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刍议人工智能技术在我国电厂的应用与探讨

刍议人工智能技术在我国电厂的应用与探讨

  人工智能简称为AI,是对人类大脑简化及抽象,也是人类智能模拟的重要途径,现在我国人工智能工具主要有专家系统、模糊理论、神经网络、禁忌搜索、粒子群算法及遗传算法等,随着我国电力事业大力发展,很多人工智能技术被应用在了电厂中,并发挥了巨大作用,优化了电厂中电力系统的组合、运行及市场定价等众多问题,保证电厂供电的安全可靠性。
  1 AI在我国电厂应用及探讨
  1.1 专家系统应用与探讨
  专家系统可简称为ES,它所面向主要是各非结构问题,特别是处理启发式、定性的或者不确定知识信息,通过各样的推理过程来达到系统所要求任务目标,在上世纪80年代,为了克服原有控制理论不足,自动控制领域工程师及学者将专家系统方法及思想引入了控制系统中进行应用及探讨。典型专家系统主要有推理机、知识库、知识获取机制以及人机界面四部分组成,专家系统在我国电厂里的应用是最早及较为成熟的人工智能技术,并且发展了很多专家系统,在电力系统不同领域被应用,像电网调度、系统恢复、监测和诊断、预想事故筛选等,特别是监测核事故诊断成为专家系统在电厂中最主要应用领域。依据知识存储方式不同,能把ES分为决策树、知识经验、规则及模型等不同形式,模型形式的知识所表达方式是比较适合实时处理的,比基于规则形式推理方式要更为简单及快捷及容易维护。ES在输电网络诊断故障里的典型应用为产生式规则系统,就是把断路器、保护器动作逻辑和运行人员诊断经验运用规则的形式进行表示,并形成知识库,依据报警信息进行知识库推理,以获得诊断结论,这种产生式规则专家系统在电厂中能够被广泛应用主要是因这种专家系统及故障诊断特点所决定的,在输电网络里断路器及一级保护间的关系能用模块化及直观规则进行表示,并且能允许删除、增加及修改某些规则,从而保证诊断系统有效性及实时性,对不确定问题在一定程度上给予了解决,还能给出一些符合人类语言结论及解释能力。同时,框架法的专家系统能够进行分类结构知识表达,以及对事物间的相关性进行表达,并简化继承性知识存储及表述。专家系统这种人工智能技术尽管能有效模拟完成故障诊断,可在电厂实际应用里论文联盟,还存在着一定不足,主要为知识获取及维护问题,并且接口也不是很友好,对故障诊断里的很多不确定因素也无法有效解决,从而影响了诊断准确性。
  1.2 遗传算法应用与探讨
  遗传算法能简称为GA,是根据遗传机制及自然选择在计算机上,进行生物化机制模拟来寻优搜索的算法可在庞大复杂搜索空间里进行合适搜索,并找出最优及准最优的解决方法,这种算法简单及适用,其鲁棒性也比较强,这种智能技术对求解问题基本没有限制,对常规求解复杂过程涉及较少,可得到局部或全部的最优解集,与传统优化技术相比,这种技术更能解决及处理传统难以解决的非线性问题,因此,这种技术被广泛应用在电厂中的电力市场、规划及调度等方面,并且在故障诊断上,其应用效果也是不错的,可对输电网络中,故障诊断模型的建立成为了遗传算法存在主要途径,也是值得探讨问题,遗传算法如果可以建立适合数学模型,不仅能解决电力系统中的故障诊断问题,还能解决其他类似故障诊断问题,加强遗传算法合理模型建立是应该研究及探讨的。
  1.3 神经网络应用与探讨
  神经网络技术简称为ANN,其主要特点为广泛化、高度并行处理及非线性的映射功能等,对于控制领域具有较强吸引力,对于没有模型及复杂的不确定问题具有学习能力及自适应力,能够用在控制系统自适应环节及补偿环节里,非线性描述能力能够用在非线性控制及辨识中,而快速计算能力能够进行复杂控制问题计算优化,其定量及定性分布存储及合成能力能够用在复杂控制系统里的图像信息处理利用及接口转换,容错能力能够应用在非结构过程控制,网络神经已成为电厂应用中最成功的智能技术,像网络神经在电厂故障诊断中的应用,每个神经网络均负责系统里的部分诊断,ANN技术经过现场很多样本学习及训练,对其中阈值及连接权进行不断调整,让知识隐式分布于所有网络中,以实现模式记忆,这样ANN就具有获得较多知识能力,这种人工智能技术广泛应用在电力系统监测、诊断、实时控制、状态评估及负荷预测等领域,并且依据神经网络技术的负荷预测已经成为电厂电力系统中最成功应用之一。

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刍议人工智能技术在我国电厂的应用与探讨

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