智能技术在电力系统中的应用文献综述
人工智能技术在电力系统中的应用与展望
人工智能技术在电力系统中的应用与展望近年来，随着人工智能技术的不断发展和普及应用，它在各个领域都展现出巨大的潜力和优势。
电力系统作为一个关键的基础设施，也逐渐开始应用人工智能技术来提高其运行效率和稳定性。
本文将探讨人工智能技术在电力系统中的应用，并展望其未来的发展方向。
首先，人工智能技术在电力系统中的一个重要应用领域是智能能源管理。
随着可再生能源的大规模发展，电力系统中的能源管理变得更加复杂。
传统的能源管理方法往往过于简化，无法适应不断变化的能源供需情况。
而人工智能技术可以通过分析大量的数据，并运用先进的算法，实现对能源的精细化管理。
例如，利用人工智能技术可以预测可再生能源的输出功率波动，进而进行准确的能源调度，提高能源利用效率和系统运行稳定性。
其次，人工智能技术还可以在电力系统中实现智能监测和故障诊断。
传统的电力系统监测和故障诊断方法往往需要人工干预和大量的现场调试，效率低下且不可靠。
而利用人工智能技术，可以实现对电力系统的实时监测和自动故障诊断。
例如，可以利用机器视觉技术进行图像识别，对电力设备的状态进行监测和判断。
同时，利用深度学习算法可以对电力系统的故障模式进行建模和预测，提前采取相应的措施来避免故障的发生。
另外，人工智能技术还可以在电力系统中实现智能优化和决策支持。
传统的电力系统优化方法往往基于经验公式和静态模型，无法充分考虑到系统的动态变化和不确定性。
而利用人工智能技术，可以建立基于数据的动态模型，并通过强化学习等算法来实现对电力系统运行的优化控制。
例如，可以利用强化学习算法自主学习优化控制策略，使得电力系统在保证供电稳定性的同时，提高能源利用效率和经济性。
此外，人工智能技术还可以在电力市场中发挥重要作用。
传统的电力市场存在信息不对称和不公平竞争的问题，导致资源利用效率低下。
而利用人工智能技术，可以实现电力市场的智能化交易和定价，提高市场效率和参与者的盈利空间。
通过利用大数据和机器学习技术，可以对电力市场的供需情况进行实时分析和预测，并提供相应的决策建议。
人工智能技术在电力系统应用研究
人工智能技术在电力系统应用研究一、背景介绍电力系统是人类生产和生活中不可缺少的组成部分。
随着电力系统规模的不断扩大，电网复杂性、数据量也在不断增加。
传统的电力系统监控、调度方法无法满足日益增长的需求，使得电力系统管理变得越来越困难。
近年来，随着人工智能(AI)技术的发展，将其应用于电力系统成为了研究的重点之一。
本文旨在介绍人工智能技术在电力系统中的应用研究内容及其优势。
二、人工智能技术在电力系统应用研究1. 电力系统大数据分析随着电力系统的规模不断扩大，数据量相应地增长。
如何有效处理这些海量数据，进行数据库集成、协调管理和智能分析，实现电网大数据挖掘和利用，已经成为电力系统领域的一大难题。
人工智能技术可以帮助改善传统电力系统的数据处理能力，自动进行数据分析、学习和调整，最大限度地提高了电力系统实时监控和调度的能力。
2. 智能电力预测电力系统中，负荷预测是重要的一环。
传统负荷预测采用时间序列方法进行建模，单一模型难以满足负荷的多变性，误差越来越难处理，限制了负荷预测的准确性。
人工智能技术能通过机器学习进行负荷预测，不但可以轻松面对多变的负荷需求，而且在预测结果准确度方面也大大提高。
3. 故障诊断与分析电力系统是一个高度复杂的系统，故障频繁发生。
人工智能技术可以对电力系统进行实时监控和故障诊断，在发生故障时闪电快速地做出反应和判断。
并且对于故障原因的分析也能较快地进行，并且可以依据历史故障数据进行机器学习，提前预测出潜在故障因素对于预防性维修的决策提供数据支持。
