电力人工智能的研究与应用,人工智能与电力系统

寻论文:电力系统及其自动化

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电力系统及其自动化研究方向（1）智能保护与变电站综合自动化对电力系统电保护的新原理进行了研究，将国内外最新的人工智能、模糊理论、综合自动控制理论、自适应理论、网络通信、微机新技术等应用于新型继电保护装置中，使得新型继电保护装置具有智能控制的特点，大大提高电力系统的安全水平。

对变电站自动化系统进行了多年研究，研制的分层分布式变电站综合自动化装置能够适用于35kv～500kv各种电压等级变电站。

微机保护领域的研究处于国际领先水平，变电站综合自动化领域的研究已达到国际先进水平。

（2）电力市场理论与技术基于我国目前的经济发展状况、电力市场发展的需要和电力工业技术经济的具体情况，认真研究了电力市场的运营模式，深入探讨并明确了运营流程中各步骤的具体规则；提出了适合我国现阶段电力市场运营模式的期货交易（年、月、日发电计划）、转运服务等模块的具体数学模型和算法，紧紧围绕当前我国模拟电力市场运营中亟待解决的理论问题。

（3）电力系统实时仿真系统对电力负荷动态特性监测、电力系统实时仿真建模等方面进行了研究，引进了加拿大teqsim公司生产的电力系统数字模拟实时仿真系统，建成了全国高校第一家具备混合实时仿真环境的实验室。

该仿真系统不仅可进行多种电力系统的稳态及暂态实验，提供大量实验数据，并可和多种控制装置构成闭环系统，协助科研人员进行新装置的测试，从而为研究智能保护及灵活输电系统的控制策略提供了一流的实验条件。

（4）电力系统运行人员培训仿真系统电力系统运行人员培训仿真系统是针对我国电力企业职工岗位培训的迫切要求，将计算机、网络和多媒体技术的最新成果和传统的电力系统分析理论相结合，利用专家系统、智能cai（计算机辅助教学）理论，进行电力系统知识教学、培训的一种强有力手段。

本系统设计新颖，并合理配置软件资源分布，教、学员台在软件系统结构上耦合性很少，且系统硬件扩充简单方便，因此学员台理论上可无限扩充。

（5）配电网自动化在中低压网络数字电子载波ndlc、配网的模型及高级应用软件pas、地理信息与配网scada一体化方面取得了重大技术突破。

其中，ndlc采用了dsp数字信号处理技术，提高了载波接收灵敏度，解决了载波正在配电网上应用的衰耗、干扰、路由等技术难题；高级应用软件pas将输电网ems的理论算法与配网实际结合起来，采用了最新国际标准iec61850、61970cim公共信息模型；采用配网递归虚拟流算法进行潮流计算；应用人工智能灰色神经元算法进行负荷预测。

（6）电力系统分析与控制对在线测量技术、实时相角测量、电力系统稳定控制理论与技术、小电流接地选线方法、电力系统振荡机理及抑制方法、发电机跟踪同期技术、非线性励磁和调速控制、潮流计算的收敛性、电网调度自动化仿真、电力负荷预测方法、基于柔性数据收集与监控的电网故障诊断和恢复控制策略、电网故障诊断理论与技术等方面进行了研究。

在非线性理论、软计算理论和小波理论在电力系统应用方面，以及在电力市场条件下电力系统分析与控制的新理论、新模型、新算法和新的实现手段进行了研究。

（7）人工智能在电力系统中的应用结合电力工业发展的需要，开展了将专家系统、人工神经网络、模糊逻辑以及进化理论应用到电力系统及其元件的运行分析、警报处理、故障诊断、规划设计等方面的实用研究。

在上述实用软件研究的基础上开展了电力系统智能控制理论与应用的研究，以提高电力系统运行与控制的智能化水平。。

（8）现代电力电子技术在电力系统中的应用开展了电力电子装置控制理论和控制算法、各种电力电子装置在电力系统中的行为和作用、灵活交流输电系统、直流输电的微机控制技术、动态无功补偿技术、有源电力滤波技术、大容量交流电机变频调速技术和新型储能技术等方面的研究（9）电气设备状态监测与故障诊断技术通过将传感器技术、光纤技术、计算机技术、数字信号处理技术以及模式识别技术等结合起来，针对电气设备绝缘监测方法和故障诊断的机理进行了详细的基础研究，开发了发电机、变压器、开关设备、电容型设备和直流系统等主要电气设备的监控系统，全面提高电气设备和电力系统的安全运行水平。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

