论文部分内容阅读
【摘 要】 随着我国社会经济的快速发展，城市的用电量不断的增加，在我国现阶段，传统的电厂生产方式已经无法满足现代化用电的需求，电力的自动化生产已经成为发展所必须要解决的问题。基于此，本文就智能控制在电厂热工自动化中的应用进行分析与研究。
【关键词】 智能控制；电厂热工；自动化
一、智能控制及电厂热工自动化
（一）智能控制理论
智能控制是随着控制理论的发展而提出的一项控制技术，其主要作用是帮助解决传统控制方法中无法解决的控制问题，对于那些适应性要求高、不确定性和非线性强的控制系统尤为适用。而电力系统就是一个不确定性和非线性很强的复杂系统，系统中包含了大量未实现建模的动态部分，加上其分布地域范围十分广，对其进行控制管理是非常困难的。同时，随着我国经济社会和科学技术的不断发展，传统的调度控制模式已经无法适应时代对电网运行控制的要求，传统电网控制调度缺少必要的控制技术和指令设备，在控制过程中易出现误动、据动等问题，影响了电网运行效率。为了解决这些问题，电力控制系统中的智能控制就被提了出来。
（二）电厂热工自动化概述
目前电厂热工自动化系统已在不断的发展过程中经历了三个阶段。而且每一个阶段都具有基自身的特点。第一代采用比较简单的8位微处理机来构成基本控制单元，人机接口是一般的CRT图形显示装置，通信系统自成体系，没有充分考虑不同系统之间的互连问题。第二代一般采用16位微处理机构成所谓多功能控制器，可以在一个多功能控制器中同时实现连续控制和顺序控制功能。人机接口为增强型运行员操作站，其主CPU一般为32位。通信系统逐步采用光纤，并可通过网间连接器（Gateway）将不同厂家的系统连接起来。第三代普遍采用32位微处理机构成多功能控制器。人机接口采用高性能的32位微处理机，其通信系统逐步靠近国际标准化组织提出的开放系统互连参考模型和制造自动化协议MAP，使得不同厂家的产品可以很方便地连接在一起。
二、智能控制技术的应用
（一）模糊控制方法
模糊理论就是将经典理论模糊化，将通过模糊推理得出的结果变量引入模糊逻辑中，形成一个完整的推理体系。模糊推理的过程实际上是一种实用的控制方法，根据已知的数据和控制规则，通过模糊变量进行推导，得出主要的模糊控制输出，主要包括模糊判决、模糊推理和模糊化三部分。随着时间的推移，模糊理论被不断地完善，模糊控制方法也被广泛应用，并取得了一定的成绩，具体体现在以下三方面：
1.该方法适用于处理不确定的、不精确的和噪声带来的相关问题；
2.模糊知识是使用语言变量来表述专家的经验，更接近人的表达方式，易于实现对知识的抽取和表达；
3.该方法具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显等。近年来，模糊控制方法在电力系统中的应用越来越广泛，并且随着科技水平的发展，获得了越来越多的研究成果，这也间接说明了模糊控制在电力系统中具有广阔的应用前景。
电力系统传统的控制方法为模型控制，一般的线性模型相对简单，但是，在电力系统控制中，多应用非线性模型系统，这不仅增加了控制难度，控制效果也差强人意。加入了模糊理论、建立模糊关系模型后，可以有效地模拟非线性过程，并描述了系统输出、输入量关系，克服了传统模型的不足。
（二）人工神经网络
人工智能技术主要多用于诊断电力自动化系统中的设备故障。以往对电力自动化系统中的故障诊断多是依靠人力的分析预测，根据系统收集起来的设备故障状态信息，对故障发生的部位和原因进行分析，并对故障对整个电力控制系统的影响进行预测，这样不仅效率低下，而且对电力系统运行的稳定性有一定影响。而人工智能在电力控制中的应用就使这一问题得到了改善，当前在电力自动化控制中应用的人工智能技术较多，ES是其中发展比较成熟的一项。ES智能技术不仅包括了电力系统的相关理论知识，而且还将电力专家相关的实践经验也总结在其中，并通过改进知识表达和获取方式，使电力系统中设备故障的诊断效率得到了提升。而另一项较为先进的人工智能技术是ANN智能技术，其最大的特点是能够对系统提供的专家实例进行自我学习和自我组织，而不需要进行专门的知识形成和获取过程，并根据自我学习的结果构建出相应的故障诊断样本，在进行故障诊断时就可依据构建完成的样本集来判断故障部位和故障类型。
