人工智能技术在电力自动化应用论文
电气自动化中智能化技术应用论文(11篇)
电气自动化中智能化技术应用论文（11篇）篇1：电气自动化中智能化技术应用论文1. 1电气自动化中智能化技术应用特征体现电气自动化中的智能化技术应用有着鲜明特征体现，能有效实现无人超控，系统控制是通过鲁棒性变化以及下降时间和响应时间进行调节的，减少了人力的投入。
电气自动化中的智能化控制技术应用，在数据处理的一致性特征上也比较突出，智能控制器能对所有数据经过处理估计得以应用，在数据信息处理的一致性层面有着鲜明特征[1].智能控制技术的应用，不需要控制模型，这样就能减少应用程序，从而在效率上有了提高。
1. 2电气自动化中智能化技术应用作用电气自动化中的智能化技术应用能发挥高效性作用，在系统控制的精度层面也相对比较高。
智能化技术的应用是通过高速CPU芯片以及RISC芯片的应用，这就能对系统控制精度得到了提高。
智能化技术应用过程中国，是通过多系统共同控制的，系统的完善性就比较突出，在实际的调节上也比较简单化。
智能化技术在自动化中应用中，数据的直观性比较突出，从而能有效将抽象数据具体化，另外，智能化技术的应用适应范围也比较广泛。
电气自动化中智能化技术应用，对电气工程自动化控制水平提高有着促进作用，对系统数据的控制力度比较强，对安全事故的预警作用发挥也比较突出[2].电气自动化中的智能化技术应用对自动化统一控制起到了促进作用，有效提高了电气自动化效率以及服务质量等。
篇2：电气自动化中智能化技术应用论文2. 1电气自动化中智能化技术应用现状分析电气自动化当中的智能化技术应用，在行为能力以及感知能力方面有着体现，在科学技术的进一步升级下，技术应用也逐渐成熟化，并对我国的经济发展有着积极促进作用。
智能化技术在诸多的领域中已经得到了应用，为应用企业也带来了经济效益，智能化技术的作用发挥主要是依靠着计算机技术的应用，从而对人们的工作环境得到了很大程度改善，在人们的工作效率以及质量上也有了提高，在电气自动化中的应用实现了网络以及多功能化的发展目标。
人工智能技术在电力系统中的应用研究
人工智能技术在电力系统中的应用研究篇一：人工智能技术在电力系统中的应用研究第一章绪论随着人工智能技术的发展，其在多个领域中的应用越来越广泛。
电力系统作为国民经济的支柱，也逐渐开始融合人工智能技术。
电力系统具有复杂性、耦合性和不确定性，因此，针对电力系统中存在的一系列问题，如功率调度、负荷预测、故障诊断等，开展的人工智能技术应用研究，具有重要意义和广阔前景。
第二章人工智能技术在电力系统中的应用2.1 大数据分析技术在电力系统中的应用大数据分析技术在电力系统中的应用主要包括：数据挖掘、数据分析和人工智能等三个领域的应用。
(1) 数据挖掘数据挖掘技术的主要任务是利用机器学习算法分析大量数据，从中挖掘出有用的信息。
在电力系统中，数据挖掘可以应用于预测负荷需求、故障诊断等方面。
可以通过挖掘历史数据，建立预测模型对未来电力负荷进行预测，以便于电力系统更加高效地分配能源资源，避免因负荷过剩或过低造成的电力浪费。
(2) 数据分析数据分析主要是指对数据进行处理，从而得出感兴趣的信息的技术。
在电力系统中，数据分析可以应用于分析供电情况，提供知识支持，指导电力系统的发展。
(3) 人工智能技术人工智能技术可以帮助电力系统更加高效的进行能源分配和调度，以及发现系统内部的潜在故障。
通过人工智能技术的应用，可以更准确地分析能源供应过程中产生的瓶颈和问题，以及分析供电系统内部可能存在的故障，从而提高电力系统的效率和稳定性。
2.2 电力系统故障诊断技术研究随着电力系统规模的持续扩大，电力系统故障也越来越复杂多样，因此，开展电力系统故障诊断技术研究愈加重要。
人工智能技术在电力系统故障诊断领域的应用有以下三类：(1) 知识表示和管理知识表示和管理技术是一种将人类的知识以结构化的方式表达出来的技术，以便于计算机进行处理和推理。
可以使用知识表示和管理技术建立电力系统的故障知识库，对电力系统的故障进行分类和归纳，以便于进行故障的快速诊断和恢复。
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文引言概述：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项新兴技术，正在逐渐渗透到各个领域。
在电气工程自动化领域，人工智能的应用也日益广泛。
