人工智能在電力系統(tǒng)的應(yīng)用論文

　　【摘要】隨著人工智能在電力系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用，極大地提高了電力系統(tǒng)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。本文簡要介紹了幾種應(yīng)用廣泛的人工智能技術(shù)在電氣系統(tǒng)中的運用展開分析,并對應(yīng)用中涉及的技術(shù)問題進(jìn)行討論，給出解決方法和建議，并提出今后在電力系統(tǒng)中的發(fā)展方向。

　　【關(guān)鍵詞】人工智能；電力系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；專家系統(tǒng)

　　1前言

　　人類很早以前就幻想出代替人類工作的機器，然而，在電子計算機沒有出現(xiàn)之前，人工智能還知識幻想，無法成為實現(xiàn)。人工智能實際上是在計算機上實現(xiàn)的功能或者說是人類智能在機器上的模擬。目前人工智能主要研究內(nèi)容是分布式人工智能與專家系統(tǒng)、遺傳與演化計算、模糊控制等等，開拓了其在電力系統(tǒng)中各個領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　2電力系統(tǒng)中人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

　　第一，電力系統(tǒng)在長期運行過程中，難免會出現(xiàn)事故的情況，那么在這種狀態(tài)下報警信息將達(dá)到幾千個，如此大量的警報信息往往會使運行人員驚慌失措，此時，若采用人工智能技術(shù)，就能很快的找出事故原因，對系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供很大的幫助。第二，電力系統(tǒng)正常運行下大區(qū)域的停電概率極低，所以一旦出現(xiàn)這種現(xiàn)象，根本無法迅速恢復(fù)供電。并且恢復(fù)供電過程涉及大量的開關(guān)等操作。此時，人工智能若提供一個操作系統(tǒng)，將極大地加速系統(tǒng)恢復(fù)。第三，電力系統(tǒng)在運行過程中可能會出現(xiàn)各種的故障，如線路故障、元件故障、信號故障、電源故障等。如何來查找以上故障，顯然，人工智能技術(shù)是一個極好的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　3人工智能應(yīng)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。盡管每個神經(jīng)元結(jié)構(gòu)、功能都不復(fù)雜，但整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為動態(tài)是極其復(fù)雜的，可以組成高度非線性動力學(xué)系統(tǒng)，從而可以表達(dá)很多復(fù)雜的物理系統(tǒng)。首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過所研究系統(tǒng)過去的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行訓(xùn)練的，一個經(jīng)過適當(dāng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有歸納全部數(shù)據(jù)的能力，因此，神經(jīng)網(wǎng)路能夠解決那些數(shù)學(xué)模型或描述規(guī)則難以處理的控制過程問題。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠適應(yīng)在線運行，并能同時進(jìn)行定量和定性操作，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強適應(yīng)和信息融合能力使得網(wǎng)絡(luò)過程可以同時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題，并實現(xiàn)信息集成和融合處理。第三，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的并行實現(xiàn)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(tǒng)中的實時控制和動態(tài)控制。很顯然，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其學(xué)習(xí)和適應(yīng)、自組織以及大規(guī)模并行處理等特點，在電力系統(tǒng)（如監(jiān)測與診斷、短期和長期負(fù)荷預(yù)測、狀態(tài)評估等）領(lǐng)域展現(xiàn)了廣闊的應(yīng)用前景。而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測技術(shù)已成為人工智能在電力系統(tǒng)最成功的應(yīng)用之一。

