电力工程自动化中人工智能技术的应用研究-第6篇.docx

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Summary：随着国内电力资源消费需求的持续增长，行业专家正积极借助电气自动化技术重塑电力系统形态。人工智能技术迅速崛起,电力工程领域对此应用潜力的关注度持续提升。人工智能技术的融入被视作电气自动化系统升级的关键所在。基于此，探讨了电力工程自动化中人工智能技术的应用，旨在为相关人员提供新的思考角度，进一步推动现代电力工程建设迈向全新的转型方向。
Keys：电力工程；自动化；人工智能
引言
在我国计算机科技迅速发展的当下，人工智能技术能够通过对人的意识认知、逻辑思维能力进行模拟，建立仿真程度极高的人工智能应用模型。将该技术应用于各行各业的生产中，可以最大限度降低人工成本，提高作业的专业水平。特别是在电力工程中，人工智能技术的融入不仅可以优化电力控制模型，还能
推进智能化设备操控和精准机械施工，细化实际工作运行参数的调节，最大限度地削弱意外带来的不利影响，从而推动自动化发展趋势的基础目标达成。
1人工智能技术概述
人工智能作为信息技术领域的一个重要分支,已经在多个维度对电气自动化产生了深远的影响。人工智能涵盖了从机器学习、深度学习到自然语言处理等一系列子领域,这些技术使计算机能够模拟人类的认知功能,包括学习、推理、自我修正等。在电气自动化系统中,人工智能技术可以提升系统智能化水平,实现效率优化和故障预测等高级功能。一方面,人工智能技术可以通过大数据分析助力系统精准预测与高效决策,利用强化学习优化控制策略,使系统具备自我学习与适应能力。另一方面,人工智能在图像识别与处理方面的优势,使其在质量检测等环节发挥关键作用。自然语言处理技术的发展则能够增强系统理解执行语音指令的能力,提升人机交互的友好性。随着人工智能技术的不断发展,其在电气自动化领域的应用日益深化,结合边缘计算和物联网技术,人工智能能够实现云端分析与学习,以及设备端的快速响应与控制,显著提升系统的实时性与可靠性。
2人工智能关键技术

在原有的电力工程中，作业人员需要运用各种控制模型，实现整体项目的流程运转。应用人工智能技术可以更高效地优化控制模型。通过模拟历史模型的需求分析，结合先进的技术，对模型进行改良，实现功能上的扩展，从而减少使用的模型数量。针对模型使用中存在的一些问题，如运行加载数据时间长、无法中途变更需求以及限制严重等，人工智能技术的运用可以推动动态模型编程
的建立。新型模型突破了原有形式的束缚，能够极大降低误差值，提高流程适配度，减少员工的工作压力。

在电力工程的设备运行期间，工作人员需要定期查看作业状态，关注实践情况，避免其脱离自动化轨迹，失去控制。因此，项目运转期间对人工的需求较高。推动人工智能技术的普及和应用，可以更有效地实现流程的智能操控，提高机械辅助能力，进一步实现全面监测和精准预警，及时发现故障原因，并重点解决问题环节。

使用人工智能技术对设备进行施工调控，可以显著提高设备施工的准确性，控制机械变动性，使其在规定区间内浮动。设备使用期间会产生磨损，磨损程度的严重级别会影响设备作业的精确度。通过智能化控制系统，能够依据精准记录的设备作业数据，推断磨损程度，进行效率评估，并针对设备问题，实施合适的处理手段。
3电力工程中人工智能技术的实际应用

①基于人工智能的负荷预测可以准确地预测未来一段时间内的负荷需求，从而为发电机组的优化调度提供参考；②人工智能算法可以通过分析历史数据和实时数据，优化发电机组的出力调度，降低发电成本；③考虑到环境保护的要求，人工智能技术可以将可再生能源的利用最大化，减少对传统能源的依赖；④人工智能算法还可考虑发电设备的寿命和维护需求，合理安排发电机组的运
行计划。人工智能在发电机组优化调度中的应用面临如下一些挑战：①数据的获取和处理是关键，需要大量的历史数据和实时数据来支持算法的训练和优化；②发电机组的优化调度需要考虑多个因素的综合影响，算法的复杂性和计算量较大；③人工智能算法的可解释性和鲁棒性也是需要进一步研究和改进的方向。总之，基于人工智能的电力系统发电机组优化调度是电力系统智能控制中的重要应用之一。通过合理的算法设计和数据分析，发电系统可高效运行。未来的研究方向包括数据挖掘和机器学习算法的改进，以及与其他智能控制技术的结合，进一步提高发电系统的性能和可持续发展的能力。

基于人工智能的电力系统故障诊断技术是近年来电力系统智能控制领域的研究热点之一。传统的电力系统故障诊断方法往往依赖于经验和专家知识，存在诊断准确度低、诊断效率低等问题。而人工智能技术的发展为电力系统故障诊断带来了新的解决方案。人工智能技术中的机器学习算法是电力系统故障诊断的重要手段之一。通过对大量的历史故障数据进行学习和训练，机器学习算法能够建立故障模型，从而实现对未知故障的识别和诊断。常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。利用这些算法可以对实时数据进行故障诊断，提高诊断的准确度和效率。另外，基于人工智能的电力系统故障诊断还可以利用专家系统。专家系统是一种模拟人类专家决策过程的电脑程序，能够通过建立知识库和推理机制来进行故障诊断。专家系统可以将专家的经验和知识转化为规则和规则库，通过推理机制来解决复杂的故障诊断问题。专家系统的优势在于可以处理复杂的故障情况，并且能够提供详细的诊断过程和推理过程，方便用户理解和参考。此外，基于人工智能的电力系统故障诊断还可以利
用数据挖掘技术。利用数据挖掘技术可以从大量的电力系统数据中提取有价值的信息和规律，用于故障诊断。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、时序分析等。这些技术可通过对历史故障数据的分析和挖掘，发现潜在的故障模式和规律，从而实现对未知故障的诊断和预测。

电力系统稳定控制旨在维持电力系统的稳定运行，防止出现系统失稳或过载等问题。随着人工智能技术的发展，基于人工智能的电力系统稳定控制技术逐渐崭露头角。①人工神经网络（ANN）。人工神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的数学模型。在电力系统稳定控制中，人工神经网络可以用于建立电力系统的非线性映射关系，实现对电力系统的在线稳定控制。②遗传算法（GA）。遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。在电力系统稳定控制中，遗传算法可以用于优化电力系统的参数配置，提高系统的稳定性和鲁棒性。③模糊逻辑控制（FLC）。模糊逻辑控制是一种基于模糊集理论的控制方法。在电力系统稳定控制中，模糊逻辑控制可以用于处理电力系统的模糊信息，实现对系统的稳定控制。④支持向量机（SVM）。支持向量机是一种基于统计学习理论的分类和回归分析方法。在电力系统稳定控制中，支持向量机可以用于建立电力系统的稳定性预测模型，实现对系统稳定性的预测和控制。
结束语
总之，人工智能在电力系统智能控制中的应用具有广阔的前景和潜力。通过不断研究和创新，可进一步提高电力系统的运行效率和稳定性，为人们提供更加可靠、安全和高质量的电力供应。
Reference
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[2][J].光源与照明,2021(2):107-108.
[3][J].湖北农机化,2020(12):155-156.
 
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