随着科技水平的增长，变电站电力系统的规模也在逐年扩大，管理方面的投入也需要相应加大，过多的人力投入增加了管理成本，但管理效率并不高，所以自动化智能控制技术的运用也将成为必然趋势，成为行业内专业人士们关注的焦点。
1变电站电力系统的自动化智能控制技术重要性
1.1保证电力系统的稳定
变电站电力系统是不间断电能输出的主要手段，随着科技与经济的发展，变电站电力系统的规模也在不断增大，提供的电能越来越稳定。然而保证电力系统提供电能的稳定，是必须要形成对电力系统的有效管理。传统的人力控制方式能够做到具体问题具体处理，但管理效率不高，尤其是在大规模的变电站电力系统得到发展的情况下，过多的人力控制在效率方面未得到大幅提升，也增加了管理方面的成本[1]。自动化智能控制技术的发展能够有效解决管理效率低下的弊端，通过技术手段实现对各类电力系统运行过程中的频发问题进行智能控制，将电力系统的安全隐患降到最低，保证电力系统的稳定性，实现不间断地提供电能。
1.2提升管理操作安全性
无论是日常生活还是企业生产都需要电能作为基础方面的支撑，变电站电力系统在提供电能时，会因为长期处于工作状态下出现设备损坏、线路老化等问题，产生相应故障，工作人员在缺少相关数据的情况下进行操作，极易带来安全问题。自动化智能控制技术的运用能够实时对电力系统中所有的设备与线路的状态进行采集、整理以及分析等操作，若当中存在异常会自动予以警告提示，协助工作人员迅速处理，或者自动进行智能化处理，将问题造成的损失降到最低，提升管理操作的安全性。
1.3提高电力系统管理效率
变电站电力系统出现故障和问题是很常见的，工作人员需要对产生故障的源头等方面进行排查，如果没有相应的设备以及专业技术的协助，排查工作就会变得十分漫长且复杂，导致产生的故障问题得不到及时的扼制，最终引起更大的安全隐患。自动化智能控制技术能够对电力系统中的设备层、站控层以及间隔层的状态信息进行有效的采集、整理，根据所得到的信息进行分析预警，及时提醒工作人员故障问题点所在，让电力系统管理工作变得十分简单，从根本提高电力系统的管理效率。
2变电站电力系统的自动化智能控制技术的结构
2.1集中式
自动化智能控制技术是将计算机与信息通信技术相互结合，由于运用途径不同，采取的结构也存在差异，集中式是最常见的一种结构，其原理是借助计算机设备将功能进行集中管理。例如将计算机作为设备层的基础设施，利用各类扩展接口与变电站电力系统中的线路、设备进行相互连接，对相应的状态信息进行采集、整理和传输，工作人员只需要注意对预警系统的状态予以及时管理，预警系统启动也就表示变电站电力系统中存在故障问题需要解决。自动化智能控制技术将功能分布在不同的计算机之中，保持同步进行的状态，这种结构功能分工明确，功能相互分离便于有针对性的管理，若变电站的电力系统规模增大，这种结构也会在设备数量上发生较大的改变，形成较大的设备集群。
2.2分布式
自动化智能控制技术的分布式结构与集中式相类似，也需要与计算机技术相结合，需要投入大量的计算机，但是在结构层次方面存在相应的差异，也就是计算机利用扩展接口与电力系统相互连接后，自动化智能控制技术的功能将不再集中，也就是计算机的功能变成并联运行的模式，计算机间的工作状态与功能相互独立，彼此间不会产生任何干扰，即便是当中有计算机出现故障导致无法完成相应的功能，也不会对变电站电力系统整体产生任何影响。而且所有功能在运行状态下产生的数据被终端收集，互不干涉，实现功能的有效分离。这种结构的特点是运行状态稳定，功能与集群规模成正比，相同时间内可进行多段数据同步采集，有效提高管理效率，但由于变电站电力系统的应用领域不同，未能形成统一的标准规范，同种设备或扩展接口缺少良好的兼容能力，不具备通用性。
