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新技术讲座论文

综合智能控制技术在电网规划中的应用

学号：

030810417姓名:

何敏

摘要：

本文主要介绍和分析了智能控制的主要技术特点和与传统控制相比的巨大优点，并将综合智能控制应用于电网规划中。

关键词：

智能控制；综合智能控制；电网规划

从控制论角度来看，电网是一个巨维数的典型动态大系统，它具有强非线性、时变且参数不确切可知、含大量未建模动态部分的特征。

另外，电力网络地域分布广阔，大部分元件具有延迟、磁滞、饱和等复杂的物理特性，对这样的系统实现有效决策控制是极为困难的。

另一方面，由于公众对新建高压线路的不满日益增强，线路造价，特别是走廊使用权的费用日益昂贵，以及电力网的不断增大，使得人们对电力网络的决策控制提出了越来越高的要求。

正是由于电网具有这样的特征，一些先进的控制论思想和技术被不断地引入到电网中来。

下面将阐明综合智能控制技术引入电网规划中的必要性和可行性。

1　综合智能控制技术：

1.1　智能控制的概念

　一、引言

　　智能控制是当今多学科交叉的前沿领域之一.以1987年召开的第一界智能控制国际会议为标志，智能控制已经开始成为一门新的学科.

　　纵观智能控制产生、发展的历史背景与现状，其研究中心始终是解决传统控制理论、方法（包括古典控制、现代控制、自适应控制、鲁棒控制、大系统方法等）所难以解决的不确定性问题.控制学科所面临的控制对象的复杂性、环境的复杂性、控制目标的复杂性愈益突出，智能控制的研究正提供了解决这类问题的有效手段，集中表现在控制工程中运用智能方法解决复杂系统的控制已取得了相当多的成功；另一方面，智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性进展甚微，理论方面尤为突出，应用则主要是解决技术问题，对象具体而单一.1992年美国国家科学基金会发出发展智能控制研究建议指出：

智能控制研究工作的中心应放在系统问题描述和智能控制器设计等方面的新方法的研究上，而不是在下级拼凑诸如PID控制器之类的传统控制技术方法与监控级基于规则的控制器相连结所构成的松耦合系统.应当着重于基础控制工程方法的开发而不是技术演示.智能控制作为多学科交叉的产物，其研究现状与存在的问题固然与交叉学科的发展密切相关，但传统的方法论也在一定程度上束缚了它的发展.事实上，在人们久已习惯的还原论思想及传统控制思路的引导下，智能控制面临的一些关键问题均难以突破，宏观上需要寻求新的思路.

二、智能控制发展回顾

　　智能控制思想最早是由美国普渡大学的K.S.Fu教授于60年代中期提出的，他在1965年发表的论文［1］中率先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习系统，这篇开创性论文为自动控制迈向智能化揭开了崭新的一页.接着，Mendel于1966年在空间飞行器的学习控制中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的新概念［2］；同年，Leondes和Mendel首次使用了“智能控制（IntelligentControl）”一词［3］，并把记忆、目标分解等技术用于学习控制系统［4］；这些反映了智能控制思想的早期萌芽，常被称为智能控制的孕育期.

　　70年代关于智能控制的研究是对60年代这一思想雏形的进一步深化，是智能控制的诞生和形成期.1971年，Fu发表了重要论文［5］，提出了智能控制就是人工智能与自动控制的交叉的“二元论”思想，列举三种智能控制系统：

人作为控制器、人机结合作为控制器、自主机器人；1974年，英国的Mamdani教授首次成功地将模糊逻辑用于蒸汽机控制［6］，开创了模糊控制的新方向；1977年，Saridis的专著［7］出版，并于1979年发表了综述文章［8］，全面地论述了从反馈控制到最优控制、随机控制及至自适应控制、自组织控制、学习控制，最终向智能控制发展的过程，提出了智能控制是人工智能、运筹学、自动控制相交叉的“三元论”思想及分级递阶的智能控制系统框架.

