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摘要：随着时代的与时俱进，人们日常生产生活的正常运转都需要电力系统的有效支持，想要不断提高电力系统自动化应用水平，还应该将智能技术合理应用到其中，才能实现对各种电力设备的有效管控，从而使电力系统更加规范有序地运行，在为电力系统设备创造一个更加安全稳定运行环境基础之上，还在一定程度上降低了电力系统管理难度。本文首先对智能技术和自动化技术做出了简要分析，然后具体论述了电力系统自动化中对智能技术的具体应用。
关键词：电力系统;自动化;智能技术;应用
引言
随着社会的不断发展，人们的生活水平不断的提高，对于电气化设备的要求也在提高。因此，为了满足好消费者的需求，在电力系统的设计中，就需要使用智能化的设计方案。本次研究则主要针对电力系统自动化中智能技术的应用展开探讨分析，旨在为相关研究人员后续工作的开展奠定坚实的基础。
1概述
电力系统自动化控制在计算机和信息技术基础上发展而成，通过电力系统运行过程进行信息控制，通过具有控制功能的元器件对电力系统的工作环节进行控制。电力系统自动化控制是电力领域发展的进步，电力系统运行能力得到极大提高。电力系统在发电、送配电以及用电的整个过程中，涉及系统内部多项功能的兼容合作，通过对电力系统的电路网络实施自动化控制，可以大大缓解人工控制的压力，降低人工控制的误差，进而提高电力系统的运行效率。电力系统内部构造非常复杂，在长时间的运行中不免会出现故障问题，在自动化控制模式能够对庞大的电力系统进行有效维护和检修，优化电力系统的工作状态。
2智能技术在电力系统自动化控制中的应用
2.1集成智能控制技术
集成智能控制技术现如今也发展得较为成熟，在电力自动化控制领域也具有一定的应用规范，将集成智能控制技术合理应用到电力系统中可以很好地提高系统的整体自动化程度。该项技术在最初发展阶段受到了一定的限制，随着神经网络技术的不断研发和智能系统应用力度的加大，集成控制技术才取得了一定的提升和发展。由此可以看出，集成控制技术其实是在神经网络控制技术和智能系统不断整合基础之上才得以实现的，其是现代多种先进智能技术的结合，内部构造相对更为复杂，运行规律也难以总结，这就需要学者和专家加大对其的研究力度。和其他几种智能技术相比较奥尔延年，集成控制技术虽然较为繁杂，但随着各项自动化控制技术的不断发展与融合，其在我国电力系统自动化控制工作中发挥着越来越重要的作用。
2.2模糊控制技术的应用
在电力系统自动化中，最常使用的智能技术就是模糊方法。这种方法即操作简单，又可以在家电中使用。例如，人们日常使用的电冰箱、电磁炉这些电气化设备就可以使用模糊控制。为了扩大这种控制方法的使用效果，国外的一些研究就把模糊控制使用在恒温器中。在以前使用的电热炉中，使用恒温器来控制温度，也就是使用档位的方法来控制温度。这种控制温度的方法灵敏度不是很高，并且增加了控制工作的难度。而模糊控制技术则将模糊数学理论运用过来，对测量精度没有较高的要求，只需要结合数据常规控制规则，对数据隶属度问题进行综合分析，即可准确判断电网状态。实践表明，通过模糊控制技术的应用，系统不会受到电力设备的噪声影响，提升了判断的精确性。
2.3模糊智能控制技术
研究模糊控制技术可以发现模糊控制的前身是最初的经典模糊控制，其发展到自适应模糊控制来源于社会的需求。
从模糊智能控制技术的性质和分类方面进行分析可以得出模糊控制是从属于智能控制范畴的非线性控制这一结论。模糊智能在应用过程中不断与实际相结合，在此期间得到丰富和发展，并形成新的理论成果。可以说模糊控制已经是自动控制领域的一个重要分支。受条件限制传统自动控制器的综合设计不够智能化，需要建立在一定的基础之上，传递函数模型作为重要支撑所起的作用较大。然而实际情形是非常复杂的，很难保证数学模型的准确性。这也就能够解释模糊控制为何产生并广泛应用。在人们看来，模糊控制技术的显著优势不仅在于无须知道被控对象精确的数学模糊，更在于功能强大，面对一些复杂系统也能够很好的应对。值得注意的是，该项技术并没有完全达到尽善尽美的地位，还存在一些问题。
模糊智能控制技术包含不确定因素，但是这并不影响整体的工作。经实践多次检验发现，模糊智能控制技术整个推动过程较为科学，一切都是有据可依值得信任的。此外，其还具有构造容易这一明显特征。通常会用到单片机来构造模糊控制系统，和一般的数字控制系统相比构造难度无异。在现有科技的支撑下，模糊控制系统软硬件得到了空前发展，系统设计越发简单化。这种模糊智能技术在电力系统自动化中的应用较为频繁。
2.4神经网络技术的应用
神经网络技术是一种新型的智能技术类型，通过计算机来模拟人类的神经系统工作，利用计算机算法对数据进行自主分析和判断，从而实现对电力系统的智能化控制目标。神经网络技术还具备较强的学习能力，可以对过去电力系统工作进行总结，形成新的控制方法，其学习能力也有目共睹，最为著名的例子就是计算机深蓝在与国际围棋大师的比赛中取得了胜利。神经网络技术已经得到了较为成熟的发展，将其应用于电力系统自动化控制中，不仅能够降低人工控制的压力，而且也提高了电力控制的效率。神经网络技术的原理是，以信息节点来作为人类大脑的神经中枢，通过计算机的高速计算得到最优数值，并以此作为自动化控制的依据。神经网络技术不仅能够对数字数据进行处理，也能够对图形进行数据挖掘和分析，使电力系统自动化控制途径得以最大程度地优化。
2.5线性最优控制的应用
线性最优控制主要是以线性代数为依托，对电力系统的每个工作环节进行测量并形成不同的控制方案，在线性最优计算方法中对不同方案进行计算和对比，找到其中的最优路径。例如，在目前的电力系统中，可以通过对发电设备的电压和电流负荷进行计算，从而找到励磁控制器的最优调节方法，使电力系统的电压既不会出现不足从而影响系统正常运行，也不会出现电压过高而烧毁电力设备的情况。线性最优控制技术对电力系统的安全运行有着非常重要的意义，通过最优化控制方案的选择提高电力系统的整体控制水平。
结语
电力系统为社会生产生活带来方便的同时，也需要相关人员能够深入了解电力自动化控制技术中的不足，充分利用智能技术并发展智能技术优势，使电力系统的电力服务能力得以提升。信息技术不断创新发展，必将使电力系统的自动化控制水平得以进步，从而促进电力领域的发展进步。
参考文献
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