人工智慧測試系統論文
電力系統內部非常複雜，涉及到大量的資料和資訊，人工管理不但費時費力，還容易出現差錯。而人工智慧技術卻能夠解決這些問題，在將來，我國的電力系統必定會往智慧化、自動化的方向發展。以下是小編整理分享的關於的相關文章，歡迎閱讀!
篇一
電力系統執行中人工智慧的應用研究
電力系統內部非常複雜，涉及到大量的資料和資訊，人工管理不但費時費力，還容易出現差錯。而人工智慧技術卻能夠解決這些問題，在將來，我國的電力系統必定會往智慧化、自動化的方向發展。
一、人工智慧技術概述
人工智慧技術集腦科學、神經學、資訊科技為一體，目前廣泛運用於多個領域，同時也是近年來科技領域的一個研究熱點。它通過對人腦的原理和行為進行模仿，從而研製出一種自動化的機器，這種機器能分析、識別、發現問題。很多電力企業都運用了這種技術，它提高了電力執行的效率，減少了故障發生的機率，還節約了人力、物力、財力。同時，它也能解決電力系統中非常複雜的問題，比如非線性對映。不僅如此，它還被繼電保護所應用。人工智慧技術中的神經網路方法，通過採集大量的故障樣本，使裝置對故障有一定的印象。因此，在發生故障的時候，裝置能夠快速反應並且發出警報。
二、人工智慧技術的種類
1.人工神經網路
人工神經網路是人工智慧技術中的一種，它的非線性問題非常複雜，這種技術主要是用在繼電保護上，它是通過模仿人的神經系統而研製出來的。此外，人工神經網路還具有比較快的反應能力，能夠及時對電力系統進行監控、評估等等。即便是發生了故障，它也能夠進行快速的判斷，並且對故障的距離、情況等一一進行探測。
2.智慧模糊邏輯
智慧模糊邏輯通過運用模糊理論，輸入變數，建立數學模型，能夠很好地對電力系統進行規劃，並且診斷電力系統故障。如今，智慧模糊邏輯已經成為了一種比較成熟和完善的人工智慧技術，廣泛應用於電力系統當中。
3.遺傳演算法
遺傳演算法的理論基礎是數學模型，它通過借鑑自然遺傳機制的隨機搜尋演算法，從而對群體和個體之間的資訊進行交換。一般情況下，電力系統中比較難的非線性問題都是採用遺傳演算法來解決。
4.混合技術
所謂的混合技術，就是將遺傳演算法、人工神經網路、智慧模糊邏輯等幾種技術合在一起，因為上面所說的幾種方法有一定的侷限性，甚至還有一些難以克服的缺陷。將這些技術合在一起，就能夠更好地解決電力系統中的問題。
三、人工智慧技術的特點
1.優點
1並行性。該技術具有高度的並行性，因為它的內部由多個簡單處理單元組成，這些小單元雖然比較簡單，但是處理能力卻很高。不僅如此，這些小單元相組合，還能夠處理並行活動，對資訊的處理速度更是驚人。
2記憶性。人工智慧技術也具有記憶性，因為它能夠對資訊進行記憶，然後將這些記憶資訊儲存在權值當中。從這些權值中就可以看出電力系統中的資訊。另外，它還能對資訊進行特徵提取、特殊處理，給電力系統的工作帶來了很大的方便。
3非線性全域性作用。這種技術中的神經元能夠接受其他神經元的輸入，並且經過並行網路產生輸出，從而對其他的神經元造成一定的影響。整個電力系統是相互制約、相互影響的，這樣就可以達到非線性對映，從而表現出一種集體性的行為。
2.缺點
1需要較長訓練時間。對於一些比較複雜的問題，遺傳演算法需要進行較長時間的訓練。這是因為其學習的速率太慢。
2訓練的難度較大。如果網路出現了故障，或者權值調得過大，就會使人工智慧中的加權總和增加，從而導致導數非常小，而網路權值的調節過程也會隨之而停頓。因此，訓練的難度較大。
四、電力系統執行中人工智慧的具體應用
電力系統中有很多非線性問題，裡面的方程式也有一定複雜性和系統性，但是可以應用人工智慧技術來解決這些問題。
1.人工神經網路在繼電保護中的應用
過去的繼電保護裝置是運用的普通計算機，後來開始運用人工神經網路，因為這種技術比普通的計算機更加可靠和穩定。在執行過程中，人工神經網路的執行效率非常高，而且速度也很快，不僅如此，人工神經網路還可以實現精準度比較高的演算法，從而更好地保護電力系統。