2.3分布分散式
自动化智能控制技术的另一种常见结构是分布分散式，与上述两种结构不同，分布分散式结构会作用于间隔层与站控层，变电站电力系统的所有数据的采集、整理与传输都由测控单元来完成，也能够进行有效的保护以及故障处理操作，具有更强的实用性[2]。其中测控单元能够根据布置的不同位置，完成相应的作用，只需要通过光纤的连接就能够进行相应的数据传输，使用起来更加便捷，光纤的长度能够得到有效的控制。分布分散式结构不需要过多大型设备的投入，只需要做好变电站断路器的间隔，形成与断路器的有效连接即可，这样不仅极大地减少了在设备方面的投入，也能够根据变电站用途的不同，进行相应的调整，依照用途形成对应的标准，实现的功能也不会随之发生改变，让电力系统适应不同的标准，更好地实现自动化智能控制技术的运用。
3变电站电力系统的自动化智能控制技术的种类
3.1半自动化智能控制
变电站电力系统在运行过程中会经常出现各类问题，工作人员必须要进行及时的控制管理才能够有效解决，然而有些情况下人员的控制是无法做到及时且有效的，自动化智能控制技术能够有效解决这类问题，按照自动化的程度划分，可以分为半自动化智能控制和全自动化智能控制。目前电力行业中仍然有许多电力企业在采用半自动化智能控制技术，也就是自动化智能控制技术能够主动对电力系统中的所有数据信息进行采集、整理、传输和分析等部分功能实现自动化控制，但不能够主动执行相应的操作，也无法对分析出的故障点和问题内容进行有针对性的处理，需要人为干预才能够实现。常见的半自动化智能控制有交互式控制、就地控制以及远程控制三种方式。交互式控制也就是工作人员通过操作指令与变电站的电力系统形成交互，操作指令能够起到命令的作用，让电力系统能够根据不同的指令内容进行相应的调整，而执行过程是全自动化的，不需要人为操作，这种方式适用于系统无法主动进行，需要工作人员在现场时使用。就地控制有手动与自动之分，手动方式需要人员手动开启或关闭就地控制装置的开关，从而实现相应的就地控制操作。自动控制是利用计算机处理技术与就地控制装置的控制功能进行通信完成相应操作，实际效果与交互式控制类似，仍然需要人为干预才能够达到。远程控制方式是利用监控系统对现场的电力系统执行控制的计算机进行实时监控，适合工作人员不在现场时使用，或者利用远程控制技术对变电站电力系统的控制终端进行操作，也就是通过远程操作完成相应的管理工作，这种方式能够减少人力方面的投入，提高电力系统管理控制的效率。但这种方式的前提是变电站能够与外界网络相互连接，终端内要有相应的软、硬件才能够达到协助的功能，若变电站的网络出现故障则无法进行处理。因此，从上述内容中不难看出，半自动化智能管理控制的必要条件是人为干预，虽然对电力系统中各方面的管理控制都能够实现自动化，但控制执行的行为还是需要人员操作，与全自动化智能管理控制相比，在管理控制的成本上仍然不占有优势。
3.2全自动化智能控制
全自动化智能控制相比半自动化智能控制灵活多样，能够实现在不同情况下完成智能化的控制，对变电站电力系统进行有效的管理，帮助采集信息、分析数据、处理问题等，不会对工作人员形成依赖。而工作人员只需要做好对自动化智能控制的工作原理以及专家系统的设置，就可以在不需要人力干涉的情况下自行处理，实现变电站电力系统的自动协调与管理。全自动化智能控制技术常用的技术手段由线性最优控制、模糊逻辑控制、神经网络控制三个方面。3.2.1线性最优控制线性最优控制是找出能够实现对受控对象进行有效控制的规律，与专家系统的知识库中存储的知识经验进行对比，从中找出相同且能够达到控制效果的最佳内容，这样能够使对控制对象的投入达到最小，控制的效果最好。