（三）专家系统
相对上述两种智能控制方法来说，专家系统发展较早，现在已经发展为一项较为成熟的控制技术。专家系统主要是由推理结构和知识库构成，主要的控制方法是根据某一领域专家提供的知识进行特定推理，并模拟人类专家进行相关分析，最终根据分析结果作出相应的决策。现阶段，在电力系统自动化中，电力调度和运行控制主要调度人员利用自动化技术完成的，传统的数值分析缺乏推理性，并且在知识积累上存在一定的欠缺。另外，电力系统本身的复杂性也决定了建立数学模型和获取状态量的难度。应用专家系统能够很好地解决上述问题。
专家系统在电力系统自动化中的应用已经初见成效，但同时也存在一些问题需要解决：
1.专家系统在运行过程中，其推理速度会受到系统规模和规则的限制，同时，只能在离线或在线时解决系统问题，无法实现实时控制；
2.建立专家系统需要花费大量的时间，并且知识库建立工程量大，增加了系统维护的难度
3.在应对新问题方面，专家系统的相关能力还有待加强，并且其容错能力比较弱。当设备改动或发生故障后，很容易出现错误码。以上问题需要相关领域的专家共同努力。解决这些问题，将为电力系统智能控制贡献力量。
（四）线性最优控制技术
最优控制是最优化理论在系统控制方面的具体应用，其原理是在一定条件下，寻找最适合系统的控制策略，以使性能指标达到最大化或最小化。其在电力控制系统中的应用由来已久，有研究已经证明，利用最优控制手段能够提高电网远距离输电的输电能力，并能提高输电线路的输电品质。但由于其只能对电力控制系统中的局部线性模型进行最优策略的选择，因而控制作用有限，对于强非线性电力控制系统的最优控制效果并不理想，在实际应用过程中多用于对电力系统中局部进行控制的线性模型中。
（五）监控技术
监控技术是电力自动化系统中不可缺少的一部分，通过监控，电力控制中心人员能够实时掌握电力系统各部分的运行状况。而随着电力行业的发展，智能监控技术得到了广泛应用。智能监控技术能够为用户提供数字化的监控界面，并对电力系统的运行进行实时地图形和数据分析，为控制人员提供决策支持。另外，现代智能监控系统还具备远程遥控界面、实时报警以及遥控闭锁等功能，使电力自动化控制的工作效率得到明显提高，节约了电力企业人力资源，增强了电力生产的安全可靠性，提升了电力系统的自动化水平，适应了时代发展要求。其智能性主要体现在，当对电力系统中高压进线部分，低压进线部分以及电源切换等部分进行分析时，会优先使用分布分层式的系统结构，并对各层的温度变化和运行状况进行监控。同时，智能监控还能够监测到电力系统中多种遥信量信号，并将这些信号实时反馈给监控中心。
三、结束语
智能控制在电厂的热工自动化系统建设中具有重要的促进作用，通过智能控制系统的实际应用，可以有效地促进电厂的日常生产，提高了电力企业的经济收益，为我国经济建设的快速发展起到了保障作用。智能控制模式最然取得了明显的成果，但是在电厂的热工自动化中还存在着一些不足，需要电厂的决策者这方面进行较多精力的投入，促进电厂自动化系统的建设，提高电厂的实际自动化生产的步伐，为我国经济做出更大的贡献。
参考文献：
[1]陈明星.智能控制在电厂热工自动化中的应用分析[J].河南科技，2013，20：121.
[2]梁新锋.火电厂热工自动化中智能控制模式的应用[J].科技与企业，2012，11：99.
[3]孟丽荣.关于智能控制在电厂热工自动化中的应用[J].中国新技术新产品，2012，24：185.
