人工智能_AI_在电力系统中的应用
人工智能在电力系统中的应用
人工智能在电力系统中的应用随着科技的发展，人工智能（AI）在各个领域得到广泛应用，电力系统也不例外。
人工智能技术在电力领域的应用主要包括电力负荷预测、电网运行控制、优化调度、故障智能分析等方面。
本文将对人工智能在电力系统中的应用进行探讨。
一、电力负荷预测电力负荷预测是电力系统运行管理中的重要环节，通过预测负荷变化，可以合理部署发电设备，保障电网安全稳定运行。
传统的电力负荷预测方法主要基于人工计算和统计学方法，预测精度不高，而且很难处理大量的数据。
使用人工智能技术进行电力负荷预测可以有效地提高预测精度和效率。
为了提高电力负荷预测精度，人工智能技术可以实现动态调整模型参数，自适应地选择模型以及通过增加大量的历史数据来提高模型的鲁棒性，从而实现更加精确的负荷预测。
二、电网运行控制电网运行控制是电力系统中的另一个重要环节。
传统的电网运行控制方法主要基于调度员的经验和规律，往往难以满足电力网快速变化的需求。
通过使用人工智能技术，在电力网运行控制方面可以实现更为智能化和自动化。
例如，深度强化学习算法可以在电网中自主地进行决策，调整电网各个节点的状态。
另外，人工智能技术还可以实现对电力设备的自动检测和诊断，保障电力设备的安全运行。
三、优化调度优化调度是电力系统中的另一个重要环节。
通过使用人工智能技术，在电力系统优化调度方面可以实现智能化和自动化。
例如，基于遗传算法、神经网络等人工智能算法的调度优化模型，可以更加准确地预测电力系统的负荷变化以及风、光、水等能源的产量，从而实现更为精确的调度和优化。
四、故障智能分析在电力系统中，当发生电网故障时，需要快速定位问题，并对问题进行分析和解决。
通过使用人工智能技术，在电力系统故障分析方面可以实现更为准确的故障诊断，从而加快故障处理速度。
例如，基于深度学习的图像识别技术可以实现对电网故障图片的自动识别，从而实现快速定位问题。
此外，人工智能技术还可以通过分析大量的数据，从多角度进行故障分析，找到故障的根本原因，从而避免同类故障再次发生。
AI技术在电力系统中的实际应用
AI技术在电力系统中的实际应用引言：随着人工智能（AI）技术的快速发展，电力系统也迎来了新一轮的变革。
AI 技术的广泛运用为电力系统带来了多方面的改进和优化。
本文将探讨AI技术在电力系统中的实际应用，并分析其对安全性、效率和可持续性等方面的影响。
一、智能预测与故障检测1.1 智能预测AI技术可以利用大数据和机器学习算法对电力系统进行智能预测。
通过分析历史数据和当前状态，AI可以预测未来一段时间内的负荷需求和功率波动情况。
这有助于电力供需平衡以及优化电网调度和运营。
1.2 故障检测通过监控传感器数据，AI技术可以实时检测故障，并提前采取相应措施进行修复或切换。
例如，当风电场中某个风扇出现故障时，AI可以自动识别并通知维护人员进行维修，从而减少停机时间和运维成本。
二、智能能源管理与优化2.1 节能减排AI技术可以通过对电力系统中能源消耗的监控和分析，提供节能减排的建议和策略。
例如，通过智能调整照明系统的亮度和时间，可以实现节约能源的目标；通过优化电力潮流分布，可以降低输电损耗，并减少二氧化碳排放。
2.2 能源交易与市场运营AI技术在电力市场中也发挥着重要作用。
通过应用机器学习算法分析历史数据和市场情报，AI可以预测电力价格和需求趋势，并帮助决策者进行合理的能源交易。
此外，AI还可以优化设备调度和运维计划，提高生产效率和资源利用率。
三、智能监控与安全保障3.1 智能监控系统AI技术可以构建智能监控系统来实时监测电网状态和设备运行情况。
当系统中出现异常或风险时，AI系统可以立即发出警报并采取相应的应对措施。
例如，在检测到线路过载或设备超负荷工作时，AI系统可以自动切断电源以防止火灾或其他危险事件发生。
3.2 数据安全与隐私保护电力系统中的数据安全和隐私保护是至关重要的。
AI技术可以提供高级加密算法和智能监控策略，确保电力系统数据的安全性。
此外，AI还可以根据用户权限设置访问权限，以保护各方的隐私权。
结论：在电力系统中，AI技术的实际应用正日益深入和广泛。
人工智能在电力系统中的应用
人工智能在电力系统中的应用随着科技的不断发展和进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种前沿技术正在被广泛应用于各个领域，其中之一就是电力系统。
人工智能在电力系统中的应用，不仅提高了电力系统的安全性和效率，还为其未来的发展带来了更广阔的前景。
一、智能电网的建设智能电网是人工智能在电力系统中的重要应用之一。
它利用人工智能技术，实现了对电力系统各个环节的智能管理和控制。