本文将从五个方面详细阐述人工智能在电气工程自动化中的应用。
一、人工智能在电力系统中的应用1.1 智能电网：通过人工智能技术，实现对电网的智能监控、智能调度和智能运行，提高电网的安全性和稳定性。
1.2 负荷预测：利用人工智能算法对电力负荷进行预测，为电力系统的运行和调度提供准确的参考依据。
1.3 故障诊断与预防：通过人工智能技术，对电力系统中的故障进行诊断和预防，提高电力系统的可靠性和可用性。
二、人工智能在电机控制中的应用2.1 智能控制算法：通过人工智能算法，实现对电机的智能控制，提高电机的效率和性能。
2.2 故障检测与诊断：利用人工智能技术，对电机的故障进行检测和诊断，及时采取措施修复，提高电机的可靠性和可用性。
2.3 能耗优化：通过人工智能算法，对电机的能耗进行优化，减少能源的浪费，提高电机的能效。
三、人工智能在电子元器件设计中的应用3.1 自动化设计：利用人工智能技术，实现电子元器件的自动化设计，提高设计效率和准确性。
3.2 优化设计：通过人工智能算法，对电子元器件进行优化设计，提高元器件的性能和可靠性。
3.3 故障分析与修复：利用人工智能技术，对电子元器件的故障进行分析和修复，提高元器件的可靠性和可用性。
四、人工智能在电气系统仿真中的应用4.1 智能仿真算法：通过人工智能算法，实现对电气系统的智能仿真，提高仿真的准确性和效率。
4.2 故障模拟与分析：利用人工智能技术，对电气系统中的故障进行模拟和分析，提供故障处理的参考依据。
4.3 性能评估与优化：通过人工智能算法，对电气系统的性能进行评估和优化，提高系统的性能和可靠性。
五、人工智能在电气工程自动化中的挑战与展望5.1 数据安全与隐私保护：在人工智能应用中，数据安全和隐私保护是一个重要的挑战，需要加强技术研究和法律保障。
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文引言概述：随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域中的应用越来越广泛。
在电气工程自动化领域，人工智能的应用也日益增多。
本文将从五个方面详细阐述人工智能在电气工程自动化中的应用。
一、人工智能在电气工程自动化中的应用1.1 机器学习算法在电气工程自动化中的应用机器学习是人工智能的重要分支，它通过让计算机从大量数据中学习并自主改进，实现了在电气工程自动化中的广泛应用。
首先，在电力系统中，机器学习算法可以通过分析历史数据，预测电力负荷，优化电力调度，提高电网的稳定性和可靠性。
其次，在智能电网中，机器学习算法可以通过对电网数据进行实时分析，实现对电网的自动监控和故障诊断，提高电网的智能化水平。
此外，机器学习算法还可以应用于电力设备的故障诊断和预防维护，提高设备的可靠性和使用寿命。
1.2 深度学习在电气工程自动化中的应用深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过构建多层神经网络，实现对复杂数据的高级抽象和分析。
在电气工程自动化中，深度学习可以应用于图像识别和信号处理等领域。
例如，在电力设备的缺陷检测中，深度学习可以通过对设备图像进行分析，实现对设备缺陷的自动识别和定位。
此外，深度学习还可以应用于电力系统的故障诊断和预测，提高电力系统的可靠性和安全性。
1.3 自然语言处理在电气工程自动化中的应用自然语言处理是人工智能的另一个重要分支，它通过对自然语言进行分析和处理，实现计算机与人类之间的交互。
在电气工程自动化中，自然语言处理可以应用于电力系统的运行管理和故障处理。
例如，通过自然语言处理技术，可以实现对电力系统的运行状态进行实时监测和分析，提供运行状态的自动报告和预警。
此外，自然语言处理还可以应用于电力设备的故障处理和维修，提高故障处理的效率和准确性。
二、人工智能在电气工程自动化中的优势2.1 提高效率和准确性人工智能在电气工程自动化中的应用可以实现对大数据的高效处理和分析，提高工作效率和准确性。
人工智能技术在电气自动化控制中的应用
人工智能技术在电气自动化控制中的应用摘要：现如今，我国电气领域发展迅速，人工智能技术在电气自动化控制中应用广泛。
人工智能技术在电气自动化控制中的应用，能够自动采集、存储与处理相关数据，不仅提升了工业生产的高效性便捷性，而且有效推动了工业现代化发展。
