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摘要：为了缓解电力资源紧张的趋势，则需不断提升电力系统自动化水平。在电力系统中引入智能技术，不仅能够改善电力自动化的建设，使其具有智能化性能，而且能够增强电力自动化控制功能，从而实现电力资源的有效利用。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对电力系统自动化控制中的智能技术应用研究提出了一些建议，仅供参考。
关键词：电力系统；自动化控制；智能技术；应用研究
引言
随着经济社会的不断发展，工业发展和生活需求用电量持续增加，电力系统的稳定安全可以保证用电的持续性。电力系统本身比较复杂，内部各个电气元件较多，覆盖的范围较多，电力系统中任何元件的故障都可能导致整个电力系统的破坏。随着信息技术发展，电力系统自动化控制中的智能技术应用越来越广泛，其语义网络和知识网络、自主计算、内容计算功能让电力系统不断得到优化。不论是为了满足今后社会发展和人们日常生活的需求，还是想要实现我国电力行业的可持续发展，都必须要充分认识到智能技术在电力系统自动化控制中应用的重要性。
1电力系统自动化概述
电力系统自动化是借助计算机信息技术，对电力系统进行控制的一项技术。基于电力系统自动化的构建，使得电力系统具有自动控制、检测与管理等功能，从而实现电能生产运行各阶段的自动化调度和管理，极大程度上保障了电力系统运行的可靠性、安全性。在新时期，为了更好地发展电力系统自动化，则需要引入先进的技术，如智能技术，从而达到推进电力事业持续发展的目的。
2智能技术概述
随着互联网时代的到来，计算机技术和信息技术目前已经被广泛应用到各个领域，这就为智能技术的快速发展和该领域的不断拓展创造了有利的条件。在电力系统自动化中应用智能技术，其实就是在保留以往传统控制技术所具有的优势之外，对其进行一定的补充和完善，从而实现了电力系统对发电、调度以及用电过程的智能化管控，工作人员也可以第一时间发现电力系统运行过程中的存在的各种，并及时采取相应的解决对策，将设备运行故障给系统造成的不良影响降至最低。除此之外，智能技术的应用还可以对外部环境中的各种信息实现更加精准的捕捉，然后对这些信息进行详细分析和审核，进一步加强对区域系统的控制，更好地保证系统运行过程的安全性和稳定性，提高实际生产效率，为企业创造更大的经济收益。
3智能技术在电力系统自动化控制中的应用
3.1专家控制系统
智能技术在电力系统自动化应用中一个主要方面就是专家控制系统，该系统是一个智能计算机程序系统，内部含有大量的某个领域专家水平知识和经验，在电力系统控制中利用专家知识和解决实际电力问题的经验方法来处理问题。专家控制系统机能包括它所含的知识，主要包括知识库、数据库、推理机、解释和知识获取功能。专家控制系统可提高电力系统自动化控制安全性和可靠性，对电力系统中出现的各种问题进行识别和分析，向电力维护人员发出预警信息，通过知识和数据库自动找到解决方案。在电力系统突发事件处理中，该系统可对发生位置、原因进行精确的定位和分析，从动态和静态两个方面进行自动化处理，电力系统设备的反应速度提高了很多，保证了其持续运行。
3.2模糊控制技术
该项智能技术是我国目前电力自动化系统当中比较常见的一种，主要是在数学理论基础之上，将数学逻辑推理和其他理论知识紧密结合在一起而形成的一种新技术，根据以往经验总结发现，将模糊控制技术应用到电力系统自动化中发挥着非常大的作用和功效，主要表现在以下几个方面：第一，整个系统的正常运行离不开迷糊控制技术对各种动态因素的有效处理，该项技术的合理应用不但可以实现对相关因素的分析，同时还实现了对各种不可控因素的有效转换。
需要注意的是，电力自动化系统存在一定的复杂性，而且容易受到众多外界因素的影响，所以整个运行过程需要耗费大量的人力物力和财力，如果只是依靠传统的人工进行计算根本无法达到控制目标，而且人工计算精确度不足，容易出现误差，计算速度也跟不上，大大降低了控制效率。第二，模糊控制技术的应用可以为管理人员决策提供一定的帮助，该技术直接输入到自动化系统当中，根据系统对人类决策过程进行模拟，降低了该过程中对人力物力的消耗，同时还在一定程度上提高了电力系统运行效率。
3.3线性最优控制在电力系统中的应用
线性最优控制是当前我国电力行业发展过程中，在电力系统自动化控制中应用频率最高的智能技术之一。线性最优控制在电力系统中的应用主要体现在最优励磁控制方面。其优势在于能够 有效的提升长距离电能输送的稳定性和安全性，提升长距离电能输送的水平。除此之外，线性最优控制技术在大型发电机组中的应用也十分重要，在结合最优控制相关理论的基础上，能够为大型发电机组的安全稳定运行提供有力的保障。
3.4神经网络控制的应用
随着神经网络控制的研究不断推进，神经网络控制在模型结构、学习等方面得到了应用，且取得了一定的成效。神经网络的结构是在特定方式下，由简单的、大量的神经元连接到一起的。现阶段，人们对神经网络控制方面关注较多的是非线性部分、鲁棒能力等。在该技术的大量实践应用案例表明，该技术为数据传输提供了依据的网络资源载体。在电力系统中，常会用到神经网络结构及其训练算法，并发挥了一定的作用，即使得电力系统的元件能够进行有效互动，使得电力系统的运行速度加快，优势和效果明显。在实际的电力系统应用中，可通过BP神经网络来进行电力系统短期负荷的预测；可将人工神经网络与元件关联分析进行结合，对电力系统的故障进行检查诊断，并能取得良好的效果。
3.5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。
结束语
综上所述，电力系统在自动化控制中应用到的智能技术越来越多，可有效提高电力系统参数和数据运行的准确度和可靠度。智能技术在电力系统自动化控制中涉及到的技术主要包括专家控制系统、模糊控制技术、神经网络控制技术、线性最优化控制技术，在应用中要根据实际情况，从用电安全和稳定性上进行分析，解决供电过程中出现的各种问题，提高智能化水平。
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