智能控制方法在電力系統(tǒng)自動化的應用

李存彥 劉玉臣 過春明

【摘要】隨著智能技術的研究進一步深入，兩者的有效結合，在一定程度上促進了電力系統(tǒng)的自動化。因此，研究智能技術在電力系統(tǒng)自動化中的應用狀況，對提高電力系統(tǒng)自動化控制、減少人力投入，降低作業(yè)成本有著劃時代的重大意義。

1、引言

隨著我國經濟技術的發(fā)展，人們對電力系統(tǒng)自動化的關注也與日俱增。電力系統(tǒng)的自動化控制，是指利用具有自用檢測、決策和控制功能的設備確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運營的技術。近年來，自動化智能控制已經廣泛應用于電力系統(tǒng)建設的各個方面，智能技術的應用提高了電力系統(tǒng)自動化的性能，為我國電力工業(yè)的發(fā)展起到了不可磨滅的作用。

2、智能控制在電力系統(tǒng)自動化控制中的應用

智能技術因其能夠解決傳統(tǒng)控制技術解決不了的問題（如不確定性、時變性和非線性的控制問題） 而受到電力工作者的高度重視，這也促進智能控制方法在電力系統(tǒng)自動化中得到了廣泛的應用和快速的發(fā)展一般來說， 目前在電力系統(tǒng)自動化控制的應用中主要有專家系統(tǒng)、模糊控制方法、神經網絡系統(tǒng)、綜合智能控制系統(tǒng)組成。

（1）專家系統(tǒng)控制的應用。

專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應用范圍很廣，包括對電力系統(tǒng)處于警告狀態(tài)或緊急狀態(tài)的辨識，提供緊急處理，系統(tǒng)恢復控制，非常慢的狀態(tài)轉換分析，切負荷，

系統(tǒng)規(guī)劃，電壓無功控制，故障點的隔離，配電系統(tǒng)自動化，調度員培訓，電力系統(tǒng)的短期負荷預報，靜態(tài)與動態(tài)安全分析，以及先進的人機接口等方面。雖然專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中得到了廣泛的應用，但仍存在一定的局限性，如難以模仿電力專家的創(chuàng)造性、只采用了淺層知識而缺乏功能理解的深層適應、缺乏有效的學習機構，對付新情況的能力有限、知識庫的驗證困難、對復雜的問題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發(fā)專家系統(tǒng)方面應注意專家系統(tǒng)的代價/效益分析方法問題，專家系統(tǒng)軟件的有效性和試驗問題，知識獲取問題，專家系統(tǒng)與其他常規(guī)計算工具相結合等問題。

（2）模糊理論的應用。

模糊理論是模糊化經典集合理論，將語言變量和近似推理的模糊邏輯引入進來，是一種包含一套完備的推理體系的智能技術。這種智能技術在電力系統(tǒng)自動化控制中非常實用，它能夠對人的模糊推理和決策過程進行有效的模擬。通過已經存在的控制規(guī)則和數據，模糊理論可以對模糊輸入量進行推導，得到模糊控制輸出，輸出結果的組成部分是：模糊化、模糊推理與模糊判決。模糊理論在電力系統(tǒng)自動化控制中的應用越來越廣泛，這種智能技術的優(yōu)勢為：對于那些具有不確定性、不精確性的問題能夠進行有效的處理，也能夠處理由于噪聲而造成

的問題；專家的經驗通過模糊知識的語言變量進行表達，與人的表達方式更接近，知識的抽取和表達更加容易完成；魯棒性強，提高了自學習能力和容錯能力，如果電力系統(tǒng)出現(xiàn)問題或者改變了網絡拓撲圖和環(huán)境變量的設置等，那么通過模糊理論的應用，能夠進行及時應對并且給出完全正確的解決方法。

（3）神經網絡控制的應用。

人工神經網絡從1943年出現(xiàn)，經歷了六、七十年代的研究低潮發(fā)展到現(xiàn)在，在模型結構、學習算法等方面取得了大量的研究成果。神經網絡之所以受到人們的普遍關注，是由于它具有本質的非線性特性、并行處理能力、強魯棒性以及自組織自學習的能力。神經網絡是由大量簡單的神經元以一定的方式連接而成的。神經網絡將大量的信息隱含在其連接權值上，根據一定的學習算法調節(jié)權值，使神經網絡實現(xiàn)從m維空間到n維空間復雜的非線性映射。目前神經網絡理論研究主要集中在神經網絡模型及結構的研究、神經網絡學習算法的研究、神經網絡的硬件實現(xiàn)問題等。

