智能控制方法在电力系统自动化的应用

李存彦 刘玉臣 过春明

【摘要】随着智能技术的研究进一步深入，两者的有效结合，在一定程度上促进了电力系统的自动化。因此，研究智能技术在电力系统自动化中的应用状况，对提高电力系统自动化控制、减少人力投入，降低作业成本有着划时代的重大意义。

1、引言

随着我国经济技术的发展，人们对电力系统自动化的关注也与日俱增。电力系统的自动化控制，是指利用具有自用检测、决策和控制功能的设备确保电力系统安全稳定运营的技术。近年来，自动化智能控制已经广泛应用于电力系统建设的各个方面，智能技术的应用提高了电力系统自动化的性能，为我国电力工业的发展起到了不可磨灭的作用。

2、智能控制在电力系统自动化控制中的应用

智能技术因其能够解决传统控制技术解决不了的问题（如不确定性、时变性和非线性的控制问题） 而受到电力工作者的高度重视，这也促进智能控制方法在电力系统自动化中得到了广泛的应用和快速的发展一般来说， 目前在电力系统自动化控制的应用中主要有专家系统、模糊控制方法、神经网络系统、综合智能控制系统组成。

（1）专家系统控制的应用。

专家系统在电力系统中的应用范围很广，包括对电力系统处于警告状态或紧急状态的辨识，提供紧急处理，系统恢复控制，非常慢的状态转换分析，切负荷，

系统规划，电压无功控制，故障点的隔离，配电系统自动化，调度员培训，电力系统的短期负荷预报，静态与动态安全分析，以及先进的人机接口等方面。虽然专家系统在电力系统中得到了广泛的应用，但仍存在一定的局限性，如难以模仿电力专家的创造性、只采用了浅层知识而缺乏功能理解的深层适应、缺乏有效的学习机构，对付新情况的能力有限、知识库的验证困难、对复杂的问题缺少好的分析和组织工具等。因此，在开发专家系统方面应注意专家系统的代价/效益分析方法问题，专家系统软件的有效性和试验问题，知识获取问题，专家系统与其他常规计算工具相结合等问题。

（2）模糊理论的应用。

模糊理论是模糊化经典集合理论，将语言变量和近似推理的模糊逻辑引入进来，是一种包含一套完备的推理体系的智能技术。这种智能技术在电力系统自动化控制中非常实用，它能够对人的模糊推理和决策过程进行有效的模拟。通过已经存在的控制规则和数据，模糊理论可以对模糊输入量进行推导，得到模糊控制输出，输出结果的组成部分是：模糊化、模糊推理与模糊判决。模糊理论在电力系统自动化控制中的应用越来越广泛，这种智能技术的优势为：对于那些具有不确定性、不精确性的问题能够进行有效的处理，也能够处理由于噪声而造成

的问题；专家的经验通过模糊知识的语言变量进行表达，与人的表达方式更接近，知识的抽取和表达更加容易完成；鲁棒性强，提高了自学习能力和容错能力，如果电力系统出现问题或者改变了网络拓扑图和环境变量的设置等，那么通过模糊理论的应用，能够进行及时应对并且给出完全正确的解决方法。

（3）神经网络控制的应用。

人工神经网络从1943年出现，经历了六、七十年代的研究低潮发展到现在，在模型结构、学习算法等方面取得了大量的研究成果。神经网络之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线性特性、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。神经网络是由大量简单的神经元以一定的方式连接而成的。神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上，根据一定的学习算法调节权值，使神经网络实现从m维空间到n维空间复杂的非线性映射。目前神经网络理论研究主要集中在神经网络模型及结构的研究、神经网络学习算法的研究、神经网络的硬件实现问题等。

（4）综合智能系统的应用。

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，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。目前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低层的计算方法上，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。

3、电力系统自动化中智能技术发展趋势

随着我国电力系统自动化要求的标准越来越高，智能技术越来越能适应并引导电力系统自动化。我国电力系统自动化程度也是不断提高和完善，单元模块慢慢的由单一单元模块转换为多功能单元模块，监控方式慢慢的由单项监控转变为多线控制，电压等级慢慢的由实现高电压等级调节转变为低电压调节。电力系统建设将朝着智能化实时控制、人工智能故障诊断、综合智能控制等方向展开深入的研究。

（1）智能化实时控制。

智能化实时控制技术在电子系统控制得到了很好的应用，它对电力系统数据能做到实时监测，并能对监测的数据进行分析，把分析得出的结论采取一定手段进行控制。在智能化实时控制的基础上采取强化智能化实时控制技术，通过这种强化智能化才能从根本上提高电力系统控制质量，在保障质量的基础上加强电力系统控制力度，在控制力度基础上降低系统风险。智能化实时控制技术有很多原有技术不具备的优势，它能够采用图形化用户界面的方式，真实有效的对电力系统数据、运行状况等进行直观反映，避免了之前一些技术的弊端，如故障发生率、设备资源的损耗等。

（2）人工智能故障诊断。

传统电力系统故障诊断基本上都是采用了简单的处理方法，只是针对简单的过程、故障、独立理论体系进行的故障诊断，这种方法有一定的局限性，很难满足电力系统的发展，需要更高的技术来进行取代。人工智能故障诊断技术的出现填补了之前只能处理单过程、单故障、独立理论的故障诊断，它可以依照大型电力系统设备需求，对设备可能出现的故障、异常等数据参数进行多过程、全方位的分析，可以从根本上诊断出来故障，并且進行相应的质量控制。人工智能故障诊断能准确地对动态及静态安全进行分析，并采取有效的措施，该功能已经成为机械故障诊断中新的发展方向。

（3）综合智能控制。

综合智能控制技术要求设计人员有良好的技术背景，随着电力系统自动化的发展过程规范化，设计人员将相关的控制技术依照智能技术控制要求有机结合在一起，实现智能控制与现代控制的统一。综合智能技术由于它能满足电力系统自动化控制的资源配置内容要求，又能满足智能技术优化设计目标，毋庸置疑该技术已经成为电力系统自动化智能技术发展的必然方向。

4、结语

总之，智能技术的广泛运用，推动了电力系统的自动化进程。随着对各种智能控制理论研究的进一步深入，它们之间的联系也会更加紧密，利用各自优势而组成的综合智能控制系统，会对电力系统起到更加重要的作用。随着科学技术的飞速发展，智能技术在电力系统自动化控制中的应用，将会越来越广泛。

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