　　80年代，智能控制的研究进入了迅速发展时期：

1984年，Astrom发表了论文［9］，这是第一篇直接将人工智能的专家系统技术引入到控制系统的代表，明确地提出了建立专家控制的新概念；与此同时，Hopfield提出的Hopfield网络［10］及Rumelhart提出的BP算法［11］为70年代以来一直处于低潮的人工神经网络的研究注入了新的活力，继60年代Kilmer和McClloch提出KBM模型实现对“阿波罗”登月车的控制之后，人工神经网络再次被引入控制领域，并迅速得到了广泛的应用［12］，从而开辟了神经网络控制；1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一界智能控制学术讨论会；1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算机学会联合召开了第一界智能控制国际会议，这标志着智能控制作为一门新学科正式建立起来.

　　进入90年代，关于智能控制的研究论文、著作、会议、期刊大量涌现［13～15］，应用对象也更加广泛，从工业过程控制、机器人控制、航空航天器控制到故障诊断、管理决策等均有涉及，并取得了较好的效果.

三、智能控制理论（IntelligentControlTheory）

　　对智能控制的理解，不同的研究者总是从不同的侧面出发，阐述各自的观点，Saridis的解释是：

通过驱动自主智能机来实现其目标而无需操作人员参与的系统称为智能控制系统［16］；Meystel则认为，智能控制是一有效的计算机程序，这个程序指引一个未充分表示的复杂系统，在没有充分说明怎样做的情况下达到目标.智能控制作为一种规则，将计划与在线误差补偿结合在一起，它要求对系统和环境的学习都应作为系统过程的一部分［17］.两种理解包含了一个共同观点：

追求系统的高度自治性.事实上，在自动控制界的认识中，智能控制系统与高度自治的控制系统划上了等号［17，18］，对此需要作认真仔细的分析，它对于智能控制学科的发展产生着深刻的影响，以下对自动控制、人工智能、控制论与智能控制相互关系的历史作一反思，以探索智能控制的本质内涵.

1.复杂系统控制的人工智能方法——自动控制学科的智能控制观点

　　早期的自动控制基本上是解决简单对象的控制问题，人们追求研制完全自动运行不用人参与的“自治系统”.随着控制对象的愈益复杂，系统所处的环境因素、控制性能要求都列入了控制系统设计的考虑范围，已有的自动控制方法与技术受到了不同程度的挑战，尤其在学习控制研究与机器人控制方面，矛盾日渐突出，迫切需要为自动控制学科注入新的活力.

　　智能控制的概念提出之后，自动控制界纷纷仿效，主流是人工智能技术引入自动控制系统中，寻求难以精确建模的复杂系统的自动控制（自治），如各种各样的自寻优、自组织、自校正、自学习控制系统等，这一时期的成就主要反映在成功的应用方面（工业过程及机器人控制），此间的系统复杂性并不突出，智能控制的实现是将人的经验、知识通过算法注入自动控制系统的方式，基本上也能满足应用要求，这一阶段的智能控制研究并没有从根本上跨越自动控制学科的界限，控制界一直把人工智能当作自己的技术服务学科，更感兴趣于已有的人工智能方法、技术，而未能站在更高一层角度就共同关心的关键问题开展深入研究.

　　事实上，六、七十年代Fu的重要论文［1、5］有着更深刻的内涵：

文献［1］明确提出将人工智能的启发式推理用于学习控制系统中，推而广之，将人工智能技术引入控制系统以提高系统适应能力；文献［5］提出“智能控制：

人工智能与自动控制的交叉”，它包含三层含义：

提出了智能控制的新概念；智能控制是学科交叉的产物，这为控制界提出了一种新思想；提供了一个交叉的范例，人工智能与自动控制的交叉是形成智能控制的一种途径，当然也提供了开展这方面研究的理论和技术的支撑点，但并未排斥其他学科的交叉，事实上，从后来智能控制的发展来看，存在着更广泛的学科交叉前景；文献［5］提供了智能控制系统的三种形式：

人作为控制器、人机交互作控制器、自主机器人，这三方面可看作智能控制发展的三个方向，并未排斥其他形式.

