对电力系统中智能技术应用的探讨.docx

对电力系统中智能技术应用的探讨【摘要】随着科技的进步对电力系统自动化发展提出的要求也越来越高因此引入一些智能技术的运用它是电力系统自动化控制应用的重要组成部分。因此研究其应用状况对提高电力系统自动化控制、减少人力资本投入提高运作效率具有重大意义。【关键词】智能技术；电力系统自动化；应用当前常见的几种智能技术在电力系统自动化控制中的引入运用解决了传统方法难以解决的复杂系统的控制问题从而有效提高电力系统自动化控制的适应性降低控制系统的造价成本。1.电力系统自动化的简述为确保电力系统安全、平稳、经济运行对电力系统的各个元件、局部、全系统采用具有自动检测、决策和控制功能的装置通过信号和数据传输的系统就地或远距离进行自动监视、调节和控制等从而达到合格的电能质量。在一般的情况下电力自动化系统主要构成有调度自动化、变电站自动化和配电网自动化。2.电力系统自动化中的智能技术智能技术是具备学习、适应及组织功能的行为能够对于问题产生合适求解问题的响应解决传统鲁棒性控制和自适应控制无法解决出令人满意结果的非线性、时变性和不确定性的控制问题。目前智能技术尚处于发展阶段但它已受到人们的普遍重视广泛应用到电力系统各个领域中并取得了一定的实效。2.1专家系统的控制技术专家系统在电力系统中的应用范围很广它是一种基于知识的系统用于智能协调、组织和决策激励相应的基本级控制器完成控制规律的实现。主要针对各种非结构化问题处理定性的、启发式或不确定的知识信息。如：电力系统恢复控制、故障点的隔离、调度员培训、处于警告或紧急状态的辨识、配电系统自动化等。以智能的方式求得受控系统尽可能地优化和实用化并经过各种推理过程达到系统的任务目标。虽然取得到广泛应用但存在如难以模仿电力专家的创造性等局限性。一般而言专家控制系统应用比较大的原因还因为这种方法可适用范围广而且能够为电力系统处于各种状态提出辨识根据这种具体情况来给出警告或是提示在这样的情况还能够进行控制和恢复。虽然专家系统得到一定的应用但是还是存在一定的局限这种局限包括对于创造性的难以模仿而只是对于浅层知识的应用缺乏很有效的深层的模仿和方针对于复杂的模拟就难以适应。因此在开发专家系统方面应注意专家系统的代价/效益分析方法问题专家系统软件的有效性和试验问题知识获取问题专家系统与其他常规计算工具相结合等问题。2.2模糊逻辑的控制技术模糊方法是一种对系统宏观的控制十分简单且易于掌握为随机、非线性和不确定性系统的控制提供了良好的途径。将人的操作经验用模糊关系来表示通过模糊推理和决策方法来对复杂过程对象进行有效控制。通常用“如果…则…”的方式来表达在实际控制中的专家知识和经验不依赖被控对象模型、鲁棒性较强的。模糊控制技术的应用非常广泛与常规控制相比模糊控制技术在提高模糊控制的控制品质如：稳态误差、超调等问题自身的学习能力还不完善要求系统具有完备的知识这对工业智能系统的设计是困难的。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。这些模糊方法的运用因其可使用范围广目前已经在自动化控制中被广泛应用。2.3神经网络的控制技术神经网络是一种介于符号推理与数值计算之间适合用作智能控制的数学工具。神经网络从m维空间到n维空间复杂的非线性映射、学习能力为解决复杂的非线性系统控制问题提供了有效的途径。在神经网络中知识是通过学习例子分布存储当个别处理单元损坏时不会影响整个系统的正常工作是对非线性系统具有最好的控制性能。目前主要集中在神经网络模型、结构、学习算法的研究硬件的实现等。2.4线性最优控制技术线性最优控制技术是现代控制重要组成部分。目前在大型机组方面直接用最优励磁控制手段代替古典励磁方式不但提高了远距离输电线路输电能力而且同时改善动态的品质。另外在发电机制动电阻的最优时间控制方面最优控制技术也获得了成功的应用。它是诸多现代控制技术中应用最多、最为成熟的一个分支。2.5综合智能控制技术综合智能控制重要的技术发展方向是智能集成化。一方面可将多项智能技术相互结合于一体不在单独运用各取优势。如模糊技术和神经网络的结合神经网络与模糊控制的结合神经网络与专家系统的结合等这些都在电力系统自动化控制中研究的较多如可用神经网络与模糊逻辑良好结合的技术基础去处理同一系统内的问题神经网络处理非结构