电力系统自动化技术应用论文

探析电力系统自动化技术的应用
摘要：随着我国城市化进程的加快，电力系统的快速发展，电路运行的成本的不断提升，我们需要寻求一种更加高效合理的电力系统控制技术，来实现电力系统的经济效益。

这种情况下，电力系统的自动化自动化技术应运而生。

本文通过对电力系统自动化与智能技术的分析，发现智能技术在电力系统自动化中的应用领域非常多，并且应用的方式也是多种多样的。

智能技术最初需要融入到电力系统自动化中是为了保证电力系统的安全性和稳定性，而随着智能技术地不断发展，模糊控制方式、神经控制、综合性的控制方式等都应用于电力系统的各个部分，尤其是在医学方面和交通、日常生活的应用方面都起着很重要的作用。

而现在的智能技术要朝着智能技术的集成化进行发展，将各种智能控制技术科学地融合在一起，形成一个统一的智能化技术体系，更好地应用在电力系统自动化中，给人们的生活和工作带来更多的便利。

关键词：电力系统自动化技术应用
中图分类号：tm73文献标识码： a 文章编号：
1 电力系统的自动化的概述
智能技术与电力系统的自动化技术的有效融合，更深层次地健全和发展了电力系统的科学配置。

智能技术在电力领域的合理应用，不但调配了电力体系发展的单一性与其自身的波动性，而且还给人们提供了更加便宜、便捷的电力体系。

因此，智能技术被
有效地融合在了电力系统的自动化中。

但是它很难模仿创造性的控制，只能进行表面知识的引用，缺少具有深度的设计，适应复杂环境的能力也很差。

所以，要将专家体系和常规的一些工具相融合再进行使用。

2.模糊控制理论的应用
所谓模糊方法，就是在自动化系统的控制过程中，通过建立模型来实现对电气的控制，这种方法因其操作简单的特点，通常被应用于家用电器中。

从应用效果和范围上看，这种方法具有更强的优越性。

比如我们日常生活中经常用到的各种电冰箱、电磁炉和电风扇等电器，就是通过模糊控制方法来实现其控制和操作的。

国外著名学者也采用该方法对常规恒温器进行了改造和完善，使得这种方法的应用范围更加扩大，表现为如果原有的电热炉一般用恒温器来保持其自身温度，通过几个档的选择来进行温度的区别，但是其灵敏度并不是十分高。

在采用模糊控制方法进行改造前，我们发现一百摄氏度以下的恒温器的灵敏度在八百左右，而一百摄氏度以上的恒温器灵敏度则达到一千六百左右，接近翻了一倍。

这种现象也导致了电器在使用过程中的一些问题，首先，如果对电器实行冷态启动，那么其就会时越过恒温值，其次，如果是恒温状态下，电器会发展轻微的摆动振荡。

无疑这些现象都会一定程度上影响电器的正常使用。

而在采用模糊控制方法对其进行改造后，这些问题就迎刃而解了。

从原理上看，模糊控制的方法产生作用的过程是非常简单的，即
通过输入量对温度和温度变化进行定义，然后对每一个定义语言的论域用五中不同的变量方式进行描述即可。

所以，模糊控制方法是一种操作简便、应用范围广的自动化化系统技术。

模糊方式是对电力系统进行整体控制的一种方法，并且操作简单易行，能够对随机的、不明系统进行控制管理。

把人为的控制经营通过模糊的方式进行表达，使用推理与管理的方式，对不简单的系统进行合理的控制。

一般使用“一旦……，就……”的表述方式，在具体的操作中，鲁棒性的表现比较强烈，而不是依靠专家体系和操作经验。

事实上，模糊方法的控制管理的使用也非常地广泛，跟一般的控制技术相比较，模糊技术更能够提高产品的质量的控制水平。

而且，它还包括了很多的智能技术的控制方式的交叉性的融合，电力系统自动化中的最具有潜在实力的应用技术就是综合性的控制技术。

目前，对电力系统自动化的探索中有很多的研究是有关于模糊方式与神经网络的融合等问题的，这些结合的方式的应用会对电力系统的自动化更有帮助。

智能技术的集成就是综合性的智能技术的继续的前进方向，也是对电力系统自动化的深层次的研究和探索，将多种智能化的控制技术融合在一起，形成一个集成化的智能控制技术的统一的整体，互相补充，发挥优点。

3.神经网络的硬件实现问题
人工神经网络的发展历史相对悠久，早在二十世纪四十年代就已
经产生，距离今天已经有六七十年的历史了。

在这六七十年的时间里，人工神经网络的发展也经历了不同的高潮和低潮时期，最终在模型结构、学习算法等方面取得了显著的发展成就，并被广泛的应用于现代的自动化自动化系统中。

笔者在认真分析了神经网络后认为，之所以其能够受到有关部门的重视，是因为其具有的非线性特性、并行处理能力以及强鲁棒性使其能够将大量的神经元有序的连接起来，从而保障了各种算法的作用的发挥。

从目前国际上对人工神经网络的研究状况来看，主要集中于神经网络模型、神经网络学习算法、神经网络的硬件等几个方面。

4.专家系统控制
所谓专家系统，就是能够对系统的运行异常状况及时的识别并进行紧急处理，防止故障扩大，威胁系统安全的一种技术。

这种技术由于其具有的特殊安全防护功能，使得其涵盖范围也相对较广，不仅包括警告状态或紧急状态的辨识、紧急处理、系统恢复控制还包括对系统规划、电压无功控制、故障点的隔离、配电系统自动化以及调度员培训等问题的执行。

虽然专家系统在电力系统中得到了广泛的应用，但仍存在一定的局限性，如难以模仿电力专家的创造性;只采用了浅层知识而缺乏功能理解的深层适应;缺乏有效的学习机构，对付新情况的能力有限;知识库的验证困难;对复杂的问题缺少好的分析和组织工具等。

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。

5.线性最优控制
最优控制是现代控制理论的一个重要组成部分，也是将最优化理论用于控制问题的一种体现。

线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多，最成熟的一个分支。

卢强等人提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态品质的问题，取得了一系列重要的研究成果。

该研究指出了在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。

目前最优励磁控制的控制效果。

另外，最优控制理论在水轮发电机制动电阻的最优时间控制方面也获得了成功的应用。

电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用，发挥着重要的作用。

但应当指出，由于这种控制器是针对电力系统的局部线性化模型来设计的，在强非线性的电力系统中对大干扰的控制效果不理想。

6.综合自动化系统
综合自动化控制一方面包含了自动化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自动化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，综合自动化控制更有巨大的应用潜力。

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自动化系统，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。

结语
电力系统的自动化自动化技术已经被广泛的应用于系统的运行中，除了上文中的方法外，还包括适应控制、变结构控制、h二鲁棒控制、微分几何控制等其它方法。

总之，自动化技术的广泛运用推动了电力系统的自动化进程。

我们相信随着人们对各种自动化控制理论研究的进一步深人，综合自动化控制系统会对电力系统起到更加重要的作用。

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