智能技术在电力系统自动化控制中的应用研究

李津婧

（国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司，浙江杭州 311400）

电力系统自动化控制中应用智能技术，可提高电力自动化控制系统运行效率，在电力系统自动化控制中具有重要的实践意义。

1 电力系统自动化控制中应用智能技术的要点

1.1 神经网络控制技术

神经网络控制技术本身具备非线性特征，可依据人类大脑的思维原理完成理论研究及实践指导。相较于其他技术处理模式，神经网络控制技术对数据的处理及组织学习的能力更好。将其应用于电力系统自动化控制系统，能为电力系统多元应用创设良好的技术平台。

1.1.1 故障诊断

（1）神经网络能建立训练学习模块，分析既定故障的警报模式，并建立样本库，从而对样本开展神经网络的训练处理，以更好地将相关联的网络形式都存储在数据链接中心。

（2）神经网络获取输入量后就能进行相匹配的计算分析，从而完成故障诊断处理工作，一般而言，是借助误差反向传播法算法进行数据比较和分析评估，将警报信息作为神经网络的基础输入量，故障则视为神经网络的输出量，有效对电网运行过程中的故障问题予以识别分析，更好地提高故障评估控制的科学性。比如，变压器出现内部运行异常，绝缘油中就会形成异常的气体，此时，相应的故障问题会从油温、油压以及绕组运行等方面的输入呈现出来，引导作业人员依据具体报警信息开展相应的控制工作。

1.1.2 智能控制

在智能控制体系中，利用4层BP 网络进行发电机运行方式以及系统干扰的精准识别，就能在此基础上设计有效的励磁调节器运行模式，维护稳定性能和动态控制效果。与此同时，借助改进型神经网络和子神经网络应用规划，就能实现动态递归管理，发挥自适应控制器的作用，合理优化整体系统运维效率。

1.1.3 继电保护

对于电力系统自动化运行体系而言，神经网络支持的继电保护也能提高系统运行控制的科学性，发挥鲁棒性和容错性特性，就能打造更加完整规范的抗干扰保护体系，提高容错率，维持整体电力系统故障暂态控制的科学性。

（1）继电保护过程要结合故障特点不断进行优化，最大程度上解决保护的灵敏度补偿和故障方向识别，从而打造神经网络的统一控制平台。比如，针对双侧电源系统，两侧系统电势的夹角出现变化，此时，过渡电阻短路本身是非线性问题，传统的距离保护很难进行判定，而若是利用神经网络展开的训练样本，则能建立较为完整的判定模式，更好地提高网络保护水平。

（2）借助人工神经网络还能完成自适应距离保护设计，设计的控制模式符合独立子网的运行管理要求，振荡识别子网络应用管理效果较为合理，配合人工神经网络故障类型就能实现保护跳闸，提高整体高频保护的科学性和规范性，维护应用处理的基本效率。

（3）人工神经网络还支持差动保护，结合相关仿真分析结果可知，神经网络完成的差动保护效率较高，配合径向基函数神经网络变压器开展保护工作，能更好地满足变压器处于励磁涌流状态的控制需求，维持良好的工作性能，也能全面识别变压器所处环境的实际情况，提高故障控制水平，维护电力系统自动化运行体系的科学性。

1.1.4 负荷预测

人工神经网络技术还能辅助电力系统完成负荷预测工作，主要是因为负荷参数以及影响负荷参数变量的关系难以建立完整的数学模型，这就使得相应的评估过程难度增加，而使用人工神经网络技术能打造有效的变量和负荷关系式，从而利用训练过程全面评估输入变量与预测负荷关系，最大程度上提高预测处理的科学性和准确性，也为电力系统自动化运行管理工作的全面优化创设良好的技术平台。

（1）将人工神经网络技术应用在电力系统负荷预测环节中，建立混合模型，配合神经网络短期负荷预测机制和神经网络捕获模式，就能对变化趋势、逼近非线性关系的情况进行汇总，描述预测线性模型后，打造实时性跟踪的控制体系，更好地建立电力系统多元管理控制结构。

（2）结合电力系统短期负荷变化的特性和情况，配合BP 模型就能将BP 网络、样本空间、收敛性等进行对比研究，全面打造多层神经网络应用体系，将其应用在电力系统短期负荷预测工作中，结果能更加准确和合理。

（3）配合电力市场的发展动态，打造电力负荷预测模式，还能实现合成神经网络的综合控制，满足标准化的预测模型，为预测模型合理统一控制提供保障。

综上所述，电力系统应用人工神经网络控制技术，能形成更加有效的技术应用运行管理模式，提高自动化故障诊断、继电保护、智能控制等工作的精准性，也为电力系统稳定运行提供保障。