4. 智能运维管理运维管理是电力系统运行的极其重要的环节。
传统的运维工作涉及到能耗、设备维护和模式切换等方面，工作量巨大，且监控结果不一定精准。
人工智能技术可以帮助实现电力系统的智能运维，在维修和生产监控上进行反馈和优化，以提高运行效率并且节约能源。
三、未来发展方向人工智能技术在电力系统的应用广泛，可以使得电力系统更加智能、高效。
未来，随着更多AI技术的发展，电力行业会进一步深化应用AI技术的方向。
智能电网文献综述
智能电网文献综述智能电网文献综述1-引言1-1 研究背景1-2 研究目的1-3 研究方法2-智能电网概述2-1 智能电网的定义2-2 智能电网的主要特点2-3 智能电网的发展历程3-智能电网的关键技术3-1 电能计量技术3-2 能源大数据处理技术3-3 电网安全技术3-4 电池储能技术3-5 多能互联技术3-6 新能源发电技术4-智能电网的应用领域4-1 电力系统调度与控制 4-2 电力负荷管理4-3 新能源接入与管理4-4 电力市场运营4-5 用户能源管理5-智能电网的优势与挑战5-1 优势5-2 挑战6-国内外智能电网实践案例 6-1 国内智能电网实践案例 6-2 国外智能电网实践案例7-智能电网的发展前景7-1 国内智能电网发展前景 7-2 国际智能电网发展前景附件：附件1：智能电网技术标准附件2：智能电网相关论文列表法律名词及注释：1-智能电网：指利用先进的信息、通信和控制技术，实现电网设备之间互连互通、自动化运行和优化调度的电力系统。
2-电能计量技术：用于测量和记录电能消耗的技术，包括电能表、远程抄表等。
3-能源大数据处理技术：利用大数据技术对能源领域的数据进行采集、存储、分析和应用的技术。
4-电网安全技术：用于保障电网的安全运行和防止电力系统发生事故的技术手段。
5-电池储能技术：利用电池将电能进行储存，以便在需要时进行释放和利用的技术。
6-多能互联技术：将不同能源系统进行互联，实现能源间的交互与调整的技术。
7-新能源发电技术：包括太阳能发电、风能发电、生物质能发电等清洁、可再生的能源发电技术。
人工智能技术在智能化电力系统中的应用与挑战
人工智能技术在智能化电力系统中的应用与挑战随着科技的发展，人工智能技术逐渐在各个领域得到应用，其中之一就是智能化电力系统。
智能化电力系统的引入使得电力行业更加智能、高效，但也面临着一些挑战。
本文将介绍人工智能技术在智能化电力系统中的应用，并探讨相关的挑战。
一、人工智能技术在智能化电力系统中的应用1. 智能电网管理人工智能技术可以应用于智能电网的管理，包括电力调度、能源优化和负荷预测等。
通过深度学习算法，智能化电力系统可以根据历史数据和实时信息，对电网负荷进行合理调度和均衡分配，以实现能源的高效利用和供需的平衡。
2. 能源预测与优化借助人工智能技术，智能化电力系统可以对能源需求进行准确预测，并根据预测结果进行能源的优化配置。
通过机器学习算法，系统可以根据用户需求、天气状况和其他相关因素，调整能源生成和分配策略，从而提高能源利用效率和供电可靠性。
3. 电力设备检测与维护人工智能技术可以应用于电力设备的检测与维护，提高电力设备的运行稳定性和寿命。
通过监测设备传感器数据和运行状态，智能化电力系统可以预判设备故障和异常情况，并及时采取维修和保养措施，以避免设备故障带来的停电和其他安全问题。
二、人工智能技术在智能化电力系统中面临的挑战1. 数据安全与隐私保护智能化电力系统需要收集大量的用户数据和能源信息，而这些数据和信息的安全性和隐私性成为了一个关键问题。
在应用人工智能技术的过程中，需要制定合理的数据安全和隐私保护措施，以确保用户信息不被泄露和滥用。
