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人工智能在電力系統的應用論文
【摘要】隨著(zhù)人工智能在電力系統中的廣泛應用，極大地提高了電力系統的安全性、可靠性和運行能力等，有效地減少了人力、物力等成本投入。本文簡(jiǎn)要介紹了幾種應用廣泛的人工智能技術(shù)在電氣系統中的運用展開(kāi)分析,并對應用中涉及的技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行討論，給出解決方法和建議，并提出今后在電力系統中的發(fā)展方向。
【關(guān)鍵詞】人工智能；電力系統；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )；專(zhuān)家系統
1前言
人類(lèi)很早以前就幻想出代替人類(lèi)工作的機器，然而，在電子計算機沒(méi)有出現之前，人工智能還知識幻想，無(wú)法成為實(shí)現。人工智能實(shí)際上是在計算機上實(shí)現的功能或者說(shuō)是人類(lèi)智能在機器上的模擬。目前人工智能主要研究?jì)热菔欠植际饺斯ぶ悄芘c專(zhuān)家系統、遺傳與演化計算、模糊控制等等，開(kāi)拓了其在電力系統中各個(gè)領(lǐng)域的應用。
2電力系統中人工智能的應用現狀
第一，電力系統在長(cháng)期運行過(guò)程中，難免會(huì )出現事故的情況，那么在這種狀態(tài)下報警信息將達到幾千個(gè)，如此大量的警報信息往往會(huì )使運行人員驚慌失措，此時(shí)，若采用人工智能技術(shù)，就能很快的找出事故原因，對系統的穩定運行提供很大的幫助。第二，電力系統正常運行下大區域的停電概率極低，所以一旦出現這種現象，根本無(wú)法迅速恢復供電。并且恢復供電過(guò)程涉及大量的開(kāi)關(guān)等操作。此時(shí)，人工智能若提供一個(gè)操作系統，將極大地加速系統恢復。第三，電力系統在運行過(guò)程中可能會(huì )出現各種的故障，如線(xiàn)路故障、元件故障、信號故障、電源故障等。如何來(lái)查找以上故障，顯然，人工智能技術(shù)是一個(gè)極好的應用領(lǐng)域。
3人工智能應用方法
3.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基本單元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是有大量的神經(jīng)元互連而成的。盡管每個(gè)神經(jīng)元結構、功能都不復雜，但整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的行為動(dòng)態(tài)是極其復雜的，可以組成高度非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統，從而可以表達很多復雜的物理系統。首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是通過(guò)所研究系統過(guò)去的數據記錄進(jìn)行訓練的，一個(gè)經(jīng)過(guò)適當訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有歸納全部數據的能力，因此，神經(jīng)網(wǎng)路能夠解決那些數學(xué)模型或描述規則難以處理的控制過(guò)程問(wèn)題。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能夠適應在線(xiàn)運行，并能同時(shí)進(jìn)行定量和定性操作，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的強適應和信息融合能力使得網(wǎng)絡(luò )過(guò)程可以同時(shí)輸入大量不同的控制信號，解決輸入信號間的互補和冗余問(wèn)題，并實(shí)現信息集成和融合處理。第三，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有高度的并行實(shí)現能力，因而能夠有較好的耐故障能力和較快的總體處理能力，這特別適用于電力系統中的實(shí)時(shí)控制和動(dòng)態(tài)控制。很顯然，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )由于其學(xué)習和適應、自組織以及大規模并行處理等特點(diǎn)，在電力系統（如監測與診斷、短期和長(cháng)期負荷預測、狀態(tài)評估等）領(lǐng)域展現了廣闊的應用前景。而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的負荷預測技術(shù)已成為人工智能在電力系統最成功的應用之一。
3.2專(zhuān)家系統
