人工智能技术进展
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人工智能技术进展范文第1篇
关键词：电气设备；自动化控制；人工智能技术；专家系统；机器人系统 文献标识码：A
中图分类号：TM92 文章编号：1009-2374（2016）16-0051-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.16.024
人工智能技术是近年来发展起来的一门新兴学科，由于人工智能技术能模拟人的思维，因此其现实应用价值巨大，它的出现是现代工业发展的必然产物。现代社会的发展需要人工智能技术的参与，尤其是对于现代工业的发展，在技术上需要由先进的人工智能技术作为支撑，而要想使人工智能技术在电气自动化控制中得到更好的推广与应用，我们首先必须认识人工智能技术。
1 人工智能技术
随着社会的发展、科技的进步，人工智能技术也随之诞生了，并且其在现代社会中的作用也越来越广泛。人工智能技术的构建，一方面需要计算机技术理论进行必要支撑；另一方面也需要交互交叉其他学科共同形成，探究人工智能技术，我们可知模拟人类智能，创造出可以代替人类工作的设备是人工智能技术的本质。当前，研究人工智能技术的领域主要集中在两个方面：专家系统与机器人系统。由于人类大脑具有精密、复杂的特点，因此模拟人类大脑问题是人工智能技术的最大难题。随着现代技术的发展，人们成功地模仿了人类大脑，并把这种成功的模仿称作是人工智能技术。在人们日常的学习、生产以及生活中，已有很多领域应用了人工智能技术，并且其实际应用效果良好。
2 人工智能技术在电气自动化中的应用意义和优势
电气自动化中应用人工智能技术，不但使电气自动化的实际控制效果得到了提高，而且大大降低了电气自动化的投入成本，与其发展的实际需求非常相符。
2.1 电气自动化控制中应用人工智能技术的意义
人工智能技术具有显著的优越性，人工智能技术可以收集、处理并且反馈部分信息，人类的部分复杂工作可由人工智能技术进行替代，因此电气自动化控制中应用人工智能技术后，其发展必然是跨越式的。在电子自动化控制中应用人工智能技术后，其生产、流通过程会更优，有利于其真正实现自动化。另外，电气自动化逐步智能化后，可减少人力的投入，促进生产成本的降低，同时实际生产效率得到了提高。电气自动化控制中引入人工智能技术后，优化了产业结构，促进了电气自动化的逐步升级。
2.2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
由于复杂性与系统性是电气设备设计的主要特点，因此设计电气设备的相关设计人员必须具备完备的知识理论，其设计工作的实际有效性必须要强。在电气自动化控制中应用人工智能技术以后，具有很多优势，下列四个方面为其主要体现：
2.2.1 数据的采集与处理都可由人工智能技术来完成，由于具备了这一功能，这样便可对电气设备的各种数据进行采集，并且可及时处理与保存相关数据，这样可使电气自动化的实际控制效率得到大幅提升。
2.2.2 人工智能技术可完成系统的监视并进行必要的报警。人工智能技术可实时监视电气系统中主要设备的模拟数据值。
2.2.3 人工智能控制的操作控制功能较好。可使用鼠标、键盘来对电气设备进行自动化控制，由于利用控制程序便可完成同期并网带负荷操作，这样不但可以大幅减轻操作人员的工作强度，而且可使控制效率得到极大提高，这与当前工业发展的实际需求很相符。
2.2.4 人工智能控制具备故障录波功能，也正是由于这一功能人工智能技术，可智能化捕捉故障录波，这使电气设备的实际运行效率与运行安全性都得到了大幅提升。
3 人工智能技术在电气自动化中的应用分析
由于当前从本质上优化了人工智能技术，加之其功能的逐步完善，这使电气控制领域中人工智能技术的应用价值越来越明显，为了使人们能更好地认识人工智能技术，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的应用以及电气控制过程中人工智能技术的应用进行了分析。
3.1 人工智能技术在电气自动化设备中的应用