2. 算法的可解释性与可靠性在智能化电力系统中，人工智能算法往往需要进行复杂的数据分析和决策，而这些算法的可解释性和可靠性对于系统的稳定运行至关重要。
因此，研究人员需要开发出可解释的算法，以便用户和监管机构能够理解和验证算法的结果。
3. 技术成本与设施改造引入人工智能技术需要投入大量的资金用于技术研发和设施改造。
智能化电力系统需要建立庞大的数据收集和处理系统，并配备高性能的计算设备。
人工智能技术在电力行业中的应用研究
人工智能技术在电力行业中的应用研究一、引言人工智能（AI）技术是目前最热门的技术领域之一，它已经逐步渗透到了各种行业中，电力行业也不例外。
AI技术的应用使得电力行业变得更加高效、便捷、智能化。
本文将就人工智能技术在电力行业中的应用进行研究。
二、人工智能技术在电力工业中的应用1. 智能电站人工智能技术可以被用于电力站运行、维护和优化等方面。
现在有很多企业正在研发智能电站。
这种电站可以通过AI技术来优化能源的调度、监视供应网络以及改善电网和电站的运行。
有了这种技术，电站运营商可以更实时、更准确地监视电网的状态。
2. 预测维护在很多情况下，电力设施的故障都很难被察觉到，即使是在设施出现故障之前。
使用AI技术进行统计分析，可以准确预测电力设施的故障情况，以避免突然出现的故障给供电带来不利影响。
3. 电力安全电力行业通常需要超越常规的防护层次，因为电力事故往往会对医院、工厂和金融机构等关键业务带来致命影响。
AI技术可以帮助电力行业更好地预测和预防事故，从而在保障供电稳定性的同时，也保障利益相关者的生命和财产安全。
4. 能源监控和智能管理电力行业的管道、架线和设施通常分布广泛, 对于电力的监控和管理也存在着一些挑战。
AI技术可以被应用于电力使用的监控和管理，能够提供实时、准确和全面的关于电力供应、消耗、过载、短路等问题的信息。
三、人工智能技术在电力行业中的优势1. 降低电力成本使用AI技术进行数据分析和处理，可以帮助电力行业进行更加智能的能源使用规划，从而降低电力成本。
例如，智能电站可以自动调整电能的供应和需求，提高电能使用效率。
2. 提高电力供应稳定性在电力供应方面，人工智能技术不仅可以帮助预测供应中的潜在问题，还可以通过自动化协调和能源优化，提高电力供应的稳定性。
3. 减少电力损耗人工智能技术可以不断了解数据，发现电力消耗的节能点，帮助电力行业更好的优化能源使用，减少过度能源损耗，降低成本。
四、AI技术在电力行业引发的关注和担忧虽然人工智能技术在电力行业中的潜力和前景巨大，但同时也会引发一些关注和担忧。
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。
电气工程 智能化 文献综述
以下是关于电气工程智能化方面的文献综述。
1.《智能电气设备的研究与应用》（2019）：本文介绍了智能电气设备在电力系统中的研究及应用现状，并对智能电气设备在未来的发展趋势进行了分析和展望。
2.《智能电网建设与发展》（2020）：本文从智能电网的概念、应用场景、技术特点等方面进行了探讨，针对目前存在的问题，提出了构建智能电网的建议和对策。
3.《无人机技术在电气设备巡检中的应用》（2021）：本文介绍了无人机技术在电气设备巡检方面的应用，并分析了该技术的优势和不足，探讨了未来无人机技术的发展方向。
4.《基于人工智能的电力系统智能化协同优化调度》（2020）：本文从人工智能的理论和应用出发，探讨了电力系统智能化协同优化调度技术的现状和未来发展方向，并给出了具体的实现方案。
5.《基于物联网技术的电气设备在线状态监测系统设计》（2019）：本文介绍了基于物联网技术的电气设备在线状态监测系统的设计，包括硬件和软件方面的内容，并对系统的