　　3.2專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)作為一種求解待定領(lǐng)域問題的智能計算機軟件系統(tǒng)，已滲透到各個領(lǐng)域，它的發(fā)展從人工智能產(chǎn)生是就開始了，已成為人工智能開始走向?qū)嵱没�的�?biāo)志。專家系統(tǒng)存儲有某個專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)分析并按某種模式表示的專家知識（組成知識庫），以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實際問題的推理機制（構(gòu)成推理機）。系統(tǒng)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，其解決問題的水平達(dá)到或接近專家水平。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個方面，如在電力系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著計算機科學(xué)技術(shù)整體水平的提高，分布式專家系統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代的專家系統(tǒng)已用于電力系統(tǒng)的不同領(lǐng)域：監(jiān)察與判斷、電網(wǎng)調(diào)度、系統(tǒng)復(fù)原等。由于每個專家系統(tǒng)所需要完成的任務(wù)不同，因此其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也不盡相同。但在總體上，專家系統(tǒng)還具有一些共同的特點：第一，一個專家系統(tǒng)匯集了某個領(lǐng)域多位專家的經(jīng)驗和知識及他們協(xié)作解決重大問題的能力。因此，專家系統(tǒng)應(yīng)表現(xiàn)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(zhǔn)確、迅速和不知疲倦地工作，即知識的匯集。第二，專家系統(tǒng)運用專家的經(jīng)驗和知識進(jìn)行啟發(fā)式推理，對問題作出判斷和決策，即啟發(fā)式推理。第三，用戶無需了解推理過程，就能從專家系統(tǒng)獲得問題的結(jié)論，而且推理過程對用戶是透明的，即推理和解釋的透明性。第四，專家系統(tǒng)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(xí)就是專家系統(tǒng)知識獲取與更新的重要方法，將其應(yīng)用于電力系統(tǒng)開關(guān)序列專家系統(tǒng)。

　　3.3模糊推理

　　在模糊邏輯中，給集合中每一個元素賦予一個介于0和1之間的實數(shù)，描述其屬于一個集合的程度，該函數(shù)稱為元素屬于一個集合的隸屬度。在各種實際領(lǐng)域中，大量的知識是不精確的和不確定的，需要對不確定問題進(jìn)行處理，以減少問題的復(fù)雜度。模糊推理是一種符合人們思維和推理規(guī)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合中。目前，各種模糊產(chǎn)品充滿日本和歐美等國市場，如模糊洗衣機、模糊電冰箱結(jié)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(dāng)廣闊的應(yīng)用前景。目前在自動控制、模式識別及專家系統(tǒng)研制等方面，取得了一定的成果，引起了本領(lǐng)域的越來越多的關(guān)注。

　　4電力系統(tǒng)中人工智能的應(yīng)用分析

　　4.1在電氣設(shè)備中

　　在電氣工程中，電氣設(shè)備的設(shè)計是一項復(fù)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(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計，是采用簡單的試驗手段，然后依據(jù)經(jīng)驗，用手工的方式進(jìn)行設(shè)計，因此在設(shè)計中難以做到精確，耗時耗力，且很難獲得最優(yōu)的方案。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，電氣設(shè)計逐步從手工轉(zhuǎn)變成使用計算機輔助設(shè)計，例如使用CAD進(jìn)行設(shè)計；這就大大的縮短了產(chǎn)品的開發(fā)周期，并使得電氣設(shè)備的設(shè)計更于精確。在電氣設(shè)備的設(shè)計中，需要對于設(shè)計進(jìn)行優(yōu)化，而這就主要應(yīng)用了人工智能的遺傳學(xué)算法以及專家系統(tǒng)。

　　4.2在電氣控制中

　　在電氣工程中，相對起著至關(guān)重要的是電氣控制，電氣控制過程能夠?qū)崿F(xiàn)自動化，不僅能有效的提高工作效率，減少人力資源，還可以減少工作時投入的資金量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制及專家系統(tǒng)控制，可以減少電氣控制中繁瑣的控制程序，將復(fù)雜的操作程序變得簡單，減少時間成本，且能提高相應(yīng)的產(chǎn)品利用率。

　　5結(jié)語

　　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，隨著機器學(xué)習(xí)、計算機智能及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等研究的不斷深入，不斷推動人工智能在電力系統(tǒng)中應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大，極大地提高了電力系統(tǒng)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(biāo)的道路上，還會有不少困難、問題和挑戰(zhàn)，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(xiàn):

　　[1]IraiDabbaghchi,RichardD,Christie,etal.AIApplicationAreasinPowerSystems[J].IEEEIntelligentSystem,1997(01).

　　[2]葛朝強,唐國慶.綜合智能式的故障恢復(fù)專家系統(tǒng)[J].電力系統(tǒng)自動化,2000(02).

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