例如采用自动化智能控制分布式结构中，若电路中出现低压电流减少情况时，线性最优控制的方式会针对出现电流的位置信息进行有效采集和分析，获取产生低压电流减少的情况，再将信息情况与知识库中现有的内容进行比对，采取代价最小的方法来消除出现的问题。线性最优控制在消除问题的投入上运用最少，取得的效果最好，因此得到广泛的运用，是变电站电力系统中最常见的自动化智能控制技术之一。3.2.2模糊逻辑控制模糊逻辑控制是针对不确定的情况和关系时所采用的控制，这种控制方式能够解决很多不确定因素，因其不能够做到精确的处理，与不确定的概念理解相似，才因此得名。这种控制方式效果迅速，能够及时进行应急处理。例如“开水的温度为100℃”，在知识库中知识存储时会被模糊化为温度过高，执行的方法就能会变成具体的“加2次冷水”来降低温度，这样水的温度降低，但是降低后的温度情况却不确定。这种方法在变电站的电力系统中也同样适用，当出现特定故障时，可以先将出现问题部分的详细信息进行采集，利用这种方法能够将该问题产生的大面积影响消除掉，保证电力系统的正常运作，不影响其他的功能。这种控制方式处理非重大事故问题时的作用非常明显，而且十分有效，能够发挥良好的控制作用，在重大事故中也有着较好的效果。但单纯的只采用一种控制办法是很难达到全面控制的，因为这种控制方式形成的结果具有不确定性，因此模糊逻辑控制多用于对家用电器方面的管理，因为家用电器内产生的电流电压相对较小，难以找出原因所在，运用逻辑模糊控制能够十分容易地对问题进行控制。3.2.3神经网络控制神经网络控制由多种内容组成，由于内容广泛，能够存储许多知识模型，对那些通过模型、规则等方式都无法解决的不确定情况起到非常有效的作用，从而使变电站电力系统能够稳定在可控制的范围内。神经网络控制的结构根据具体的要求而定，多数情况下需要建立各类模型，再结合相应的算法，组成控制方式中的神经网络。神经网络控制中包含多个神经网络，每个神经网络都是彼此独立的，而且所具有的模型也不尽相同，当中也有将其他控制方式作为模型的内容，比如模型中包含与模糊逻辑相似的模糊神经网络，利用这种神经网络能够对不确定的情况进行有效的解决[3]。另一方面，神经网络控制中神经控制器是不可缺少的部分。常规的控制器往往对复杂的情况以及神经网络的运用效果并不理想，神经控制器能够提升对各类复杂情况的适应能力，而且还具有较强的学习能力，建立并存储各类模型，便于总结经验。比如在变电站电力系统中出现复杂的问题时，利用传感装置收集相应的状态信息，神经网络能够对传输的信息或信号进行识别，建立相应的模型，利用神经控制器形成自适应操作，便于神经网络中现有的模型得到充分调用，最终解决问题。模型与各类算法较多且能够得到有效的运用，全自动化智能控制从而得以顺利实现，因此神经网络控制在变电站电力系统的自动化智能控制技术方面有着举足轻重的地位，能够促进电力系统在自动化智能控制技术方面的发展。
4结语
综上所述，变电站提升电力系统的整体规模过程中，还应当注重自动化智能控制技术方面的发展。变电站行业的特殊性要求其必须要长期稳定的保持运行，系统状态的稳定以及管理方面的高效率是最终的发展方向，应当结合自身特点，对现有技术不断进行改进，提高技术水平，减少过多管理成本的投入，促进行业在市场经济环境下快速前行。
参考文献
[1]韦开恒.研究变电站电力系统的自动化智能控制技术[J].建材与装饰，2020(9)：212-213.
[2]方宁.变电站电力系统的自动化智能控制技术[J].电子技术与软件工程，2017(2)：131.
[3]孙洲.变电站电力系统的自动化智能控制技术[J].电子技术与软件工程，2019(24)：99-100.
《电力系统自动化智能控制技术探索》来源：《通讯世界》，作者：丁晖 黄海 夏宗杰