智能技术在电力工程自动化系统中的应用

智能技术在电力工程自动化系统中的应用

张若雨

扎兰屯岭东电力建设有限责任公司  内蒙古自治区呼伦贝尔市  162650

摘要：市场经济水平和科学技术水平显著提升，在这样的背景下，电力行业发展迅速。电力事业建设离不开电力工程自动化的支持。由于智能化技术在电力工程自动化中的渗透可以大幅度提升电力系统的运行效率，改善运行质量，所以相关技术人员应当结合电力系统的运作条件以及技术环境，加强对智能化技术的关注与应用，以此提升电力系统电力工程自动化控制的智能水平。本文对智能化技术在电力系统电力工程自动化中的应用展开进一步论述。

关键词：智能化技术；电力工程自动化；应用

引言

智能化技术的应用，为电力工程自动化带来了新的发展机遇和挑战。智能化技术在电力工程自动化中的应用，不仅可以提高电力系统的安全性和可靠性，同时也可以提高电力系统的运行效率和经济性。因此，深入研究智能化技术在电力工程自动化中的应用，对于推动电力工程领域的发展具有重要意义。

1智能技术在电力系统自动化中应用的意义

在电力系统自动化中，智能技术应用带来了巨大的变革。第一，提高电网运行效率。传统电力系统运行需要人工干预，耗费大量时间和人力，而应用智能技术可实现电网的自动化运行，通过数据分析和智能控制，实时监测电网的运行状态，自动调节电力的分配和传输，提高电力系统的整体效率。同时，智能技术应用还能及时检测故障和异常情况，并进行智能预测，提前采取措施，避免电力系统出现停电事故，保障电力供应的稳定性。第二，优化能源管理。智能技术对电力系统中各个环节的精确监测，包括电力生产、传输和消费等环节。通过智能技术的应用，动态优化电力系统，根据实时能源需求和供应情况，合理调配电力资源，提高能源的利用效率。同时，智能技术对电力系统中的能源消耗进行监测分析，帮助用户识别能源浪费的问题，并提供相应的节能建议，促进绿色能源的使用。第三，增强电力系统安全性。电力系统是现代社会运转的重要基础设施，应用智能技术可增强电力系统的安全性。通过智能监控和预警系统，实时监测电力系统中的安全隐患，及时发现和处理潜在的安全风险。智能技术还能应用于电力系统的安全管理和防护措施，如智能电网的建设和智能设备的应用，提高电力系统的抗干扰能力，保障电力系统的安全运行。

2智能化技术在电力工程自动化中的应用

2.1智能电网

随着我国电力事业的不断发展，电网建设越发先进、复杂，为电力工程带来了一定的挑战。为保障电力系统电网的稳定、安全运行，电力企业需要加强智能化技术在电网建设、运营中的运用，将普通电网的内容转变为智能电网的内容，以适应社会快速发展的背景以及电网结构的复杂化演变趋势。目前，许多国家在智能电网建设方面取得了诸多优越成果，实现了电力事业的飞速发展。（1）发电环节：常规电源网厂协调、风电并举、太阳能发电并网、大容量储能。（2）输电环节输电线路智能巡检、柔性交流、直流输电技术应用、特高压输电。（3）变电环节：新建智能变电站、变电站智能化改造、智能变电站运维集约化、输变站设备状态监测系统。（3）配电环节：配电智能化、配网调控一体化、分布式发电/储能与微电网的接入与协调控制。

2.2智能化监控系统

智能化监控系统能够实现实时监测电力设备的运行状态，包括电压、电流、频率、功率因素等。通过高精度的传感器，系统可以准确获取设备运行数据，帮助运维人员实时了解设备运行状况，及时发现问题并采取相应措施，从而提高设备的可靠性和稳定性。系统可以根据设备运行数据，自动调整设备运行参数，提高设备的运行效率和节能性能。同时，系统还能够预测设备的故障风险，提前进行预防性维护，降低设备的故障率和维护成本。智能化监控系统还具备远程管理功能，运维人员可以通过互联网远程监控和操作电力设备，实现对设备的远程诊断、故障排除和参数调整，提高了设备的管理效率和灵活性。同时，系统还支持对设备运行数据的实时存储和分析，为电力工程提供了宝贵的数据支持，帮助优化电网规划和运行管理。

2.3动态监测技术

动态监测需要依赖于智能传感器如电压、电流和频率传感器，以及环境监测如温度和湿度传感器，这些传感器被安装在电网的关键节点上。传感器需要在技术上支持高频率采样，通常是每秒钟上百次，还需要有能力在极端环境下稳定工作，保证数据的准确性和实时性。例如，电流传感器需要精确到小数点后几位，具体参数如±0.1%的精度范围内，以及能够处理高达几千安培的电流强度。数据从传感器收集后，通过高速、安全的网络传输至中央数据处理中心。使用的数据传输技术通常包括光纤网络或高速无线通信技术如5G，确保数据传输的低延迟和高可靠性。在传输过程中，应用层协议如MQTT或AMQP支持大量数据点的实时传输，并通过TLS或SSL协议加密，确保数据在传输过程中的安全。在数据到达处理中心后，应对数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值。使用大数据技术如ApacheKafka进行数据流的处理，对数据流进行实时的缓存和分批处理，ApacheHadoop和Spark平台用于处理存储在HDFS中的大规模数据集。在这一环节，数据预处理包括标准化、归一化以及时间序列数据的窗口划分。基于这些处理，引入机器学习算法对数据进行深入分析，以识别电网中的潜在问题或趋势。

2.4神经网络控制技术的应用

神经网络控制技术是一种新型的、标准化的智能化方法，它的主要思路是模仿人类的神经系统以某种形式表现出一些非线性特征，从而对身体各个器官进行调控。本课题拟通过仿真人脑神经元的结构构建具备一定学习能力的大型神经网络，实现对电网数据科学、有针对性地处理，促进电网健康运行。应用神经网络控制技术，既简化了各个子系统间的操作流程，又减轻了企业的劳动强度、降低了企业的成本、增加了企业的利润。该方法具有如下优点：它具有较高的检测精度，与传统的控制方式比较，其提出了一种实时、智能化的新算法，可以对系统的工作状况做出正确的判断，并对出现的问题做出正确的分析和处理；可以与其他智能技术相结合，从而提升标准化、智能化程度，促进电力系统的发展。所以，在运用智能化技术时，要注重对它的最优维护，要及时收集有关运行数据，特别是要对用电设备的能量消耗情况进行监控，对出现的问题进行研究，找出解决的方法，以此来提升电力自动化控制系统的工作效能。

结语

本文探讨了智能化技术在电力工程自动化中的应用,通过分析智能化技术的发展历程和概念，可以得出智能化技术在电力工程自动化中的应用具有重要意义和发展潜力。未来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展和应用，智能化技术在电力工程自动化中的应用将会更加广泛和深入，为电力工程领域的发展带来新的机遇和挑战。因此，需要进一步加强对智能化技术在电力工程自动化中的研究和应用，推动电力工程领域的发展和进步。

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