智能技术在电力系统自动化中的应用分析

索吉鑫 李文娟 杨生婧 韩宝卿 何 松

（国网青海省电力公司信息通信公司，青海 西宁810008）

0 引言

电力系统发挥着能源供给功能，保障着社会各领域的能源供应，在经济发展领域占据着关键地位。毋庸置疑，在高度依赖电力能源的社会背景下，如何提升电力系统保障能力，以及维持良好运行状态，始终是电力领域重点思考的问题。随着现代科技的发展，智能技术的优势日渐显现，也引起了电力企业的兴趣，借助智能技术与自动化技术的融合，势必有助于电力系统升级，优化电力系统供电质量。

1 电力系统自动化与智能技术概述

1.1 电力系统自动化

电力能源是保障社会生活生产的主要能源形式，在我国长期的发展中提供了重要支撑。随着社会电力需求的与日俱增，依赖于传统人工控制方式的运行模式逐步被淘汰。目前，我国电力系统已经逐步呈现出复杂性，电网所依赖的设备和技术正不断革新，人力操作已经无法保障正常的运行状态，由此，电力系统自动化应运而生。电力系统自动化是一种高效的电力系统管理技术，实现了对发电装置、电网调度及配电系统应用信息的智能融合管理，大幅提升了电力系统的自动化管理水平。在具体的应用中，主要依赖网络技术、信息技术、计算机技术等，通过先进技术的融合应用，使其具备了自动化的处理能力，完成对各个环节的控制，包括系统控制、检测及管理等，完成了对电力系统运行的全面升级。

1.2 智能技术

智能技术是现代科技的产物，源起于计算机技术、互联网技术、仿生学技术融合，智能技术的优势在于大幅超越了传统自动化技术，使系统的控制、检测与管理更加智能，能够模拟人类的部分思维和行为方式，具备了一定的学习、模仿和适应能力，属于现代科技的重要跨越和创新。在智能技术应用背景下，电力系统将具备更优质的反馈、运行和故障排除能力，提升设备的运行效率和管理效能。因此，智能技术将突破传统技术的束缚，达到处理非线性问题和不确定问题的高度，逐步替代人工参与管理的方式。从智能技术的结构看，主要由神经网络控制、模糊控制、专家系统控制、综合智能控制及线性最优控制等部分组成，与现代的电力系统管理结构高度契合，能够大幅推进电力系统的发展，保障社会能源供给。

2 智能技术在电力系统自动化中的应用

2.1 模糊控制技术的应用

模糊控制技术属于智能技术范畴，具备较为独特的应用优势，包括随机性强、操作便捷等。模糊控制技术在电力系统自动化控制中，能够发挥出更佳的控制效能，并使自动化技术的操作难度持续下降，在模糊控制技术模型下，电力系统在运行和监控中的难度系数也将显著降低。事实上，在模糊技术的支持下，电力系统自动化所需要的流程将更为清晰和简单，尤其是面对日益复杂的电力系统控制单元时，模糊控制技术可以覆盖更大的范围，将各类控制单元进行融合控制，达到高效统一的控制。

2.2 专家系统控制技术的应用

智能专家系统是智能技术的主要技术，在电力系统自动化领域获得高度青睐。该系统可针对电力系统中的问题进行预警并发布紧急状态，在紧急事项中进行自动处理和反馈回复，极大地提升了电力系统运行管理的效率。事实上，智能技术中的专家系统实质上是综合信息的集合和深度应用，即利用专家系统的智能技术，将各类专家知识转化为数据信息，将其依据一定的规律存储于计算机，并与电力系统的控制平台连接，一旦电力系统出现故障问题，专家系统将根据所获取的数据进行综合分析，并做出最科学的推理和判断，为故障的解决提供最佳方案。

通常情况下，专家系统可为电力系统自动化提供紧急处理、故障点隔离、配电系统自动化等，但其应用的局限性也应给予关注。比如，专家系统虽然具备了超越其他系统的专业性，但其仍然无法模拟电力专业的创造性，其更多的是提取过往的经验信息，对故障实施综合分析，如若出现差别于以往的新问题，则专家系统也束手无策，难以应对。据此，在电力系统的专家系统应用中，应当注重研发的重点，以保障电力系统自动化运行为基础，不断强化系统的运行能力，有效解决电力系统中的各类问题。

2.3 神经网络模型的应用

伴随智能技术的蓬勃发展，基于神经网络算法的神经网络模型应运而生，主要是通过诸多的神经元进行组建，依据优化模型结构和训练模型算法，以达到强大的学习和反应能力。在电力系统的实际应用中，神经网络模型将有效缩小数据误差，并保障电力系统之间的高效互动控制，大幅提升电力系统的运行管理效率。比如，在电力设备运行过程中，利用BP神经网络学习算法，将可以对电力系统的短期运行负荷进行准确预测，同时发挥系统故障检测功能，保持电力系统的有序运行。

追溯神经网络模型的发展史，神经网络的概念最早发源于1943年，并吸引了大量的学者加入研究，经过数十年的发展与实践，如今的神经网络模型已经日趋完善，无论于模型结构还是训练模型算法，均获得了大幅的优化。

2.4 综合智能系统的应用

顾名思义，电力智能技术中的综合智能系统属于多种控制技术的有机融合，特别是现代控制技术与智能控制技术的融合。众所周知，现代电力系统具有显著的复杂性和系统性的特点，其内部运行的方式较为复杂，依赖于传统的自动化管理模式，难以发挥更高的管理效能。因此，为提升电力系统自动化管理水平，必须要突出对全新管理技术的延伸，打造出更加全面的系统管理体系，发挥出新技术的优势对电力系统运行进行高效处置。在综合智能系统模式应用中，主要的融合方式包括如下类型，模糊控制系统与专家控制系统的融合、模糊控制系统与神经网络系统的融合、专家控制系统与神经网络系统的融合等。依托交叉互补式系统的综合应用，将大幅提升单一系统的管理效率，并对其存在的问题予以消除，最大限度地体现系统应用的优势，确保电力系统运行的安全性、可靠性。

2.5 线性最优化控制系统的应用

线性最优化控制系统在电力系统中应用广泛，并显现出较为突出的功能优势，属于应用最为广泛的智能技术之一。最优励磁控制技术是线性最优控制技术中的关键，在电力系统的应用中能够有效改善动态品质问题，并增强输电线路输电能力，因此，成为改善电力保障能力的首选技术，使电力系统自动化的潜力得到挖掘。另外，线性最优控制技术在电力系统中扮演着多重角色，如在水轮发电机中的应用，可以对发电机制动电阻加以控制，提升其运行的稳定性和效率。

3 结语

综上所述，随着社会对电力能源依赖程度的上升，电力系统将承担更大的能源供给使命。因此，在注重电力能源开发的过程中，同样也要加大智能技术在电力系统自动化中的应用，以满足未来日趋多元化的电力能源需求和电力系统发展。一方面，在现代科学技术的支撑下，转变传统单一的管理思路，确立多功能单元、多线控制、低电压调节等发展目标，重点提升电力系统的自动化、智能化融合质量，实现全方位的技术升级。另一方面，注重新技术的研发和应用，尤其是基于人工智能技术的智能技术，通过智能实时控制、人工智能故障诊断等模式，全面优化电力系统自动化质量，切实保障我国电力能源的供应质量，减少电力系统中的故障和问题，降低设备能源消耗，推动电力企业健康稳定发展。