基于此，本文主要对人工智能技术进行简要概述，分析该技术在电气自动化控制中的应用价值与应用要点，并探索具体应用策略，以期为相关人工提供参考。
关键词：人工智能技术；电气自动化；应用引言在科学技术发展的今天，人工智能在我国的产业中得到了广泛的应用。
在当今社会的发展进程中，尤其是在工业制造领域，要想在激烈的市场竞争中取得优势，就要充分利用人工智能技术。
因此，本文着重将人工智能技术应用于电力自动化控制领域。
1人工智能技术在电气自动化应用中的概述人工智能技术，也就是所谓的AI技术。
人工智能技术是以信息技术为基础，通过图像识别、语言识别和计算机等技术来实现智能化应用。
目前，我国非常重视人工智能技术的发展，并将其应用到各个领域。
在电气自动化的进程中，也逐渐采用了人工智能技术，比如，在自动化仪器和信息处理领域，都是由人工智能来完成的。
在电气自动化方面，利用人工智能技术可以极大地弥补传统的人工方面的不足。
具体来看，将人工智能技术应用于电力自动化领域，可以极大地节约人力，降低不必要的人力和物力，简单来说就是引入了人工智能技术以后，就可以利用人工智能来收集、分析、处理数据，这就大大减少了人力资源的消耗。
同时，由于采用人工操作，很可能会因为操作不当而造成故障，所以，在人工智能的应用中，电气设备可以利用计算机技术，对整个系统进行监控，从而有效地避免了人为的失误，所以，只要保证电气设备和人工智能技术的硬件配置，就可以保证电气自能化运行的准确性。
另外，将人工智能技术运用到电气控制系统中，可以保证电气设备的标准化和性能，通过人工智能技术，可以实现电气系统的自动控制，从而提高电力系统的运行效率，同时也可以通过信息化的设备来控制系统的运行，而不是简单的重复生产。
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文人工智能在电气工程自动化中的应用摘要：人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种前沿的技术，正在电气工程自动化领域得到广泛应用。
本文通过综述相关文献和案例研究，详细介绍了人工智能在电气工程自动化中的应用领域和方法。
首先，介绍了人工智能的基本概念和分类，包括机器学习、深度学习、神经网络等。
然后，探讨了人工智能在电力系统、电机控制、智能电网和电力设备监测等方面的应用。
最后，分析了人工智能在电气工程自动化中的优势和挑战，并提出了未来的发展方向。
1. 引言电气工程自动化是指利用计算机、通信和控制技术来实现电力系统、电机控制和电力设备监测等自动化过程。
而人工智能作为一种模拟人类智能的技术，具有自主学习和决策能力，可以提高电气工程自动化的效率和可靠性。
2. 人工智能的基本概念和分类2.1 机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让计算机从数据中学习和改进，实现对未知情况的预测和决策。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和神经网络等。
2.2 深度学习深度学习是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元结构和功能。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
2.3 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构和功能的计算模型，通过学习和训练来实现对输入数据的处理和分析。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
3. 人工智能在电力系统中的应用3.1 负荷预测通过分析历史负荷数据和天气情况，利用机器学习算法预测未来的电力负荷，以便合理调度发电机组和优化电力系统运行。
3.2 故障诊断利用神经网络和深度学习算法，对电力设备的运行状态进行监测和诊断，及时发现故障并采取相应的措施，提高电力系统的可靠性和安全性。
3.3 能源管理通过智能感知和优化算法，实现对电力系统的能源流动和分配进行精确控制，提高能源利用效率和节能减排。
