大学生选修课人工智能论文(2)
大学生选修课人工智能论文篇二
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，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。
2 其它人工智能技术应用及探讨
2.1 粒子群算法及模糊理论应用与探讨
粒子群算法可称为PSO算法，这种智能技术算法简单，容易实现，并且可调节参数也比较少，已经被应用在了很多学科及领域里，在电厂中也正被尝试及应用，可这种算法的精度不是很高，还容易陷入局部极值中。其设计思路为：在多维解的搜索空间里，运用这种算法，可在初始化之后得到一群随机的粒子，并搜索到最有位置及全局极值，这种算法能够被应用在电厂变电站的选址上，并且在电源规划上也有一定优越性，可也面临着诸多不确定因素，加强这些因素全面有效描述，成为电厂应用及探讨方向所在。模糊理论简称为FS，是自动控制及模糊逻辑相结合而成的，其功能是模拟人类决策及推理过程，运用专家经验及知识来控制规则的，可有效处理未知及不准确控制问题，并且不用建模，是种非线性的控制，以万能逼近的定理作为充分理论依据的，模糊控制器可当做万能的，完成所需任何非线性的控制任务，在很多工程及领域系统里，都没有办法建立较为精准数学模型，这使得模糊理论得到了广泛应用，在电厂里，自然也得到了较为广泛应用，像电厂的故障诊断里，一些故障及征兆间的关系是比较模糊的，不确定的，这时所得结果也就是模糊的，其传统方法去为依据专家经验进行模糊关系矩阵建立，并对模糊关系给予组合及合并等，随着这种智能技术发展，将模糊知识库运用语言变量进行表达，更接近人类表达习惯，对于问题多个解决方案，依据模糊度高低来优化排序，在一定程序上，增加了专家系统容错性，这种理论已被应用在电厂故障诊断识别、变压器保护及配电系统等领域里。
2.2 禁忌搜索算法
这种技术比较适合优化组合问题解决，可处理不可微目标函数，其理论思想为运用灵活记忆技术，把最近若干次的迭代过程进行反方向移动，并记录进tabu表里，处在这个表里的移动是不能在现有迭代过程里实现的，从而避免了已访问解群体的访问及循环产生，这种技术主要有tabu表、移动及特赦规则三要素组成，这种智能技术在电厂的电力系统里也得到了应用，主要运用了十进制及二进制编码这两类方案对实际系统给予优化计算，这种技术对局部最优解跳出方面具有较大优势，并且收敛效果好，能够进行快速寻优，可运用单点搜索不能够在全部空间内进行搜索，这使得初始值好坏直接决定了算法速度及其解质量。
3 结束语
近些年，人工智能技术在电厂中的应用除了以上算法及技术外，还有分布式人工智能、混合智能、蚁群算法及混沌优化法等，随着我国电力事业不断发展，市场竞争不断加大，人工智能技术在电厂中的应用是越来越广泛及发展良好。
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