論電氣自動化系統中的人工智能技術

盧曉慶

摘 要：人類智能的特殊性在于它擁有感知能力，思維能力和行為能力三種能力，因此發展潛力巨大。而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現出來的智能。它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器。電氣自動化是電氣信息領域的一門新興學科，它主要運用運動控制、工業過程控制、電力電子技術、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術、信息處理、管理與決策等領域。人工智能技術的運用極大地促進了電氣自動化學科特別是自動控制領域的發展，提高了電氣設備運行的智能化，增強了控制系統的穩定性，是對生產技術的又一次巨大革新。

關鍵詞：人工智能技術；應用；電氣自動化系統

1 前言

本文首先分析了人工智能應用理論，然后闡述了人工智能控制器的特點，最后研究了人工智能技術在電氣設備設計中的應用措施，具有較強的科學性和理論性，供參考。

2 人工智能應用理論分析

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。人工智能也稱機器智能，是一門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。自從1956年“人工智能”一詞在Dartmouth學會上提出以后，人工智能研究得到了飛速發展。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，它是哲學，認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。主要應用于智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能不是人的智能，更不會超過人的智能。

3 人工智能控制器的特點

在電氣自動化中應用較多的人工智能控制器主要是非線性函數近似器，如：神經算法、模糊理論、模糊神經算法和遺傳算法等。采用AI函數近似器擁有比常規函數估計器更多優良的特點。

（1）在進行人工智能電氣設計時不需要得到實際控制對象精確的動態模型，不需要知道參數變化、非線性等具體因素；（2）根據響應時間、下降時間或者魯棒特性等進行適當的調整，可以提高設函數性能：在進行適當調整后，模糊邏輯控制器上升時間是最優的普通PID控制器的1.5倍，而下降時間則比PID快了近3.5倍左右，并且過沖很小；（3）人工智能控制器擁有良好的一致性，且跟驅動器的特性沒有直接聯系，即使在輸入新的未知數據時也能得到很好的預測結果。

4 人工智能在電氣自動化中的應用

4.1 人工智能技術在電氣設備設計中的應用

電氣設備的設計是一個復雜過程，涉及到電氣自動化專業中電路、電機、變壓器、電力電子技術、電磁場等多門學科內容；對設計者的實際工作經驗要求很高，需要大量的人力、物力和財力。而借助于人工智能技術，可以解決很多人腦難以快速解決的繁瑣計算和模擬過程，大大地提高了設計中的工作效率和精度。

電氣設備設計中應該注意不同的算法使用與不同的實際情況，專家系統通常用于開發性設計，而遺傳算法常常被用于優化設計。要進行高效率、高質量的設計工作，要求工作人員具有高水平的人工智能軟件應用能力和豐富的工作經驗。

4.2 人工智能在電氣控制中的應用

電氣自動化控制是實現增強生產、流通、交換和分配的關鍵環節，提高控制自動化，就能夠減少人力、財力投入，提高系統的運作效率和質量。人工智能技術在電氣設備控制中的應用主要包括模糊控制、專家系統控制和神經網絡控制。在實際應用中，用得最多的是模糊控制，因為模糊控制最簡單，且與實際聯系最為緊密。下面以人工智能控制在電氣傳動控制中的應用為例進行介紹。

模糊控制在電氣傳動控制中的應用主要分為在直流傳動和交流傳動中的應用。直流傳動控制中模糊邏輯控制主要應用于模糊控制器中，包括Mamdani和Sugeno。Mamdani用于調速控制，其規則庫是一個if-then模糊規則集；而Sugeno控制器實際上是Mamdani控制器的特例，其典型的規則是：如果x隸屬于A，且y隸屬于B，則Z=f（x，y）。這里，A和B是兩個模糊集。

4.3 人工智能在電力系統中的應用

人工智能技術在電力系統中的應用主要包括專家系統、神經網絡、模糊集理論和啟發式搜索這4個方面。專家系統ES是一個集大量規則、經驗和專業知識于一身的復雜程序系統，該系統主要是依靠某個特定領域的專家的經驗和知識，進行推理判斷，并模擬專家的決策過程，對各種需要專家進行決策的難題進行處理。專家系統由6個部分組成，即知識庫、數據庫、推理機、咨詢解釋、知識獲取和人機接口。專家系統常用規則是“if-then規則”，即在滿足if條件后執行then之后的操作。在專家系統的使用中，需要根據新的具體情況對專家系統的知識庫和規則庫進行更新，以適應發展需求。

現有許多種神經網絡和訓練算法在電力系統中得到廣泛應用。神經網絡具有靈活的學習方式和完全分布式的存儲方式，在大規模信息處理中得到廣泛應用；并且其識別能力和復雜狀態分類能力都很強大。在電力系統的短期負荷預測中，BP神經網路能夠在足夠的馴良樣本中，對模型急怒攻心合理分類，對輸入進行選擇，構建不同季節的周預測和日預測模型；將元件關聯分析和人工神經網絡相結合進行復雜電力系統故障診斷，采用ANN面向元件的模型，可以對每類元件進行故障報警和定位操作，還可以對同一跳閘區域中的不同故障進行識別。

模糊理論在電力系統的潮流計算、系統規劃和模糊控制等方面的應用得到了飛速發展，因為模糊邏輯能夠完成高難度的數學近似計算，對負荷變化和電力生產等不確定因素建立隸屬函數，以構建電力系統的最優化潮流模型。

4.4 人工智能對日常操作的影響

電力系統不僅影響著電力系統建設的自動化水平，對日常的管理工作的影響也十分重大。人工智能技術應用于日常操作中，可以幫助實現以家用電腦操作進行系統操作，簡化電流調整、設備操作界面，并且可自動進行日志生成和儲存、報表自動生成等功能。電氣系統日常操作中引進人工智能技術，不僅能夠簡化各種操作、規范各種文件樣式和規格，并且能夠實現操作的簡便性和可視性。

參考文獻：

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