实现效果进行了验证和分析。
总的来说，随着科技的不断推进，电气工程智能化已经成为未来电力系统发展的趋势，人工智能、物联网、无人机等技术的快速发展和应用，将在提高能源利用效率、优化电力系统管理等方面发挥越来越重要的作用。
人工智能在电力系统中的应用研究与实践综述
人工智能在电力系统中的应用研究与实践综述摘要随着科技的不断发展，人类社会变得越来越智能化。
人工智能技术作为现代科技的重要组成部分，已经逐渐渗透到了各个行业。
电力系统作为决定现代社会发展的重要基础设施，自然也不能例外。
本文将详细探讨人工智能在电力系统中的应用及未来趋势。
关键词人工智能；电力系统；应用研究引言在日常生活和生产中，电力系统占有重要的地位。
电力系统良好的运行状态，使电能更加稳定，实现了经济发展的共享。
在互联网背景下，智能自动化技术的发展给电力行业带来了新的发展机遇。
可与电力系统自动改造相结合，满足电力系统运行效率的提高，保证电力系统供电质量，与实际用电需求相匹配。
一、人工智能技术概述人工智能技术是以互联网技术为基础，模拟和拓展人类思维意识的一种智能技术。
与人类劳动相比，依赖能源的人工智能技术在安全、质量、工作效率等诸多方面表现出了很强的优势。
因此，人工智能技术的普及和应用，可以不断推动工作量大、具有一定风险的工业领域机械化生产体系的建设和完善。
目前，随着中国科技水平的提高，在人工智能技术领域已经开发出许多先进成果，如餐厅的点餐机器人、酒店的非接触式配送机器人、国产手机的语音助手等，都显示出人工智能技术的优势。
在人工智能技术的支持下，数据信息的采集、整理、分析和对接具有更高的准确性和更强的处理效率。
将人工智能技术融入电气自动化控制系统的最大优势体现在对信息和数据的处理上。
可实现对生产车间活动的远程控制。
智能高效的服务，帮助管理者随时调整机械化生产的流程。
然而，人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用存在一些问题，如误解、技术操作等。
因此，人工智能技术在电气自动化工程中未能发挥应有的价值。
二、人工智能在电力系统中的应用（一）自动化控制系统电力系统中的自动化控制系统对电网运行起着至关重要的作用。
传统的自动化系统很难判断和响应不稳定和瞬态事件。
但是，人工智能技术使系统能够更好地应对和响应各种来自电力系统的异常情况。
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知识推理技术在电力系统中的应用前言随着人工智能技术的不断发展和完善，其在电力系统中的应用越来越广泛和深入，并且取得了很好的效果。
作为人工智能技术的重要部分，知识推理技术在电力系统故障恢复、故障诊断以及电网GIS拓扑分析等领域发挥重大的作用。
有效地知识推理技术可以大大提高电力系统供电的可靠性。
知识推理技术包括图搜索法和逻辑论证法两大类，其中在电力系统中应用比较广泛的有启发式优先搜索法、广度优先搜索法、正反推理、双向推理、模糊推理、不确定性推理等。
1 图搜索法1.1 启发式优先搜索法文献[1]针对配电网GIS的分层管理模型，分析了启发式搜索方法在配电网GIS拓扑分析中的应用，并以配电网G IS拓扑分析中的电源点追踪模块为实例，阐述了基于启发式搜索的拓扑分析追踪与基于拓扑信息追踪相结合的算法。
该算法即使在网络拓扑关联属性字段的数据不全时，也能快速、准确地定位电源点，提高了配电网电源追踪模块的实用性，更好地满足了实际工程的应用需要。
