【電力系統(tǒng)自動化技術的應用與發(fā)展分析開題報告文獻綜述2300字】

——開題報告表班級：2020級xxxx專業(yè)姓名：論文題目電力系統(tǒng)自動化技術的應用與發(fā)展一、選題背景和意義隨著當前科學技術的迅速發(fā)展，電力系統(tǒng)自動化技術也取得了良好的發(fā)展成果，將該技術應用于電氣工程項目中能取得良好效果，其不僅能夠使電氣工程的生產(chǎn)質(zhì)量得以提升，同時在一定程度上能夠保障電力系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性、安全性。將先進技術以及先進設備應用到電力系統(tǒng)中，為促使我國電力系統(tǒng)實現(xiàn)配網(wǎng)自動化提供重要的幫助。二、課題關鍵問題及難點配網(wǎng)自動化應用到電力系統(tǒng)中能夠有效地保障系統(tǒng)的正常運行，相關供電企業(yè)應該根據(jù)實際情況進行深入的研究工作，并且不斷對配網(wǎng)自動化的完善，使其進入智能化管理與運行，為社會帶來良好的經(jīng)濟效益。為了更好的促進供電企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，相關技術人員應了解與掌握自動化技術的操作流程，并就電力系統(tǒng)進行不斷完善，本文主要對電力系統(tǒng)自動化技術的應用與發(fā)展展開探究。三、文獻綜述自動化技術是建立在網(wǎng)絡計算機的基礎上，通過多種先進技術的應用，比如，計算機技術、網(wǎng)絡技術、控制技術等，其形成一門綜合型技術。隨著我國科學技術的迅速發(fā)展，使得科學技術逐漸成熟，自動化技術作為一種先進的科學技術，其在各個領域得到廣泛應用，將其應用于電力領域中發(fā)揮重要作用，其在很大程度上提高了電力系統(tǒng)的運行效率，且有助于保證電力系統(tǒng)的安全性，減少故障問題的發(fā)生。同時，在當前智能化、自動化的時代背景下，電力系統(tǒng)也逐漸朝著智能化、自動化的方向發(fā)展，為了更好的促進我國電力行業(yè)的發(fā)展，分析電力系統(tǒng)自動化技術的應用與發(fā)展具有重要實踐意義。我國電力系統(tǒng)自動化技術的應用主要表現(xiàn)在電網(wǎng)調(diào)度、繼電保護中的應用。機電及自動化技術是目前機電信息領域的一門新興技術，它的發(fā)展勢頭突飛猛進因為其對人們的生活及工業(yè)生產(chǎn)方面都有很重要的地位，發(fā)展的越好能為人類經(jīng)濟技術水平帶來的益處就越多?，F(xiàn)如今，機電及自動化技術已經(jīng)發(fā)展成熟，同時也被廣泛應用于各大領域，促進了各種高新技術的發(fā)展。另外，機電及自動化技術不但涵蓋了我國傳統(tǒng)的電器領域，還占領了電子技術以及互聯(lián)網(wǎng)信息控制技術等領域，是國民經(jīng)濟新的增長點。所以，我國目前的機電及自動化技術主要具有以下三種特點：一是機電結合；二是強弱電結合；三是軟硬件結合。此外，穩(wěn)定分析是電力系統(tǒng)自動化安全運行的重要內(nèi)容，其中低頻振蕩和次同步振蕩又是電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析中的典型問題。目前進行電力系統(tǒng)低頻振蕩的分析方法主要有基于系統(tǒng)結構和運行參數(shù)的模型分析方法和基于仿真或?qū)崪y信號的分析方法。傳統(tǒng)的信號分析方法包括Prony算法、HHT變換、S變換等。這些方法均根據(jù)擬提取的特征來選擇相應的特征，而方法的設計則需要以實際經(jīng)驗和專業(yè)知識為基礎，并要耗費大量的時間去調(diào)試，工作效率低下。