淺議人工智慧技術在電力自動化的應用論文
簡要地介紹了人工智慧科技技術的基本概念。對專家系統、人工神經網路、模糊理論、遺傳演算法等人工智慧技術的含義進行了介紹，並對這些技術在電力系統中的應用和存在問題進行了分析。
1、人工智慧技術
人工智慧技術(AI artificial intelligence)是一項將人類知識轉化為機器智慧的技術。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的複雜問題。在應用方面，以專家系統、人工神經網路、遺傳演算法等最為普遍[1][2] 。
1.1 專家系統(ES)
專家系統是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統程式需要固定程式和複雜演算法，輸入資料並得出結果。專家系統集中大量的符號處理，採用啟發式方法模擬專家的推理過程，透過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合於電力系統問題的分析。
1.2 人工神經網路(ANN)
人工神經網路是大量處理單元廣泛互聯而成的網路，是一種模擬動物神經系統的技術。神經網路具有自適應和自學習的能力，能並行處理分佈資訊。電力系統應用人工神經網路可以進行實時控制、狀態評估等。
1.3 遺傳演算法(GA)
遺傳演算法是一種進化論的數學模型，借鑑自然遺傳機制的隨機搜尋演算法。它的主要特徵是群體搜尋和群體中個體之間的資訊交換。該方法適用於處理傳統搜尋方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(FL)
當輸入是離散的變數，難以建立數學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統規劃、故障診斷等電力系統問題。
1.5 混合技術
以上各種智慧控制方法各有侷限性，有些甚至難以處理電力系統實際問題。因此需要結合各個演算法的優勢，採用人工智慧混合技術。其中包括：模糊專家系統、神經網路模糊系統、神經網路專家系統等技術。
2、人工智慧技術的在電力自動化的應用
2.1在電能質量研究中的應用
人工智慧技術可以對電壓波動、電壓不平衡、電網諧波等電能質量引數進行線上監測和分析。在檢測和識別電能質量擾動時能克服傳統方法的缺陷。專家系統隨著經驗的積累、擾動型別變化而不斷擴充和修改，便於使用者的掌握[3] 。
此外，專家系統和模糊邏輯可用於培訓變電站工作人員。智慧軟體可以模擬故障情形，有利於提高執行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態監測與故障診斷專家系統
變壓器事故原因判斷起來十分複雜。判斷過程中，必須透過內外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監測和診斷專家系統首先對油中氣體進行分析。異常時，根據異常程度結合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經分析發現變壓器已嚴重故障，需立即退出執行，則要結合電氣試驗手段對變壓器的故障性質及部位做出確診。
變壓器監測和診斷專家系統透過診斷模組和推理機制，能診斷出變壓器的故障並提出相應對策，提高了變壓器內部故障的診斷水平，實現了電力變壓器狀態檢修和線上監測。
2.3 人工智慧技術在低壓電器中的應用
低壓電器的設計以實驗為基礎，需要分析靜態模型和動態過程。人工智慧技術能進行分段過程的動態設計，對變化規律進行曲線擬合併進行人工神經網路訓練，建立變化規律預測模型，降低了開發成本。
低壓電器需要透過試驗進行效能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產品效能的角度出發，將動態測得的反映效能的特性指標作為模糊識別的變數特徵值，能夠建立評估電器效能的模糊識別模型[5] 。
2.4 人工智慧在電力系統無功最佳化中的應用
無功最佳化是保證電力系統安全，提高執行經濟性的手段之一。透過無功最佳化，可以使各個效能指標達到最優。但是無功最佳化是一個複雜的非線性問題[6] 。
人工智慧演算法能應用於電力系統無功最佳化。如改進的模擬退火演算法，在求解高中壓配電網的無功最佳化問題中，採用了記憶指導搜尋方法來加快搜索速度。模式法進行區域性尋優以增加獲得全域性最優解的可能性，能夠以較大機率獲得全域性最優解，提高了收斂穩定性。禁忌搜尋方法尋優速度較快，在跳出區域性最優解方面有較大優勢。遺傳演算法在解決多變數、非線性、離散性的問題時有極大的優勢。要求較少的求解資訊的，模型簡單，適用範圍廣。
2.5 人工智慧在電力系統繼電保護中應用
自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的效能，使之適應各種執行方式和故障型別。它能夠有效地處理各種故障資訊，獲得可靠的保護。
藉助於人工智慧技術不但能夠提取故障資訊，還能利用其自學習和自適應能力，根據不同執行工況，自適應地調整保護定值和動作特性。
2.6 人工智慧在抑制電力系統低頻振盪的應用
大規模電網互聯易產生低頻振盪，嚴重威脅著電力系統的安全。人工智慧為電力系統低頻振盪的控制提供了技術支援。神經網路、模糊理論、GA等人工智慧技術應用於FACTS控制器和自適應PSS的研究，為抑制電力系統低頻振盪提供了新的手段。
3、人工智慧在電力系統中存在的`前景
作為一門交叉學科，人工智慧將隨著其他理論的發展而進入新的發展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數學模型和全域性尋優情況下，尋求到更少的運算量，提高演算法效率，將是未來發展的趨勢。
隨著電力系統的發展，電力系統的複雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智慧技術的不斷髮展和提高，利用人工智慧技術來解決電力系統的問題將會受到越來越多的重視。
4、結語
隨著我國電力系統的持續穩步發展，電力系統資料量不斷增加，管理上覆雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智慧技術在電力系統的應用提供了廣闊前景。
但人工智慧技術的基本理論還不成熟，只是停留在模擬和實驗階段。人工智慧的開發是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，並在實際應用中接受檢驗。