2.从智能系统到智能控制系统——人工智能学科的智能控制观点

　　智能控制最先表现为人工智能与自动控制的交叉，在这层意义上可以说人工智能与自动控制是智能控制的两大基石.诞生于50年代的人工智能是研究以机器模拟人类智能的学科，40多年来，一直围绕对人类智能的模拟这一中心展开研究，经历了人工智能的史前时代、普适理论时代、“个性”设计时代及综合集成时代［20］.基于人工智能的观点，智能控制系统被纳入智能系统的范畴之中，立足于从更广泛的意义上研究智能系统的问题.文献［19］从系统科学的角度，提出了智能控制系统是一类人机交互系统，属于开放复杂巨系统范畴；人工的智能控制系统属于简单系统范畴，是对开放复杂巨系统的某种近似.进而将智能控制系统分成两种类型：

属于人机交互类型的智能控制系统，让机器做人的助手；作为智能控制系统一种近似的人工智能控制系统，让机器做人的高级助手.

3.控制论与智能控制——智能控制的四个层次

　　1948年，Wiener发表了《控制论——或关于在动物和机器中控制和通讯的科学》一书［21］，它将动物（包括人）和机器的信息传递、加工、控制和通讯联系起来加以研究，抽取了动物智能和机器智能的共同本质，控制论（Cybernetics）象一条纽带，把自动控制、人工智能、信息科学、系统科学等许多科学领域紧密地联系在了一起，它涵盖了控制（Control）、调节、管理、规划、组织、协调、决策、指挥、通讯等概念，而这些概念同时又是智能的有机成分.“智能控制”更多地涉及到智能问题，对它的理解应该是多层次的，不能给予简单的描述.

　　①学科层次.智能控制是一门多学科交叉的新学科，它是自动控制学科的延伸与深化；作为智能科学的一个分支，它又是人工智能的控制应用.在维纳控制论的意义下，智能控制与控制论有相同的学科内涵，它把智能研究作为中心任务之一.其学科理论基础是以相交叉学科的理论为有机成分，包括人工智能、自动控制、系统科学、计算机科学、认知科学、运筹学、神经生理学、生物控制论、非线性科学、信息科学等，智能控制理论的建立与发展有赖于这些基础学科理论的发展与沟通.

　　②技术层次.智能控制同时又是一门技术，包括交叉学科的技术，如人工智能技术、控制技术、计算机技术等.

　　③目标层次.智能控制目标定位于解决复杂系统控制问题，复杂系统是指具有复杂结构、复杂环境、复杂目标或兼而有之的系统，这种复杂系统控制较之传统自动控制具有更深刻的意义、更广泛的范围，而在狭义的控制范围内，智能控制适合于传统自动控制难以解决的控制问题.

　　④系统层次.智能控制以构成智能控制系统的方式来实现其功能，可从三方面理解：

（a）学科意义上，是指实现智能控制的系统，即以智能控制的理论、方法、技术实现的控制系统即是智能控制系统;（b）技术上，是指具有一定智能的控制系统，这是站在控制学科的观点，主要指通常的人工的智能控制系统；（c）应用上，是指智能系统的控制应用，这是站在人工智能学科的认识.

　　纵观人工智能与自动控制学科的发展史，人工智能学科的中心任务是对人类智能的模拟，它总是试图通过建造人工的子系统去替代人的一小部分智能，实现人工的智能系统.可以说，人工智能追求的最高目标是实现对人类智能的全面模拟，达到人工智能系统的高度自治，尽管如此，40多年的研究表明，无论是符号主义学派、联结主义学派，及至行为主义学派，都不能实现这样的目标，近年经过对人工智能发展的深刻反思与总结，提出了人机结合、综合集成的观点.另一方面，自动控制学科的中心任务是对人工的系统实现自动控制，试图通过构造控制算法（控制器）替代人的控制作用，实现人工的自动控制系统.显然，自动控制学科追求的最终目标同样是实现人工控制系统的高度自动化（自治）.然而现实确是：

当今自动控制学科正面临研究问题愈益复杂的严峻挑战，尽管70年代提出智能控制的思想后，一些人工智能技术引入自动控制系统解决了一些较复杂的控制问题（指相对于传统自动控制的能力而言），这些系统（主要指过程控制与机器人控制）仍然运行于自动控制状态，并且它们也被称为智能控制系统，实际上，它们采用的基本上还是较为简单的人工智能技术，表现出的仅是低等智能行为，这样的系统仍然属于简单系统的范围，这与作为智能控制学科针对的复杂系统与智能要求相差得还远.智能控制系统不宜把高度自治作为最终目标，机器智能不能完全满足自行处理高度复杂性的要求（这并不排斥象过程控制那样实时性较高的系统局部仍需要自治）.由于智能控制系统是一类特殊的智能系统，智能控制的研究应该借鉴人工智能研究中的经验教训，不应排斥人的重要作用，不能为自动控制学科的目标所束缚.

