人工智慧話題論文
人工智慧簡稱為AI，是對人類大腦簡化及抽象，也是人類智慧模擬的重要途徑，現在我國人工智慧工具主要有專家系統、模糊理論、神經網路、禁忌搜尋、粒子群演算法及遺傳演算法等，以下是小編整理分享的的相關資料，歡迎閱讀!
篇一
芻議人工智慧技術在我國電廠的應用與探討
人工智慧簡稱為AI，是對人類大腦簡化及抽象，也是人類智慧模擬的重要途徑，現在我國人工智慧工具主要有專家系統、模糊理論、神經網路、禁忌搜尋、粒子群演算法及遺傳演算法等，隨著我國電力事業大力發展，很多人工智慧技術被應用在了電廠中，併發揮了巨大作用，優化了電廠中電力系統的組合、執行及市場定價等眾多問題，保證電廠供電的安全可靠性。
1 AI在我國電廠應用及探討
1.1 專家系統應用與探討
專家系統可簡稱為ES，它所面向主要是各非結構問題，特別是處理啟發式、定性的或者不確定知識資訊，通過各樣的推理過程來達到系統所要求任務目標，在上世紀80年代，為了克服原有控制理論不足，自動控制領域工程師及學者將專家系統方法及思想引入了控制系統中進行應用及探討。典型專家系統主要有推理機、知識庫、知識獲取機制以及人機介面四部分組成，專家系統在我國電廠裡的應用是最早及較為成熟的人工智慧技術，並且發展了很多專家系統，在電力系統不同領域被應用，像電網排程、系統恢復、監測和診斷、預想事故篩選等，特別是監測核事故診斷成為專家系統在電廠中最主要應用領域。依據知識儲存方式不同，能把ES分為決策樹、知識經驗、規則及模型等不同形式，模型形式的知識所表達方式是比較適合實時處理的，比基於規則形式推理方式要更為簡單及快捷及容易維護。ES在輸電網路診斷故障裡的典型應用為產生式規則系統，就是把斷路器、保護器動作邏輯和執行人員診斷經驗運用規則的形式進行表示，並形成知識庫，依據報警資訊進行知識庫推理，以獲得診斷結論，這種產生式規則專家系統在電廠中能夠被廣泛應用主要是因這種專家系統及故障診斷特點所決定的，在輸電網路裡斷路器及一級保護間的關係能用模組化及直觀規則進行表示，並且能允許刪除、增加及修改某些規則，從而保證診斷系統有效性及實時性，對不確定問題在一定程度上給予瞭解決，還能給出一些符合人類語言結論及解釋能力。同時，框架法的專家系統能夠進行分類結構知識表達，以及對事物間的相關性進行表達，並簡化繼承性知識儲存及表述。專家系統這種人工智慧技術儘管能有效模擬完成故障診斷，可在電廠實際應用裡，還存在著一定不足，主要為知識獲取及維護問題，並且介面也不是很友好，對故障診斷裡的很多不確定因素也無法有效解決，從而影響了診斷準確性。
1.2 遺傳演算法應用與探討
遺傳演算法能簡稱為GA，是根據遺傳機制及自然選擇在計算機上，進行生物化機制模擬來尋優搜尋的演算法可在龐大複雜搜尋空間裡進行合適搜尋，並找出最優及準最優的解決方法，這種演算法簡單及適用，其魯棒性也比較強，這種智慧技術對求解問題基本沒有限制，對常規求解複雜過程涉及較少，可得到區域性或全部的最優解集，與傳統優化技術相比，這種技術更能解決及處理傳統難以解決的非線性問題，因此，這種技術被廣泛應用在電廠中的電力市場、規劃及排程等方面，並且在故障診斷上，其應用效果也是不錯的，可對輸電網路中，故障診斷模型的建立成為了遺傳演算法存在主要途徑，也是值得探討問題，遺傳演算法如果可以建立適合數學模型，不僅能解決電力系統中的故障診斷問題，還能解決其他類似故障診斷問題，加強遺傳演算法合理模型建立是應該研究及探討的。
1.3 神經網路應用與探討