电气自动化系统存在很大的复杂性，其要涉及到很多领域与学科，对于操作电气自动化设备的人员来说，他们应具备良好的个人素质，并且专业知识要完备。由于电气自动化系统比较复杂，所以其实际操作的有效性要强，这样才能最大限度地减少由于不当操作，导致出现非正常停机，甚至引发安全事故等。对于问题的解决都可借助人工智能技术来实现，就人工智能技术而言，其理论核心主要是计算机理论，通过编写各种控制程序，可以使计算机下的智能控制得到很好的实现。从某种程度上可以说，电气设备的智能化可把人脑存在的劳动操作缺陷很好的代替，这样一方面可以有效提高工作的实际生产效率；另一方面还可促进成本投入的大幅降低。应用人工智能技术后，使得电气自动化设备实际运行的科学性得到了大幅提升，对设备运行的实际环境进行了优化，图1为典型的电气自动化设备人工智能化
系统。
3.2 人工智能技术在电气控制过程中的应用
就电气自动化的控制过程而言，其最为核心的部分就是控制电气的过程。在控制电气的过程中，科学、合理地应用人工智能技术后，可使电气自动化控制水平得到有效提升，电气自动化在电气控制过程中的顺利应用，这样可使实际工作运行效率在很大程度上得到提高，并且实现了自动化后使发展更加科学化，同时促进了运作成本的降低，特别是对于人力成本的降低最为显著。此外就电气自动化控制而言，应用人工智能技术的集中性比较强，专家系统、模糊控制以及神经网络控制为其主要使用的人工智能系统。
3.3 人工智能技术在平常操作中的应用
在现代工业迅速发展的带动下，我们的日常学习、生产与生活已经离不开电气设备，确保电气设备运行的安全、稳定，从某种程度上可以说就是更好地保障我们的日常生活。在进行电气设备的相关操作时，应以其操作流程为指导，规范操作。就传统的电气操作来看，其操作存在很大的复杂性，操作不但要花费大量时间，而且各项操作都需要规范严谨，一旦在操作上存在失误，引发的后果可能会很严重。而在电气行业朝着现代化发展的推动下，在电气化操作中引入人工智能技术后，不仅简化了传统繁琐的电气操作步骤，使操作电气的效率得到大幅提升，而且引入人工智能技术后，可以把由于人工操作失误产生的一系列问题有效降低，甚至杜绝，这样使得电气系统运行的安全性与稳定性在很大程度上都得到大幅提升。
4 结语
科学技术的迅速发展使我们的生活发生了翻天覆地的变化，人工智能技术的出现推动了现代文明的发展。由于人工智能技术具有很多优势，它是近年来发展起来的一门新兴高科技技术，其在现实中有无限的应用价值，一方面在电气自动化控制中，引入人工智能技术后，使传统意义上的电气控制模式得到了大幅转变，电气自动化的跨越式发展成功得到了实现；另一方面人工智能技术的引入，使电气自动化的实际控制效率得到了大幅提升，同时节约了自动化控制的人力与物力，促进了自动化控制成本的降低，人工智能技术在电气自动化中具有很大的推广与应用价值。
参考文献
[1] 汤石敏.基于人工智能技术的电气自动化控制探讨
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[5] 黄开平.高级项目中自动化系统的应用[J].电气时代，2013，（2）.
人工智能技术进展范文第2篇
关键字：人工智能技术；电气自动化；应用
中图分类号： S972.7+4 文献标识码： A 文章编号：
人工智能技术在电气自动化方面的应用已成为近年研究的热点，相对于传统技术，它不仅促进了电器设备的设计与应用，而且大大的节省了人力资本投入，极大地提高了运作效率，解决了许多传统技术很难进行解决的问题。
1 人工智能技术
人工智能技术指的是通过对人类智能的相关理论进行研究，并以此为依据对其进行模拟、延伸和扩展的一门方法和技术。人工智能技术作为一门新兴的学科，其致力于了解人类智能产生的实质，并对其进行模拟，以实现智能机器的生产，其主要研究的内容包括人、机器、专家系统、语言及图像处理系统等等。它不仅包含数学、计算机学等传统学科，也包括了哲学、心理学、伦理学等学科。因此，人工智能技术可以说是全面地模拟人脑，以期达到人脑控制下的行为反应，最终达到在电气自动化操作过程中的人性化、标准化、智能化，实现人机合一。