[4]庄志旸.智能控制在电厂热工自动化中的应用[J].硅谷，2013，20：128+124.
【关键词】 智能控制；电厂热工；自动化
一、智能控制及电厂热工自动化
（一）智能控制理论
智能控制是随着控制理论的发展而提出的一项控制技术，其主要作用是帮助解决传统控制方法中无法解决的控制问题，对于那些适应性要求高、不确定性和非线性强的控制系统尤为适用。而电力系统就是一个不确定性和非线性很强的复杂系统，系统中包含了大量未实现建模的动态部分，加上其分布地域范围十分广，对其进行控制管理是非常困难的。同时，随着我国经济社会和科学技术的不断发展，传统的调度控制模式已经无法适应时代对电网运行控制的要求，传统电网控制调度缺少必要的控制技术和指令设备，在控制过程中易出现误动、据动等问题，影响了电网运行效率。为了解决这些问题，电力控制系统中的智能控制就被提了出来。
（二）电厂热工自动化概述
目前电厂热工自动化系统已在不断的发展过程中经历了三个阶段。而且每一个阶段都具有基自身的特点。第一代采用比较简单的8位微处理机来构成基本控制单元，人机接口是一般的CRT图形显示装置，通信系统自成体系，没有充分考虑不同系统之间的互连问题。第二代一般采用16位微处理机构成所谓多功能控制器，可以在一个多功能控制器中同时实现连续控制和顺序控制功能。人机接口为增强型运行员操作站，其主CPU一般为32位。通信系统逐步采用光纤，并可通过网间连接器（Gateway）将不同厂家的系统连接起来。第三代普遍采用32位微处理机构成多功能控制器。人机接口采用高性能的32位微处理机，其通信系统逐步靠近国际标准化组织提出的开放系统互连参考模型和制造自动化协议MAP，使得不同厂家的产品可以很方便地连接在一起。
二、智能控制技术的应用
（一）模糊控制方法
模糊理论就是将经典理论模糊化，将通过模糊推理得出的结果变量引入模糊逻辑中，形成一个完整的推理体系。模糊推理的过程实际上是一种实用的控制方法，根据已知的数据和控制规则，通过模糊变量进行推导，得出主要的模糊控制输出，主要包括模糊判决、模糊推理和模糊化三部分。随着时间的推移，模糊理论被不断地完善，模糊控制方法也被广泛应用，并取得了一定的成绩，具体体现在以下三方面：
1.该方法适用于处理不确定的、不精确的和噪声带来的相关问题；
2.模糊知识是使用语言变量来表述专家的经验，更接近人的表达方式，易于实现对知识的抽取和表达；
3.该方法具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显等。近年来，模糊控制方法在电力系统中的应用越来越广泛，并且随着科技水平的发展，获得了越来越多的研究成果，这也间接说明了模糊控制在电力系统中具有广阔的应用前景。
电力系统传统的控制方法为模型控制，一般的线性模型相对简单，但是，在电力系统控制中，多应用非线性模型系统，这不仅增加了控制难度，控制效果也差强人意。加入了模糊理论、建立模糊关系模型后，可以有效地模拟非线性过程，并描述了系统输出、输入量关系，克服了传统模型的不足。
（二）人工神经网络
人工智能技术主要多用于诊断电力自动化系统中的设备故障。以往对电力自动化系统中的故障诊断多是依靠人力的分析预测，根据系统收集起来的设备故障状态信息，对故障发生的部位和原因进行分析，并对故障对整个电力控制系统的影响进行预测，这样不仅效率低下，而且对电力系统运行的稳定性有一定影响。而人工智能在电力控制中的应用就使这一问题得到了改善，当前在电力自动化控制中应用的人工智能技术较多，ES是其中发展比较成熟的一项。ES智能技术不仅包括了电力系统的相关理论知识，而且还将电力专家相关的实践经验也总结在其中，并通过改进知识表达和获取方式，使电力系统中设备故障的诊断效率得到了提升。而另一项较为先进的人工智能技术是ANN智能技术，其最大的特点是能够对系统提供的专家实例进行自我学习和自我组织，而不需要进行专门的知识形成和获取过程，并根据自我学习的结果构建出相应的故障诊断样本，在进行故障诊断时就可依据构建完成的样本集来判断故障部位和故障类型。
