基于人工智能的电力系统自动化控制策略研究.pdfVIP

电力创新

PowerInnovation

基于人工智能的电力系统自动化

控制策略研究

北京中冶设备研究设计总院有限公司杨鹏翔宗杨马跃

摘要：我国计算机网络相关技术不断革新与升级，推动了电力工程的智能化、数字化、自动化转型。人工智

能作为计算机技术中的新技术，其在电力工程自动化中的应用能够提升自动化控制精确度，提高电力系统

和设备的生产效率与质量。本文先阐述电力系统自动化中的人工智能控制技术类型，结合人工智能技术，

重点阐述了电力系统自动化控制策略，最后分析了电力系统自动化中智能技术发展趋势。旨在借助人工智

能优势，实现电力系统自动化控制，提高电力系统的可靠性和稳定性，以推动电力系统的发展。

关键词：人工智能；电力系统；自动化控制

工智能技术可以提高电力系统的运行效率的系统或设备进行实时监控，通过收集的数据信息判

人和可靠性，通过智能化的控制算法和自动断系统和设备的运行状态及有无异常。

化系统，电力系统运行可以更加精确和稳1.2模糊控制理论

定。借助人工智能技术能够实时监测和诊断电力系模糊逻辑是基于人类思维方式进行运算或有哪些信誉好的足球投注网站，

统的运行状况，及时发现潜在问题，快速定位，并通过采集设备运行的历史数据、现有数据，可以对

采取相应措施，从而避免或减少故障和停电的发生。设备未来的运行数据进行模糊预测及运算，而后基

此外，人工智能技术还可以优化电力系统的负荷管于预测结果分析电力系统和设备的未来运行状态，

理和能源分配，实现能源的合理利用和节约。人工找出未来电力系统和设备可能存在的问题，大幅度

智能在电力系统自动化控制中的应用是电力行业发降低发生未知问题的系统和设备的维修难度。在电

展的重要方向，对于提高电力系统的运行效率和可力系统自动化控制中，模糊控制理论可以用于优化

持续发展具有重要意义。电力系统的负荷管理和能源分配。通过将模糊控制

器应用于电力系统中，可以更好地应对负荷变化和

1电力系统自动化中的人工智能控制技术类型

能源波动，从而提高电力系统的效率和稳定性。模

1.1人工神经网络糊控制理论的主要思想是将模糊概念引入控制系统

人工神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构中，通过模糊集合和模糊规则来描述系统的行为和

和功能的计算模型。在电力系统自动化控制中，人工控制策略。与传统的精确控制方法相比，模糊控制

神经网络可以用于继电保护、负荷检测和主设备保护理论具有更强的适应性和鲁棒性，能够处理不完全

等方面。人工神经网络还可以应用于电力市场调度、信息和不确定性因素。在电力系统中，由于负荷和

能量管理和电力负荷预测等领域。通过使用人工神经能源的波动性，传统的精确控制方法往往难以满足

网络，电力系统可以实现更高效、更可靠地运行，提实际需求，而模糊控制理论可以更好地应对这些变

高供电质量和稳定性。此外，人工神经网络还可以与化，保持系统的稳定性和可靠性。模糊控制器的设

其他智能技术结合，如遗传算法和模糊逻辑控制，以计通常包括模糊化、模糊推理和去模糊化三个步骤。

实现更智能化的电力系统管理和优化[1]。不仅如此，首先，将输入和输出变量模糊化，将其转化为模糊

神经网络也可以从静态和动态两种角度对控制范围内