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摘要：在现代这个社会中，电力系统不断发展升级完善智能化的空间无疑是非常大的，但是发展的前提建立在电力企业能够满足社会对电能需求量的日益增长。而目前能够解决电力需求问题的方法就是实现电力系统的自动化，而智能技术的开发以及在电力系统自动化中的应用，必然会推动电力系统自动化的发展。
关键词：电力系统自动化；智能技术；应用
1.智能技术应用于电力系统自动化中的优势
把人工智能控制的方法引入电力控制系统，将控制理论的分析和理论的洞察力与人工智能控制的灵活框架结合起来，才有可能得到新的认识上的突破。人工智能控制主要表现在智能决策上，能够有效地解决复杂性和不确定性的控制问题。模糊控制就是在研究人的控制行为特点的基础上发展起来的。对于无法构造数学模型的被控制对象，让计算机模仿人的思维方式，进行控制决策。人的控制可以用语言加以描述，总结成一系列的条件语句，即控制规则。运用微机的程序来实现这些控制规则，这样就很像是人的思考行为了。因此，人工智能控制可以有效地解决现代工业生产中许多无法用数学模型精确描述的工艺工程，以及利用传统数字计算机难以获得令人满意效果的诸多问题，在电力系统应用中表现了很大的优势。
2.电力系统自动化中智能技术的应用现状
电力系统自动化是计算机技术在电力系统中应用的一种控制技术。电力系统自动化的最终目的就是实现系统的自动控制、检测以及管理，自动对电能的生产、运输进行管理，从而达到提高工作效率的目的。不仅如此，自动化的控制管理方式还提高了系统的稳定性和安全性。电力系统自动化包括配电网自动化、变电站自动化、调度电网自动化等。通过使用智能化的设备和技术对相关的电力数据进行整理和分析，科学合理的调节和完善电力系统中的相关设备，有效的保证了电力系统运行的稳定型，提高了供电的质量。智能技术主要包含了专家系统控制、神经网络控制、模糊控制、线性最优控制以及综合智能控制等控制手段。随着社会科技的不断发展，智能技术已经被广泛应用于电力系统当中，并成为电力系统自动化不可或缺的一部分。智能技术控制手段是传统控制的一大提升，其不仅能及时反馈出问题，还能有效地解决问题，大大提高了系统的运行效率。智能技术是通过对外部环境的感知获取信息，从而提高控制效果，提升对感知信息的控制能力。由于智能技术具有适应性、多样性和实时性，在电力系统中具有广泛的适用性。
3.电力系统自动化中智能技术的应用分析
3.1专家系统控制
专家系统控制在电力系统中应用比较广泛，技术也比较成熟的一种控制模式。专家控制系统能够对电力系统处于警告状态下还是处于紧急状态下的分辨，并提出处理的方式，以便电力系统能够很快的回复控制状态。专家控制系统由系统规划、状态转换分析、故障点的隔离、切负荷、电压无功控制、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、配电系统自动化以及先进的人机接口等多个方面组成。但是该控制系统缺乏科学的推理性能，无法实现同步的知识积累。在专家控制系统中还存在许多问题，专家的创造性理论无法实现，缺乏正确的机构培训和深度的理解能力。从而导致专家控制系统很难有效的实行。因此，我们必须将专家控制法和模糊控制法相结合进行使用，才能发挥两者的优势。
3.2神经网络控制
神经网络控制系统是人工神经理论与控制理论的结合体，这种技术能够完全实现电力操作系统的智能化，所以叫做神经，是应为该系统的反应速度极快，能够在最短的时间内发现并解决问题。具有超强的计算能力，很适合处理一些非常复杂的数据。神经网络控制和最优线性控制不同，它具有非线性的特征，很强的处理能力。神经网络控制中的人工智能系统、数学系统、计算机科学理论以及自动控制系统，都能很好运用到电力系统中。
3.3模糊控制
模糊控制是运用了模糊数学的思想和理论而研发出来的一种实现电力系统自动化的技术，该技术主要是针对于那些动态性很强的系统，对这些系统进行最大精度的动态掌控。而电力系统就属于那种变化性极大的系统，由于变量太多，经常很难掌握正确的系统动态，因此并不能控制精确的系统数据。模糊数学却能够轻易解决这些问题。当需要检验一个新的自动化程序的可行性，模糊控制能够进行有效的模拟。由于模糊控制系统中包含了一套十分完整的推理智能技术，当对系统输入全套数据以及常规控制规则时，模糊控制系统能够自行对数据进行分析和推导，最终推断出模糊控制输出和结果。
3.4线性最优控制
最优控制是现代控制理论的一个主要组成部分，也是将最优化理论用于控制问题的一种体现。线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多、最成熟的一个分支。卢强等人提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态品质的问题，取得了一系列重要的研究成果。该研究指出，在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。另外，最优控制理论在水轮发电机制动电阻的最优时间控制方面也获得了成功的应用。电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用，并发挥着重要的作用。但应当指出，由于这种控制器是针对电力系统的局部线性化模型来设计的，因此在强非线性的电力系统中对大干扰的控制效果并不理想。
3.5综合智能系统
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，如模糊变结构控制，自适应或自组织模糊控制，自适应神经网络控制，神经网络变结构控制等。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。现在.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。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（语义层或语言层）的推理，这两种技术正好起互补作用。
结束语
总而言之，在电力系统中大力实施智能技术，这不仅可以将其自动化发展模式有效推广，同时也可以让我国电力系统的发展迈向更高的层次。其中，随着当前我国对智能技术的种种理论展开系统的研究，以及其研究工作的不断深入，这便使得电力系统自动化与智能技术之间的相互影响越加明显。因此，合理地利用智能技术的特点来对电力系统进行管理，这不仅符合当前时代发展的需要，同时也是我国电力系统更好发展的关键。
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