（国网山西省电力公司朔州供电公司山西朔州038500）
摘要：随着我国的科技进步，电力工程的发展也突飞猛进。电力系统的建设也逐渐向着智能化方向发展。通过电力系统自动化控制能够有效改善的电力系统运行的可靠性，对电网的发展有着良好的促进作用。在我国目前的电力系统中，智能技术控制已经逐渐向着标准化和科学化的方向发展，并在发展中逐渐完善，促进我国电力企业的发展。
关键词：电力系统自动化控制；智能技术；应用探讨
电力系统自动化包括电力的生产、传输以及整体管理的自动化，但是电力系统整体是一个十分复杂的系统，具有时变性和很强的非线性，同时其相关参数也不是明确不变的；另一方面，电力系统不仅建在平原，还有部分建在丘陵、高原等地方，由于分布地域的广泛，电力系统各电磁元件都有延迟、磁滞等物理特性，导致对整个系统进行管理十分困难，如何更加合理、科学地进行调控成为电力系统发展的必然要求。目前，随着科技的进步和社会经济的发展，智能化技术在电力系统已经得到了越来越广泛的应用。
1智能技术概述
信息化时代的到来，计算机网络及信息技术实际应用范围的扩大，为智能技术的广泛应用创造了有利的条件。在电力系统自动化发展中，智能技术的合理运用是建立于传统的控制技术基础上，在传输效率、反应时间等方面都有着自身独特的优势。在智能技术的支持下，有利于提升电力系统自动化控制水平，并对系统所处区域的外部信息进行深入分析，促使电力系统能够处于稳定、高效的运行状态，实现电力企业生产效益最大化目标。
2智能技术的运用优势
智能技术之所以能够有效应用到当前的电力系统自动化控制之中，根本原因在于其在发电、用电以及调度等方面具有无可比拟的优势。
2.1电力系统发电过程智能化
在智能技术的作用下，电力系统本身的控制能力将得到显著的增强，同时优化和解决电源和电网结构中存在的问题，并且还能够为光伏发电和风能发电提供积极作用。电网系统运行过程中，需要涉及到大量信息的传输工作，智能技术的应用优化了信息的双向交互传输效果，增强了信息传递的准确性和及时性，同时高质量控制发电系统的运行环节，促进能源的可持续发展得以实现。通过智能技术，促进电力系统的运转朝着更加科学化和智能化的方向发展。
2.2电力系统用电过程智能化
电力系统运行过程中通过智能技术的充分应用，能够有效实现智能化的用电目标，这主要是因为智能技术使得自动化技术能够达到最佳状态中。当用电过程中出现突发状况，比如说信息采集和设备智能化交互能力逐渐下降，此时的智能技术能够及时发挥作用，开启智能化的用电模式，保证用电的安全性和稳定性。又比如说，智能技术之中的智能化双向互动系统，在实际应用的过程中，能够为电网用户实现良好的交互，这样能够保证电网服务的优质性效果，充分满足用户的各种用电需求。
2.3电力系统调度更为智能化
电力系统在实际运转过程中，除了发电和用电环节之外，调度系统更是发挥着十分重要的作用，因而在应用智能技术之后，电力系统在调度方面得到的收益也较为明显。智能技术在电力系统之中最为突出的优势就在于合理调度电网的各个运行环节，通过智能电网的运作模式，增强电力系统运行的安全性、经济性。调度系统在运行过程中，需要有数据采集系统和安全预警系统作为重要支撑，并且还需要这些系统具有较高的运行水平，这就要求全面开展系统数据的采集工作，因而当调度系统出现故障的时候，将会及时发出报警信号，便于检修人员的处理。智能技术的应用将会提高调度系统运行的平衡性。
3电力系统自动化控制中的智能技术的应用
3.1专家控制技术
专家控制技术在电力系统中的应用也比较广泛，这种技术融合了相关的技术专家的专业知识，对电力系统进行智能化的操作，有效的解决电力系统中存在的问题。这种技术可以将专家的知识进行数据化和数字化的处理，转化成计算机运行的一种程序，电力系统一旦在运行中出现了故障，专家控制技术可以快速的发现问题并对出现的故障进行自我修复，从而保障电力系统的稳定运行。专家系统控制主要应用于大作业的机械，这种对技术和资金量的要求都比较高的系统主要应用于大型的企业和商业大厦，能够保证再出现问题的时候，最大限度的减少故障带来的经济损失和资源浪费。专家控制技术的应用能够保证电力系统的安全运行，并给予电力系统技术上的保障。
