關(guān)于電力系統(tǒng)自動化中智能控制技術(shù)的應(yīng)用

【摘要】隨著自動化技術(shù)的發(fā)展，在我國電力系統(tǒng)中各個領(lǐng)域也趨向自動化，電力系統(tǒng)得到了飛速的發(fā)展。文中概括描述了現(xiàn)代電力系統(tǒng)中將會帶來變革性影響的前沿性研究課題一人工智能控制的重要性，研究現(xiàn)狀及技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢。

【關(guān)鍵詞】電力系統(tǒng)；變革性；智能控制；發(fā)展趨勢

目前，大量應(yīng)用實例及工程實際研究進(jìn)一步表明應(yīng)用控制理論在電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定控制的巨大效益以及現(xiàn)實可用性和廣闊前景?，F(xiàn)代控制理論在中國電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，碧口水電站100Mw機組上最優(yōu)勵磁控制得到最好的證明。如今，現(xiàn)代控制理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用已發(fā)展成電力系統(tǒng)學(xué)科中一個引人注目的活躍的分支。近年來，模糊技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展又開拓了智能控制技術(shù)的新道路。

1、電力系統(tǒng)中智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能控制作為一門新的技術(shù)學(xué)科，涉及到多方面知識，如數(shù)學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)、控制論、不定性論，人工智能控制技術(shù)運用于多個層次，在智能控制，機器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程上相當(dāng)于催化劑，使工作更有效地進(jìn)行著。在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步的社會，效率的提高是最重要的，無論在生產(chǎn)還是生活方面。計算機技術(shù)的廣泛運用是當(dāng)今社會發(fā)展的強有力保障，自動化生產(chǎn)、運輸、傳播離不開計算機編程技術(shù)。

2、智能控制的優(yōu)勢

把人工智能控制的方法引入電力控制系統(tǒng)，將控制理論的分析和理論的洞察力與人工智能控制的靈活框架結(jié)合起來，才有可能得到新的認(rèn)識上的突破。人工智能控制主要表現(xiàn)在智能決策上，能夠有效地解決復(fù)雜性和不確定性的控制問題。模糊控制就是在研究人的控制行為特點的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。對于無法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的被控制對象，讓計算機模仿人的思維方式，進(jìn)行控制決策。人的控制可以用語言加以描述，總結(jié)成一系列的條件語句，即控制規(guī)則。運用微機的程序來實現(xiàn)這些控制規(guī)則，這樣就很像是人的思考行為了。因此，人工智能控制可以有效地解決現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中許多無法用數(shù)學(xué)模型精確描述的工藝工程，以及利用傳統(tǒng)數(shù)字計算機難以獲得令人滿意效果的諸多問題，在電力系統(tǒng)應(yīng)用中表現(xiàn)了很大的優(yōu)勢。

3、智能控制的主要應(yīng)用方法

3.1模糊技術(shù)在電力系統(tǒng)中的自動化控制中的應(yīng)用

“模糊理論”（FT）是將經(jīng)典集合理論模糊化，它是一個經(jīng)典集合論。模糊語言變量，模糊邏輯和模糊推理，是有完整的推理系統(tǒng)的智能技術(shù)。模糊控制是一種切實可行的方法，控制的模擬模糊推理和決策過程。它的原理是根據(jù)已知規(guī)則的控制和數(shù)據(jù)，由模糊輸入量推導(dǎo)出模糊控制輸出主要包括模糊化、模糊推理與模糊判決三部分。根據(jù)這三個部分的分析，做出正確的決策。

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和社會的不斷發(fā)展，模糊控制理論也在隨之改進(jìn)，模糊控制的優(yōu)點逐漸得到體現(xiàn)，并且已被廣泛應(yīng)用與推廣。模糊理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越多，顯示了模糊理論在解決電力系統(tǒng)問題上未來的發(fā)展?jié)撃堋Ｔ趪獾某晒Π咐幸膊粩嘣谑褂眠@一控制技術(shù)。例如，在歐洲某些國家調(diào)度中心，研究用模糊控制的方法描述調(diào)度員的負(fù)荷預(yù)測方法，已取得了令人滿意的效果。