通过对电力系统中的数据进行实时监测和分析，智能电网可以预测电力供需的变化，并做出智能化的调节措施，从而实现对电力系统的精细化管理。
智能电网的建设不仅提高了电力系统的稳定性和可靠性，还为电力系统的可持续发展提供了坚实的基础。
二、智能能源管理系统智能能源管理系统是电力系统中另一个重要的人工智能应用。
它利用人工智能技术，对电力系统中的能源流动进行智能控制和管理。
通过对能源数据的分析和建模，智能能源管理系统可以为电力系统提供合理的能源分配方案，优化能源利用效率，并最大限度地减少能源损耗。
同时，智能能源管理系统还能够对电力系统的运行状态进行监测和预测，及时发现和解决问题，提高电力系统的运行效率和安全性。
三、智能故障诊断与维修在电力系统运行过程中，故障是难免的。
而人工智能技术可以有效提高故障的诊断和维修效率。
通过对电力系统的大数据进行深度学习和模式识别，智能故障诊断系统可以自动发现电力系统中的故障，并通过智能化的算法进行准确定位和分析。
同时，智能故障诊断系统还可以根据以往的故障数据和经验，为维修人员提供准确的维修方案和指导，从而加快故障的处理速度，提高电力系统的恢复能力。
四、智能预测和调度系统在电力系统中，对电力需求的准确预测是十分重要的，而这正是人工智能技术的应用之一。
智能预测和调度系统利用人工智能技术，通过对历史数据和影响因素的分析，准确预测未来的电力需求，并根据预测结果进行智能化的电力调度。
这不仅可以避免电力供需的不平衡，还可以减少电力系统的运行成本，并提高电力系统的稳定性和可靠性。
人工智能在电力系统中的应用
人工智能在电力系统中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，近年来在各个领域都取得了突破性的进展。
电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，也开始广泛应用人工智能技术，以提高系统的稳定性、效率和可靠性。
本文将就人工智能在电力系统中的应用进行分析和探讨。
一、智能监控与故障诊断电力系统的稳定运行对于保障供电的连续性至关重要，而人工智能在监控和故障诊断方面发挥了重要作用。
利用大数据分析和机器学习算法，智能监控系统能够实时收集和分析电力系统各种参数的数据，并通过模式识别和异常检测技术发现潜在的故障或异常。
一旦系统出现问题，智能监控系统能够通过智能算法进行故障定位和诊断，提高故障处理的效率和准确度。
二、负荷预测与优化调度人工智能技术对于电力系统的负荷预测和优化调度也起到了重要的作用。
通过分析历史数据和实时监测数据，智能负荷预测系统能够准确地预测未来的电力负荷，并根据负荷预测结果进行优化调度，以提高系统的效率和可靠性。
此外，智能调度系统还能够合理安排电力设备的运行，减少能耗和电力损失，优化电力系统的供需平衡。
三、电力设备维护与运行管理传统的电力设备维护是基于固定的维护周期和规则，效率较低且无法提前预知潜在故障。
而基于人工智能的电力设备维护系统可以根据设备的实时运行状态和数据，通过智能算法判断设备的健康状况，并根据需求制定个性化的维护计划。
这不仅提高了设备的运行效率和寿命，还减少了维护成本。
四、虚拟助手与用户体验改进随着科技的不断发展，用户体验的改进已成为电力系统发展的重要方向之一。
基于人工智能的虚拟助手可以帮助用户实现可视化操作和远程控制，提供实时的用电信息和用电建议，改善用户使用电力的体验。
此外，虚拟助手还可以通过智能分析用户行为和需求，提供个性化的用电指导，帮助用户降低用电成本，提高用电效率。
五、风电与光电场景的应用人工智能在风电与光电场景中也发挥了重要作用。
人工智能在电力系统中的应用
人工智能在电力系统中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一项致力于模拟人类智能的科学与技术。
随着科技的发展，人工智能的应用已经涵盖了各个领域，其中电力系统也是其中之一。
人工智能在电力系统中的应用，不仅可以提高电力系统的效率和可靠性，还能够为电力系统的规划、运行和管理提供更加智能化的解决方案。
首先，人工智能在电力系统中的应用可以实现对电力负荷的精确预测，从而提高电力系统的运行效率。
通过分析历史负荷数据和天气数据等因素，人工智能可以建立准确的负荷预测模型，预测未来一段时间内的负荷情况。
这样，电力系统运营人员可以根据预测结果进行合理的电力规划和资源调配，避免能源的浪费和过度投资。
同时，在高峰负荷期间，人工智能可以根据负荷预测情况进行优化控制，保障供电质量，节约能源成本。
其次，人工智能在电力系统中的应用可以提高电力系统的可靠性和安全性。
电力系统运行中，存在着各种故障和异常情况，如设备损坏、线路故障等。