智能电网的管理属于什么类人工智能

人工智能神经网络算法的不足如何改进。

传感器类人工智能智能电网是通过传感器把各种设备、资产连接到一起，形成一个客户服务总线，从而对信息进行整合分析，以此来降低成本，提高效率，提高整个电网的可靠性，使运行和管理达到最优化的一种高度信息化的电力系统。

其特点可以描述为：数字化、信息化、自动化、互动化，主要体现在灵活性、可观性和可控性、互操作性3各方面。要实现这些功能需要依靠先进的传感器技术、网络通讯技术以及自动化技术。

灵活性：灵活性是指在电力系统发电功率或者负荷出现较大的快速波动而造成的功率不平衡能够通过调整功率或者负荷保持稳定运行的能力。

在智能电网中，高渗透率新能源的接入造成了系统功率的不平衡性，降低了灵活性；而大规模电动汽车的接入作为可控负荷又提高了灵活性，需要很好地利用两者的能力；可观性和可控性：可观性是指能够完整地获得电网中的信息，例如目前广泛安装的PMU可以对电网中的状态进行检测；而可控性是指具备有效的手段对电网进行控制，例如大规模装备的FACT元件可以帮助智能电网完成这个工作；互操作性：互操作性是指保证多个网络、系统、设备、应用或元件之间相互通信以及在不需要过多人工介入即可有效、安全、协调运行的能力。

例如发生故障，能够正确启动继电保护装置就是一种互操作性。

人工智能基于模型推理？

举例来说，MYCIN专家系统可以根据像“头痛”、“恶心”或“发烧”这样的可观察症状做出诊断。尽管这些参数表明了患者得了某种疾病，但是把这些症状与诊断联系起来的规则并没有反映任何更深层的生理角度解释。

MYCIN的规则指出诊断结果是传染病，但是并木解释致病的原因。

更深人的解释方法应该检查是否存在传播媒介，注意是否导致细胞膜感染﹔检查颅内压力;然后推断出这些检验结果与观察到的头痛、体温升高和恶心症状的因果联系。

下面举一个分析半导体故障的基于规则专家系统的例子，该系统根据以下症状诊断电路故障:器件上的污点（可能表明这个部件已经烧掉了)、类似设备的故障历史或者用电子仪表检查器件的内部特征。

然而，把观察情况和诊断结果联系起来的规则失去了深入分析设备结构和功能的好处。更鲁棒的、可深入解释的方法是从这个电路物理结构的详细模型以及描述每个部件和部件间预期行为的公式着手。

它把诊断建立在来自设备不同位置的数字读数上，使用这些数据和它的电路模型来判断确切的故障点。因为第一代专家系统依赖于从人类专家那里获得的启发性规则，所以具有很多局限性(Clancy1985)。

如果问题实例与系统的启发不匹配，那么即使通过理论分析可以找到解，这个解也是失败的。很多时候，专家系统把启发应用于不适当的情况，例如，较深入地理解问题可能预示着一个不同的过程。

这便是基于模型方法所要解决的不足。如果一个基于知识的推理程序把分析直接建立在物理系统的特征和功能之上，那么就称其为基于模型系统。

基于模型的推理程序在设计和使用中都创建一个软件来模拟（经常被称为“定性")要被理解的或修理对象的功能（当然，还有其他类型的基于模型系统，特别是第9章要介绍的基于逻辑的和随机的基于模型系统)。

最早的基于模型推理程序出现在20世纪70年代中期，80年代后逐渐成熟（DavisandHam-scher1992)。

值得注意的有趣的一点是，最早的一些研究是出于教学目的而创建各种物理设备(比如电子电路）的软件模型（deKleer1976，Brownetal.1982)。

在这些早期的教学系统中，设备或电路的特征说明是以规则集（例如基尔霍夫定律和欧姆定律）反映的。这些教学系统既检验了学生关于设备和电路的知识，又向学生传授了他们可能忽视的知识。

规则既表示了硬件的功能，同时又是向学生传输这种知识的媒介。基于模型推理程序从这些早期的教学系统（其任务既是对系统的功能建模又是教授这些功能）逐步转向查找故障的系统。

在查找物理系统中的故障时，模型会产生一系列预期的行为，然后通过分析预期行为和观察到的行为之间的差异来发现故障。

基于模型系统会告诉用户:期望行为是什么、观察情况与期望情况的差异以及系统是如何根据这些差异推断故障的。定性的基于模型推理包括:1)对设备中每个组件的描述。这些描述可以模拟组件的行为。