基于启发式搜索的配电网GIS电源追踪算法流程图如图1.1图1.1 基于启发式优先搜索的算法流程图如图1.1的算法描述图所示，当拓扑信息数据不全时，算法转为执行基于启发式搜索的拓扑分析追踪，这种追踪方法主要用到了一个基于启发式搜索的最短路径算法A* [ 6]，A* 算法是一种智能搜索算法，用于解决从起始结点到目标结点之间最短路径的寻优。
它不需要借助拓扑关联属性字段的值，而是通过地理信息系统软件提供的拓扑分析函数就可建立起整个配电网络，并通过这个网络进行搜索，从而选择出设备到其供电电源的最优路径。
它把open表中的节点按估价函数f(n) = g( n) + h( n)的值从小到大进行排序，并对所有的搜索节点n，使h( n) ≤h* ( n)，h* ( n) 为节点n到终点的实际最短路径，从而使得找到的路径为最优路径或最短路径。
电源追踪实际上就是要寻找起始节点和与该节点具有通路的变电站之间的最短路径。
文献[2] 提出了一种基于启发式搜索和模糊评价的配电网故障后多目标快速供电恢复算法。
算法首先从寻找有效的联络开关和分段开关开始搜索供电路径，通过潮流计算剔除不符合系统运行约束的开关组合。
将恢复步骤分为自馈线恢复、整区恢复、分区恢复、转移负荷恢复和切负荷恢复，考虑了开关操作次数和用户优先级别，得出初始供电恢复方案。
然后，引入模糊评价，从最少开关操作次数、负荷转移量、馈线容量裕度和最大电压降4 个方面衡量候选方案，并根据实际情况为其赋予不同的权重，通过加权值的大小选择最佳的供电方案作为最终的方案。
最后，算例分析证明了所提恢复算法的可行性和高效性。
启发式搜索方法是寻找配电网可能供电恢复方案的典型算法，它将专家知识和经验转化为相应的处理规则，可大大减少供电恢复问题的搜索空间，迅速得出恢复方案。
启发式方法由于其快速、灵活、适应性良好，便于维护且能在较短的时间内给出多个供电恢复方案，同时融合了专业领域知识的启发式方法在搜索中避免了盲目搜索，能缩小搜索空间进而快速得到问题的解。
文献[3]介绍了遗传算法和模拟退火算法在故障恢复中的应用，遗传算法( Genetic Algorithms，GA) 和模拟退火(Simulated Annealing，SA) 算法是近年来逐渐兴起的2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。
GA 是由数字串的集合表示优化问题的解，通过遗传算子，即选择、杂交和变异的操作对数字串寻优。
SA 在已知解的邻近区域产生新的解，并逐渐缩小临近区域的大小，直到逼近全局的最优解。
2 种方法都可以用来求解任意目标函数和约束的最优化问题，在能源工程、经济、电力等领域都取得了令人满意的结果。
遗传算法是基于自然选择和遗传机制的搜索算法，对优化设计的要求较少，对目标函数既不要求可微，又不要求连续，仅要求问题是可计算的，且其搜索始终遍及整个解空间，可有效避免常规数学方法的组合“爆炸”问题和局部最小解。
具有很强的实用价值。
1.2 广度优先搜索法文献[4]以广度优先搜索的启发式搜索算法为基础，参照调度员处理故障时恢复失电负荷供电的基本思路来构建算法的基本框架，提出了一种基于广度优先搜索的简单实用的配电网故障恢复算法。
该算法采用有功负荷的恢复计算作为制定初始恢复方案的依据。
采用广度优先搜索的方法，使非故障失电区均匀恢复供电，且供电路径不会过长。
引入了备用容量修正系数的概念，可以根据设备过载等情况，很方便的对恢复方案进行自动修正，同时本算法还适合于配电网无法进行在线潮流计算情况。
通过对实际电网的测试分析验证了文中所提出的算法是可行有效的。
2 逻辑论证法2.1 正反推理文献[5]介绍了一种基于正反向推理的电力系统故障诊断方法。