人工智能技术最为突出的特点即可实现人类复杂脑力劳动的代替，有效进行信息的收集和识别，并进行分析和有效地处理。在这种优势的促进下，复杂的脑力活动将逐渐被计算机的智能运算所代替。通过这种方式，不仅实现了生产、流通、交换以及分配过程的增强，还有效实现了生产环节的自动化，极大的减少人力成本的资源投入，同时提高了工作效率，实现产业结构的优化配置，最终提高生产力的发展水平，提高整个企业的经济效益和自动化水平。
2 人工智能技术的主要作用及手段
2.1人工智能技术的主要作用
目前，人工智能技术已经在电气自动化上进行了大量的实际应用，主要用于以下几个方面：对于各主要设备和系统的运行状态进行实时智能的监测，发生故障时，有事故报警和状态变化事件报警；记录故障并且进行在线分析；通过键盘和鼠标操作对断路器和电动隔离开关进行控制；对于所有开关量、模拟量的实时数据进行采集、存储和处理，可以模拟画面，真实地显示一次设备和系统的实际运行状态，实现电流和电压所有模拟量、计算量、断路器等实时开关状态的显示与监控，并且能够生成历史趋势图。
2.2人工智能技术的主要手段
在实际控制环节中应该采取实时监控以及搜集信息的方式进行相关数据的整理，并且根据系统要求设定定时处理功能以及定时备份功能，这样可以更加完善整个工作的进展。也可以运用图像生成软件的技术对于电气系统进行模拟运转，可以对电气系统电流、电压和电机设备的运转情况进行直观形象的反应，并且根据实际需要进行设计相关数据分析及图表。这里需要注意的是要考虑到设备的硬件设施条件，因为图像和画面比正常的字符占用的空间更大，这样可以避免运算速度太慢或者资源占用过多的情况发生，导致整个系统失灵的情况发生。
3 人工智能技术在电气自动化中的应用
3.1人工智能技术对于电气设备的优化设计
电气设备在设计时，由于传统的设计方式在前期会有一个漫长的产品试验过程，需通过归纳法得到相关设计经验后再由产品设计师进行手工完成，而这一过程很难达到产品预期的效果，所以这就很难获得最合理的方案。且前期的试验与后期的制作方式都需要投入大量的人力物力与财力，所以，这样的生产方式显然不适用于当今社会科技快速发展的需要。伴随着计算机科学技术的发展，电气产品的设计开始从传统的手工设计向计算机辅助设计方面转型，通过人工智能技术的引进，使得传统的计算机及辅助设计有了新的转变，可以将大量复杂的的计算过程和模拟过程通过计算机软件进行完成，从而极大地提高了设计的效率和设计的精确度，这需要工作人员根据实际情况和应用需求对相关人工智能软件进行科学化的筛选，需要对人工智能软件技术的常用方法具有广泛的了解和实践能力。人工智能技术的加入极大的改善了这种情况，优化了产品的设计过程，因此这一前期的试验周期得到了极大的缩短。
3.2人工智能技术对于电气设备的诊断
电气设备出现故障具有很大的不确定性和非线性，面对电气自动化控制过程中出现的故障与事故，人工智能技术可以及时预防与解决问题。人工智能技术的出现与发展则有效地改善了这种情况，特别是处理在变压器、发动机等问题上，人工智能技术的表现尤为突出。人工智能技术运用到电气设备中以后，对于电气设备故障的诊断，人工智能技术有三种方法：模糊逻辑、专家系统以及神经网络。在诊断发电机以及电动机时，人工智能的诊断技术就发挥了作用，它可以把模糊理论和神经网络进行结合，这样不仅保留了故障诊断知识的模糊性，也能够结合神经网络学习能力强的特点，实现了对于电机故障的全面诊断，极大地提高了诊断故障的准确率。例如对于模糊控制而言，此过程主要是电气传统过程中直流及交流传动的作用而实现的。通常而言，电气直流传动控制过程中模糊逻辑控制主要包括了Mamdani（迈达尼）和Sugeno（高木-关野）。而对于具体应用时，前者多用来进行调速控制，后者则属于前者的例外情况。对于交流传动过程中的应用等相关问题而言，则多以模糊控制器取代常规调速控制器而实现功能的发挥。
3.3人工智能技术对电气自动化流程的控制