（4）綜合智能系統(tǒng)的應用。

綜合智能控制一方面包含了智能控制與現(xiàn)代控制方法的結合，另一方面包含了各種智能控制方法之間的交叉結合，對電力系統(tǒng)這樣一個復雜的大系統(tǒng)來講，綜合智能控制更有巨大的應用潛力。目前在電力系統(tǒng)中研究得較多的有神經網絡與專家系統(tǒng)的結合、專家系統(tǒng)與模糊控制的結合、神經網絡與模糊控制的結合、神經網絡、模糊控制與自適應控制的結合等方面。神經網絡適合于處理非結構化信息，而模糊系統(tǒng)對處理結構化的知識更有效。因此，模糊邏輯和人工神經網絡的結合有良好的技術基礎。這兩種技術從不同角度服務于智能系統(tǒng)，人工神經網絡主要應用在低層的計算方法上，模糊邏輯則用以處理非統(tǒng)計性的不確定性問題，是高層次的推理，這兩種技術正好起互補作用。神經網絡把感知器送來的大量數據進行安排和解釋，而模糊邏輯則提供應用和挖掘潛力的框架。因此，將二者結合起來的研究成果較多。

3、電力系統(tǒng)自動化中智能技術發(fā)展趨勢

隨著我國電力系統(tǒng)自動化要求的標準越來越高，智能技術越來越能適應并引導電力系統(tǒng)自動化。我國電力系統(tǒng)自動化程度也是不斷提高和完善，單元模塊慢慢的由單一單元模塊轉換為多功能單元模塊，監(jiān)控方式慢慢的由單項監(jiān)控轉變?yōu)槎嗑€控制，電壓等級慢慢的由實現(xiàn)高電壓等級調節(jié)轉變?yōu)榈碗妷赫{節(jié)。電力系統(tǒng)建設將朝著智能化實時控制、人工智能故障診斷、綜合智能控制等方向展開深入的研究。

（1）智能化實時控制。

智能化實時控制技術在電子系統(tǒng)控制得到了很好的應用，它對電力系統(tǒng)數據能做到實時監(jiān)測，并能對監(jiān)測的數據進行分析，把分析得出的結論采取一定手段進行控制。在智能化實時控制的基礎上采取強化智能化實時控制技術，通過這種強化智能化才能從根本上提高電力系統(tǒng)控制質量，在保障質量的基礎上加強電力系統(tǒng)控制力度，在控制力度基礎上降低系統(tǒng)風險。智能化實時控制技術有很多原有技術不具備的優(yōu)勢，它能夠采用圖形化用戶界面的方式，真實有效的對電力系統(tǒng)數據、運行狀況等進行直觀反映，避免了之前一些技術的弊端，如故障發(fā)生率、設備資源的損耗等。

（2）人工智能故障診斷。

傳統(tǒng)電力系統(tǒng)故障診斷基本上都是采用了簡單的處理方法，只是針對簡單的過程、故障、獨立理論體系進行的故障診斷，這種方法有一定的局限性，很難滿足電力系統(tǒng)的發(fā)展，需要更高的技術來進行取代。人工智能故障診斷技術的出現(xiàn)填補了之前只能處理單過程、單故障、獨立理論的故障診斷，它可以依照大型電力系統(tǒng)設備需求，對設備可能出現(xiàn)的故障、異常等數據參數進行多過程、全方位的分析，可以從根本上診斷出來故障，并且進行相應的質量控制。人工智能故障診斷能準確地對動態(tài)及靜態(tài)安全進行分析，并采取有效的措施，該功能已經成為機械故障診斷中新的發(fā)展方向。

（3）綜合智能控制。

綜合智能控制技術要求設計人員有良好的技術背景，隨著電力系統(tǒng)自動化的發(fā)展過程規(guī)范化，設計人員將相關的控制技術依照智能技術控制要求有機結合在一起，實現(xiàn)智能控制與現(xiàn)代控制的統(tǒng)一。綜合智能技術由于它能滿足電力系統(tǒng)自動化控制的資源配置內容要求，又能滿足智能技術優(yōu)化設計目標，毋庸置疑該技術已經成為電力系統(tǒng)自動化智能技術發(fā)展的必然方向。

4、結語

總之，智能技術的廣泛運用，推動了電力系統(tǒng)的自動化進程。隨著對各種智能控制理論研究的進一步深入，它們之間的聯(lián)系也會更加緊密，利用各自優(yōu)勢而組成的綜合智能控制系統(tǒng)，會對電力系統(tǒng)起到更加重要的作用。隨著科學技術的飛速發(fā)展，智能技術在電力系統(tǒng)自動化控制中的應用，將會越來越廣泛。

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