传统的电力系统监控方法往往是基于阈值和规则的，只能做到实时监测，而无法预测和预防故障的发生。
而借助人工智能的技术手段，可以通过大数据分析和机器学习算法，对电力设备和线路的运行状态进行实时监测和诊断。
一旦发现异常情况，人工智能系统可以及时发出预警，并指导运营人员进行故障修复和应对措施，从而避免或减少停电事故的发生。
此外，人工智能还可以应用于电力系统的优化调度。
电力系统的运行涉及多个因素，如发电设备的调度、输电线路的优化配置等。
传统的调度方法通常是基于模型和规则进行操作，局限性较大。
而人工智能在电力系统的应用可以通过建立模型和算法，实现对电力系统的优化和调度。
例如，可以通过遗传算法或深度学习等技术，对电力系统的发电设备进行优化调度，降低能源成本和污染排放。
同时，人工智能还可以通过智能优化算法对输电线路的配置和运行进行优化，减少线损和能源浪费。
此外，人工智能在电力系统中的应用还包括对电力市场的智能化管理。
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在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了众多领域的关键技术，电力系统也不例外。
电力系统作为现代社会的重要基础设施，其安全、稳定和高效运行对于国民经济和社会生活具有至关重要的意义。
人工智能的引入为电力系统的优化、监控、故障诊断等方面带来了新的思路和方法。
一、人工智能在电力系统中的应用领域1、电力系统负荷预测准确的电力负荷预测对于电力系统的规划、运行和调度至关重要。
传统的负荷预测方法往往基于历史数据和简单的数学模型，存在一定的局限性。
而人工智能技术，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等，可以更好地处理非线性和复杂的负荷数据，提高预测的准确性和可靠性。
通过对大量历史负荷数据的学习和分析，人工智能模型能够捕捉到负荷的变化规律和趋势，从而为电力系统的运行和规划提供更精准的决策依据。
2、电力系统优化调度电力系统的优化调度是确保电力供应安全、经济和环保的关键环节。
人工智能技术可以用于解决电力系统中的优化问题，如机组组合、经济调度等。
例如，利用遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）等智能优化算法，可以在满足各种约束条件的前提下，快速找到最优的调度方案，提高电力系统的运行效率和经济性。
3、电力系统故障诊断电力系统故障的及时准确诊断对于保障系统的安全稳定运行具有重要意义。
人工智能技术，如专家系统、模糊逻辑系统等，可以利用丰富的故障诊断经验和知识，对电力系统中的故障进行快速准确的诊断和定位。
此外，深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，也在电力系统故障诊断中展现出了巨大的潜力，可以自动从大量的故障数据中提取特征，提高故障诊断的准确性和智能化水平。
4、电力系统智能控制智能控制技术可以提高电力系统的控制性能和稳定性。
例如，模糊控制可以处理电力系统中的不确定性和非线性问题，自适应控制可以根据系统的变化实时调整控制策略。
此外，基于人工智能的预测控制技术可以根据对未来系统状态的预测，提前制定控制策略，有效地应对电力系统中的各种扰动和变化。
人工智能在电力系统中的应用
人工智能在电力系统中的应用随着科技的不断发展和进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
人工智能的应用涵盖了各行各业，其中在电力系统中的应用尤为重要。
本文将深入探讨人工智能在电力系统中的应用，包括智能电能计量、智能供电调度、智能故障检测与维修、以及智能设备管理等方面。
首先，人工智能在电力系统中的应用之一是智能电能计量。
通过人工智能技术，可以实现对电力系统中各个节点的电能计量和能耗管理。
通过高精度的电能监测装置，结合人工智能的数据分析和处理能力，可以准确地记录和分析每个节点的电能使用情况，以及电能消耗的峰谷变化。
这使得电力系统管理者可以更好地掌握电力使用情况，合理规划电力资源的分配，以提高电力系统的效率和稳定性。
其次，人工智能在电力系统中的应用还包括智能供电调度。
通过利用人工智能技术，电力系统管理者可以对供电进行智能调度，以满足日益增长的用电需求。
人工智能可以通过深度学习和数据分析，预测未来的用电峰谷，并根据预测结果进行智能供电调度，避免电力供需不平衡和能源浪费的问题。
这种智能供电调度还可以实时监控电力系统的负载情况，根据实际情况进行动态调整，保证电力系统的稳定和可靠性。
