电力系统及其自动化技术-潘力(2)

控制器,再把所得到的控制信号由控制室送往现场的调节阀或控制电机。这样,即使是一个简单的回路控制系统,其信号的必经路径也将会很长,因而会引起许多弊端和隐患。将FCS引入电力系统将在根本上优化控制系统的各种性能。将整个生产过程的控制功能分散,为每个被控设备就地配备专用的底层前置控制计算机,这些专用的前置机根据控制要求负责管理被控设备的有关信息。这些信息经前置机处理后通过通讯接口由现场总线与上位计算机相联。此时上位机的任务已不再是全面监控所有设备,而是担负人机对话或向上级调度远传信息的任务。在上位机可以根据前置机上传的信息构造各种画面、图象、图表、曲线来直观地反映现场设备的运行情况。不仅前置机可以配合PLC根据所取的实时数据对被控设备实行必要的调节和控制,而且上位机也可以直接通过前置机对被控设备进行实时性不强的调节和控制,把控制功能下放到现场,仅由现场仪表就可以实现控制功能。这样无疑增强整个电力系统自动控制系统的可靠性和系统组织的灵活性。并且基于这种现场总线技术的系统,还可与其它计算机、节点通讯,构成高性能的控制系统。

光互连并行处理器阵列在电力系统自动控制和继电保护中的应用研究。光互连技术的特点:①光互连不受电容性负载的影响,其输入输出可根据需要具有很大灵活性。②光互连的扇出数主要受探测器功率限制。光互连既可解决无终端的电互连线受到临界线长度的限制的问题,又可解决有终端线受到沿该线输出端密度限制的问题,它可以在计算系统内部实现高性能互连。它以光速传递信息,可将时钟扭 8

曲问题减小到最小程度。③光互连不受平面和准平面的限制,光在光波导中可以大于10°的交叉角相互交叉,自由空间光束可相互穿越而不相互作用,可提高系统集成度。研究结果表明,互连网络采用光子传输与电子交换相结合的方法,拓扑结构具有灵活的编程重构特性。光互连网络的带宽不受传输长度的影响,具有很强的抗电磁干扰能力,体现了光互连技术在并行处理器阵列系统中具有很大的应用潜力,为并行处理器阵列中的高速数据通讯和结构设计提供了方便。从而表明了光互连并行处理器阵列在电力系统自动控制和继电保护中具有远大的应用前景,将使电力系统自动控制和继电保护的水平提高到一个新的高度,保证电力系统安全、经济、可靠的运行。

五、电力系统自动化中智能技术的应用

（一）人工智能化技术的应用

电力系统自动化中人工智能化技术的主要应用于设备故障的诊断。诊断电力系统故障的传统方法是对电力装置与设备在发生故障的过程中所出现的数字状态信息与其他关键信息进行收集与分析，从分析中推理出导致故障发生的原因及发生故障的电力元件，并对故障恶化发展的态势作出预测。近些年来，人工智能化技术的应用，为电力系统的稳定运行提供了有效保障。目前电力系统中常用到的人工智能化技术主要包括ANN、ES、GA、Pe tri、FST等网络技术。其中 ES 是一种发展得较为成熟的技术，其不但将书本上相关理论知识融入其中，而且还总结了专家的实践经验，与电力工程的知识研究有着紧密的联系。目前ES智能技术在不断改进自身的知识构造与获取方 9

式，目的是使知识表达与获取的工作变得简化，并使推理诊断故障的效率得到提高。ANN技术的最大优点是无需对专业理论与专家的实践经验进行知识形成、转化及表达方式等进行重新构造，而只是需要对领域专家提供的故障实例进行自我组织与自我学习，在此基础上构建出故障诊断的样本集，诊断故障的样本集对于识别故障类型与故障定位等有着重要的参考价值。FST技术的诊断原理为根据模糊的隶属度描述故障、保护装置及断路器之间可能的度量。此外GA与Petri技术则是各具优势，同时也存在着一些缺陷。