3.2神经网络控制
自从20世纪40年代人工神经网络出现以来，人们对其已经有了差不多70年的探究。开始对该控制模型的研究相对比较缓慢，但是随着研究深入，目前神经网络控制模型已经有了质的飞跃，无论从模型的构造还是算法上的改进，都已经十分成熟。该模式受到重视是由其自身特点所决定的，神经网络能把传感器传输过来的大量数据进行归类和解释，还能进行并行处理能力、自学能力，同时还能根据相关信息进行全面模拟，并且能使用人工的方式对神经元进行仿制，然后依据一定的规则进行相互连接。在电力系统中应用神经网络控制模型能够实现自动化控制的效果，还可以把不同优势的信息进行分区储存，由于其具有十分强的学习和容错能力，可以对不同的优势知识进行自动组织，适应信息处理的不同要求。现阶段对于神经网络理论的研究主要在学习算法、模型、结构以及硬件等方面。
3.3线性最优控制
在目前电力系统远距离输电中，最优励磁控制能够改进发电机电压的控制效果，加大控制力度。最优励磁控制要坚持线性最优控制原则，将给点电压的电压值与发电机测量电压进行比较，按照PID法相关要求对偏差进行准确的计算，以便于严格控制电压。最优励磁控制通过适当调节最优控制电压，改变电压相位转移角，保证控制电压能够转化为输出电压，完成各种各项控制操作。通过合理运用线性最优控制原理，最优励磁控制能够真正实现控制器控制和发电电压控制，对局部线性化模型控制内容进行优化。然而线性最优控制仅仅适用于局部线性模型中，在其他模型体系中无法达到良好的控制效果。
3.4模糊逻辑控制技术的应用
模糊逻辑控制技术，在当前电力系统自动化控制过程中发挥积极作用，主要采用模糊方法控制电力系统，操作方式较为简便，技术人员容易掌握。模糊方法在实际应用的过程中，其本身的非线性和不确定性系统的支撑，使得模糊逻辑控制技术能更好地为电力系统服务。模糊逻辑控制技术和专家系统控制技术进行对比，能够发现其本身具有较高的随机性，对于被控对象的数据模型不产生依赖，在模糊推理手段的直接应用下可以控制众多复杂的逻辑问题。而和一些常规性的控制技术进行对比，能够发现模糊逻辑控制技术针对智能技术的控制品质进行有效提升，同时降低了电力系统的风险，在应变效果方面具有突破性进展，但是同时还需要注意到其本身存在着一定的问题，主要是表现在该项技术本身的稳定性不够高，容易出现超调问题，而且一旦电力系统运行环节出现故障，模糊逻辑控制技术的应用会不自觉地增加系统运行的难度。因而，电力系统自动化控制过程中采用模糊逻辑控制技术，需要匹配以其他一些有效的智能技术，才能够充分发挥该项技术的价值和作用。
结语
综上所述，电力系统的运行安全、稳定与否关系重大。为实现这一目标，可将智能技术合理运用到电力系统自动化控制当中，使各个控制环节实现智能化，提高控制效果。在未来一段时期，应加大对智能技术的研究力度，除对现有的技术进行改进和完善之外，还应开发一些新的技术，使其更好地为电力系统服务。
参考文献：
［1］陈裕民，武博，赵敏.浅谈智能控制方法在电力系统自动化中的应用［J］.科技创新导报，2013（17）：240.
［2］汪洁，刘悠.浅谈电气工程及其自动化在智能电网建设中的应用［J］.通讯世界，2016（6）：185-186.
［3］赵光.电气自动化控制技术在电力系统中的应用研究［J］.现代职业教育，2016（9）：106.
［4］林平.浅谈智能变电站自动化系统的结构及其工程调试技术［J］.科技创新与应用，2014（28）：48.
［5］田欣平.浅谈智能技术在电力系统自动化中应用［J］.工程技术：全文版，2017（1）：00242.