人工智能及其在電力系統(tǒng)中的應用

1、人工智能及其在電力系統(tǒng)中的應用人工智能及其在電力系統(tǒng)中的應用摘要：介紹了人工智能中的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、模式識別和小波分析技術(shù)，以及這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的相關(guān)應用。關(guān)鍵詞：人工智能；電力系統(tǒng)；應用DOI：10.16640ki.371222t.2016.02.1221引言隨著信息社會和知識經(jīng)濟時代的來臨，信息量急劇增加，使得僅靠人腦來處理紛繁復雜信息變得力不從心，所以需要開發(fā)由機器實現(xiàn)的人工智能。同樣隨著我國電力行業(yè)的大力發(fā)展，

2、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越來越復雜，各種數(shù)據(jù)越來越多，這就需要將人工智能的技術(shù)應用在電力系統(tǒng)中，幫助人們解決復雜的問題。2人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的具體應用2.1人工智能定義射的方法，通過對標準樣本的學習，不斷調(diào)整自身的連接權(quán)重，經(jīng)過訓練最終能夠獲得正確的輸出，具有強大的知識獲取能力，善于解決難以列出方程式或復雜的非線性問題。1975年Dillon等人在第五次PSCC會議上發(fā)表了一篇關(guān)于用自學習機進行負荷預測的文章，這是ANN在電力系統(tǒng)中的最早應用[5

3、]。但限于當時對ANN本身的研究沒有實質(zhì)性進展，所以ANN在電力系統(tǒng)中的應用沒有得到足夠的重視，以至于這方面的研究工作中斷了很長時間。直至1986年S.Y.OH用模式識別以及聯(lián)想記憶的方法對一個實際系統(tǒng)進行了安全估計，證明了該方法的可行性。隨后，1988年D.J.Sobajic和Y.H.Pao應用ANN中的BP算法進行電力系統(tǒng)的動態(tài)安全估計，通過計算結(jié)果可知這種方法準確度很高。（3）模糊理論。模糊理論以模糊集合為基礎(chǔ)，其基本思想是接受模

4、糊性現(xiàn)象存在的事實，以處理概念模糊不確定事物為目標，利用模糊隸屬度的概念來對不確定事件與現(xiàn)象進行描述。應用模糊理論的模糊識別可以通過對事物的特征進行分類和識別，解決了電力系統(tǒng)中許多需要較長時間的復雜運算來進行故障診斷的問題，提高了電力系統(tǒng)故障診斷的效率。模糊理論主要應用在繼電保護的主變保護、線路保護和發(fā)電機保護等幾個方面[5]。例如在故障電壓分量中，電壓的高頻成分各不相同，提取不同相電壓的變換頻率特征，將其與模糊集合進行比較，從而可判斷