前言：现代社会的方方面面都需要电力，因此，保障电力系统的运行稳定对社会经济发展和居民正常生活具有重要意义，但电力系统结构复杂，仅依靠传统的管理方式很难保障运行稳定性，这便要求应用智能技术提升电力系统的自动化程度。
电力系统自动化中智能技术的概述
电能与现代社会息息相关，电力系统的运行情况决定着现代社会的发展。通常情况下，电力系统具有跨度大、输电线路长的特点，尤其是在我国幅员辽阔的情况下；同时，电力系统还具有结构复杂、危险指数较高等特点，这给电力企业的管理工作带来了极大困难的同时，也增加的管理成本。基于这种情况，有必要提升电力系统的自动化程度，于是电力企业加大了智能技术在电力系统中的应用。在电力系统自动化控制体系中应用的智能技术，包括神经网络控制技术、模糊控制技术、专家系统控制技术、线性最优控制技术和综合智能控制系统等，以下会对其分别介绍。应用智能技术后，不仅提升了电力系统的自动化程度，也使得电力系统的运行更加稳定、安全。智能技术对电力系统的发展具有重要意义。但从现实情况看，智能技术虽已广泛应用在电力系统中，却存在着管理模式落后、应用程度不深等问题，电力系统的自动化程度有待提升，这便需要电力企业采取措施进一步落实智能技术在电力系统中的应用。
智能技术在电力系统自动化的应用
神经网络控制技术
人工神经网络产生于20世纪40年代，发展到今天技术取得了很大的进步，运用在实际中可以发挥有效作用[1]。该技术的核心是人脑神经理论，配合控制理论广泛应用于电力系统自动化中，属于非线性技术的范围。该技术的具体优势为以下三点：
首先，相比于传统的人工控制，神经网络控制技术在各方面都具有突出的优势，极大地提高了电力系统的工作效率；同时该技术使用计算机进行控制，有效降低了人为因素误差对电力系统的影响，提高了电力系统自动化控制的精度。
其次，神经网络系统有一定的计算能力，可以对电力系统中的部分数据进行计算，便于工作人员了解电力系统运行情况，但是该系统只能进行低等级的计算，对于电力系统复杂的程序不适用，此时需要同其他智能化技术相配合进行。
最后，应用神经网络控制技术可以实现与其他智能化技术的有效配合，当电力系统发生故障时，会主动判断故障位置和故障类型，在此基础上还能进行一定程度的故障修复以保障电力系统的正常运行。
模糊控制技术
模糊控制技术的原理比较简单，而且也比较容易掌握运用，尤其是在控制智能化电器使用方面的优势更为明显[2]。应用该技术时可从两方面入手：一方面，模拟电力系统的模糊推理过程，之后对模拟数据进行分析；另一方面，在计算机控制程序中输入模糊量进行分析。
在电力系统自动化中应用模糊控制技术，需要明确控制目标，可以有效地控制电力系统的工作效率，但有一定的应用局限性，不适合大型电力系统，适用于中小型电力控制系统，能保障较高的控制精度，控制效率和控制成本也在理想范围之内。例如，让某个用电设备出现故障时，模糊控制技术就会检测到电力系统的异常，此时会通过系统的判断开启应及时处理系统，以此有效降低安全事故发生的概率；另外，模糊控制技术的应用使得电力系统的控制难度明显下降，帮助电力企业更好地进行电力系统的监督和管理，因此，该技术在电力系统自动化中有较广的应用范围。应用模糊控制技术，有效地简化了电力系统设计的复杂性，适用于非线性系统、模型不完全系统、滞后系统等的精确控制。
专家系统控制技术
在电力系统自动化中应用最多的就是专家系统控制技术，其工作原理就是通过计算机技术来模拟专家，在遇到问题时也能通过专家角度去解决[3]。作为一种比较成熟的自动化控制技术，专家系统控制技术在电力系统中的应用程度达到了高度普及。
专家系统控制技术在电力系统中主要应用是发现并判断故障、系统调度等。例如，当电力系统出现异常时，专家系统会立刻对故障进行排查并对排查到的故障进行合理的分析，之后还系统会将相关数据反馈给操作后台并预测该故障可能导致的安全隐患，以此提醒相关人员进行后续的维修处理，极大地提高了电力系统故障维修的效率，也达到了对电力系统潜在风险的控制。在电力系统自动化中采用专家系统控制技术时，需要注意控制系统和效益之间的关系，不仅要尽可能地提高专家系统控制精度，还要避免追求过高精度导致的成本投入增多的问题。专家系统控制技术的应用，电力系统的潜在问题能够简单、快速的解决，给电力系统的平稳运行提供了极大地保障。
线性最优控制技术
线性最优控制技术属于最优控制里面的一个特例，其本质是找到其中允许的控制作用，使控制对象从某一状态转变为规定要求的状态，同时保障某个要求指标达到某一数值。相比较其他控制技术，线性最优控制技术有着更先进的控制能力，有效地提升了电力系统的自动化水平，进一步保障了电力系统的先进性。
在应用线性最优控制技术时，为了达到最优控制，需要对控制对象的运动过程建立运动方程，将其中的变量设置在合理的范围之内，同时需要设定控制对象的初始运动状态和终端状态，还需要明确规定评价运动过程的标准，这样，整个系统就受到了运动方程的约束，变量也被控制在了允许的范围之内，可以有效地得出最优控制数据。就目前来看，线性最优控制技术在我国已被大范围应用，并且取得了良好的应用效果。由于我国幅员辽阔，电力系统的运输线路较长，故大多采用最优励磁控制，有效保障了长距离输电的稳定性。由于线性最优控制技术属于现代化智能控制技术，因此只适用于现代电力系统中，若应用到其他电力系统中，很难充分发挥其优势，甚至会出现较大的误差。
综合智能控制系统
电力系统结构复杂，数据信息十分庞大，有时只采用一种控制技术很难达到理想的控制效果，必须充分结合系统大数据进行控制，于是便有了综合智能控制系统。由此可以看出，综合智能控制系统不属于某一项新型的电力系统自动化控制技术，是多项控制技术的集合体。
上述提到的四项技术在电力系统中均有广泛的应用，彼此各有所长，应用在多个领域中，但这并不意味着综合智能控制系统可以随意集合其他智能化控制技术，应根据电力系统的具体运行状态合理的选择智能控制技术。就目前来看，综合智能控制系统中应用较多的组合是神经网络控制技术与专家系统控制技术、模糊控制技术与专家系统控制技术、模糊控制技术与神经网络控制技术三项，就第一项来说，该组合有效地提升了神经网络控制技术的计算能力，同时也有效避免了专家系统控制技术成本过高的问题。
通过不同的组合方式实现不同控制技术的优势互补，同时也有效地避免了各项控制技术的缺陷，不仅保障了电力系统运行的质量和效率，也有效提高了电力系统的安全、稳定性。
结束语：综上所述，在电力系统中应用智能技术，解决了以往存在的问题，不仅提高了电力系统的自动化程度，也保障了电力系统运行的安全性和稳定性，进一步降低了成本投入，提高了工作效率，对社会各方面的发展有着重要的推动意义。
参考文献：
庄铭文.电力系统自动化中智能技术的实践探析[J].无线互联科技,2020,17(24):77-78.