2）对设备内部结构的描述。这些描述通常表示出各个部件以及它们的互连方式，应该具有模拟部件间相互作用的能力。所需内部结构知识的程度依赖于应用的深度和预期诊断的层次。

3）诊断特定问题时需耍观察设备的实际工作情况，通常是输入和输出测量值。输人输出测量是最容易获得的，但在实际过程中，也可能还需要测量其他指标。

人工智能的MP模型是什么？

电力系统及其自动化专业都学些什么课程？

主要课程：电路、电机学、电子技术、自动控制原理、微机原理及应用、发电厂电气部分、电力系统稳态分析、电力系统暂态分析、电力系统继电保护原理、电力系统自动化。

主要实践环节：金工实习、机械制图、电子技术综合实验、电力系统潮流离线计算、专业综合实验（动模实验）、计算机应用及上机实践、生产实习、课程设计、毕业设计。

本专业学生主要学习发电厂、电力系统及其自动化等方面的设计和运行的基础理论、基本知识和基本技能。毕业后授予工学学士学位。扩展资料特点：1、学科性：方向正对国家定位电力系统及自动化学科。

2、专业面宽：专业既涉及电力系统高压技术，网络分析，设备运行与选择，又涉及电力系统继电保护。

自动化装置、通讯、综合自动化等弱电自动控制的内容，做到强电与弱电相结合，设计与施工相结合控制运行与管理相结合。强调技术基础，注意能力培养。3、适应性、兼容性强。

在确保基础扎实的前提下，可根据市场经济的需要在热能动力、通讯、用电管理和远动化等方面调整和拓宽其专业方向，以适应社会对专业人材的需求变化。参考资料来源：百度百科——电力系统及自动化专业。

人工智能技术的应用？

摘要：在电气自动化控制中合理运用人工智能技术，能简化生产环节，控制人力成本，还能确保生产的安全性与稳定性，促进生产效率提升。

本文将从人工智能的特点出发，并分析了电气自动化控制过程中人工智能技术的运用，对人工智能的应用现状加以分析的基础上，分别就人工智能在日常操作、电气设备、事故及故障诊断以及电力系统中的应用进行阐述，以促进人工智能与电气自动化的相互融合。

关键词：国民经济；人工智能化；电气自动化现阶段，在电气自动化领域，人工智能技术已然成为该领域的发展趋势。

将人工智能技术引入到电气工程中，能够实现智能计算机的有效应用，避免了人工失误，使电气自动化控制技术得到有效提升，能够减少人力资源投入，降低经营成本，进一步推动电气自动化的发展。

一、人工智能的特点（一）可操作性高计算机技术是人工智能的设计基础。

在具体的操作过程中，程序会根据输入的指令进行判断和分析，在技术推动下，人工智能具有较强的逻辑推理能力，不仅能够提高信息的准确度，还能让设备安全稳定的状态下运行。

由于人工智能标准化的操作程序相对简单，因此，操作起来非常方便，使设备的利用率大大提高，很大程度上促进了人工智能的普及应用。除了部分指令必须通过专业的传输设备才能正常。

人工智能在电力系统中的应用现状

随着人工智能技术的兴起，人工智能技术应用在电力系统的运行、控制、管理等领域。

人工智能技术在电力系统中的应用不仅拓展了人工智能技术的应用范围，而且扩展了人工智能技术凭借自动化和智能化程度高等优势，提升了电力产业的智能化升级。人工智能技术使电力系统真正实现决策智能和管理智能。

通过分析和总结人工智能技术在电力系统中的应用现状，对电力系统中人工智能的发展方向进行了展望。

人工智能技术在电网中主要有哪些应用？

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

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。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。

电力系统状态估计的状态估计的任务和数学模型

电力系统状态估计的基本任务有二：1.根据遥信结果，确定网络拓扑，即节点-支路的连接关系2.根据遥测结果，估计系统的潮流分布，即节点电压，支路功率等，其结果符合电路定律。

其中第一项任务可通过拓扑分析程序完成，第二项任务有时也被狭义地成为电力系统状态估计。

其经典数学模型如下：min(z-h(x))TW(z-h(x))s.t.c(x)=0其中x是状态变量，即节点电压的幅值和相角，z为量测值。W为权重矩阵。

即把x作为优化变量，根据x可以算出某量测量的估计值(h(x))。目标函数是估计值和量测值的差（称为残差）具有加权最小二乘。一般对以上优化模型采用牛顿法求解（实际上是近似的）。

详可参考于尔铿老师的《电力系统状态估计》一书或各种调度自动化教材（本科电力系统分析教材可能不讲）