電力系統(tǒng)自動化智能技術簡單回顧模糊控制、神經網絡控制、專家系統(tǒng)控制、線性最優(yōu)控制、綜合智能控制等典型智能技術在電力系統(tǒng)自動化中的運用。

　　電力系統(tǒng)是一個巨維數的典型動態(tài)大系統(tǒng)，它具有強非線性、時變性且參數不確切可知，并含有大量未建模動態(tài)部分。電力系統(tǒng)地域分布廣闊，大部分元件具有延遲、磁滯、飽和等等復雜的物理特性，對這樣的系統(tǒng)實現有效控制是極為困難的。另一方面，由于公眾對新建高壓線路的不滿情緒日益增加，線路造價，特別是走廊使用權的費用日益昂貴等客觀條件的限制，以及電力網的不斷增大，使得人們對電力系統(tǒng)的控制提出了越來越高的要求。正是由于電力系統(tǒng)具有這樣的特征，一些先進的控制手段不斷地引入電力系統(tǒng)。

　　模糊控制模糊方法使控制十分簡單而易于掌握，所以在家用電器中也顯示出優(yōu)越性。建立模型來實現控制是現代比較先進的方法，但建立常規(guī)的數學模型，有時十分困難，而建立模糊關系模型十分簡易，實踐證明它有巨大的優(yōu)越性。模糊控制理論的應用非常廣泛。例如我們日常所用的電熱爐、電風扇等電器。這里介紹斯洛文尼亞學者用模糊邏輯控制器改進常規(guī)恒溫器的例子。電熱爐一般用恒溫器來保持幾擋溫度，以供烹飪者選用，如60，80，100，140℃。斯洛文尼亞現有的恒溫器在100℃以下的靈敏度為±7℃，即控制器對±7℃以內的溫度變化不反應；在100℃以上，靈敏度為±15℃。

　　因此在實際應用中，有兩個問題：①冷態(tài)啟動時有一個越過恒溫值的躍升現象；②在恒溫應用中有圍繞恒溫擺動振蕩的問題。改用模糊控制器后，這些現象基本上都沒有了。模糊控制的方法很簡單，輸入量為溫度及溫度變化兩個語言變量。每個語言的論域用5組語言變量互相跨接來描述。因此輸出量可以用一張二維的查詢表來表示，即5×5=25條規(guī)則，每條規(guī)則為一個輸出量，即控制量。

　　應用這樣一個簡單的模糊控制器后，冷態(tài)加熱時躍升超過恒溫值的現象消失了，熱態(tài)中圍繞恒溫值的擺動也沒有了，還得到了節(jié)電的效果。在熱態(tài)控制保持100℃的情況下，33min內，若用恒溫器則耗電0.1530kWh，若用模糊邏輯控制，則耗電0.1285kWh，節(jié)電約16.3%，是一個不小的數目。在冷態(tài)加熱情況下，若用恒溫器加熱，則能很快到達100℃，只耗電0.2144kWh，若用模糊邏輯控制，達到100℃時需耗電0.2425kWh.但恒溫器振蕩穩(wěn)定到100℃的過程，耗電0.1719kWh，而模糊邏輯控制略有微小的擺動，達到穩(wěn)定值只耗電0.083kWh.總計達100℃恒溫的耗電量，恒溫器需用0.3863kWh，模糊邏輯控制需用0.3555kWh，節(jié)電約15.7%.