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文人工智能在电气工程自动化中的应用摘要：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴的技术，正在电气工程自动化领域得到越来越广泛的应用。
本文将探讨人工智能在电气工程自动化中的应用现状和未来发展趋势。
首先，介绍了人工智能的基本概念和主要技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
然后，详细阐述了人工智能在电气工程自动化中的具体应用领域，如智能电网、智能控制系统、智能传感器等。
接着，分析了人工智能在电气工程自动化中的优势和挑战，并提出了应对挑战的解决方案。
最后，展望了人工智能在电气工程自动化领域的未来发展方向，包括增强学习、集成化智能系统等。
关键词：人工智能；电气工程自动化；智能电网；智能控制系统；智能传感器；机器学习；深度学习；自然语言处理；增强学习；集成化智能系统1. 引言电气工程自动化是一门涉及电力系统、电力电子、电机与拖动、自动控制等多学科交叉的工程学科。
随着科技的进步和社会的发展，电气工程自动化领域面临着越来越多的挑战和需求。
人工智能作为一种新兴的技术，具有自主学习、自主决策和自主执行的能力，为电气工程自动化领域带来了新的机遇和变革。
2. 人工智能的基本概念和主要技术2.1 人工智能的基本概念人工智能是指通过模拟人类智能的思维过程和行为，使机器能够像人类一样进行学习、推理和决策的技术和方法。
人工智能的发展已经涉及到了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。
2.2 机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让机器从数据中学习和改进，使其具备自主学习的能力。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
2.3 深度学习深度学习是机器学习的一种方法，它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的神经网络进行学习和推理。
深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了重要的突破。
2.4 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要研究方向，它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文
人工智能在电气工程自动化中的应用——论文人工智能在电气工程自动化中的应用摘要：本论文旨在探讨人工智能在电气工程自动化中的应用。
首先介绍了人工智能的基本概念和发展历程，然后详细阐述了人工智能在电气工程自动化中的各个方面的应用，包括智能电网、智能电力系统、智能电力仪表、智能电气设备等。
通过对相关研究文献的综述和案例分析，本论文总结了人工智能在电气工程自动化中的优势和挑战，并提出了未来的发展趋势和研究方向。
关键词：人工智能；电气工程自动化；智能电网；智能电力系统；智能电力仪表；智能电气设备1. 引言随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
电气工程自动化作为一个重要的领域，也开始逐渐引入人工智能技术，以提高系统的效率、可靠性和安全性。
本论文将重点探讨人工智能在电气工程自动化中的应用，并分析其优势和挑战。
2. 人工智能的基本概念和发展历程2.1 人工智能的基本概念人工智能是指通过模拟人类智能的方式，使计算机能够具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。
它是计算机科学的一个重要分支，涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
2.2 人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机硬件和算法的不断进步，人工智能技术得到了快速发展。
从最初的专家系统到现在的深度学习和强化学习，人工智能已经在各个领域取得了重大突破和应用。
3. 人工智能在电气工程自动化中的应用3.1 智能电网智能电网是指利用人工智能技术对电力系统进行智能化管理和控制的系统。