神經網路技術簡稱為ANN，其主要特點為廣泛化、高度並行處理及非線性的對映功能等，對於控制領域具有較強吸引力，對於沒有模型及複雜的不確定問題具有學習能力及自適應力，能夠用在控制系統自適應環節及補償環節裡，非線性描述能力能夠用在非線性控制及辨識中，而快速計算能力能夠進行復雜控制問題計算優化，其定量及定性分佈儲存及合成能力能夠用在複雜控制系統裡的影象資訊處理利用及介面轉換，容錯能力能夠應用在非結構過程控制，網路神經已成為電廠應用中最成功的智慧技術，像網路神經在電廠故障診斷中的應用，每個神經網路均負責系統裡的部分診斷，ANN技術經過現場很多樣本學習及訓練，對其中閾值及連線權進行不斷調整，讓知識隱式分佈於所有網路中，以實現模式記憶，這樣ANN就具有獲得較多知識能力，這種人工智慧技術廣泛應用在電力系統監測、診斷、實時控制、狀態評估及負荷預測等領域，並且依據神經網路技術的負荷預測已經成為電廠電力系統中最成功應用之一。
2 其它人工智慧技術應用及探討
2.1 粒子群演算法及模糊理論應用與探討
粒子群演算法可稱為PSO演算法，這種智慧技術演算法簡單，容易實現，並且可調節引數也比較少，已經被應用在了很多學科及領域裡，在電廠中也正被嘗試及應用，可這種演算法的精度不是很高，還容易陷入區域性極值中。其設計思路為：在多維解的搜尋空間裡，運用這種演算法，可在初始化之後得到一群隨機的粒子，並搜尋到最有位置及全域性極值，這種演算法能夠被應用在電廠變電站的選址上，並且在電源規劃上也有一定優越性，可也面臨著諸多不確定因素，加強這些因素全面有效描述，成為電廠應用及探討方向所在。模糊理論簡稱為FS，是自動控制及模糊邏輯相結合而成的，其功能是模擬人類決策及推理過程，運用專家經驗及知識來控制規則的，可有效處理未知及不準確控制問題，並且不用建模，是種非線性的控制，以萬能逼近的定理作為充分理論依據的，模糊控制器可當做萬能的，完成所需任何非線性的控制任務，在很多工程及領域系統裡，都沒有辦法建立較為精準數學模型，這使得模糊理論得到了廣泛應用，在電廠裡，自然也得到了較為廣泛應用，像電廠的故障診斷裡，一些故障及徵兆間的關係是比較模糊的，不確定的，這時所得結果也就是模糊的，其傳統方法去為依據專家經驗進行模糊關係矩陣建立，並對模糊關係給予組合及合併等，隨著這種智慧技術發展，將模糊知識庫運用語言變數進行表達，更接近人類表達習慣，對於問題多個解決方案，依據模糊度高低來優化排序，在一定程式上，增加了專家系統容錯性，這種理論已被應用在電廠故障診斷識別、變壓器保護及配電系統等領域裡。
2.2 禁忌搜尋演算法
這種技術比較適合優化組合問題解決，可處理不可微目標函式，其理論思想為運用靈活記憶技術，把最近若干次的迭代過程進行反方向移動，並記錄進tabu表裡，處在這個表裡的移動是不能在現有迭代過程裡實現的，從而避免了已訪問解群體的訪問及迴圈產生，這種技術主要有tabu表、移動及特赦規則三要素組成，這種智慧技術在電廠的電力系統裡也得到了應用，主要運用了十進位制及二進位制編碼這兩類方案對實際系統給予優化計算，這種技術對區域性最優解跳出方面具有較大優勢，並且收斂效果好，能夠進行快速尋優，可運用單點搜尋不能夠在全部空間內進行搜尋，這使得初始值好壞直接決定了演算法速度及其解質量。
3 結束語
近些年，人工智慧技術在電廠中的應用除了以上演算法及技術外，還有分散式人工智慧、混合智慧、蟻群演算法及混沌優化法等，隨著我國電力事業不斷髮展，市場競爭不斷加大，人工智慧技術在電廠中的應用是越來越廣泛及發展良好。
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