引言
在现代化社会发展中，对电力能源的需求日益增长，电力系统自动化控制已经成为电力行业中的重要研究领域之一。随着人工智能技术的不断发展和应用，智能技术在电力系统自动化控制领域中的运用优势更加凸显，不仅可以提高电力系统运行的安全性和效率，还可以缩短电力系统故障恢复的时间，降低人工干预的风险，从而为全社会提供更加可靠、安全、高效的电力服务。
1人工智能控制技术介绍
对人工智能技术来说，可以通过相关的设备来实现对人脑的模拟，这样也就能够结合实际情况来进一步完善相关的规划以及设计工作，对继电装置进行更深层次的保护，可以有效避免电力系统出现各种各样的故障问题。（1）人工神经网络人工神经网络具体来说指的是相关的工作人员能够充分利用数学模型来对动物神经网络进行效仿，并能结合实际情况对相关的步骤进行分析，之后还需要对系统内的相关节点进行进一步的贯通，实现最终的控制。通过科学的利用人工神经网络有着较高的效率，最突出的特征主要为，不容易死机、并且存在着随机特性，还能够进行并行处理，可以在一段时间内同时完成多个任务，提升效率。在人工神经网络开始运行的这一过程中，首先需要完成的是对输入标准进行控制，避免出现各种误差。人工神经网络在经过了学习之后能够加强控制工作的准确性，有效提升系统正确动作的权值。（2）模糊控制理论对于一般的控制来说，通过相关工作人员的调试能够进一步地确定系统控制方面是否存在各种问题。但是，需要注意的是，在这一过程中，相关的工作人员要能够明白科学控制并不等同于电力系统这种影响因素繁多的系统。要想能够快速地克服这些困难，需要相关的技术人员研究出更为科学的模糊控制理论来处理相关的问题，结合实际情况来建立起更加完善的数学模型系统，这种方式一般来说是基于模糊数学建模建立起来的一种新方法，这一控制理论的随机性一般来说比较强。在一般情况下，模糊控制技术一般来说主要包含几个方面的内容，主要为逻辑判断、赋值变量、模糊化以及反模糊化等内容。其中，需要注意的是，通过开展逻辑判断的主要方式就是能够充分地利用模糊逻辑的相关理论来实现模糊控制的科学输出。
2电力系统自动化发展现状分析
电力系统自动化是指通过计算机控制和监测设备，实现电力系统自动化运行、管理和维护的技术。在传统的电力系统中，人工干预占据了很大的比重，对于电力系统的可靠性、安全性和经济性存在一定的影响。随着计算机技术和集成电路技术全面发展，电力系统自动化技术的硬件和软件水平不断提高，并且随着网络技术和通信技术的不断普及，电力系统自动化控制中的信息化应用也越来越广泛。目前，将智能技术应用到电力系统，实现了电力系统自动化控制水平的全面提高
3人工智能在电力系统自动化控制策略研究
3.1智能技术在发电阶段的优势
在电力系统自动化控制中，在发电阶段应用智能技术，可以提高发电设备的效率，增强电力系统的可靠性和安全性，降低管理成本，提高环保效益。利用智能技术进行电力发电调度和控制，可以对燃料的消耗、设备的运行状态和风险进行监控和调度，确保电力系统高效、安全运行。智能技术能够对电力需求进行预测和优化，根据预测结果制定相应的发电计划，从而降低电力系统的运营成本。在此基础上，智能技术可以通过机器学习、模型预测等技术，对电力系统持续进行监测，及时发现和诊断电力发电设备故障，减少故障对电网稳定性的影响，缩短恢复时间。另外，智能技术还可以帮助发电企业对电力发电设备和生产过程进行智能化调度和优化，实现节能减排。
3.2人工智能应用于故障排查中
人工智能技术的模糊理论、神经网以及专家系统等被广泛应用于电气设备的故障诊断与故障排查中，尤其是对于发电机和电动机的故障处理、变压器的故障排查有着广泛的应用。其对于设备故障诊断的有着极高的适用性，传统的设备故障具有复杂性、非线性以及不确定性等难点，因此，一般的诊断方式难以解决问题，导致诊断效率一直不高。而将人工智能应用到故障的诊断中能够有效提高诊断率，模糊逻辑、神经网络以及专家系统人工智能在故障诊断中主要采用集中诊断方式。比如，对于发动机和电动机的故障诊断，人工智能化诊断能够通过神经网络和模糊理论，做到较强的神经网络和故障诊断知识模糊性共同诊断，从而提高故障诊断的准确性和诊断效果。
3.3人工智能技术在智能电网中的应用
智能电网是利用先进的信息和通信技术来实现电力系统的智能化和优化运行的电力供应网络。人工智能技术在智能电网中的应用具有重要的意义，它能够处理复杂的电力系统数据、实现智能化的运行决策，并提高电网的可靠性、可持续性和经济性。以下是人工智能技术在智能电网中的主要应用领域。负荷预测和能源优化，人工智能技术可以利用大数据分析和机器学习算法对电力系统的负荷需求进行准确预测。通过分析历史数据和考虑多个因素（如天气、季节、经济因素等），人工智能可以预测负荷峰值和负荷波动，从而实现电力供应的合理规划和能源优化。这有助于电力系统实现更高效的能源调度、降低能源浪费，并提高电力供应的可靠性。
3.4数据驱动的故障诊断与预测模型
人工智能技术还可以通过构建数据驱动的故障诊断和预测模型来改进故障诊断和预测维护的准确性和效果。这些模型可以从历史数据中学习设备的行为和故障模式，并预测未来的故障情况。与传统的基于规则的模型相比，数据驱动的模型能够更好地适应设备的复杂性和非线性特性。通过结合多种人工智能技术，如深度学习、神经网络和支持向量机等，可以构建高效准确的故障诊断和预测模型。同时，人工智能技术还可以通过远程监测和维护系统，实现对电气自动化控制系统的远程故障诊断和预测维护。传感器数据可以通过网络传输到中央服务器或云平台，利用人工智能技术进行实时分析和处理。这样的远程监测系统可以及时发现设备的故障和异常情况，并通过预测维护模型提供相应的维护建议。这种远程监测和维护的方法能够大大提高设备的可用性和维护效率，减少对人力资源的需求。
结语
智能技术在电力系统自动化控制中的应用，为电力系统带来了巨大的变革和创新。随着人工智能技术、大数据技术和自动化技术等的不断发展，电力系统智能化水平不断提高，电力系统的自动化控制和管理也更加高效、可靠和安全。因此，相关电力企业应当积极探索智能化技术在电力系统中的应用，推进电力系统的智能化水平，推动电力系统行业的创新和发展。
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