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电力系统自动化控制技术探讨

来源:用户上传      作者: 杨 健

  摘要: 本文在对五种典型智能技术在电力系统自动化中的运用进行初步的分析,结合现有电力系统结构问题,,提出了电力系统自动化方案的应用模型,实现电力系统的自动化能有效提高电力部门的管理水平与效率。
  关键词:电力系统自动化智能技术计算机技术
  
  1电力系统自动化的概念
  电力系统自动化系统一般是指电工二次系统,即电力系统自动化指采用各种具有自动检测、决策和控制功能的装置并通过信号系统和数据传输系统对电力系统各个元件、局部系统或全系统进行就地或远方自动监视、协调、调节和控制以保证电力系统安全稳定健康地运行和具有合格的电能质量[1]。
  2电力自动化系统的构成
  电力系统自动化是电力行业发展的高阶段,是电力行业不断加强新技术引进与应用的突出成就,当前的电力系统自动化主要包括以下设备和部件:
  2.1系统调度自动化
  电力系统调度自动化是当前电力系统中发展最快的技术领域之一,它的主要功能构成为:电力系统数据采集与监控,其是实现调度自动化的基础和前提;电力系统经济运行与调度、电力市场运营与可靠性、发电厂运营决策等;变电站综合自动化等[2]。电力系统调度自动化是电力系统自动化的核心与关键,对自动化系统的质量与稳定性有着重要影响。
  2.2变电站自动化
  变电站综合自动化系统是利用先进的计算机技术、现代电子技术、通信技术和信息处理技术等实现对变电站二次设备(包括继电保护、控制、测量、信号、故障录波、自动装置及远动装置等的功能进行重新组合、优化设计,对变电站全部设备的运行情况执行监视、测量、控制和协调的一种综合性的自动化系统[3]。变电站综合自动化是提高变电站安全稳定运行水平、降低运行维护成本、提高经济效益、向用户提供高质量电能的一项重要技术措施。
  2.3配电网自动化
  配电网长期以来只能采用手工操作进行控制,自90年代开始逐步发展实现了一批功能独立的孤岛自动化,其今后的发展趋势必然走向基于先进通信技术的网络自动化。配电网自动化主要包括馈线自动化、自动制图/设备管理/地理信息系统及配电网分析软件,它是配电自动化的基础部分。与传统的孤岛自动化相比,基于信息技术的配电网自动化的关键在于以下三点:大量的智能终端、通信技术和丰富的后台软件[4]。针对我国配电网的具体情况,配电网自动化应当分期分批逐步发展完善,最终实现对配电系统资源的综合利用。
  3电力自动化的智能技术
  随着社会生产的不断发展,人们对电力系统的控制提出了越来越高的要求,一些先进的控制手段不断地引入电力系统[5]。目前主要有五种典型智能技术在电力系统中的运用十分常见。
  3.1神经网络控制技术
  由于神经网络具有本质的非线性特性、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力,所以受到人们的普遍关注。神经网络是由大量简单的神经元以一定的方式连接而成的。神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上,根据一定的学习算法调节权值,使神经网络实现从m维空间到n维空间复杂的非线性映射[6]。目前神经网络理论研究主要集中在神经网络模型及结构的研究、神经网络学习算法的研究、神经网络的硬件实现问题等。
  3.2模糊逻辑控制技术
  模糊方法使控制十分简单而易于掌握,在家用电器中也显示出优越性建立模型来实现控制是现代比较先进的方法,实践证明它有巨大的优越性。模糊控制理论的应用非常广泛。例如我们日常所用的电热炉、电风扇等电器。这里介绍用模糊逻辑控制器改进常规恒温器的例子。电热炉一般用恒温器来保持几档温度,以供烹饪者选用,模糊控制的方法很简单,输入量为温度及温度变化两个语言变量,每个语言的论域用5组语言变量互相跨接来描述[7]。
  3.3专家系统控制技术
  专家系统在电力系统中的应用范围很广,包括对电力系统处于警告状态或紧急状态的辨识,提供紧急处理,系统恢复控制,非常慢的状态转换分析,切负荷,系统规划,电压无功控制,故障点的隔离,配电系统自动化,调度员培训,电力系统的短期负荷预报,静态与动态安全分析,以及先进的人机接口等方面[8]。虽然专家系统在电力系统中得到了广泛的应用,但仍存在一定的局限性,如难以模仿电力专家的创造性。
  3.4线性最优控制技术
  最优控制是现代控制理论的一个重要组成部分,也是将最优化理论用于控制问题的一种体现。线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多,最成熟的一个分支。卢强等人提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态品质的问题,取得了一系列重要的研究成果。该研究指出了在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。另外,最优控制理论在水轮发电机制动电阻的最优时间控制方面也获得了成功的应用。
  3.5综合智能控制技术
  综合智能控制一方面包含了智能控制与现代控制方法的结合,在电力系统中研究得较多的有神经网络与专家系统的结合,专家系统与模糊控制的结合,神经网络与模糊控制的结合,神经网络、模糊控制与自适应控制的结合等方面。神经网络适合于处理非结构化信息,而模糊系统对处理结构化的知识更有效。因此,模糊逻辑和人工神经网络的结合有良好的技术基础。
  4结语
  电力系统自动化控制技术近年来得到了快速的发展,并在电力行业展示出其独有的魅力,自动化控制技术的改进和自动化元器件性能的提高,对电力系统的稳定性、安全性和经济性起重要的作用。
  
  参考文献
  [1]汪秀丽。中国电力系统自动化综述[J]。水利电力科技,2005,(02)。
  [2]唐亮。论电力系统自动化中智能技术的应用[J]。硅谷,2008,(02)。
  [3]夏永平,唐建春。浅议电力系统自动化[J]。硅谷,2010,(06)。
  [4]刘芳。电力系统自动化技术应用浅析[J]。经营管理者,2010,(04)。
  [5]李妍。浅论电力系统自动化中智能技术的应用[J]。中国科技信息,2010,(08)
  [6]张作刚。计算机技术在电力系统自动化中的应用分析[J]。广东科技,2008,(04)
  [7]吴永晨。电力系统自动化技术应用与发展[J]。中国高新技术企业,2010,(06)。
  [8]林广灯。浅探电力系统中配电自动化及管理[J]。科学之友,2010,(02)。
  [9]张玮。计算机技术在电力系统自动化中的应用[J]。科技资讯,2009,(30)。


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