1.2 模糊控制技术

近几年，电力系统自动化控制中应用模糊控制技术的研究不断增多，基于模糊模型开展的电力系统直接控制能更好地维持应用科学性，模糊控制技术具有易操作的特点，能维持电气应用控制的科学性和规范性。最关键的是，模糊控制技术的应用能更好地应对变量和动态信息的处理问题，建立更加精准的系统应用控制模式，从而保证电力系统能更好地模仿人类决策能力以及判定能力，维护电力系统统一运行效率。

相较于传统的线性处理方法，建立模糊T-S 最优励磁控制模型，能维护电力系统自动化控制效率的最优化，将原有固定系数反馈在动态系统中，建构动态反馈体系，配合Matlab 仿真模式，就能更好地改善系统静态和暂态稳定性能，维持模型应用控制的合理性和规范性。比如，建立系统模型后，利用并行分配补偿的处理方式，完成控制器的设计，实现每个线性子系统都具备局部线性状态反馈单元，实现励磁系统控制全局动态的目标，实现最优反馈控制率，也能提高电力系统自动化控制的静态和暂态稳定效能。

1.3 专家系统

基于电力系统自动化控制的应用要求，为更好地满足运行管理规范，就要整合具体的应用标准，建构完整的系统运维管理体系，从而维护整体电力行业管理水平。专家系统则主要是对电力行业进行专家知识以及推测方式的融合管理，建构完整且规范的控制体系，确保专家知识能直接转变为数字化信息，维护计算机程序分析的合理性和可控性，为电力系统实时性监督管理提供保障。

一方面，专家系统在实际应用环节中，能利用专家知识对系统运行问题进行精细化分析，还能建立完整的判定模式，确保多元了解电力系统运行中存在的问题和解决方案，更好地实现统一管理的目标。

另一方面，专家系统控制模式的处理能有效提高识别效果，识别系统运行中的报警信息，从而建立更加合理的控制模式，发挥恢复措施和紧急处理措施的有效价值，并且，对静态安全以及动态安全予以数据的对照处理，保证电力系统统一管理的科学性和实效性。

与此同时，专家系统还支持优化运算，将专家系统联合网络应用运行标准落实在电力系统中，建构实时性调度控制模式，在满足计算量需求的基础上，确保各个规划阶段供电控制管理的科学性。

1.4 线性最优控制技术

对于现代控制理论而言，线性最优控制技术具有重要的应用价值和研究意义，要想维护电力系统统一管理控制的科学性，就要确保理论应用管理的基本水平满足预期，发挥线性最优控制技术的优势，更好地满足最优励磁控制技术和电力机组协调应用的需求，维护电力系统动态品质的基本水平，也为提高输电线路运行效率提供保障。基于线性最优控制技术的要点，能对电力系统自动化控制中的制动电阻以及制动时间予以控制，形成完整的系统监管模式。但是，在实际应用中，线性最优控制技术对运行环境有一定的要求，要想更好地维系电力系统自动化控制效能，就要结合实际情况合理调配相应的技术资源，确保线性最优控制技术能发挥实际作用，提高整体运维管理的科学性。

除此之外，智能技术还支持电力系统配电自动化故障的自愈处理，利用终端设备收集相关故障数据信息，建立以数据信息资源为基础的故障点分析模式，配合配电终端故障电流运行状态研判故障区，使用自愈处理方案，合理发挥馈线自动化技术的作用，就能最大程度上减少电网电量的损失，提高电网电力资源综合控制的水平。

2 应用趋势

随着市场经济的发展，智能技术的研究层面也在扩充，基于电力系统自动化应用管理要求，要更好地建构完整的智能技术应用模式，推动独立单元向多功能单元转换的进程，保证单向监控向多线控制转换的质量符合电力系统统一发展需求。并且，也正是基于智能化实时性控制技术研究的增多，智能故障在线诊断、智能协同控制等方式也将被逐渐应用在电力系统中，打造完整的自动化控制运行管理体系，减少人工作业难度的同时，提高故障排查的精准性和科学性，为我国电力系统自动化控制体系的多元发展提供良好的技术支持。

3 结束语

总之，变电站电力系统自动化控制工作具有深远的研究意义，要结合智能控制标准和要求，共同落实规范化管理方案，发挥人工神经网络技术、专家系统、模糊控制技术、线性最优控制技术等内容的优势作用，为电力系统可持续健康发展奠定坚实基础。