　　从自动控制系统到智能控制系统，从智能系统到智能控制系统，标志着在控制论的高度上实现从认识论到方法论的全面转变，从普遍的意义上看，智能控制系统应该具有开放的（与环境交流信息）、分级、分布式结构，有较强的综合信息处理能力；智能控制系统不是以追求系统的高度自治为最终目标，更重视运行的优化.

4.智能控制的综合集成方法论

　　人工智能的发展中，早期的符号主义学派把智能描述为一种深思熟虑的行为，智能行为完全通过符号处理来实现，在逻辑思维的模拟方面获得了成功（专家系统）；80年代兴起的联结主义学派把智能理解为相互联结的神经元竞争与协作的结果，人工神经网络具备的学习能力弥补了符号系统适应能力的不足，在模拟直觉思维方面对符号主义是一种超越（BP网络、Hopfield网络）；90年代出现的行为主义学派则认为，智能行为体现在系统与环境的交互之中，提出了智能的“感知－行为”模式，Brooks解释为“没有推理的智能”［22］、“没有表示的智能”［23］，其引人注目的成果是昆虫机器的实现.从符号主义、联结主义到行为主义，其间交织着学科的交叉与渗透.就人工智能学科与控制论的关系而言，符号主义时期的人工智能是忽视控制论的，而行为主义观点的出现则是控制论向人工智能渗透的结果，它强调反馈的重要性.自动控制学科的发展中，古典控制、现代控制、自适应控制、最优控制、鲁棒控制，都能以微分（差分）方程（组）描述对象，自动控制系统的设计是建立在对象的精确数学模型基础上的，这时的系统、环境与目标都较为简单（也与很多实际背景相吻合），如线性系统、单一（不变）环境、恒值调节（镇定）、简单轨迹跟踪等，其中，具有有限适应能力的系统也只能解决小范围不确定性（有明确统计特性的问题）.随着研究问题复杂程度的逐渐增加（系统、环境、目标、精度等），出现了非线性控制、引入人工智能技术的控制（如启发式搜索优化、学习控制、专家控制）、模糊控制、神经网络控制及混合控制等先进控制策略（尤其是智能机器人的研究更使传统自动控制面临困境）.可以看出，复杂性促使人工智能向自动控制学科渗透.

　　人工智能与自动控制学科正日益走向合璧，似乎又回到了维纳控制论的旗帜下，这时的自动控制学科已发展成为智能控制学科.Astrom指出：

维纳创立控制论时提出了许多新概念，目前这一领域似乎又回到了发现新概念的时代.诚如所言，综合集成思想正是这个时代的产物.

　　综合集成的含义是［20］：

人用计算机的软硬件来综合专家群体的定性认识及大量专家所提供的结论及各种数据与信息，经过加工处理从而使之上升为对总体的定量认识.实质上，就是将专家群体、数据和各种信息与计算机技术有机地结合起来，这三者本身也构成一个系统.综合集成思想的核心就是试图将人的心智（人更擅长形象思维）与机器智能（计算机长于计算与逻辑推理）统一在一个相互作用、相互影响的环境中，通过人机结合，实现智能互补，充分发挥系统的整体优势和综合优势.综合集成法的提出是突破了传统还原论思想的飞跃，它提供了一种新的科学方法论，它把智能系统的信息综合集成、人机结合、人机互帮、智能互补等命题提到了突出的位置.

　　智能控制学科与人工智能学科面临着许多相同的重大、关键问题，两者在研究方法上也有相互借鉴的必要，智能系统的综合集成方法论对智能控制（系统）的研究同样具有重要的指导意义.综合集成方法论为智能控制研究带来的最重要价值在于：

其一，基于综合集成的系统观点，探索实现智能控制系统理论、方法、技术的集成设计，包括把现有的智能控制涉及的多种理论、方法、技术有机地组织起来及研究新的理论、方法、技术，突破现实松散、封闭的局面；其二，它强调人的作用，把基于自动控制观点的追求智能控制系统高度自治的狭隘理解引导到重视人机结合、智能互补的方向上来，这两方面都有利于促进智能控制学科的健康发展，可以说，综合集成业已成为智能控制面临的重要课题.