电气自动化领域的操作流程非常的繁琐，对于操作的步骤要求也非常严格，一旦出现细微的操作问题，则可能引起严重的机器故障发生，并造成无法估量的损失。如何保证电气设备能够有效稳定的运作，并在控制过程中尽量实现操作的简单化、程序化是每个研究人员关心的难题。人工智能技术的出现与发展有效的解决了这个难题，通过对日常资料的储存与分析，可以在机器发生事故时采取及时有效的措施，最大程度上保证社会的和谐发展。此外，人工智能技术通过对电气设备的远端操控，实现了控制流程的简单化、程序化，方便技术人员对电气设备进行定期的检查与维修，节约时间的同时，也降低运行成本。
3.4 人工智能技术在日常操作过程中的应用分析
对于传统电气领域而言，其操作过程通常要求相当严格，具体操作过程的步骤也相当复杂繁琐，一旦出错就可能引起重大的故障问题，导致重大损失发生。由于电气领域通常同人们的日常生活和工作密切相关，甚至直接关系着社会的稳定和谐，因而如何实现此领域中日常操作过程的简单化，不断提高其操作效率是如今摆在相关研究工作人员面前的一个难题，而人工智能技术的出现有效地解决了这些问题，不仅实现了日常操作过程中操作流程的简化，还实现了对电气系统的远程控制及其操作，通过对界面进行简化界面，可对某些重要信息或资料进行及时地储存，以方便日后进行查阅。此外，通过该技术还可自动进行表报的生成，大大节约了时间。
4 结语
社会的发展进步要求生产力更加先进，计算机技术的发展促进了人工智能技术的不断创新与发展，更多的科研成果开始运用到生产生活中来。在未来的实践过程中，人工智能技术大量应用到电气自动化控制中将会是一个新的发展趋势，电气自动化控制在人工智能技术的支持下将会获得更好的发展。
参考文献
[1] 周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷,2012.
[2] 陈洪峰.国内电气自动化发展状况与趋势[J].科技创新导报，2009.
人工智能技术进展范文第3篇
2016年是科技与创新的飞跃之年。“阿尔法围棋”四比一大胜一流棋手李世石九段，让全世界见识了人工智能令人叹为观止的发展程度。业内人士认为，人工智能所代表的技术创新引领了第四次革命，同时给中国制造业带来了新机遇。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，主流应用包括图像识别、语音识别、语义识别、预测规划和智能控制。
未来是人工智能的时代。人工智能技术会对很多行业产生影响，但是受到冲击最大的将是制造业。未来，很多硬件都会应用传感等物联网芯片和人工智能技术，制造业将会被大大改变。随之带来巨大改变的就是工业和信息化产业，有人说人工智能将会打破现代工业格局，给传统工业带来毁灭性打击，也有人说人工智能只是个手段，现代工业也可以利用这一手段完成提档升级，促进人工智能与现代工业融合发展。无论怎么说，人工智能的迅猛发展对工业和信息化产业来说，既是巨大的机遇，也是巨大的挑战。
我国《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出，到2018年基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，形成千亿级的人工智能市场应用规模。未来重点扶持的智能家居、智能汽车研发与产业化、智能无人系统应用、智能终端应用、智能机器人研发与应用等项目成为发展的重要内容。
【试题】
当下，人工智能发展迅速，方兴未艾，倍受瞩目。你认为作为工信部门，应该如何应对人工智能的新浪潮？ 1000字左右。
人工智能技术进展范文第4篇
这是以张国荣在影视、电台等留存下来的原声建模，通过情感语音合成技术实现与粉丝“隔空对话”。据了解，任何一个人只要用30分钟按照要求录制50句话，就可以用百度大脑的语音合成技术模拟出这个人的声音，这意味着，今后每个人都可以拥有自己的声音模型。这是百度大脑所具备的基础能力之一，从语音、图像到自然语言理解再到用户画像……百度在这些领域的应用已经深入到人们的日常生活中。当这些能力赋予全社会的每个人，就能变换出无穷无尽的可能性，让我们重塑对未来的想象。
人工智能的这种神奇魅力吸引了各大科技公司，谷歌、Facebook、IBM等国外科技巨头纷纷通过成立人工智能实验室、并购初创公司等方式，在人工智能领域进行多点布局。百度亦不例外，在人工智能方面的研发可谓不遗余力，更是第一个把人工智能提到核心技术创新地位的国内互联网公司。
