（常州供电公司213003）
摘要：电力系统自动化，是现代电力行业的发展方向。目前智能技术已经被广泛应用于电力系统之中，其除了可以在一定程度上使输送电能的损耗得以有效的降低，同时还可以使电力系统运作的效率实现有效的提升，已然成为了电力系统中最重要的技术。因此不断地对电力系统自动化中智能技术的应用进行探究具有重要的现实意义。本文作者结合多年来的工作经验，分析了几种常见智能技术在电力系统自动化中的有效应用，以确保系统安全稳定健康的运行。
关键词：电力系统；自动化；智能技术；应用
1引言
电力系统是一个严密巨大的系统，其维数多并且非线性很强，很多数据参数都不是太严谨明确，电力系统分布广泛，不利于对其进行管理。电力系统还具有它独特的物理性质，比如由于电磁效应电力过饱和现象等都加大了对电力系控制和管理的难度。为了更好地满足人们对电力系统的需求，就需要对电力系统管理进行创新，电力系统自动化管理则很是方便了管理工作，同时随着智能技术在电力系统自动化中的应用，让我国电力系统的稳定性和安全性都增强。
2电力系统自动化中的智能技术分析
智能技术是电力系统自动化中的一部分，规范了自动化控制的方式，改变传统控制的运行状态。智能技术提供了智能化的操作理论，规范电网的自动化运行，提供高效的人机操作，智能技术能够站在电力需求的角度，分析电网系统的运行状态，参与到电力自动化的监控、分配等功能项目中，有利于推进电网自动化的快速发展。随着电力系统的自动化发展，智能技术得到有效应用，其可主动分析电力用户的使用情况，获取准确的电力信息，进而提供优质的控制策略，同时合理的分配电力资源，促使电力系统适应了自动化的运行环境，保障电力自动化的运行效率，在很大程度上改善了电力系统的控制方式。
3电力系统自动化中智能技术的应用
3.1模糊智能控制技术
模糊智能控制是一种包含推理知识的智能控制技术，它将传统化的理论进行稽核，并且利用语言和推理的应用和结合形成了完整的模糊理论智能技术。模糊概念就是不清楚不确定，是一种根据客观事实或者人为主观根据经验得到的模糊判断，不能具有完全正确效应，但是是一种很好的参考。而这种模糊智能技术在电力系统自动化中的应用则提高了电力系统自动化工作效率，节约了工作时间。在电力系统自动化的模糊理论智能技术的应用是以人的思维概念和推理理论为基础依据的，是一种对人的行为的模拟。电力系统自动化模拟理论智能技术的应用，方便了电力系统自动化管理，它通过对自动输入的模糊量进行科学有效的推理模拟和决策控制，进而得出模糊的控制数据，工作人员可以通过对数据类型的研究更好的对电力系统有很好的了解。虽然模糊理论智能技术得到的模糊数据有很大的不确定性，但是其推理过程还是充满科学依据的，能够使得那些不确定模糊概念和数据变得更为确定，变得有据可依值得信任。
3.2线性最优控制技术
在电力系统实施远距离输电期间，若想使控制力度得以加强，或是想使控制发电机电压的效果得以优化，则往往必须选取最优励磁控制的办法。控制最优励磁控制的原则就是采取线性最优控制，再将发动机的给定电压及测量电压进行比照，同时再应用PID法计算偏差，最终测算出控制电压。最优励磁控制主要是通过对控制电压加以调度来使它达到最优化，并对电压的相位转移角加以调节，保证控制电压变换成输出电压，从而促使控制操作过程达到高效化的目的。根据线性最优控制原理而得出的最优励磁控制办法使控制器及发电电压实现了有效的把控，同时也极大地完善了局部线性化模型的控制内容。然而，线性最优控制仍然存在着一些漏洞，其通常仅能在局部线性化模型中使用，在控制其他模型体系时无法达到很好的效果。
3.3专家系统控制技术
专家系统是一个智能计算机程序系统，它具有某个领域中专家水平的经验与知识，能够利用专家级别的知识来解决突发的问题，专家系统控制在电力系统中也得到了应用。在自动化操作中，专家系统的应用十分广泛。它能够清晰辨识处于紧急状态或者是警告状态的电力系统，并且通过智能系统，自行处理故障，帮助系统恢复。许多自动化设备的运行、操作、管理以及监控使用了专家系统控制，比如：故障点的分析与隔离、动态与静态的安全性分析以及配电系统自动化等。专家系统智能技术给电力系统自动化带去了很多福利，然而它也存在着一些不足。专家系统中只是输入了一些专家知识的数据，相当于一个巨大的程序数据库，虽然可以及时更新，但是它缺乏了解决问题的创新性，当面对新的问题或者更为复杂的问题时，程序便会很难应对。因此，使用专家系统控制技术时，也应当注重“人机结合”。
3.4神经网络控制技术
作为人工神经网络理论与控制理论相结合的产物，神经网络控制是智能控制的一个全新的分支，它在电力系统自动化中的应用也具有十分重要的意义。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，比如，自动化设备管理中数据库的统计，分析和计算电力系统的总能耗和各个设备的能量消耗，以及根据数据自行分析设备的耗损情况。在电力系统自动化中，神经网络系统目前主要集中研究神经网络结构和模型、神经网络的硬件相关问题等。
3.5综合智能技术应用
综合智能技术，是指智能技术的综合利用。电力系统自动化发展中，融入了综合智能技术的思想，可以将相关的智能技术，融入到现代控制中，也可以融合不同类型的智能技术，构建综合的服务体系[4]。电网自动化是负责的运行系统，内部控制的要求非常高，掌握电网自动化的运行规律和发展要求后，才能安排综合智能技术的应用。比较常见的综合智能技术有：模糊控制理论与专家建模、神经网络与模糊建模等，智能技术的相互结合，弥补了单一技术的不足之处，更符合电网自动化的建设需求。综合智能技术的优势明显，服务于电网自动化，解决电网运行中的不确定问题，体现综合技术结合的特征。
4结束语
综上所述，智能技术在电力系统自动化中的广泛应用，不仅满足了人们日益增加的用电需求，而且还完善和发展我国电力系统自动化智能控制系统，极大增加了电力数据的总量，有效控制电力系统自动化设备的稳定、安全和高效运行，为电力企业创造了最大化的经济效益和社会效益，不断提高电力企业的市场竞争力，促进我国电力行业的可持续、健康稳定发展，不断提高电网运行质量，不断提高人们生活用电的便利性。
参考文献：
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