该方法首先利用正向推理根据跳闸断路器提出故障假说，然后利用反向推理根据断路器和继电保护的动作信息逐一检验假说的正确性，最后给出故障设备或故障范围。
以动作的断路器或继电保护与故障假说的符合程度计算可信度，更适合电网故障后继电保护动作的实际行为。
该方法可以诊断输电线路、母线、变压器和发电机设备的故障及继电保护和断路器的非正确动作。
文中详细介绍了采用的推理规则及在复杂情况下计算故障可信度的方法。
对山西电网实际故障事例的测试结果表明，该方法是有效的。
2.2 知识规则推理文献[6]文中在充分地对运行人员进行调研和对直流可靠性评估方法认真研究的基础上，提出了基于事故责任原因的直流系统状态分类和指标体系，详细介绍了基于知识规则推理的直流可靠性算法和开发的分析专家系统。
该算法的基本思想为：用知识规则把直流系统运行人员的实践经验和有关运行规程用分层结构的产生式表达，形成可靠性分析的规则集合，按照运行人员下达的可靠性分析任务，采用行之有效的推理机机制和搜索策略，对产生式规则集合进行推理，利用规则匹配关系实现直流系统可靠性分析的自动化和智能化。
在直流系统可靠性分析中，知识规则推理的算法主要用于以下3 个方面：坏数据的智能辨识；双极事件的生成，不同换流站或直流系统基础事件的合并；与SQL语言相结合分析系统的指标体系。
通过对实际直流系统进行校验，表明该系统实现了直流系统可靠性分析的智能化，为反映直流系统的供电能力提供了基于事实的参考。
2.3 正向推理文献[7]提出在输电线路故障诊断中采用正向推理。
根据系统发生故障时，跳闸的断路器和动作的保护信息作为驱动输入，按照知识指导的推理策略调动知识库在相关空间中规则，搜索求得故障诊断的结果(由网络结构信息、断路器状态、断路器与保护装置的连接和保护系统的属性等组成)。
当规则的条件部分与诊断输入信息相匹配，就将该规则作为可用规则放入候选队列中，再通过冲突消解，将其作为进一步推理的证据直至得到诊断结果。
2.4 模糊推理文献[8]分析了当前电压无功控制方法存在的不足，把模糊推理和专家系统相结合，提出一种500kV 变电站新型电压无功控制方法。
本方法利用模糊推理处理模糊性和不确定性问题的优点，很好地解决了电压越限的模糊边界问题，克服了固定边界控制方法存在的不足。
同时，依据专家系统很强的逻辑推理和问题综合的能力，综合调压控制的限制条件、优化原则和设备保护闭锁信息等，实现电容器、电抗器和变压器分接头在变电站各种运行状态下的最佳配合。
实验表明，本方法能大大改善变电站系统的调压控制性能、提高电压质量，具有良好的应用价值。
2.5 不确定性推理文献[9]提出了一种有效的不确定性推理策略用于提高复杂设备故障诊断的效率。
首先，针对某些复杂设备很难有效地创建基于元器件层次分解的诊断树的特点，提出了基于故障类别信息的分层级诊断推理策略；然后，在不同诊断层级中，采用基于模糊多属性群决策的方法来确定各规则的检索优先权，以进一步提高规则检索的效率。
基于这种推理策略的故障诊断实例验证了它的有效性与高性能：可以有效提高诊断结论准确性，并减少人机交互次数，提高诊断推理的效率。
2.6 通用可视化网络建模的知识推理文献[10]提出了一种符合图形界面下建立通用电网模型的知识推理方法。
由可视化的系统接线图图形逐步推出系统模型。
针对软件系统中知识的获取和维护的不同特点采用了分层次的知识表示，即将知识分为用户级知识、系统级知识和跟踪级知识3 个层次。
通过拓扑形成、拓扑分析及系统设备状态分析完成图形化知识到计算推理所用网络结构知识的转化，从而得到既适合数值计算又适合智能推理的通用网络模型。
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