　　在智能控制系统设计的理论、方法和技术研究中，如何实现综合集成?

如何在体系上构造集成化框架、如何在方法和技术上实现人与计算机的互补、多种智能技术的集成等.智能控制的研究是复杂的，综合集成之路也没有规整、漂亮的规则、定理、定律可循.至少从目前来看，智能控制难以存在普遍、统一的理论体系，而建立集成化智能控制框架（理论、方法、技术）则是现实的、必要的，这种框架应具有开放性、形式非唯一性，而且不排斥人作为系统成员.

四、小结

　　智能控制通常被理解为智能化的自动控制系统，其研究的主流在自动控制界，将人工智能看作自动控制的技术服务学科，运用已有的人工智能方法、技术解决自动控制系统的部分问题；基于工程控制的观念，把智能控制系统理解为高度自治的自动控制系统；在智能控制方法上，运用已有控制算法作低层次的组合；等等.

　　本文对自动控制、人工智能与智能控制学科的相互关系作了全面的回顾、反思与总结，指出了智能控制是一个复杂的概念，包含学科层次、技术层次、目标层次、系统层次，它是一门独立的、多学科交叉的新学科，是自动控制学科的深化和延伸，与维纳的控制论有着相同的学科内涵，智能研究是智能控制研究的中心任务之一.智能控制系统属于开放复杂巨系统范畴，它不把系统的高度自治作为最终目标，不排斥人的作用，综合集成思想同样作为指导智能控制研究的方法论.

　　智能控制的研究应该站在学科的高度，开展从智能控制理论到智能控制工程的全方位、多层次的研究，无论是智能控制算法研究还是智能控制系统设计，都不是仅当作针对具体问题的技术演示，而要作为对更大背景的研究实践.

1.2　综合智能控制技术

　　综合智能控制一方面包含了智能控制与传统方法的结合，如模糊变结构控制，自适应模糊控制，自适应神经网络控制，神经网络变结构控制等；另一方面包含了各种智能控制方法之间的交叉综合，如专家模糊控制，模糊神经网络控制，专家神经网络控制等。

2　一个国外的电网规划专家系统：

目前为止，在电网规划方面较成功的综合智能控制技术系统不是很多，其中比较好的有加拿大魁北克水电公司（hydro-quebec）的“直流/交流输电网络设计专家系统”。

　　在80年代末期，随着人员的退休和长期不用，一些60年代和70年代加拿大电网高速发展时期由工程师们获得的大量有关电力系统规划设计的专门知识逐渐被人遗忘，这引起了加拿大电力部门的关注，魁北克水电公司将专家系统技术看成是表达和保存某些目前在人类专家头脑中的专门经验和知识的潜在方法。

他们认为在电力系统规划设计领域里，专门知识的损失非常明显，尤其是在电力系统增长缓慢的时期。

这些专门知识来自于各门学科，在多层次的电力系统设计决策过程中起着重要的作用。

一些选择决策，如发电类型、发电厂位置、输电类型（交流/直流）、电压等级、输电线路的数量型号和补偿设备的数量型号的选择必须根据一些准则仔细权衡，包括可靠性、稳定性、稳态性能、费用和环境状况的准则等。