在應(yīng)用控制中，大多依據(jù)模型來進(jìn)行，并且這一方法已經(jīng)漸漸的被廣泛接受。模型有簡單的也有復(fù)雜的。一般線性模型為簡單模型，但是實際應(yīng)用中大多為復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。在模擬非線性過程中，模糊關(guān)系模型（FRM）是一個簡單而有效的方法，仍然只是“次優(yōu)”方法。模糊關(guān)系模型來直接描述的輸入和輸出之間的關(guān)系，單輸出系統(tǒng)是容易實現(xiàn)的，但實現(xiàn)多輸出系統(tǒng)仍然是困難的。如果要為了克服這些缺點，要與其他人工智能技術(shù)和模糊理論相結(jié)合，并且在實際應(yīng)用中取得良好的效果。

3.2專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)自動化控制中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)（ES）是發(fā)展較早、也是比較成熟的一類人工智能控制技術(shù)。專家系統(tǒng)主要由知識庫和推理機構(gòu)成，它根據(jù)某個領(lǐng)域的專家提供的特殊領(lǐng)域知識進(jìn)行推理，模擬人類專家作出決策的過程，提供具有專家水平的解答。目前，電力系統(tǒng)運行和控制由有經(jīng)驗的調(diào)度人員借助自動化技術(shù)完成。這是由于一方面?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)值分析方法缺乏啟發(fā)性推理的能力，同時也無法進(jìn)行知識積累，另一方面電力系統(tǒng)自身的復(fù)雜性使一些必要的數(shù)學(xué)模型及狀態(tài)量很難獲取，單純的數(shù)值方法難以滿足電力系統(tǒng)的要求。因此，在電力自動化系統(tǒng)中引入電力專家的經(jīng)驗知識是十分必要的。

目前，全球都有不少與電力系統(tǒng)控制相關(guān)的專家系統(tǒng)投入試運行或進(jìn)入實用化推廣階段，并取得了不錯的效果，但是仍然存在著一些問題值得研究和探索：①當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模較大、規(guī)則較多時，完成推理的速度受到限制，因此目前已有的專家系統(tǒng)大多是用于離線，或者在線解決屬于系統(tǒng)分析方面的問題，而在實時控制方面的應(yīng)用還剛剛起步，有待進(jìn)一步的研究；②現(xiàn)有的專家系統(tǒng)缺乏有效的學(xué)習(xí)機制，對付新情況的能力有限，而且容錯能力較差，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)參數(shù)、設(shè)備控制器配置等發(fā)生變化的情況下，將有可能得不到結(jié)果或給出錯誤的結(jié)果。如何與ANN、模糊推理等其它人工智能控制方法結(jié)合以提高專家系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力和容錯能力是值得研究的課題；③大型專家系統(tǒng)的建造周期長，知識的獲取和校核比較困難，要建立完備的知識庫，維護(hù)難度比較大，在建造專家系統(tǒng)之前必須充分考慮這些問題。

3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)自動化控制中的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)在上世紀(jì)40年代，（ANN）它是一個模擬的傳輸和處理，由人工只能模仿簡單的控制，以神經(jīng)元信息的人的基本特征連接而成。經(jīng)歷了七十多年的研究發(fā)展，在模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法等方面取得了許多重大的研究成果。與ES相比有三點優(yōu)勢，ANN的特點是用神經(jīng)元和它們之間的有向權(quán)重來隱含處理問題的知識：首先，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以把信息分布存儲，而且容錯能力強；其次，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強的學(xué)習(xí)能力，可以把知識實現(xiàn)自我組織，以適應(yīng)不同的信息處理的需求；還有就是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算神經(jīng)元之間是相對獨立性的，以方便的并行處理，執(zhí)行速度更快。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用目前還存在一些問題，如果想更好的運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就要找到它的弱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究方向重心就要去處理如何利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，克服其缺點，以達(dá)到更好的效果。如果人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論想在電力系統(tǒng)自動化及控制領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展的更加廣闊，就加大對技術(shù)研究。

4、結(jié)論

人工智能控制技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用中已經(jīng)獲得了良好的發(fā)展。專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論等人工智能控制技術(shù)在電力系統(tǒng)自動化控制中應(yīng)用為人工智能控制技術(shù)在電力系統(tǒng)中提供了廣闊前景?？梢灶A(yù)見，加強智能科學(xué)在電網(wǎng)中的科研和應(yīng)用， 將能更好的保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運行。