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淺議人工智能技術在電力自動化的應用論文
簡要地介紹了人工智能科技技術的基本概念。對專家系統、人工神經網絡、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術的含義進行了介紹，并對這些技術在電力系統中的應用和存在問題進行了分析。
1、人工智能技術
人工智能技術(AI artificial intelligence)是一項將人類知識轉化為機器智能的技術。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復雜問題。在應用方面，以專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等最為普遍[1][2] 。
1.1 專家系統(ES)
專家系統是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統程序需要固定程序和復雜算法，輸入數據并得出結果。專家系統集中大量的符號處理，采用啟發式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統問題的分析。
1.2 人工神經網絡(ANN)
人工神經網絡是大量處理單元廣泛互聯而成的網絡，是一種模擬動物神經系統的技術。神經網絡具有自適應和自學習的能力，能并行處理分布信息。電力系統應用人工神經網絡可以進行實時控制、狀態評估等。
1.3 遺傳算法(GA)
遺傳算法是一種進化論的數學模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(FL)
當輸入是離散的變量，難以建立數學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統規劃、故障診斷等電力系統問題。
1.5 混合技術
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統實際問題。因此需要結合各個算法的優勢，采用人工智能混合技術。其中包括：模糊專家系統、神經網絡模糊系統、神經網絡專家系統等技術。
2、人工智能技術的在電力自動化的應用
2.1在電能質量研究中的應用
人工智能技術可以對電壓波動、電壓不平衡、電網諧波等電能質量參數進行在線監測和分析。在檢測和識別電能質量擾動時能克服傳統方法的缺陷。專家系統隨著經驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的掌握[3] 。
此外，專家系統和模糊邏輯可用于培訓變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態監測與故障診斷專家系統
變壓器事故原因判斷起來十分復雜。判斷過程中，必須通過內外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監測和診斷專家系統首先對油中氣體進行分析。異常時，根據異常程度結合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經分析發現變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結合電氣試驗手段對變壓器的故障性質及部位做出確診。
變壓器監測和診斷專家系統通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應對策，提高了變壓器內部故障的診斷水平，實現了電力變壓器狀態檢修和在線監測。
2.3 人工智能技術在低壓電器中的應用
低壓電器的設計以實驗為基礎，需要分析靜態模型和動態過程。人工智能技術能進行分段過程的動態設計，對變化規律進行曲線擬合并進行人工神經網絡訓練，建立變化規律預測模型，降低了開發成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產品性能的角度出發，將動態測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型[5] 。
2.4 人工智能在電力系統無功優化中的應用
無功優化是保證電力系統安全，提高運行經濟性的手段之一。通過無功優化，可以使各個性能指標達到最優。但是無功優化是一個復雜的非線性問題[6] 。
人工智能算法能應用于電力系統無功優化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網的無功優化問題中，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優以增加獲得全局最優解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優解，提高了收斂穩定性。禁忌搜索方法尋優速度較快，在跳出局部最優解方面有較大優勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統繼電保護中應用
自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的性能，使之適應各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術不但能夠提取故障信息，還能利用其自學習和自適應能力，根據不同運行工況，自適應地調整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統低頻振蕩的應用
大規模電網互聯易產生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統的安全。人工智能為電力系統低頻振蕩的控制提供了技術支持。神經網絡、模糊理論、GA等人工智能技術應用于FACTS控制器和自適應PSS的研究，為抑制電力系統低頻振蕩提供了新的手段。
3、人工智能在電力系統中存在的前景
作為一門交叉學科，人工智能將隨著其他理論的發展而進入新的發展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數學模型和全局尋優情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發展的趨勢。
隨著電力系統的發展，電力系統的復雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術的不斷發展和提高，利用人工智能技術來解決電力系統的問題將會受到越來越多的重視。
4、結語
隨著我國電力系統的持續穩步發展，電力系統數據量不斷增加，管理上復雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術在電力系統的應用提供了廣闊前景。
但人工智能技術的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應用中接受檢驗。
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