关键词：电力系统；自动化；智能控制；策略

引言

当前，在中国智能化和自动化技术不断发展与普及的背景下，电力系统的发展与建设也正在逐渐趋于智能化和自动化[1,2]。电力系统自动化控制的有效使用可以进一步提高电力系统运行的可靠性，降低其工作隐患，有效地促进电网的持续发展。就中国当前的电力系统的发展阶段而言，智能技术控制已朝着科学与标准化的方向逐步发展。在发展过程中不断完善的同时，有力地促进了中国电力企业的不断进步。

1智能技术在中国电力系统自动化控制中的应用

中国电力系统不断发展，对智能技术的要求不断提高。智能技术在电力自动化系统中的应用普及，极大地促进了电力系统自动化的完成，提高了电力系统自动化的程度，因此，智能技术的应用为电力自动化起到了至关重要的作用。尽管智能技术的应用已经在电力系统的许多专业性方面起到了重要作用，但是电力系统的自动化实践中仍然有许多需要解决的问题和需要改进的领域[3]。例如，在电力系统的使用过程中，往往会出现许多不同原因导致的问题与故障。当前，智能技术在电力系统自动化应用中的主要问题是资源不能被完全共享，导致自动化程度不足。因此，智能技术在电力系统自动化中的应用需要朝着更好的方向探索和发展。

2智能技术在电力系统的应用优势

2.1智能发电。如今，中国的科学技术水平不断提高，实现了质的飞跃，智能技术在电力系统中的有效应用不断增强，加上相关自动化控制系统的技术进步，电力网络结构水平得到了极大的提升。同时，为了从根本上减少我国的发电污染，增加了光伏发电等新能源的利用，且加大了智能技术在电力系统中的有效应用。

2.2智能调度。电力系统运行最重要的管理方法之一是能够科学地调度电力。同时，智能技术对于电网的稳定性和安全性具有非常重要的意义。现阶段，在智能技术得到不断应用的背景下，中国的电力公司基本上都采用智能自动化进行专业调度。使用智能系统可以有效地保证电力系统的稳定性，确保电网正常工作。

3电力系统自动化智能技术的发展趋势

3.1智能实时控制。智能实时控制是智能技术在应用于电力系统所需要关注的一个重要技术问题。对于电力系统来说，能够对其进行实时的监控将会带来极大的便利，比如如果电力系统因为故障而无法正常运行，且未能查找到故障原因，没有及时排除故障，不仅会带来极大的电力安全问题，还会导致巨大的财产损失。因此，有关部门和企业需要重视智能实时监控技术的应用，在问题出现时就可以快速地解决，在减少经济损失的同时，还能够改良系统的运行环境。智能技术实时控制已经得到推广，在将来，会更好地应用于电力系统的自动化监控中，以此来降低电力系统的危险，还能够降低运行成本。

3.2人工智能故障诊断技术发展。人工智能系统无法与大脑一样进行思考，如果系统出现故障将会无法自行修复[4]。因此，人工智能故障诊断技术的应用就显得十分重要。当智能系统发生故障时需要人工智能诊断技术根据不同以往的故障数据进行分析，同时以此来对系统发生的故障情况进行评估。不管是什么样的故障问题，都可以通过智能技术来进行快速分析与解决。人工智能故障诊断技术可以减少对人工修复的依赖，减少成本，还可以使人工智能的开发更具创新性，并且不用顾及人工智能系统的诸多故障隐患问题。

3.3综合智能控制。全面的智能控制是解决人工智能系统控制的一个重要技术[5]。智能技术多种多样，复杂多变，如果人工智能系统出现一些极为复杂的问题那么将很难对人工智能系统进行管控。综合智能控制的使用，可以在电力系统自动控制出现问题时快速地进行分析，得出最优的解决方案，同时根据不同情况结合每种智能特点进行修复。综合智能控制也是未来电力系统智能技术发展的必然结果，其技术将在未来起到非常重要的作用。

4智能控制技术举例

4.1模糊控制。模糊控制就是将模糊逻辑应用于控制之中。模糊控制方法对于其他控制方式来说比较容易掌握，并且在未来的智能控制系统应用中存在大量使用的可能性。通过多年研究，模糊控制方法已逐渐普及于各个领域，特别是在家用电器领域已经取得了巨大发展。随着社会的发展，行业的复杂程度越来越高，导致了许多不确定性的发生。但是，不确定形式也具备优势，其具有良好的适应性，因为它在操作中无需精准的数据和模型作为理论支撑，并且可以很好地适用于非线性、已定性的系统控制。在建模过程中，相关人员需要具有一定的执行经验，且需要具有一定操作的基础。在中国现阶段，电力系统预测短期负荷是非常普遍的现状。为了在操作过程中进行多次有效的测试，工程师需要完善各种程序来保障系统的正常运行。然而，在实际操作中，发现即使编写了许多程序来支撑系统运行，它也经常与程序员的预估情况有一定差距。

4.2线性最优控制。线性最优控制是将现代控制理论应用于控制系统的重要组成部分。它是控制理论系统中比较成熟的技术，也是一种具有更多应用的控制技术。国内学者通过采用最优励磁控制方法在提高长距离传输能力和质量上得到了重要的研究成果。这项技术已经得到推广并应用于大型发电机组，取代了传统的励磁方法，成为主流的应用方法。同时，最优控制理论也已应用于其他发电机组，并取得了巨大的成功。但是，最优控制理论也有一定的缺陷，该理论主要是基于电力系统的局部线性模型设计的，因而对非线性电力系统的控制效果不明显。4.3神经网络控制我国关于控制模型的研究起步较慢，但随着研究的深入，目前的神经网络控制模型有了质的飞跃，无论是从模型构建还是算法改进来看，它都已经非常成熟。该模型的重要性取决于其自身的特征，神经网络可以对传感器传输的大量数据进行分类和解释，还可以执行并行处理和自学习功能，同时还可以执行基于相关信息的全面模拟。当前，神经网络理论的研究主要在学习算法、模型、结构和硬件领域。

5结束语

智能技术的不断进步，将促进中国电力工业的发展，提高电力工业的经济效益和经营效率。当前，应尽快解决中国电力系统自动化控制中存在的问题，并与智能技术一同发展，以便将来的智能技术能够更好地应用于这一领域。

参考文献：

[1]李振杰,李强,程金,等.智能技术在电力系统自动化中的应用探析[J].科技创新导报,2017,14(27):6-7.

[2]耿路,颜伟,朱达,等.智能技术在电力系统自动化中的应用[J].电子技术与软件工程,2017(12):145.

[3]董丽荣.电力系统自动化中智能技术的应用[J].现代工业经济和信息化,2017,7(4):58-59.

[4]蒋超颖.智能技术在电力系统自动化中的应用[J].电子技术与软件工程,2017(4):147-152.

[5]郑灿楷.智能技术在电力系统自动化中的应用探析[J].现代工业经济和信息化,2016,6(21):103-104.