人工神經網路中又包括三個部分，這三個部分分別是前置訊號處理子系統、故障區域判定子系統以及故障判定網路。在操作之前，先要對輸電線路旁邊的電流、電壓訊號進行處理，從而得到一些資料。之後再把故障的特徵輸入故障區域判定子系統當中，這樣就可以判斷系統的故障了。最後再使用第三部分的故障判定網路對故障的性質進行分析。
第一個部分是前置訊號處理子系統，要採取合適頻率來對繼電保護中的電流、電壓進行採集，收集到了故障樣本之後再將其輸入到處理訊號的子網路當中，對其進行處理。最後再將剛才的電流、電壓的特徵進行輸出。
第二個部分是故障區域判定子系統，這個系統能夠對故障進行判定，用於快速判定故障發生的位置，從而對故障採取合理的解決措施。電力系統發生故障是不可避免的，系統運行了一段時間之後，難免會出現問題，比如金屬故障、非線性故障、裝置故障等等。
第三個部分是故障判定網路，這個部分會自動對發生的故障進行分析，它有三個層面和節點。必須在其中輸入電力系統中的突變數，然後再對得到的這些值進行處理。
2.人工智慧演算法在電力系統執行中的 應用
人工智慧演算法主要的原理是無功優化，通過無功優化，能夠提高電力執行效率，使電力傳輸達到一個最佳的狀態。
人工智慧演算法採取記憶指導搜尋的辦法來提高搜尋速度，從而使全域性達到最優的狀態。它還有禁忌搜尋方法，這種方法在跳出區域性方面有很大的優勢。此外，它還能解決多變數、非線性、離散性的問題，而且操作手法簡單，易於使用。
3.模糊理論在電力系統執行中的應用
模糊理論突破了經典集合中的一些概念，它採用的是模糊搜尋的原理來對一些不明確、不精準的事情和現象進行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊邏輯和引入 語言變數，從而對事情和現象進行分析與描述。如今，這種模糊理論已經具有比較成熟的技術，它的應用已經相當廣泛，遍及多個行業、多個領域。電力系統中有非線性，而線路通過非線性的時候，就會產生一些分量，這些分量能夠重疊在故障上面，並且不會被消除掉。而模糊理論中的技術可以消除輸電線路中互相影響的現象，使之相互獨立。
4.專家系統在電力系統執行中的應用
專家系統也是人工智慧中的一種，它在很多年前就開始被應用。同時，它還能解決電力系統中的疑難問題，並且提高執行效率和解決問題的速度。
與上面的幾種人工智慧技術相比，專家系統同樣能夠保護電力、控制電力、規劃電力。此外，它還能夠支援訊息傳送、防止停電、移除一些負荷較大的裝置，從而降低電力系統執行的負荷。因此，專家系統可以說是一種比較可靠、技術含量較高的電力保護系統，適宜被大力推廣和使用。
五、人工智慧在電力系統中的 發展與前景
目前，人工智慧在電力系統執行中得到了廣泛應用，隨著 經濟發展和 社會進步，人們對供電的質量和要求也越來越高，這使得電力企業必須採取科學的手段來提高電力系統的執行效率，應用新方法來解決問題，促進電力的發展，並且執行更加方便簡單、易於操作。這也是人工智慧在電力系統中的發展與前景。
在將來，電力系統還會不斷髮展，因為其複雜性在不斷提高，所以一些影響因素也會隨之而產生，再加上人工 管理的方法容易出差錯。因此，電力企業必須使用人工智慧的技術和方法。人工智慧技術仍然在開發當中，技術人員在原有的技術基礎上對其進行改進和完善，這樣不但能夠提高技術，還能夠為電力系統的發展提供新的活力。
六、 總結與 體會
人工智慧技術已被大部分電力企業所應用，這種技術不但能為電力企業節省人力、財力、物力，還能提高供電質量，其發展前景非常可觀。未來，這種技術將會越來越成熟，並且變得容易操作、方便，從而為電力企業和廣大使用者提供更優質的服務。
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