通过对电力系统的数据进行分析和预测，智能电网可以实现对电力供需的精确调控，提高电网的稳定性和可靠性。
3.2 智能电力系统智能电力系统是指利用人工智能技术对电力系统的运行状态进行监测和优化的系统。
通过对电力系统的大数据进行分析和处理，智能电力系统可以实现对电力系统的实时监控和故障预警，提高电力系统的运行效率和安全性。
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人工智能技术在电力自动化的应用探讨【摘要】本文从对专家系统、人工神经网络、模糊集理论、启发式搜索等人工智能技术的含义入手，从六大方面，详细介绍了人工智能技术在电力自动化系统中的应用，以促进两者的互相进步，共同发展。
【关键词】人工智能；电力系统；应用
人工智能技术简称ai，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，与基因工程、纳米技术并称为21世纪三大尖端技术。
由于它是利用计算机来模拟人类的智能活动，因此完全摆脱了传统方法的束缚，能解决传统方法难以解决甚至根本无法解决的问题，当前，随着国家电网建设“坚强的智能电网”进程的不断深入，电力系统规模不断增加，数据量增多，管理上越发复杂，因此，将人工智能应用于电力自动化控制系统，能有效减少运行成本，提高工作效率，现就该问题进行粗浅探讨，以供参考。
一、人工智能技术概述
人工智能技术自上世纪50年代发展至今，在理论研究方面已取得突破性进展，在具体应用方面，主要如下：（1）专家系统（es）。
所谓专家系统，即一个计算机程序集，该程序利用当前的输入信息、知识库及一系列推理规则来完成由某一领域专家才能完成的工作。
专家系统的特点在于其符号表达、逻辑推理及渐进式搜索能力。
家系统在电力系统运行控制中的应用领域包括报警信号处理、电压控
制、故障诊断、恢复控制、运行规划等。
（2）人工神经网络（ann）。
人工神经网络是模拟的生物激励系统，由大量的神经元以一定的方式连接而成的，单个神经元的作用是实现输入到输出的一个非线性函数关系，它们之间广泛的连接组合就使得整个神经网络有了复杂的非线性特性，神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上，根据一定的学习算法调节权值，使神经网络实现从m维空间到n维空间复杂的非线性映射。
神经网络具有良好的快速并行处理能力及分类能力，因此被广泛地应用于电力系统的实时控制、检测与诊断、短期和长期负荷预测、状态评估等诸多领域。
（3）模糊集理论（fl）。
fl发展于上世纪60年代中期，它是多值逻辑的扩展，能够完成传统数学方法难以做到的近似推理。
其具体应用为：应用多目标模糊决策方法，进行故障测距和故障类型识别；给出模糊集理论的配电系统潮流与状态估计方法；采用模糊推理估计配电系统负荷水平，归纳各类用户随不同因素的变化；用模糊集方法构造变压器保护原理，区别内部故障、涌流、过激以及电流互感器饱和情况下的外部故障；寻求维持电力系统安全运行和充分利用输电容量之间的折衷解；运用于配电系统损耗模糊计算模型，提高计算精确度等。
（4）启发式搜索（hs）。
启发式搜索主要有遗传算法（ga）和模拟退火（sa）算法两种，启发式搜索通过随机产生新的解并保留其中较好的结果，并避免陷入局部最小，以求得全局最优解或近似最优解。
以上两种方法，都可用来求解任意目标函数和约束的优化问题。
二、人工智能技术的在电力自动化的应用
（1）在电源规划中的应用。
电源规划是电力系统中电源布局的战略规划，当前，人们对高质量电能的需求越发突出，因此，加强电力建设，扩充新电源势在必行。
电源规划问题之所以复杂，其中一个重要原因即是每个规划时期备选机组状态的数目庞大，而对于每个具体的规划项目，这些状态大多是不可行的，而利用专家系统，可以根据实际规划工作时的具体约束条件对方案进行裁减，尽早删除大量不可行的方案，从而减少优化计算的工作量，提高规划效率。
同时，利用遗传算法，可以实现站址和站容的优化。
（2）在电能质量分析中的应用。
20世纪80年代末以来，随着微电子技术和电力电子技术的发展，基电能质量越来越被人们所关注。
为提高电能质量，建立电能质量检测和分析识别系统，对其进行正确的检测、评估和分类就显得十分必要。
传统的电能质量检测手段主要是以人工方式和便携式电能质量测量仪器为主，对线路和变电站进行现场数据采集，工作量大，采集的数据不系统也不全面，时间延续性短，误差较大，效率低。