2015年底，百度挖来NEC美国智能图像研究院的负责人林元庆担任百度深度实验室主任，由他带领深度学习实验室研发具有统治级别的人工智能技术。在本刊的专访中，林元庆表示，“我觉得中国的互联网节奏非常快，尤其是人工智能的发展。现在人工智能的刚需已经很明显了，可以说非常旺盛，关键是如何把刚需挖掘出来，做出来，这才是重要的。”
百度大脑是百度人工智能的核心
《网络传播》：百度大脑目前有哪些阶段性成果，其价值体现在哪里？
林元庆：百度大脑已建成超大规模的神经网络，拥有万亿级的参数、千亿样本、亿级特征训练，能模拟人脑的工作机制。通过深度学习、大规模计算和大数据三大部分，百度大脑目前已经具备了语音、图像、自然语言理解和用户画像四大前沿能力。以语音识别为例，目前百度语音识别的准确率能够达到97%。在人工智能时代，百度大脑将是百度向社会输出人工智能技术能力的核心，经过长期的投入与布局，未来百度大脑不仅将像百年以前的电力一样成为商业新能源，更将深入到生活中，将电影中的场景变为现实。
《网络传播》：百度大脑宣布对广大开发者、创业者及传统企业开放其核心能力和底层技术开放，是出于何N考虑？
林元庆：百度大脑开放共享的思路，实际上是希望在时代变革大幕开启之际，助力广大合作伙伴全面共享人工智能时代，完成下一幕的转型升级。百度大脑未来将与各行各业结合，衍生出不同领域的行业大脑，比如医疗大脑、交通大脑、金融大脑等。目前，百度大脑已经应用到教育、金融和娱乐等多个行业。
人工智能渗透百度所有产品线
《网络传播》：今年基本上全球各大互联网公司都把人工智能作为最核心突破的领域，在这一领域，百度和其他公司的战略方向有何不同？
林元庆：百度在人工智能领域起步早，布局领域广，并且已经有很深的积累，既实现了对内业务的支持，也进行了大量对外技术的输出。目前，百度的人工智能几乎已经渗透到百度所有的产品线当中，以此改进百度全线产品的用户体验并提升用户黏性。比如说手机百度的语音搜索、凤巢的推广系统以及百度外卖的调度系统、百度金融结合人工智能给用户的画像等等。接下来百度一方面将进一步提升各项人工智能技术，打造平台化的对外输出能力；另外一方面还将着力把这些人工智能技术和能力应用到具体行业和垂类中，提升行业的效率，促进行业变革。
《网络传播》：虽然业界普遍认可人工智能的巨大前景，但在目前来看，人工智能在短期内还很难看到盈利，那么，怎么看人工智能的普及和商业化？
林元庆：人工智能已经为百度的搜索业务提供了巨大帮助。人工智能的发展和普及有四大关键性的支柱――机器学习算法（特别是深度学习）、大数据、大规模计算，以及可供以上要素不断训练迭代的大应用。目前，人工智能在前三个领域都已经有了一定程度的突破，同样关键的是人工智能技术的大规模应用，只有在制造业、医疗、汽车驾驶、娱乐等各个领域各个场景的不断应用，才能形成“数据-技术-产品-用户-更多数据-更强技术”这样的一个正向循环。在这些不断扩展的应用中，商业化也就是自然伴随而来的事情了。
互联网的下一幕是人工智能
《网络传播》：如何看人工智能在2016年的“爆发”？
林元庆：1956年夏天，“人工智能”首次被提出，但在之后的半个世纪都没有能够解决人工智能的问题。上世纪70年代到90年代，美国一直有人工智能的课程，但却没有实际的应用，在当时，任何一个领域都看不到有价值的人工智能应用。上世纪90年代以后，数据量越来越大，计算的能力也越来越强，机器学习逐渐兴起；到2006年，深度学习的概念被提出，特别是在2010到2012年间，深度学习在语音识别和图像识别领域取得了突破性进展。深度学习的成功极大地推动了人工智能的商业化。实际上，在2013年，《MIT科技评论》就已经把深度学习列为当年的十大技术突破之首，但今年确实是人工智能大规模商业化落地的一年。
《网络传播》：人工智能将会如何影响各行各业？
