【摘要】本文作者结合多年来的工作经验，概述了电力系统自动化与智能技术，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
电力系统地域分布广阔，大部分元件具有复杂的物理特性，比如饱和性、磁滞和延迟等等。因此，实现对这样的系统进行有效的控制具有较大的难度。电力系统在本质上是一个非线性的动态大系统，存在着许多非线性优化问题和及其复杂的工程计算，同时，人们对电力系统也提出了更高的要求，这些特征的存在，使得电力系统不断的引进一些先进的控制手段如智能技术等。
1 电力系统自动化与智能技术概述
1.1 电力系统自动化
电力系统自动化主要是指以计算机技术为基础研发的专门控制电力系统的新型电力技术，其运转的主要方式是对系统进行有效的检测和管理，并通过自动控制系统和自动管理系统保障电力系统的稳定和安全。实现系统的全自动化管理是电力事业快速发展的必然趋势。就电力系统来说，系统自动化意味着调度网、变电站和配电站将全部实现全自动化管理。这种管理模式的运用将会大大提高电力系统的运行能力，并可以在一定程度上提高电力公司的供电质量，保障电力系统的稳定运行。
智能技术主要包括综合智能控制、神经网络控制、专家系统控制等控制手段，也就是说，智能技术就是智能计算机技术。当前，各种智能技术已应用于电力系统之中，也是智能技术发展的新方向。智能技术突破了传统控制方法的局限性，可以对产品中的问题进行及时有效的处理，进而有效地提高了控制方式的有效性。与此同时，智能技术主要是通过对周围环境的感知，实现对所学信息的获取，以及提升感知信息的控制能力。这样一来，一些不确定因素的控制方法，就会在控制中有所减少，提高控制的实际效果。智能技术在组织与适应等方面，也具有极强的功能，基于对实际环境的正确判断，以获取相应的知识，以便于在实际中运用。这点也就说明，智能技术具有实时性、适应性和多样性的特性，在当前的社会发展中具有十分重要运用价值。
2 智能技术在电力系统自动化中的应用
2.1 线性最优控制
最优控制在现代控制化理论中，具有非常重要的作用。在现代控制问题中，线性最优控制能够成分体现其应用价值。目前，现代化的控制理论当中，线性最优控制的应用非常多，因此其技术也最成熟。但是，当前在电力系统中，对于非线性系统的控制，其控制效果并没有达到预期目的。这主要是由于线性最优控制的设计和制造主要是针对当前电力系统局部线性模型的。
2.2 模糊控制
智能技术在电力系统自动化中的模糊控制，主要利用了宏观的模糊控制理论，通过模糊控制推理、模糊控制和模糊运算，有效地控制复杂的电力自动化系统。模糊控制使得电力系统更容易操作，很多步骤简单化，具有较好的非线性，这些特点使得模糊控制被广泛地应用在电力系统自动化中。但是逻辑控制本身也具有很大的缺陷，模糊控制的学习能力差，在系统应用过程中稳定性差，经常导致电力系统出现误差，通过智能技术的不断发展，可以逐渐弥补模糊控制的这些缺点。
2.3神经网络控制
神经网络具有自组织学习能力、强鲁棒性、并行处理能力、本质的非线性特性等特点。神经网络是由大多数简单的神经元和一定的方式连接组成的，能够将大多数信息隐含在连接权值中，按照一定的学习算法对权值进行调节，使神经网络的由m维空间至n维空间的复杂非线性映射得以实现。神经网络理论研究主要是进行神经网络的硬件实现问题、神经网络学习算法的研究、神经网络模型和结构的研究等。
案例：基于神经网络的变压器故障诊断。
（1）问题提出及解决方案。电力变压器的安全运行对保证供电的可靠性具有重要的意义。由于神经网络（ANN）具有并行处理、学习和记忆、非线性映射、自适应能力和鲁棒性等固有性质，使其非常适合应用在电气故障诊断领域。为此，本实例针对就压器故障特点，形容采用合适结构和算法的神经网络，用以实现变压器故障的准确诊断。
（2）变压器故障诊断的（ANN）设计。网络输入层节点娄就是一个模式所包含的特征量数。在油色谱分析领域中。基于油中溶气体类型与内部故障性质的对应关系，以5种特征气体为依据的判断就压器故障的方法。其特征量为H2，CH，C2H3，C2H2，C2H6，这样点娄N为5的网络输入层定。
（3）变压器故障诊断样本。
（4）ANN网络应用分析。在实验测试中，收集了30组变压器样本，并随机取出20组样本用于神经网络训练，其余的样本作为仿真。
（5）结论。神经网络的诊断要比三比值法准确。通过改进学习训练算法，可在同等的收敛要求下，获得较高的精度。
对溶解气体分析法存在的问题，将人工神经网络应用于就压器故障诊断；根据变压器故障的特点，采用了动量因子技术的神经网络BP算法，使诊断网络具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力。
2.4综合智能系统
综合智能系统主要包含两方面：一是各种智能控制方法间的交叉结合，对于电力系统而言，综合智能控制具有较大的应用价值；二是结合了现代控制方法和智能控制方法，例如神经网络变结构控制、自适应神经网络控制、自组织或者是自适应迷糊控制、模糊变结构控制等。
3 智能化技术在电力系统自动化发展中的应用优势
随着我国经济的发展和科技的进步，我国电力事业得到了不断地发展和进步，电力企业不断加大电力系统自动化技术和智能化技术等先进的高科技技术的应用，极大提高电力系统的运行效率，智能化技术在电力系统自动化中的实际应用过程中，极大促进了电力系统自动化的进步，进一步提升了电力系统的运行能力，智能化技术已经广泛应用到电网建设中，已经成为电网建设的重要部分，这是源于智能化技术具有多方面的应用优势：首先，智能化技术可以促使企业由传统单一的自动化技术转变为多元化的自动化技术，通过智能化技术和智能化设备可以有效控制低电压电网的运行速度，最大限度改善高压电网的电力负荷情况，从而可以最大限度满足人们的用电负荷要求和用电需求；其次，智能化技术可以促使电力系统的信息管理系统的升级改造，不断提高电力企业与变电站之间的数据传输速率，极大提升了数据采集、处理与传输的准确性和实时性，为电力企业发展战略决策和生产运营决策提供科学有效的数据基础，不断提高电力系统的运行效率，增加电力企业的社会经济效益。
4 结语
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。
