智能技术对电力系统自动化的应用

摘要：电力系统是一个复杂大系统。这样的系统需要一套控制效果优良、鲁棒性较高的控制系统来保证系统的稳定、高效地运行。随着人工智能技术的发展，已经有越来越多的人工智能技术应用到系统控制中。本文介绍了几种典型的人工智能技术在电力系统中的应用，模糊控制在继电保护装置的应用、神经网络、专家系统在故障诊断方面的应用等。

关键词：电力系统;人工智能;模糊控制;神经网络

引言

伴随着社会的不断进步，用户对电能的要求也在不断提高:安全、可靠、优质、环保。电力系统在实际工作中也确实存在一些技术难题：首先，电力系统是一种复杂大系统，系统参数包含着诸多的不确定因素，并且具有很强的非线性;其次，电力系统应当具有较强的鲁棒性能，以克服系统中的扰动，而且系统对多目标寻优的控制方法要求也较高;最后，复杂系统是由多个子系统相互影响、关联组成，电力系统需要将多个局部的控制系统相互连接，综合控制。因此，这一系列尖端的技术难题需要应用更为先进的自动化控制技术即智能控制技术。

1智能控制技术

控制理论的不断发展，为人类带来了更加先进的自动化技术，使得人们设计的控制系统稳定、可靠、智能、高效。典型的智能控制技术包括：模糊控制、人工神经网络、专家系统、遗传算法等。

1.1模糊控制。模糊控制是基于模糊数学理论的一种控制方法。传统的控制理论能够解决模型明朗、确定的系统的控制问题。但当面对类似于电力系统的复杂、模型不确定、因素多的大系统传统的控制方法就无法高效地解决控制问题。为了克服上述问题，科研人员提出了用模糊数学的理论来解决一些复杂系统的控制问题。模糊控制是一种非线性的控制理论。它采用的是理论与实际相结合的方法解决实际的问题。一般模糊控制技术包含如下几个部分：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化。而其中的逻辑判断部分运用模糊逻辑、模糊推论方法进行分析，得到最优的模糊控制输出。

1.2人工神经网络。人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)，此类数学模型模仿动物神经网络的组成，进行分布式信息处理。通过调整系统内部的各个节点之间的联系，最终达到控制系统的目的。强鲁棒性、非线性特性、自组织自学习的能力和并行处理能力是人工神经网络基本特性，受到了人们的普遍关注。人工神经网络在工作前先对控制准则学习，减少系统工作过程中发生错误动作的概率。控制的准确性可以经过学习之后逐渐完善，提高系统正确动作的权值。

1.3专家系统。专家系统实际上是一个包含着某个专业领域内的大量人类专家知识的一种智能计算机程序系统。该系统通过程序模拟人类专家应用其丰富的知识经验进行分析、解决问题的过程，最终解决复杂的控制系统的问题。专家系统中的知识库是反映系统性能的主要部分，系统在解决问题时是通过模拟专家的思维来实现的。用户在使用过程中可以通过不断完善专家库来提高专家系统的性能。专家系统通过反复比对系统的输入信息，与专家系统中的知识库的规则进行匹配，最终找到能使数据库的内容与实际的目标的规则。在改善动态品质和提高远距离输电线路能力的问题上，卢强等人提出了利用最优励磁控制手段，研究成果指出：利用最优励磁控制方式，可以使大型机组取代古典励磁方式。

2智能控制技术在电力系统的应用

2.1模糊控制技术在继电保护领域的应用。电力系统中的继电保护装置具有这重要的意义，继电保护装置的可靠工作能使电力系统稳定、可靠、安全的运行。对继电保护装置的故障识别与诊断越来越严苛，电力系统中庞大复杂的故障现象，普通的识别系统无法准确及时地解决问题。因此，采用先进的人工智能技术进行电力系统的继电保护装置的故障识别与诊断的工作更加迫切。应用模糊控制技术监视电力系统中变压器的工作状态，根据变压器的参数的变化，结合已知的输入输出，利用模糊控制技术进行变压器的故障诊断。利用最小二乘法的原理将变压器的一些参数，例如电介质的损耗、泄漏电流、绝缘电阻、变压器的吸收比等参数作为模糊控制的输入。将这些输入参数通过一定的规则进行量化，作为模糊输入的矩阵，再将变压器的状态分为合格、不合格、故障等按照规则量化得到输出的模糊矩阵。参考其他一些实际经验中的数据作为扩展出来的输入输出矩阵，应用最小二乘法的迭代运算得到输入与输出的关系矩阵。应用得出的输入输出的关系矩阵就可以对一些变压器的试验信息进行分析，诊断。

2.2神经网络在电力系统故障诊断中的应用。在电力系统故障诊断的过程中，神经网络将系统的故障报警信息作为神经网络的输入量。神经网络的输出是电力系统故障诊断的结论。应先让神经网络进行学习，对其输入特定的故障报警，建立一个全面的故障报警样本库。通过样本库不断对神经网络系统进行训练，使得系统对不同的故障报警输入产生相应的权重，最终能够输出准确的故障诊断的结果。神经网络故障诊断技术不仅可以应用在电网的故障诊断方面，还可以用于电力设备的故障诊断、电力系统中的变压器的故障诊断等。神经网络的算法多种多样较为常用的有BP神经网络算法，迭代步长算法，以及变步长法等。

在辐射型配电系统中采用BP神经网络，用ANN模拟各个地区不同电弧电阻下的故障情况，测量阻抗量应用BP神经网络判断电力系统出现的问题。该方法能够有效解决由于电弧引起的测量阻抗不准确，导致保护系统不能正常工作的问题。专家系统在电力变压器其的故障诊断的应用电力系统中已经有多个部分在控制过程中建立出了数学模型，但是依然存在一些复杂的、规律性不明显的系统无法抽象出具体的数学模型。这就需要专家系统解决相应的问题。专家控制系统在电力系统中多用于分辨系统的故障报警的状态，进行分析，提出故障的应急解决方案以及系统的恢复控制方案。专家系统中的知识库用于提供解决问题的知识，应用推理机使用该专家的知识库。知识库可以根据变压器的不同故障分为多个子系统，例如油位、负荷、温度等。推理机调用程序根据当前的状态，按照规定的规则调用系统的特定知识。推理机调用知识库中的数据时可以采用正向推理、反向推理、混合推理。经过反复的匹配直到找出故障的原因，故障原因可能是多个，将找出的多个原因组合为一个相互关联的矩阵。最终实现了经过专家系统做出的故障诊断分析。

3总结

人工智能技术是一项新颖先进的技术。在电力系统中应用人工智能技术是电力自动化发展的必然趋势。针对类似于电力系统的具有非线性、多参数、不确定因素多的复杂大系统，人工智能技术拥有更加优越的控制性能。模糊控制、神经网络、专家系统等控制理论已经渐渐的成熟，在生产生活的多个方面已经有了越来越多的应用。经过人工智能技术的不断完善，电力系统自动化的不断深入，人工智能对电力系统的控制会使电力系统运行更稳定、更经济，鲁棒性能更优越。

参考文献

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[4]刘丙午,周鸿.基于物联网技术的智能电网系统分析[J].中国流通经济,2013,02:67-73.

作者：常红艳 单位：国网湖南省电力公司龙山县供电分公司