林元庆：影响最大的是制造业。当人工智能时代到来，制造业会彻底被物联网改变。未来所有商品都能联网，将数据传回云端，通过人工智能技术进行分析，为消费者带来实实在在的价值。汽车工业也将被人工智能彻底改变，尽管安全问题的解决路径在传统汽车厂商与创新厂家间有所不同，然而我们基本上还比较自信，有一天会进入来自动驾驶时代。此外，娱乐业及健康产业同样也会被人工智能所改变。对于前者，虚拟现实与增强现实很可能会成为主流的内容形式，颠覆消费者对娱乐内容的消费方式；对于后者，通过基因分析、精准的医疗图像诊断，患者的疾病将得到更加精准和个性化的治疗。
人工智能技术进展范文第5篇
【关键词】人工智能；电力系统；应用
人工智能技术简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，与基因工程、纳米技术并称为21世纪三大尖端技术。由于它是利用计算机来模拟人类的智能活动，因此完全摆脱了传统方法的束缚，能解决传统方法难以解决甚至根本无法解决的问题，当前，随着国家电网建设“坚强的智能电网”进程的不断深入，电力系统规模不断增加，数据量增多，管理上越发复杂，因此，将人工智能应用于电力自动化控制系统，能有效减少运行成本，提高工作效率，现就该问题进行粗浅探讨，以供参考。
一、人工智能技术概述
人工智能技术自上世纪50年展至今，在理论研究方面已取得突破性进展，在具体应用方面，主要如下：（1）专家系统（ES）。所谓专家系统，即一个计算机程序集，该程序利用当前的输入信息、知识库及一系列推理规则来完成由某一领域专家才能完成的工作。专家系统的特点在于其符号表达、逻辑推理及渐进式搜索能力。家系统在电力系统运行控制中的应用领域包括报警信号处理、电压控制、故障诊断、恢复控制、运行规划等。（2）人工神经网络（ANN）。人工神经网络是模拟的生物激励系统，由大量的神经元以一定的方式连接而成的，单个神经元的作用是实现输入到输出的一个非线性函数关系，它们之间广泛的连接组合就使得整个神经网络有了复杂的非线性特性，神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上，根据一定的学习算法调节权值，使神经网络实现从m维空间到n维空间复杂的非线性映射。神经网络具有良好的快速并行处理能力及分类能力，因此被广泛地应用于电力系统的实时控制、检测与诊断、短期和长期负荷预测、状态评估等诸多领域。（3）模糊集理论（FL）。FL发展于上世纪60年代中期，它是多值逻辑的扩展，能够完成传统数学方法难以做到的近似推理。其具体应用为：应用多目标模糊决策方法，进行故障测距和故障类型识别；给出模糊集理论的配电系统潮流与状态估计方法；采用模糊推理估计配电系统负荷水平，归纳各类用户随不同因素的变化；用模糊集方法构造变压器保护原理，区别内部故障、涌流、过激以及电流互感器饱和情况下的外部故障；寻求维持电力系统安全运行和充分利用输电容量之间的折衷解；运用于配电系统损耗模糊计算模型，提高计算精确度等。（4）启发式搜索（HS）。启发式搜索主要有遗传算法（GA）和模拟退火（SA）算法两种，启发式搜索通过随机产生新的解并保留其中较好的结果，并避免陷入局部最小，以求得全局最优解或近似最优解。以上两种方法，都可用来求解任意目标函数和约束的优化问题。
二、人工智能技术的在电力自动化的应用
（1）在电源规划中的应用。电源规划是电力系统中电源布局的战略规划，当前，人们对高质量电能的需求越发突出，因此，加强电力建设，扩充新电源势在必行。电源规划问题之所以复杂，其中一个重要原因即是每个规划时期备选机组状态的数目庞大，而对于每个具体的规划项目，这些状态大多是不可行的，而利用专家系统，可以根据实际规划工作时的具体约束条件对方案进行裁减，尽早删除大量不可行的方案，从而减少优化计算的工作量，提高规划效率。同时，利用遗传算法，可以实现站址和站容的优化。（2）在电能质量分析中的应用。20世纪80年代末以来，随着微电子技术和电力电子技术的发展，基电能质量越来越被人们所关注。为提高电能质量，建立电能质量检测和分析识别系统，对其进行正确的检测、评估和分类就显得十分必要。传统的电能质量检测手段主要是以人工方式和便携式电能质量测量仪器为主，对线路和变电站进行现场数据采集，工作量大，采集的数据不系统也不全面，时间延续性短，误差较大，效率低。