專(zhuān)家系統作為一種求解待定領(lǐng)域問(wèn)題的智能計算機軟件系統，已滲透到各個(gè)領(lǐng)域，它的發(fā)展從人工智能產(chǎn)生是就開(kāi)始了，已成為人工智能開(kāi)始走向實(shí)用化的標志。專(zhuān)家系統存儲有某個(gè)專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域中經(jīng)過(guò)事先總結分析并按某種模式表示的專(zhuān)家知識（組成知識庫），以及擁有類(lèi)似于領(lǐng)域專(zhuān)家解決實(shí)際問(wèn)題的推理機制（構成推理機）。系統能對輸入信息進(jìn)行處理，并運用知識進(jìn)行推理，做出決策和判斷，其解決問(wèn)題的水平達到或接近專(zhuān)家水平。專(zhuān)家系統的開(kāi)發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個(gè)應用研究領(lǐng)域，涉及社會(huì )各個(gè)方面，如在電力系統領(lǐng)域的應用。隨著(zhù)計算機科學(xué)技術(shù)整體水平的提高，分布式專(zhuān)家系統、協(xié)同式專(zhuān)家系統等新一代的專(zhuān)家系統已用于電力系統的不同領(lǐng)域：監察與判斷、電網(wǎng)調度、系統復原等。由于每個(gè)專(zhuān)家系統所需要完成的任務(wù)不同，因此其系統結構也不盡相同。但在總體上，專(zhuān)家系統還具有一些共同的特點(diǎn)：第一，一個(gè)專(zhuān)家系統匯集了某個(gè)領(lǐng)域多位專(zhuān)家的經(jīng)驗和知識及他們協(xié)作解決重大問(wèn)題的能力。因此，專(zhuān)家系統應表現出更淵博的知識、更豐富的經(jīng)驗和更強的工作能力，而且能夠高效率、準確、迅速和不知疲倦地工作，即知識的匯集。第二，專(zhuān)家系統運用專(zhuān)家的經(jīng)驗和知識進(jìn)行啟發(fā)式推理，對問(wèn)題作出判斷和決策，即啟發(fā)式推理。第三，用戶(hù)無(wú)需了解推理過(guò)程，就能從專(zhuān)家系統獲得問(wèn)題的結論，而且推理過(guò)程對用戶(hù)是透明的，即推理和解釋的透明性。第四，專(zhuān)家系統能夠不斷地獲取知識，增加新的知識，修改原有知識，即知識獲取與更新。機器學(xué)習就是專(zhuān)家系統知識獲取與更新的重要方法，將其應用于電力系統開(kāi)關(guān)序列專(zhuān)家系統。
3.3模糊推理
在模糊邏輯中，給集合中每一個(gè)元素賦予一個(gè)介于0和1之間的實(shí)數，描述其屬于一個(gè)集合的程度，該函數稱(chēng)為元素屬于一個(gè)集合的隸屬度。在各種實(shí)際領(lǐng)域中，大量的知識是不精確的和不確定的，需要對不確定問(wèn)題進(jìn)行處理，以減少問(wèn)題的復雜度。模糊推理是一種符合人們思維和推理規律的較為直接的推理方式，它常用于模式識別和模糊控制等場(chǎng)合中。目前，各種模糊產(chǎn)品充滿(mǎn)日本和歐美等國市場(chǎng)，如模糊洗衣機、模糊電冰箱結合模糊攝像機等。在人工智能領(lǐng)域，特別是在知識表示方面，模糊邏輯有相當廣闊的應用前景。目前在自動(dòng)控制、模式識別及專(zhuān)家系統研制等方面，取得了一定的成果，引起了本領(lǐng)域的越來(lái)越多的關(guān)注。
4電力系統中人工智能的應用分析
4.1在電氣設備中
在電氣工程中，電氣設備的設計是一項復雜的工作，它不僅需要大量的學(xué)科知識，還需要大量的經(jīng)驗性知識。但由于傳統的產(chǎn)品設計，是采用簡(jiǎn)單的試驗手段，然后依據經(jīng)驗，用手工的方式進(jìn)行設計，因此在設計中難以做到精確，耗時(shí)耗力，且很難獲得最優(yōu)的方案。隨著(zhù)計算機技術(shù)的發(fā)展，電氣設計逐步從手工轉變成使用計算機輔助設計，例如使用CAD進(jìn)行設計；這就大大的縮短了產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)周期，并使得電氣設備的設計更于精確。在電氣設備的設計中，需要對于設計進(jìn)行優(yōu)化，而這就主要應用了人工智能的遺傳學(xué)算法以及專(zhuān)家系統。
4.2在電氣控制中
在電氣工程中，相對起著(zhù)至關(guān)重要的是電氣控制，電氣控制過(guò)程能夠實(shí)現自動(dòng)化，不僅能有效的提高工作效率，減少人力資源，還可以減少工作時(shí)投入的資金量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、模糊控制及專(zhuān)家系統控制，可以減少電氣控制中繁瑣的控制程序，將復雜的操作程序變得簡(jiǎn)單，減少時(shí)間成本，且能提高相應的產(chǎn)品利用率。
5結語(yǔ)
回顧人工智能短短幾十年的發(fā)展歷程，已取得的大量研究成果，已經(jīng)向世人展示了及其光明的前景，隨著(zhù)機器學(xué)習、計算機智能及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等研究的不斷深入，不斷推動(dòng)人工智能在電力系統中應用領(lǐng)域的不斷擴大，極大地提高了電力系統的效率，有效地減少了人力、物力等成本投入。雖然在通向最終目標的道路上，還會(huì )有不少困難、問(wèn)題和挑戰，但多種人工智能技術(shù)的綜合是前進(jìn)和發(fā)展的大勢所趨。
參考文獻:
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[2]葛朝強,唐國慶.綜合智能式的故障恢復專(zhuān)家系統[J].電力系統自動(dòng)化,2000(02).
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