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摘要：当前，随着我国生产力水平的逐渐提升，各电力企业对于电力系统自动控制技术的要求不断提升。在这种环境下，电力系统及自动化技术要满足人们日益复杂的生产需求，就需要利用控制技术，进一步扩大生产规模，提高生产效率，转变电力企业的经济发展状况，促使电力企业不断向着一体化、智能化、自动化方向发展，进而提升电力企业的综合实力，推动我国制造业的蓬勃与发展。
关键词：电力系统；自动化控制；智能技术；应用研究
引言
近些年，国内经济迅猛发展，一定程度上推动了电气行业的不断发展，导致电力工程数量越来越多，智能化技术的引入对于电力工程施工技术的提升具有非常关键的意义，一方面可以保障工程质量，另一方面可以保证电力工程向自动化方向发展，从而保证电气企业的长远发展。
一、我国电力系统自动化控制中智能技术应用现状
电力系统自动化控制技术，就是利用信号系统、数据信息传递系统，来检测和控制电力系统，以实现对其完整统一的管理。在其监控管理中，需要使用具备自动检测和一定决策能力的装置，以有效控制电力系统，实现电力系统的安全高效运行，提升其输电质量，使其实现智能化建设控制。近年来，随着我国经济建设的发展，对电力的需求量也在不断加大，有力地促进了我国电力系统智能化发展。但受我国科技水平限制，一些技术存在漏洞，难以实现其高效应用。当前我国电力系统自动化发展中，主要包括了发电控制、电力调度和配电等自动化，在我国科技发展中，这些已基本实现，电力系统自动化和配电自动化实现中，一些技术已相对成熟，还需改善其中一少部分技术。
二、智能技术的优势分析
（一）智能技术在发电阶段的优势
电力系统在发电阶段的主要运行是对煤炭等资源进行充分利用，实现传统能源向电能的转化。电力系统发电汇总，需要对整个发电设备以及电路网络进行综合管理，并对发电过程进行优化，进而提高传统能源的利用效率。
（二）智能技术在送配电阶段的优势
电力传输过程是将电力资源传递给用户的过程，在电力传输中，如果没有对电力系统进行有效控制，不仅会降低电力传输效率，造成电力资源在传输过程中的损耗，还会引起电压不稳等安全隐患，对用电设备以及人员安全造成威胁。通过智能技术的应用，可以在安全风险发生前通过对送配电数据的采集和分析，及时发现安全隐患并指导相关人员进行问题根源的查找和消除，从而提高用电安全水平。智能技术还具有较好的信息交互优势，可以将电力系统的各个工作模块之间进行关联，使电力输送和调配更加科学、合理。
（三）智能技术在用电阶段的优势
智能技术具有较强的数据采集优势，通过对电力使用过程中的信息进行智能采集和分析，能够及时掌握电力资源的应用情况，进而通过电力系统为电力相关单位提供电力发展的数据支持。电力系统中的智能技术应用范围还包括对电力使用安全性和稳定性的监控，由于电力系统运行会受到多种因素的影响，如果不能及时发现问题将会给电力使用者带来极大的不便，如突然性断电将会影响用电设备的使用寿命甚至导致用电设备报废等，运用智能技术可以实现对用电情况的实时监控，一旦发现电力不稳定的情况，将通过智能报警设备对电力用户进行风险提示，以便电力用户及时采取措施。
三、智能技术在电力系统自动化控制中的应用
（一）线性最优应用
现代社会电力需求极高，且远距离输电线路较多，在此环境中，使用最优励磁模式能够实现对电机电压的有效控制。主要是因为，该控制方式是以线性最优控制为依据，对给定电压与发电机测量电压数值进行比较，并运用PID法完成对偏差数值的运算，进而获得控制电压数值。通过对最优励磁的运用能够对最优电压进行科学调节，实现对电压相位转移角的调整，保证控制电压能够被成功转换为输出型电压，进而完成相应控制任务。按照线性最优原则，技术人员能够对最优励磁进行合理运用，保证局部线性模型控制内容的切实强化。
（二）集成智能系统应用
集成智能系统内部结合较为繁杂，拥有较大的智能控制潜能，主要包含电力系统间交联与智能控制系统、技术等内容。一些专家学者将专家系统与神经网络系统模式融合在了一起，形成了新型集成智能系统，使该系统获得了新的发展方向。模糊系统中的神经网络可以对非结构信息进行更加优质的处理，所以将模糊逻辑与人工神经网络结合在一起，具有一定技术基础支持。虽然这两项技术均属于智能系统范畴，但两者的侧重角度却并不一致，模糊逻辑更加注重对不确定性以及非统计性问题的处理，而人工神经网络更加适合低级别计算。此外，模糊逻辑会提供应用程序框架，而感知器神经网络主要负责对数据进行发送，两者属于相互补充的关系。
（三）模糊控制应用
模糊控制属于电力系统自动化操作中常用的一种控制系统，该系统的运用能够有效提高动态模式控制精准度，尤其对于内容关系复杂与结构庞杂的电力系统控制效果更加明显。经过多年发展，模糊控制已经在电力系统中得到了广泛运用，其可以有效克服电力系统动态化以及变量复杂化的特性，实现对系统的有效控制，保证电力系统自动化控制水平的切实提升。模糊系统会对依靠自身数据对电力系统进行有效控制，并会设置出相应控制规则，以完成对系统中数据的模糊分析与处理。这种控制方式精准度较高，能够提升电力系统自动化控制可靠程度。
（三）神经网络应用
神经网络控制模式出现在20世纪40年代，并在诞生几十年后，出现了研究低迷的状态，直到后期人们认识到了神经网络的重要性，才开始重新展开了对该系统的研究，而现代神经网络也由此开始形成。这种控制系统由多种简单性神经元所组成，能够对特定权重信息进行连接，且会按照相应学习算法，对权重进行调整，进而实现M维空间到N维空间的非线性映射处理。现代神经网络更加倾向对神经机构与网络新型学习算法的研究，可以有效解决神经网络硬件问题。
（四）专家系统应用
智能技术的运用，使得专家系统开始形成，并在电力自动化系统中得到了运用。该系统涉及内容相对较多，应急处理系统、电力系统性能恢复以及系统状态调试都属于该系统内容，同时短期电力负荷预警、系统电源状态识别与故障排除等内容也涵盖在其中。由于该系统约束力较大，整体系统智能化水平也需要进行提升，所以该系统仍需不断进行优化。此外系统只能进行智能化操作，无法进行模糊理论操作，难以实现对适配功能的深层次认知，也是相关需要注意的问题。
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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