而采用人工智能技术能有效克服传统方法的缺陷。如电力系统中谐波诊断的任务是对一组电流或电压的采样信号确定出各次谐波的含量或感兴趣的谐波成分含量，采用人工神经网络，可以在避免噪声和间谐波的情况下分析谐波问题。又如，电力系统电源侧电压及负荷变化将引起用户侧电压波动，长时间的电压偏移将使得供电电压质量得不到保证，因此，保持电压偏移在允许范围内是衡量电能质量标准的一项重要内容。而基于专家系统而设计的变电站无功控制装置，能将已有的无功电压控制经验或知识用规则表示出来，形成专家系统的知识库。并能像有经验的调度员那样，在面临不同运行工况时，根据上述的规则由无功电压实时变化值有效地作出合理的电压调节决策。此外，人工智能技术在电能质量分析中的应用，还包括电能质量的扰动分析、电能质量的数据管理和数据挖掘，等等。（3）在故障诊断中的应用。电力系统可能出现的故障种类繁多，具有复杂性、不确定性及非线性等特点，从一次系统的故障看，可分为线路和元件故障两大类；从二次系统的故障看，则可粗略地分为保护系统、信号系统、测量系统、控制系统及电源系统五类故障，若采用传统的方法诊断效率低，准确率不高，而采用人工智能技术，能大大提高故障诊断的准确率。专家系统、神经网络、模糊逻辑是人工智能技术用于故障诊断的方法，例如人工智能故障诊断技术运用于发电机及电动机进行的故障诊断时，将模糊理论与神经网络相结合，不仅保留了故障诊断知识的模糊性，还结合了神经网络学习能力强的优点，共同实现对电机故障的诊断，大大提高了故障诊断的准确率。（4）在电力系统无功优化中的应用。谓电力系统无功优化，就是指当电力系统的结构参数及负荷情况给定时，通过对某些控制变量的优化，在满足所有指定约束条件的前提下，使系统的一个或多个性能指标达到最优的无功调节手段，它是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。将人工智能技术应用于电力系统无功优化中，主要有如下几方面：如，针对传统方法在处理配电网无功优化时不能处理多元约束问题的缺陷，模糊优化法通过引入模糊集理论，能使一些不确定的问题得到解决，使用模糊优化法，可优化配电网的电容器投切，减少了配电网的网损并提高了其电压质量。使用禁忌算法，能有效地处理不可微的目标函数，解决配电网补偿电容器优化投切0-1组合优化问题，并可以处理补偿电容器分档投切的组合优化问题。而使用人工神经网络，可以将网损最小作为优化目标，用人工神经网络模型对多抽头的配电网电容器进行实时控制，等等。（5）在电力系统继电保护中的应用。通过专家系统，能把保护、断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，进而根据报警信息对知识库进行推理，获得故障诊断的结论。输电网络中保护的动作逻辑一级保护与断路器之间的关系易于用直观的、模块化的规则表示出来能够在一定程度上解决不确定性问题，能够给出符合人类语言习惯的结论并具有相应的解释能力等。此外框架法专家系统善于表达具有分类结构的知识，能够比较清楚的表达事物之间的相关性，可以简化继承性知识的表述和存储，在输电网络报警信息处理和故障诊断中也有少量应用。（6）在抑制电力系统低频振荡中的应用。大规模电网互联易产生低频振荡，对电力系统的安全造成严重威胁。低频振荡产生的原因，源于系统缺乏阻尼，目前，低频振荡抑制措施中研究较多的是电力系统稳定器FACTS和PSS阻尼控制器，以上两种办法均存在一定缺陷，即存在鲁棒性差的问题，而人工智能技术能模拟人类处理问题的过程、容易计及人的经验和具有一定的学习能力，将神经网络、模糊理论、GA等人工智能技术应用于FACTS控制器和自适PSS的研究，能解决阻尼控制器参数的鲁棒最优整定，有效抑制电力系统低频振荡问题。
总之，随着人工智能技术的不断进步，新的方法将不断涌现，其在电力系统中的应用也将越来越广，如何综合已有技术，扬长避短，并探索新的技术和理论方法，将其应用于解决未来电力系统的各种问题，是我们今后探索研究的主要方向。
参 考 文 献
[1]蔡自兴，徐光祐．人工智能技术及应用[M]．北京：清华大学出版社，2000