隨著人工智能技術的發(fā)展，許多智能技術可用于解決該問題。而在含有可再生能源的協(xié)調(diào)調(diào)度中，為了對可再生能源的發(fā)電量進行預測，需要考慮太陽輻照度和溫度等數(shù)據(jù)具有時間順序和離散特性。如有學者]基于相似時刻構造輸入向量，分別對各時刻的光伏出力進行預測；使用了小波變換與DBN相結合的方法，小波變換用于信號的分解，DBN將分解后的信號進行特征提取。針對電力系統(tǒng)運行過程中負荷及故障的不確定性，學者在經(jīng)濟調(diào)度中建立了風險調(diào)度模型。由于風險調(diào)度是一個基于潮流的復雜非線性規(guī)劃問題，求解非線性規(guī)劃問題的經(jīng)典優(yōu)化算法存在全局收斂性差、要求精確數(shù)學模型等缺點。而智能求解算法具有對特定數(shù)學模型依賴性低、應用簡單等優(yōu)勢，但是對相似任務的優(yōu)化是孤立進行的，不能有效保留以往任務的經(jīng)驗和知識，很難進行大規(guī)模復雜風險調(diào)度的快速優(yōu)化。針對上述問題，該文獻采用了遷移學習算法將在源領域中所學習到的知識或策略應用到相似但不相同的目標領域，復用已有經(jīng)驗以加速新任務的學習速度。隨著機器學習在電力系統(tǒng)自動化運行領域中的廣泛應用，電力系統(tǒng)運行性能將在眾多領域發(fā)生更新，例如目前，電力系統(tǒng)的潮流調(diào)節(jié)、AVC（自動電壓控制）、AGC（自動發(fā)電控制）更多依靠專家的個人經(jīng)驗，假如能夠利用深度學習技術將專家的模糊調(diào)節(jié)經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為機器語言清晰的調(diào)節(jié)規(guī)則，將實現(xiàn)電力系統(tǒng)調(diào)度的自動智能調(diào)節(jié)，大大提高工作效率。同時，機器學習技術將能更好地處理電力系統(tǒng)運行中的隨機性和不確定性事件。近年來，隨著新能源并網(wǎng)發(fā)電的普及，新能源的隨機性和間歇性進一步加劇了電力系統(tǒng)運行的不確定性。電力系統(tǒng)運行中各類不確定問題的出現(xiàn)使得與運行相關的潮流計算、調(diào)度、規(guī)劃及輔助決策方法等需要逐步由確定性向不確定性轉(zhuǎn)變。針對上述問題，可以在機器學習中增加不確定因素的隨機變化，比如在神經(jīng)元之間分配隨機過程傳遞函數(shù)，或是給神經(jīng)元隨機權重。當然，如何利用機器學習來實現(xiàn)這一想法需要考慮更多細節(jié)。四、方案論證本篇文章首先從各個角度對現(xiàn)階段我國機電及自動化技術的發(fā)展情況進行了具體的闡述，然后從以下幾個方面：機電及自動化設備的維護，變流電路的發(fā)展情況，機電及自動化控制系統(tǒng)，對我國機電及自動化技術的發(fā)展方向進行了分析，最后，希望本文的研究內(nèi)容可以讓人們對我國現(xiàn)階段機電及自動化技術的發(fā)展有深入的了解?？傊?，電力系統(tǒng)自動化具有規(guī)模龐大，能夠自動采集的運行特點，自動化可以確保電力運行的穩(wěn)定性及安全性，對于系統(tǒng)運行的效率提升具有極大的促進意義。對于電力系統(tǒng)而言，自動化發(fā)展是推動整體質(zhì)量提升的關鍵。現(xiàn)如今我國電力需求逐漸擴大，電網(wǎng)建設的工程量也逐漸擴大，因此加強對電力系統(tǒng)自動化技術的運用，需要注重對以往設備的改造和傳統(tǒng)技術的提升，這樣也能促進我國電