另外，人工智能在电力系统中的应用还可以实现智能故障检测与维修。
传统的故障检测和维修往往需要人工巡检和分析，效率低且易出错。
而借助人工智能技术，可以通过智能传感器和智能算法实现对电力系统中潜在故障的实时监测和快速诊断。
当系统出现异常时，人工智能系统可以通过大数据分析，快速定位故障点并给出相应的维修建议，提高维修的效率和准确性。
这不仅可以减少故障对电力系统的影响，还能够提高电力系统的可靠性和安全性。
最后，人工智能还可以应用于电力系统中的智能设备管理。
电力系统中常见的设备包括变电设备、输电线路等。
通过利用人工智能技术，可以对这些设备进行智能管理和维护。
例如，通过传感器和智能算法对设备的工作状态进行实时监测和分析，可以提前预警设备的故障风险，并及时采取维修措施，避免设备损坏和事故发生。
人工智能在电力行业中的应用案例
人工智能在电力行业中的应用案例随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经逐渐应用于各个领域。
在电力行业中，人工智能技术的运用也为电力企业带来了诸多机遇和挑战。
本文将介绍几个人工智能技术在电力行业中的应用案例，展示其对电力运营和管理的积极影响。
一、智能电网智能电网是一个基于人工智能技术的智能化分布式电能系统。
它能够通过获取大量的数据并进行实时分析，进而提高电网的运行效率、可靠性和安全性。
比如，在实时数据分析方面，人工智能技术可以通过监测电力设备的运行状态、分析电网负荷情况、预测未来负荷以及及时调整电力供给等手段，从而实现对电力系统的智能管理。
此外，智能电网还可以通过自主学习和优化调整，进一步提高电力的能源利用效率，减少对环境的影响。
二、能耗管理人工智能技术在电力行业中的另一个应用案例是能耗管理。
通过使用人工智能技术，电力企业可以实时监测和分析用电情况，帮助用户识别和改变能耗不合理的行为模式，以达到降低能耗和减少浪费的目标。
例如，智能电表可以通过记录用户的用电行为并分析其模式和消耗，提供精确的用电建议和个性化的能源管理方案。
这种个性化的能耗管理不仅可以降低用户的用电成本，还能促使用户形成节能意识并实际行动。
三、预测分析人工智能技术在电力行业中的应用，还可以通过预测分析提高电力系统的运行效率。
通过对历史数据和实时数据的分析，人工智能技术可以预测未来的负荷需求，并做出相应的调整。
比如，在火力发电站中，通过对不同因素（如天气、季节等）的综合分析，可以预测燃料消耗和燃烧效率，并进行相应的优化管理。
这种人工智能的预测分析有助于电力企业更好地规划发电量，提前采取措施来应对高负荷时段，从而提高供电质量和效率。
四、智能能源储存和管理人工智能技术在电力行业中的应用还包括智能能源储存和管理系统。
随着可再生能源（如太阳能和风能）的广泛应用，如何高效地储存和管理能源成为了一个重要的问题。
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人工智能(AI)在电力系统中的应用徐志国1,2(1.东南大学 江苏南京 210096;2.金陵科技学院 江苏南京 210001)摘 要:简要地介绍了人工智能技术的基本概念,并指出其在电力系统中的应用范围。
对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的基本概念进行了简单的介绍,并从实用化的观点对他们在电力系统故障诊断中的应用特点、存在问题进行分析,最后指出综合运用多种人工智能技术是电力系统中的人工智能技术应用的最新发展动向,并提出了有针对性的建议。
关键词:人工智能;电力系统;故障诊断;专家系统;神经网络;模糊理论中图分类号:T P18 文献标识码:B 文章编号:1004373X(2006)2114704Application of Artificial Intelligent (AI)Technologies in Power SystemXU Zhig uo 1,2(1.So ut heast University,Nanji ng ,210096,Chi na;2.Jinli ng Institute of T echnolo gy,Nanji ng,210001,Chi na)Abstract :T his pa per br iefly int roduces the basic concepts of A rtificial Intellig ence (AI)technolog ies,points out the appl-i cation sco pe o f it in power sy st em.T he basic co ncept of A I