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摘要：在我国经济不断发展的前提下，其应用范围越来越广，尤其是有效的应用于电力系统自动化控制过程中，进而大大提高了电力系统运行的稳定性。通过将智能技术有效的运用于电力系统自动化之中，能够提高整个电力系统的监测、处理以及预防工作的效率，进而为整个系统的正常运行提供可靠的保障。本文对电力系统自动化与智能技术进行了比较深入的分析研究，在此基础上，详细介绍了电力系统自动化中智能技术的应用，对从事相关工作的技术人员具有一定的借鉴意义。
关键词：电力系统；自动化；智能技术
引言
随着电力能源的广泛使用和自动化技术中智能技术的不断成熟和发展,自动化智能技术已经被运用到电力发展系统的各个环节中,是目前电力系统中不可或缺的技术保障体系,极大的提高了电力系统的运行效率,提高了电力行业的经济效益。通过应用智能技术可以提高信息技术在网络环境中的使用效果和使用效率,提升了电力系统运行的稳定性,提高了电力资源利用的安全性。在我国发展电力资源的过程中起到了一个强有力的助推效果。
1电力系统自动化与智能技术
1.1电力系统自动化
随着计算机技术的不断发展，其应用范围也逐渐增大，尤其是在电力系统自动化控制过程中的应用，进而提高了电力系统运行的稳定性。通过对电力系统运行的实际状况进行科学合理的分析，进而将计算机技术与电力系统进行有机结合，提升电力系统自动检测与控制水平、自动控制电力资源的生产与输送，从而实现电力系统自动化控制的最终目标。同时，通过自动化的控制和管理方式能够有效提高电力系统的安全性、稳定性以及整体性等，主要实现变电站、电网以及调度电网等方面的自动化管理与控制。
1.2智能技术
在电力系统自动化中应用的智能技术系统主要包括：神经网络的控制、线性最优控制、模糊控制以及专家系统控制等。随着信息化技术的不断发展，智能技术在各个领域得到了广泛的应用，并且能够有效提高电力输送的效率和自动化控制的质量，进而为电力系统的正常运行提供可靠的保障。智能技术是建立在传统控制技术的基础之上，相较于传统的控制系统，智能化控制具有反应时间短、传输效率高以及控制能力强等优点，能够对电力系统进行科学合理的控制。智能技术主要通过对感知的外部信息进行系统全面的分析，进而提高对感知信息的管理能力，从而对电力系统实行有效的控制。
2电力系统自动化中智能技术的应用
2.1线性最优控制的应用
在电力远距离传输的过程中，通过将最优励磁控制有效的运用其中，进而提高发电机对电压的控制能力，确保整个电力系统的平稳运行，其中，最优励磁控制是建立在线性控制的基础之上。线性控制是指在电力系统的运行过程中，将发电机的电压与已知电压值进行比较分析，并根据PID算法精确的计算出电压偏差，进而对电压进行有效的控制。通过线性原则，能够实现最优励磁对控制器和电压科学合理的控制，进而对局部控制模型所受到的线性化约束进行有效的改善。
2.2模糊控制
模糊方法使控制十分简单而易于掌握，所以在家用电器中也显示出优越性。建立模型来实现控制是现代比较先进的方法，但建立常规的数学模型，有时十分困难，而建立模糊关系模型十分简易，实践证明它有巨大的优越性。模糊控制理论的应用非常广泛。例如我们日常所用的电热炉、电风扇等电器。这里介绍斯洛文尼亚学者用模糊逻辑控制器改进常规恒温器的例子。电热炉一般用恒温器（thermostat）来保持几挡温度，以供烹饪者选用，如60，80，100，140℃。斯洛文尼亚现有的恒温器在100℃以下的灵敏度为±7℃，即控制器对±7℃以内的温度变化不反应；在100℃以上，灵敏度为±15℃。因此在实际应用中，有两个问题：①冷态启动时有一个越过恒温值的跃升现象；②在恒温应用中有围绕恒温摆动振荡的问题。改用模糊控制器后，这些现象基本上都没有了。模糊控制的方法很简单，输入量为温度及温度变化两个语言变量。每个语言的论域用5组语言变量互相跨接来描述。因此输出量可以用一张二维的查询表来表示，即5×5=25条规则，每条规则为一个输出量，即控制量。应用这样一个简单的模糊控制器后，冷态加热时跃升超过恒温值的现象消失了，热态中围绕恒温值的摆动也没有了，还得到了节电的效果。在热态控制保持100℃的情况下，33min内，若用恒温器则耗电0.1530kW•h，若用模糊逻辑控制，则耗电0.1285kW•h，节电约16.3%，是一个不小的数目。在冷态加热情况下，若用恒温器加热，则能很快到达100℃，只耗电0.2144kW•h，若用模糊逻辑控制，达到100℃时需耗电0.2425kW•h。但恒温器振荡稳定到100℃的过程，耗电0.1719kW•h，而模糊逻辑控制略有微小的摆动，达到稳定值只耗电0.083kW•h。总计达100℃恒温的耗电量，恒温器需用0.3863kW•h，模糊逻辑控制需用0.3555kW•h，节电约15.7%。
2.3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。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（语义层或语言层）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。
2.5神经网络控制的应用
虽然神经网络技术已经大规模的应用在电力系统的控制过程中,但在电力系统中运用神经网络系统还没有达到成熟的状态,神经网络控制是一项尖端科技,属于新型技术。神经网络系统中运用的主要原则是非线性原则,通过优化非线性原则,运用神经网络来控制运行的数据和电力系统中的计算机数据库。神经网络控制中通过对数学系统、人工智能系统和网络系统的合理结合,来完成收集系统消耗能源、计算消耗量以及对能源消耗结构进行分析,提升了电力系统的能源调控提高了控制效率。同时在系统中分析神经组织结构和规划模型,提高网络的硬件水平,对我国电力行业提高经济发展水平与经济效益起到了巨大的促进作用,同时也极大的提升了电力系统的运行效率和运行质量。
结语
总而言之，将智能技术有效的运用于电力系统的自动化控制过程中，能够有效提高整个电力系统运行的平稳性。在将智能技术融入到电力系统的过程中，要对电力系统进行系统全面的分析，不断创新和改革电力系统中的智能技术应用，进而促进电力系统的可持续发展。
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