁棒性强和不依赖被控对象模型的优点。虽然模糊逻辑控制已经得到了广泛的应用,但是和传统的常规逻辑控制相比较的话,模糊逻辑控制自身还是存在一些无法弥补的缺点,主要有学习能力差、稳定性差、状态误差性差以及调整性差等。
2.2人工网络控制
神经网络控制是通过人工神经网络发展而成的,它主要应用在学习方面以及模型结构方面,并且已经得到了广泛的传播和成果。神经网络控制的非线性是目前最受人们关注的,此外它的鲁棒能力、处理能力以及自主学习能力也同样受到人们的关注。神经网络控制是通过大量的简单神经元连接而成的,它的工作原理是在连接权值上进行信息的隐藏以及包含,同时按照调节权值的一定计算公式来计算出它的值,从而保证神经网络控制的m维空间非线性映射成功跨越到n维空间非线性映射。人工网络控制也被称为神经网络控制,它是自动控制领域的前沿学科之一,是一个新的技术分支,其设计范围包括:模型构建、学习方面,目前,已经取得了显著成就,它是我们唯一重视的一种非线性控制,人工网络控制主要是以神经元构成的神经网络,在电力系统中已经得到推广,利用BP神经网络控制电力系统的超负荷用电,在检测时,也会利用网络控制进行分析。在控制领域,是属于智能控制系统,是智能控制的一个分支。
2.3集成智能系统
对于集成智能系统而言,其不仅包括智能控制方法与智能系统,还涉及与电力自动化系统进行深入的交联。并且,此种集成智能系统是现阶段所应用到的较为先进与形成规模的控制形式。现阶段,电力自动化系统中所应用到的集成智能系统研发程度较低,但通过专家系统与神经网络相融合模式的提出,使得继承智能系统在研发上进入了全新的阶段,同时也为集成智能系统的进一步研发创造出众多可供参考和借鉴的内容。此外,随着智能技术在电力自动化系统中的深度融人,也使得对于集成智能系统的研发上升到全新的高度。此种全新的继承智能系统,即是将智能技术在电力自动化系统中所实现的功能予以融合,并采用可起到模拟人类决策意识的模糊逻辑理论作为系统的基础架构,使得集成智能系统必将能够实现最大程度的智能化,使电力自动化系统得到更为完善的发展。
2.4应用专家控制系统
专家控制系统在电力系统中应用最为广泛,其工作原理是利用计算机对专家进行模拟,进一步对问题进行分析和处理。对于专家控制系统来说,其涉及的领域、专业、知识比较广,在一定程度上确保解决问题的准确性,一般具有人工智能、计算机技术的双重功能。在实际工作中,主要用专家控制系统对警戒状态进行判断、识别,为制定实施应急方案奠定基础。通过动态、静态监控的方式,专家控制系统对临界警戒状态进行识别,并且自动处理故障,确保电力系统安全稳定运行。
另外,在电力设备中,专家控制系统也可用于自动化操作、运转监控等,可以说,在电力系统自动化施行方面,专家控制系统发挥着重要作用。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,专家控制系统仅用于解决一些简单、常见性问题。
2.5应用线性最优控制技术
在实施电力系统自动化中,线性最优控制是一项重要的组成部分其中最优励磁控制应用最为广泛。从本质上说,最优励磁控制借助励磁控制器对电力系统中发电设备的实际电流强度进行检验和测试,然后与系统分析、PID调节作用等进行自动分析和对比,经过一系列的处理,换算成移相角,进而有效控制硅整流桥转子的电压。对于电力系统自动化过程来说,利用最优励磁控制技术可以进行动态监控,可以提高电力系统的输电能力和电力系统的运行效率,为电力系统自动化控制奠定基础。
2.6应用综合智能系统
综合智能系统主要包括智能控制和现代控制技术,同时融合多种智能控制技术,电力系统作为一个多层次、结构复杂的特殊系统。在实际生产过程中,无论应用模糊控制技术、神经网络控制技术,还是专家控制系统、线性最优控制技术等,各种控制技术都存在不同程度的局限性,在这种情况下,为了确保电力控制系统安全运行,需要综合智能控制系统作为支撑。在电力系统自动化过程中,综合智能控制系统需要融合模糊控制技术、神经网络控制技术、专家控制技术、线性最优控制技术等,并且将四者进行融合,因此,其应用最为频繁。
3 结束语
综上所述,电力系统自动化发展过程中智能技术的应用是必然的,也是促进电力系统良好发展的重要技术力量。通过从多方面对电力系统自动化和智能技术应用的研究分析,希望能有助于电力系统良好的运行,促进电力企业对新技术的应用水平提高,为我国整体的电力领域发展起到一定启示作用。
参考文献
[1]曹思瑶.浅析电力系统自动化的应用与发展[J].内蒙古科技与济,2016(15).
[2]柯子桓,岳思.智能技术在电力系统自动化中的应用研究[J].料技传播,2014(04).
[3]陈阿平.关于电力系统自动化运行中若干问题的探讨[J].科技创业家,2014(07)。
[4]林建勋。浅谈电力系统自动化的实现及其发展[J].电子技术与软件工程,2014(01)。
[5]王维翔,张勇。关于智能技术在电力系统自动化中的应用分析[J].企业研究,2014(16).