（三）专家系统
相对上述两种智能控制方法来说，专家系统发展较早，现在已经发展为一项较为成熟的控制技术。专家系统主要是由推理结构和知识库构成，主要的控制方法是根据某一领域专家提供的知识进行特定推理，并模拟人类专家进行相关分析，最终根据分析结果作出相应的决策。现阶段，在电力系统自动化中，电力调度和运行控制主要调度人员利用自动化技术完成的，传统的数值分析缺乏推理性，并且在知识积累上存在一定的欠缺。另外，电力系统本身的复杂性也决定了建立数学模型和获取状态量的难度。应用专家系统能够很好地解决上述问题。
专家系统在电力系统自动化中的应用已经初见成效，但同时也存在一些问题需要解决：
1.专家系统在运行过程中，其推理速度会受到系统规模和规则的限制，同时，只能在离线或在线时解决系统问题，无法实现实时控制；
2.建立专家系统需要花费大量的时间，并且知识库建立工程量大，增加了系统维护的难度
3.在应对新问题方面，专家系统的相关能力还有待加强，并且其容错能力比较弱。当设备改动或发生故障后，很容易出现错误码。以上问题需要相关领域的专家共同努力。解决这些问题，将为电力系统智能控制贡献力量。
（四）线性最优控制技术
最优控制是最优化理论在系统控制方面的具体应用，其原理是在一定条件下，寻找最适合系统的控制策略，以使性能指标达到最大化或最小化。其在电力控制系统中的应用由来已久，有研究已经证明，利用最优控制手段能够提高电网远距离输电的输电能力，并能提高输电线路的输电品质。但由于其只能对电力控制系统中的局部线性模型进行最优策略的选择，因而控制作用有限，对于强非线性电力控制系统的最优控制效果并不理想，在实际应用过程中多用于对电力系统中局部进行控制的线性模型中。
（五）监控技术
监控技术是电力自动化系统中不可缺少的一部分，通过监控，电力控制中心人员能够实时掌握电力系统各部分的运行状况。而随着电力行业的发展，智能监控技术得到了广泛应用。智能监控技术能够为用户提供数字化的监控界面，并对电力系统的运行进行实时地图形和数据分析，为控制人员提供决策支持。另外，现代智能监控系统还具备远程遥控界面、实时报警以及遥控闭锁等功能，使电力自动化控制的工作效率得到明显提高，节约了电力企业人力资源，增强了电力生产的安全可靠性，提升了电力系统的自动化水平，适应了时代发展要求。其智能性主要体现在，当对电力系统中高压进线部分，低压进线部分以及电源切换等部分进行分析时，会优先使用分布分层式的系统结构，并对各层的温度变化和运行状况进行监控。同时，智能监控还能够监测到电力系统中多种遥信量信号，并将这些信号实时反馈给监控中心。
三、结束语
智能控制在电厂的热工自动化系统建设中具有重要的促进作用，通过智能控制系统的实际应用，可以有效地促进电厂的日常生产，提高了电力企业的经济收益，为我国经济建设的快速发展起到了保障作用。智能控制模式最然取得了明显的成果，但是在电厂的热工自动化中还存在着一些不足，需要电厂的决策者这方面进行较多精力的投入，促进电厂自动化系统的建设，提高电厂的实际自动化生产的步伐，为我国经济做出更大的贡献。
参考文献：
[1]陈明星.智能控制在电厂热工自动化中的应用分析[J].河南科技，2013，20：121.
[2]梁新锋.火电厂热工自动化中智能控制模式的应用[J].科技与企业，2012，11：99.
[3]孟丽荣.关于智能控制在电厂热工自动化中的应用[J].中国新技术新产品，2012，24：185.
[4]庄志旸.智能控制在电厂热工自动化中的应用[J].硅谷，2013，20：128+124.