： 结合中国智能电网调度自动化系统的现状，对智能电网调度自动化系统的未来发展趋势进行了展望。针对智能调度涉及到的若干问题加以分析研究，探讨了智能调度中心的结构和层次，阐述了对智能调度中心核心技术问题的理解。

　　针对国外科研机构和政府部门在近年来提出的智能电网建设策略，中国有关电力部门提出了以特高压电网为骨架，以各级电网为基础，通过自主创新，建设具有中国特色的智能化电网系统。作为电网运行的中枢，调度自动化系统的建设还不很完善。在电网处于运行故障的情况下，还要借助人工经验进行处理。但是人工处理这种方式在当今电网规模宏大的状态下已失去了其有效性。因而，电网调度自动化系统应实现广义上的智能化，其关键在于智能调度各应用业务。

　　电网建设日渐庞杂。在电网运行出现紧急的非正常状态时，电网调度人员需要在有限的时间内判断和处理大量的信息，认知障碍就不可避免。这种环境状态中，不论调度人员的经验有多丰富、应急能力有多强，想要准确及时地处理问题也是不太可能。我们从认知学的角度分析得出结论，人的认知和判断能力是会随着事物不断增加的复杂性而下降的。

　　即便是经验丰富的调度人员，在巨大的压力之下要想准确并且及时地找出问题的根源所在也很不容易。而且随着调度人员的退休或转岗，在处理紧急状况时所积累的经验方法也难以形成知识传接下去。所以，智能调度的最基本特征就是调度人员辅助决策[1]。

　　国外科研人员提出了AO(调度机器人)概念。所谓AO，就是让机器人通过学习，掌握电力系统的运行规则。国外一些电力公司还借助决策树的原理，利用 WAMS(广域相量测量系统)实现对电压稳定情况的实时测量。美国华盛顿大学研发了logic-based system和knowledge-based system原理的智能系统，用来实施故障排查和安全性能评估，对电力系统进行维护。

　　Scottish Southern Energy则针对工程师和调度人员的经验出台相应的知识化解决方案,从而使这些经验知识能够形成有效的传接。调度人员依托狭义智能调度的辅助实施运作，此类方法的要点是依靠机器学习及样本训练，是在电力系统的运行中人工智能化的标志，一定程度上实现了调度中心智能化。