基于此，魁北克水电公司的专家们开发了一个用于输电网络初步设计的专家系统，该专家系统具有以下特点。

2.1　目标和预期效益

　　主要目的是研究使用专家系统（es）来模仿人类专家在ac/dc输电网络初步设计中的行为的可能性。

系统地确定和表达进行一项合格设计所必须的知识，包括符号和数字数据，以及指导该项设计的原理、规则、准则折衷方法和数学模型。

合格的设计基于费用、环境状况、稳定性、可靠性和设计灵敏度或鲁棒性等准则。

es原型还应指导用户通过完成设计所需的各步骤，使用户与知识库交互作用，并提供达到每一中间步骤后相应推理路径的解释。

预期的主要效益是：

　　a）专家知识能够保留和传授给未来的工程师；

　　b）知识可以用更加具体的形式加以表达，而不是一些不明确的、没有根据的判断；

　　c）将获得得更一致的结果；

　　d）与人类专家相比，es可以检查、比较更多的方案，得到更经济的设计；

　　e）借助于推理解释功能，es可以作为未来专家的教学和训练工具；

　　f）作为一种“咨询”手段或者一个对已有设计进行评价和改进的工具，es对专家将很有帮助；

　　g）es将充当进行各种电力系统设备设计的专家系统家族的先驱，作为一种模型，从中抽取更加一般的设计方法论；

　　h）es起到收集常常分散在整个设计机构中的知识的作用。

2.2　领域专家和知识工程师的交互作用

　　知识工程师应当具有电力系统分析和设计领域以及人工智能（ai）领域的经验，已经证明两种知识的混合对于从领域专家处抽取和浓缩专家知识非常有效。

专家知识来自于电力系统规划工程师，他们具有多年的规划、设计和调试大型工程项目的经验。

2.3　对设计的评价因素一个候选的设计必须满足下述条件：

　　a）dc系统最小故障恢复特性；

　　b）容许的无线电和谐波干扰要求；

　　c）故障后的最小稳定判据；

　　d）稳定电压和无功电源的极限；

　　e）甩负荷后的暂态过电压极限；

　　f）可靠性所要求的最小设备冗余度；

　　g）必须对输入数据变化不敏感（鲁棒性）；

　　h）必须满足某一最大费用要求；

　　i）必须适合现有技术。

　　魁北克水电公司的“直流/交流输电网络网络设计专家系统”已经成功地应用了近十年，并在不断地发展、完善。

随着模糊技术和人工神经网络等的迅速发展，综合智能控制技术在电网规划中的应用前景愈来愈广阔。

3　电网规划决策系统的分解及协调

　　电网的建设是资金和技术密集型的工程，线路和设备的经济使用寿命长达数十年之久，所以网络的结构合理与否，对电网的技术性能和经济效益将产生长期的影响。

一次规划失误的损失，若干年难以挽回。

随着广东省电网的不断发展，如何合理地布局电网已是当前电网乃至整个电力工业发展的重要课题之一。

　　电网规划需要确定的决策是大量的，而这些决策在时间和空间上是相互影响的。

目前，限于各方面条件，无法将其统一在一个模型中考虑。

只能将其分解成相对简单的子问题，再通过子问题间的迭代进行协调。

按照问题划分，电网规划可分为：

负荷预测，网架规划，无功规划，稳定性分析，短路电流分析。

4　结束语

　　电网负担着将电源与用户连接起来的任务。

此外为了得到最大的供电可靠性和经济性，它还担负着与邻近地区电力系统联系起来的任务。

由于电网设备投资需求大，并且设备寿命长达数十年，从而导致电力系统强烈地受“过去权重”的制约，因此，寻求最佳的电网投资决策以保证整个电力系统的长期优化发展，是电网规划所要达到的目标。

　　结合本文的论述可以看出，电网这一巨维数的典型动态大系数，具有强非线性、时变且参数不确切可知、含大量未建模动态部分的特征，而我们所要达到的控制效果是一种多目标、滚动优化的动态非量化指标（电网的工程效益），在这个过程中知识的表示和处理占了较大的比重。

这样就需要利用综合智能控制技术去有效地组织有关电网规划的大量知识，进行选优运算，得到优化的决策。

目前广东省电力工业局联合华南理工大学电力学院共同开展了“电网规划专家决策系统”的有关理论研究工作，并有望在2000年开发一个有效的基于综合智能控制技术的电网规划决策系统，它的使用将对广东省电网的建设起到积极的促进作用。

参考文献:

1　黄苏南，邵惠鹤，张钟俊．智能控制的理论和方法［j］．控制理论与应用，1994（4）

2　王梅义，吴竞昌，蒙定中．大电网系统技术．第2版［m］.北京：

中国电力出版社，1995

3　周乐荣．电网规划辅助决策系统中面向对象模糊数据库的研究：

［学位论文］［d］．广州：

华南理工大学电力学院，1998