论电力系统人工智能

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欢迎访问e展厅 展厅 6 配电输电设备展厅 电力电缆, 电气控制柜, 配电箱, 电抗器, 断路器, ... 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 一、专家系统 智能计算机程序系统就是专家系统，大量的某个领域专家水平的知识和经验，这两个方面都是在专家系统中所包含的内容，还能够运用人类专家的知识和解决问题的方法来对这个领域的问题进行处理。也就是说，大量的专门知识和经验的程序系统就是专家系统所有的，它对人工智能技术和计算机技术进行应用，进行推理和判断，要依据某领域一个或者多个专家提供的知识和经验，对人类专家的决策过程进行模拟，以便对需要那些人类专家处理的复杂问题进行解决，简单的说，模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统就是专家系统。 1、知识库。 用以存放领域专家提供的专门知识,专门知识含有与领域问题相关的书本知识(理论知识)、常识性知识,也含有专家凭经验得到的启发式知识。 2、数据库存放所要解决问题的原始数据。它存放着电力系统的网络拓扑信息、实时故障信息以及断路器状态和继电保护状态信息。 3、推理机在一定的控制策略下针对上下文中的当前问题信息,识别和选取知识库中对当前问题的可用知识进行推理,以修改上下文直至最终得出问题的求解结果。 4、人机对话窗口可使用户通过窗口对知识库进行添加、删除以及修改操作。 5、解释部分将推理出的结果做出必要的解释,为用户学习维护提供方便。 二、人工神经元网络 人工神经网络，是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入一输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。人工神经网络具有四个基本特征：非线性、非局限性、非定性、非凸性。人工神经网络理论，作为人工智能的一个最活跃的分支，其模拟人脑的工作方式，为解决复杂的非线性、不确定性、不确知性系统的问题开创了一个崭新的途径，因而在电力系统应用研究中受到了广泛的关注。 1、智能控制 在电力系统中利用ANN来实现智能控制，也就是利用它的估计和联想的能力，对系统状态和参数的识别和控制进行实现，这已在多种控制结构中如自校正控制、模型跟踪控制、预测控制等控制中得到应用。Y M Park等采用2个BP网络构成电力系统稳定器(PSS)的模型，其中1个在系统功率摆动中估计发电机的输出功率。另一个用于判断并给出控制决策。 2、优化计算 由于ANN能够建立任意非线性的模型，并适于解决时间序列预报问题，尤其是随机平稳过程的预报，因此电力系统短期负荷预报是其应用研究的一个重要方面，欧建平等以3个ANN构成负荷与天气变化量的周、日、时3个预报分析系统，气象参数和预测周、日、时前某段历史负荷参数作为网络的训练输入参数，各自产生独立的预报，再综合产生最终的预报。 3、故障诊断 要保证电力系统的安全运行和实现电力设备由定期检修转变为状态检修，如何准确地进行电力设备的故障诊断，一直是受关注的焦点之一。而这类故障的征兆错综复杂，往往呈现出非线性和不确定性，很难用某一确定的逻辑或算法进行识别。而这种识别恰好是ANN所擅长的。ANN在电机状态监测与诊断上也获得了成功的应用。 4、继电保护 电力系统安全运行的重要保障之一就是继电保护，电力系统随着不断的发展，常规的继电保护技术已经不能完全适应需要。 三、模糊集理论 模糊集理论在规则、运行、控制及诊断等领域都取得了很丰富的研究成果。在电力系统稳定控制中引入了模糊控制，就是为了对电力系统的动态稳定性进行提高，避开传统方法依赖电力系统详细的数学模型、鲁棒性较差以及自适应控制中计算时间较长实现相对困难等不足，在电力系统稳定控制中引入了模糊控制。采用模糊逻辑制动电阻器的新式投切控制系统，对系统的全面稳定有一定的保证。除此之外，要顾及到同静止无功补偿器的配合问题，以便达到更宽的稳定域、在这其中，制动电阻器装在发电机的一条母线上，对发电机的有效功率进行测量，以便对晶闸关开关确定其触发角。它的投切控制系统很简单，不要求像微机投切控制器那样有大量计算。另外它在输电系统的一条母线上安装有SVC，SVC的切换由一个与制动电阻器类似的模糊逻辑控制电路完成。仿真结果表明了该模糊逻辑投切控制系统的有效性。提出一种串联电抗器投切的模糊逻辑控制器以抑制电力系统机电振荡。 四、综合方法 局限性是每一种智能控制方法都存在的性质，对于处理电力系统实际复杂问题也很难满足其需求。怎么把这些控制的方法结合起来，形成一种综合的智能控制，将综合智能控制系统能够把每一种控制方法的优势体现出来，并且尽量去避免各自的不足，综合利用模糊理论及人工神经网络各自的特点形成的模糊神经网络成为提高电力系统的可靠性、快速性、灵敏性及选择性的主要研究方向。因为在模糊神经网络中已经融入了模糊控制系统的所有的信息，对影响模糊控制器控制性能的所有参数也包含在其中，所以，想要控制器的控制精度有所提高，针对系统要有保证的可靠的运行，就要通过对其权值和阀值的调整来对模糊控制系统的综合优化调整进行实现。 参考资料： [1] 杨勇.人工神经系网络在电力系统中的应用与展望[J].电力系统及其自动化学报2001，(03). [2] 蒋亚.专家系统在电力系统故障诊断中的应用[J].科技咨询2011，(01).(end)

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