t echnolog ies for fault diag no sis are briefly intro duced,Including Ex -pert Sy stem (ES),A rtificial N eural Netw or k (A N N),Fuzzy Set T heory (FST )and G enetic A lg or ithms (G A ).T heir feature and main pr oblems are discussed fr om the v iew of practicability,and it is po inted out t hat the application o f sever al A I techno-l o gies is t he develo pment tr end of the applicatio n of A I technolog ies in pow er system,necessar y sug gestio ns a re made fo r the pr oblems as appr opriate.Keywords :art ificial intellig ence;pow er sy stem;fault diagnosis;expert sy stem;neur al netwo rk;fuzzy theor y收稿日期:200606161 引 言电力系统是由发电设备、变压器、输配电线路和用电设备等很多单元组成的复杂的非线性动态系统。
随着电网的不断发展和电力走向市场化,人们对电网的安全运行和供电可靠性的要求越来越高。
电力系统发生故障时,要求调度人员迅速准确地判别故障元件与故障性质,及时处理故障,恢复电力系统的正常运行。
输配电系统是电力系统中发电厂与电力用户之间输送电能与分配电能的中间环节,包括各电压等级的输配电线路和变电所。
他的故障是不可避免的,而电力系统规模的不断扩大和各种监控设备的应用使得输配电网络故障诊断显得尤为重要。
因为其可靠性指标是影响整个电力系统可靠性的重要因素,其可靠性的改善将给整个电力系统的安全、可靠性和经济运行带来巨大的效益。
所以研究工作者一直致力于发展先进、准确、高效的自动故障诊断系统。
输配电网络故障诊断主要是对各级各类保护装置产生的报警信息、断路器的状态变化信息以及电压电流等电气量测量的特征进行分析,根据保护动作的逻辑和运行人员的经验来推断可能的故障位置和故障类型。
由于这一过程很难用传统的数学方法描述,而人工智能技术则由于其善于模拟人类处理问题的过程,容易计及人的经验以及具有一定的学习能力等特点在这一领域得到了广泛的应用。
通过对网络缺陷判断的认知过程的分析,应用综合知识诊断、模糊理论和神经网络等人工智能技术的最新成果,开发出一套综合自动逻辑分析判断系统,可对缺陷进行分析并提供监督处理意见,使检修人员对问题的认识更具全面性、有效性和针对性。
人工智能技术被广泛地应用于求解非线性问题,较之于传统方法有着不可替代的优势。
目前,国内外已开发了多种人工智能工具,如专家系统(ES)、人工神经网络(A NN)、模糊理论(FZ)、启发式搜索(HS)、遗传算法(GA)等,并开展了在电力系统中的应用和研究。
2 AI 在电力系统中的应用范围2.1 电力系统的运行与控制电力系统中分布着大量的自动控制和手动控制装置,如继电器、断路器、隔离开关等。
由这些相对简单的局部控制的协同作用构成整个电力系统复杂的实时控制。
实时控制有2种形式,即离散控制和连续控制。
2.1.1 保 护继电保护是一种普遍的离散控制,分布于系统的各个环节中。
对系统状态(正常或事故)进行判断,即状态评147估,是实现保护动作的关键。
由于A I的逻辑思维和快速处理能力,A I已成为在线状态评估的重要工具。
在继电保护设计中存在着大量的模糊知识与方法。
2.1.2切负荷切负荷是另一种离散控制。
系统元件的突然丢失(如发电机因故障突然停机),会造成系统容量的急剧变化。
当负荷超出系统供应容量,就必须降低负荷以避免大范围的供电中断。
这时,需通过对负荷需求和系统行为的分析和启发式知识来控制继电器及时动作。
如果将故障后系统的暂态稳定问题用故障后系统微分方程的解来描述,则故障与暂态稳定之间存在着某种数学映射。
AN N具有对函数映射的逼近功能和并行处理能力,因而用ANN进行电力系统的切负荷控制有着良好的适应性和实时性。
对输入特征量的选取和获得足以描述函数映射的样本,是用神经网络进行切负荷控制的关键问题。
2.1.3励磁控制励磁控制是控制发电机端电压和无功功率的重要组成部分,是重要的实时连续控制系统,对维持电力系统的稳定性起主要作用,完成该功能的部分又称为电力系统稳定器(PSS)。