而采用人工智能技术能有效克服传统方法的缺陷。
如电力系统中谐波诊断的任务是对一组电流或电压的采样信号确定出各次谐波的含量或感兴趣的谐波成分含量，采用人工神经网络，可以在避免噪声和间谐波的情况下分析谐波问题。
又如，电力系统电源侧电压及负荷变化将引起用户侧电压波动，长时间的电压偏移将使得供电电压质量得不到保证，因此，保持电压偏移在允许范围内是衡量电能质量标准的一项重要内容。
而基于专家系统而设计的变电站无功控制装置，能将已有的无功电压控制经验或知识用
规则表示出来，形成专家系统的知识库。
并能像有经验的调度员那样，在面临不同运行工况时，根据上述的规则由无功电压实时变化值有效地作出合理的电压调节决策。
此外，人工智能技术在电能质量分析中的应用，还包括电能质量的扰动分析、电能质量的数据管理和数据挖掘，等等。
（3）在故障诊断中的应用。
电力系统可能出现的故障种类繁多，具有复杂性、不确定性及非线性等特点，从一次系统的故障看，可分为线路和元件故障两大类；从二次系统的故障看，则可粗略地分为保护系统、信号系统、测量系统、控制系统及电源系统五类故障，若采用传统的方法诊断效率低，准确率不高，而采用人工智能技术，能大大提高故障诊断的准确率。
专家系统、神经网络、模糊逻辑是人工智能技术用于故障诊断的方法，例如人工智能故障诊断技术运用于发电机及电动机进行的故障诊断时，将模糊理论与神经网络相结合，不仅保留了故障诊断知识的模糊性，还结合了神经网络学习能力强的优点，共同实现对电机故障的诊断，大大提高了故障诊断的准确率。
（4）在电力系统无功优化中的应用。
谓电力系统无功优化，就是指当电力系统的结构参数及负荷情况给定时，通过对某些控制变量的优化，在满足所有指定约束条件的前提下，使系统的一个或多个性能指标达到最优的无功调节手段，它是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。
将人工智能技术应用于电力系统无功优化中，主要有如下几方面：如，针对传统方法在处理配电网无功优化时不能处理多元约束问题的缺陷，模糊优化法通过引入模糊集理论，能使一些不确定的问题得到
解决，使用模糊优化法，可优化配电网的电容器投切，减少了配电网的网损并提高了其电压质量。
使用禁忌算法，能有效地处理不可微的目标函数，解决配电网补偿电容器优化投切0-1组合优化问题，并可以处理补偿电容器分档投切的组合优化问题。
而使用人工神经网络，可以将网损最小作为优化目标，用人工神经网络模型对多抽头的配电网电容器进行实时控制，等等。
（5）在电力系统继电保护中的应用。
通过专家系统，能把保护、断路器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，进而根据报警信息对知识库进行推理，获得故障诊断的结论。
输电网络中保护的动作逻辑一级保护与断路器之间的关系易于用
直观的、模块化的规则表示出来能够在一定程度上解决不确定性问题，能够给出符合人类语言习惯的结论并具有相应的解释能力等。
此外框架法专家系统善于表达具有分类结构的知识，能够比较清楚的表达事物之间的相关性，可以简化继承性知识的表述和存储，在输电网络报警信息处理和故障诊断中也有少量应用。
（6）在抑制电力系统低频振荡中的应用。
大规模电网互联易产生低频振荡，对电力系统的安全造成严重威胁。
低频振荡产生的原因，源于系统缺乏阻尼，目前，低频振荡抑制措施中研究较多的是电力系统稳定器facts和pss阻尼控制器，以上两种办法均存在一定缺陷，即存在鲁棒性差的问题，而人工智能技术能模拟人类处理问题的过程、容易计及人的经验和具有一定的学习能力，将神经网络、模糊理论、ga等人工智能技术应用于facts控制器和自适pss的研究，能解决
阻尼控制器参数的鲁棒最优整定，有效抑制电力系统低频振荡问题。
总之，随着人工智能技术的不断进步，新的方法将不断涌现，其在电力系统中的应用也将越来越广，如何综合已有技术，扬长避短，并探索新的技术和理论方法，将其应用于解决未来电力系统的各种问题，是我们今后探索研究的主要方向。
参考文献
[1]蔡自兴，徐光祐．人工智能技术及应用[m]．北京：清华大学出版社，2000
[2]刘晓强．浅议人工智能技术在电力自动化的应用[j]．中国科技纵横．2012（5）：218
[3]徐志国．人工智能（ai）在电力系统中的应用[j]．现代电子技术．2006。