（二）智能监控技术的应用

在电力系统内部，采用实时监控技术，可以及时有效地发现问题。现代计算机科技技术、工控技术及网络技术等在不断提高与更新，因此，只有提高电力系统的监控智能化水平，才能适应时代发展的要求。智能监控系统的用户界面为图形化结构，监控界面实现了数字化控制；显示电力系统的实时趋势、柱状图、位图动画及表盘数据等直观图形；此外，智能监控技术还具有遥控闭锁、实时报警、置数及遥控图形界面等功能。智能监控技术应用于电力自动化系统不仅使工作效率得以提高，而且节约了电力系统的人力资本，提高了安全生产生的可靠性，保障了电力系统内部的安全有效管理。智能监控技术可以根据实际情况制定具体的系统结构，例如：在对高压进线、馈线及母联部分，低压进线及联络回路的部分，电源切换及低压补偿等馈线、回路部分等方面进行考虑时，优先采用分布分层式结构。智能监控技术可以监测现场控制层、主控层及通讯层变压器的温度变化； 10

监控发电机的全电量、油温及转速等状况。智能监控技术能监测到多种遥信量的信号，如断路器的开关量、保护装置的跳闸信号、非电量信号及异常报警的信号。3 神经网络的控制技术的应用神经网络的出现、形成与发展已经经历了漫长的历史过程，其学习算法与模型结构等方面的研究也获得了大量成果。因神经网络具备并行的处理能力、非线性的特性、自学习自组织等方面的能力，所以备受人们关注。神经网络由许多简单神经元组成的，其将大量信息隐含于连接的权值上，并根据学习算法对权值进行调节，从而使m 维空间神经网络到n维空间神经网络之间非线性的映射得以实现。

（三）综合化智能系统的应用

综合化智能系统一方面实现了对电力系统实现了智能化的控制与现代化控制的结合。这方面的控制主要包括变结构的模糊控制、自组织与自适应的模糊控制、神经网络的自适应控制及变结构的控制等。在另一个方面，综合化智能技术也包含了多种智能控制技术间的相互交叉与融合。因此，对于庞大而复杂的电力系统来说，应用综合化智能控制技术则是具有非常重要的价值。就目前的情况而言，神经网络技术比较适用于非结构信息的处理，模糊控制技术则是适用于结构化知识的处理。因此神经网络技术与模糊逻辑控制技术的结合，具备技术基础。神经网络负责把感知器发送的数据进行妥当地安排与解释，模糊逻辑控制技术则是为其挖掘潜力与利用潜力提供框架。以上两种智能技术可以在不同的角度上为智能系统提供服务，且能产生互补作用。

小结

电力系统综合自动化是一个集传统技术改造与现代技术进步于一体的技术总体推进过程。当前电力系统的综合自动化已经进入以计算机技术和监控技术开发为主要标志内的阶段,但对于我国这样一个电力需求大、电网建设复杂而电力系统综合自动化改革开始较晚的国家来说,在追赶先进技术的同时,还必须要注重对传统技术和设备的改进,只有这样才能保证电力系统综合自动化的早日全面实现。

参考文献

[1] 杨立明.论电力系统自动化技术的运用及其发展趋势[J],机电信息,2013(09).

[2] 董群山.浅谈自动化控制技术在电力系统的应用[J],东方企业化,2011(12).

[3] 肖登明.电气工程概论.北京：中国电力出版社,2013(2).

[4] 董德坤,商涛.浅析电力系统自动化中智能技术的应用[J].科技论坛,2009.

[5] 王连生.基于风险的电力系统安全预警的预防性控制决策分析[J].哈尔滨工业大学校报,2009.

[6] 唐亮.论电力系统自动化中智能技术的应用[M].应用科学,2010.

[7] 李妍.浅论电力系统自动化中智能技术的应用[J].能源及环境,2010.

[8] 汪秀丽.中国电力系统自动化综述[M].水利电力科技,2009.