由于大容量机组的投入和快速励磁系统的应用,系统的动态稳定性问题愈来愈突出。
将模糊集理论用于励磁控制系统,较传统基于线性系统理论的PSS有更好的控制效果。
2.2电力系统中的智能故障诊断2.2.1专家系统诊断专家系统是应用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂实际问题的一种人工智能计算机程序。
一般包括知识库、数据库、推理机、人机接口及知识库管理系统、解释系统等。
2.2.2人工神经网络诊断人工神经网络以其大规模并行处理能力、自适应学习能力、分布式信息存储、鲁棒性、容错性和推广能力等特点在故障检测和诊断领域受到广泛重视。
2.2.3模式识别诊断模式识别诊断是将系统的工作流程经过仿真和分析,加上人的经验,建成各种故障模式,并根据测量信息,确定系统属于哪种模式,从而检测和分离故障。
2.2.4故障树分析法故障树分析法是一种自上而下逐层展开的演绎分析法。
他以系统或设备最不发生的故障为顶层事件,向下逐层查出导致该事件发生的全部原因,以一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图(即故障树),表示事件的逻辑关系,并进行定性、定量的安全性和可靠性分析。
2.2.5模糊诊断模糊概念是内涵确定而外延不确定的概念,如:/电压过大0,/电机过热0等。
正是由于这些模糊知识及故障诊断中的经验知识存在,所以模糊诊断技术具有较多的使用场合。
2.2.6灰色系统理论诊断灰色概念是外延确定而内涵不确定的概念,如/机器人失控0。
灰色系统是指部分信息清楚而部分信息不清楚的系统,是控制论观点和方法的延伸。
他从系统的角度出发研究信息间的关系,即研究如何利用已知信息去揭示未知信息,也就是系统的/白化问题0。
一个运行中的设备实际就是一个复杂的灰色系统。
这个系统中,有的信息能知道、有的信息不准确知道或不可能知道,故障诊断就是利用已知信息去认识含有不可知信息系统的特性、状态和发展趋势,并对未来作出预测和决策,实际上是一个灰色系统的白化过程。
2.2.7小波分析诊断小波变换是近几年得到迅速发展并形成研究热点的信号分析新技术,被认为是对傅里叶分析方法的突破进展。
2.2.8遗传算法诊断遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中各个体之间的信息转化,可并行地爬多个峰,搜索不依赖于梯度信息,采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。
他尤其适用于处理传统搜索方法中难以解决的复杂问题和非线性问题,不仅避免了局部优化算法的缺陷,而且可以利用固有知识缩小搜索空间,避免其他全局优化算法产生搜索的组合爆炸。
2.2.9集成化诊断集成化诊断包括:模糊专家系统故障诊断;神经网络专家系统故障诊断;模糊神经网络诊断;神经网络与模糊专家系统结合诊断;模糊模式识别诊断;小波神经网络诊断;进化神经网络诊断;时间序列与神经网络结合诊断;时间序列与灰色关联度结合诊断。
3主要的应用方法3.1专家系统(ES)的应用专家系统是在某一领域内具有专家经验和知识的计算机程序,并能像人类专家那样运用这些知识,通过推理作出决策。
一个典型的专家系统由4部分组成:知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。
专家系统已成为在电力系统中应用最为成熟的人工智能技术。
国内外已发展了多种专家系统,应用于电力系统的不同领域:监测与诊断、电网调度、预想事故筛选、系统恢复。
尤其是监测与故障诊断已成为ES在电力系统最重要的应用领域。
根据存储知识的不同方式,可将专家系统分为不同形式,即基于浅知识(经验知识)、规则、决策树、模型等专家系统,以及面向对象的专家系统。
基于模型的知识表示方式适合于实时处理,与其他方法如基于规则(假设)或启发的推理方148式相比更快速、简单和易于维护。
专家系统在输电网络故障诊断中的典型应用是基于产生式规则的系统,即把保护、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。
基于产生式规则的故障诊断专家系统得以广泛应用主要是由故障诊断和基于产生式规则的专家系统的特点所决定的。
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;基于产生式规则的专家系统允许增加、删除或修改一些规则,以确保诊断系统的实时性和有效性;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。