人工智能，简称AI，是人脑的简化和抽象，是模拟人类智能的重要方式。目前，国内的人工智能工具主要有专家系统、模糊理论、神经网络、禁忌搜索、粒子群优化和遗传算法等。以下是边肖整理分享的人工智能专题论文相关资料。欢迎阅读！
人工智能专题论文1
人工智能技术在我国电厂的应用与探讨
人工智能简称AI，是对人脑的简化和抽象，也是模拟人类智能的重要方式。目前，国内的人工智能工具主要有专家系统、模糊理论、神经网络、禁忌搜索、粒子群优化和遗传算法等。随着我国电力工业的蓬勃发展，许多人工智能技术被应用于电厂，并发挥了巨大的作用，优化了电厂电力系统的组合、运行和市场定价，保证了电厂供电的安全可靠性。
人工智能在我国电厂的应用与探讨
1.1专家系统的应用与讨论
专家系统可以简称为ES，主要是针对各种非结构性问题，特别是处理启发式、定性或不确定的知识信息，通过各种推理过程实现系统所需的任务和目标。20世纪80年代，为了克服原有控制理论的缺点，自动控制领域的工程师和学者将专家系统的方法和思想引入到控制系统中进行应用和讨论。一个典型的专家系统主要由推理机、知识库、知识获取机制和人机界面组成。专家系统在我国电厂的应用是最早、最成熟的人工智能技术，在电力系统的不同领域已经开发应用了许多专家系统，如电网调度、系统恢复、监测诊断、预想事故筛选等。尤其是核事故监测诊断已成为专家系统在电厂中最重要的应用领域。根据知识存储方式的不同，专家系统可分为决策树、知识经验、规则和模型等。模型形式的知识表达更适合实时处理，比基于规则形式的推理更简单、快捷、易于维护。专家系统在输电网故障诊断中的典型应用是产生式规则系统，即将断路器和保护器的动作逻辑以及运行人员的诊断经验以规则的形式表达出来，形成知识库。基于报警信息，进行知识库推理，得出诊断结论。这种产生式规则专家系统在电厂的广泛应用主要是由这种专家系统和故障诊断的特点决定的。在输电网络中，断路器与一次保护之间的关系可以用模块化、直观的规则来表达，并可以对一些规则进行删减、添加和修改，从而保证诊断系统的有效性和实时性，在一定程度上解决不确定性问题，给出一些符合人类语言的结论和解释能力。同时，框架法专家系统可以表达分类结构的知识，表达事物之间的相关性，简化继承知识的存储和表达。专家系统这种人工智能技术虽然可以有效地模拟和完成故障诊断，但在电厂实际应用中仍存在一些不足，主要是知识获取和维护，其界面不是很友好，故障诊断中的许多不确定因素不能得到有效解决，从而影响诊断的准确性。
1.2遗传算法的应用与讨论
遗传算法可以简称为GA。它是根据遗传机制和自然选择在计算机上模拟生物机制的算法。它能在庞大而复杂的搜索空间中进行适当的搜索，找出最优和准最优解。该算法简单适用，鲁棒性强。这种智能技术对问题求解基本没有限制，在常规复杂的问题求解过程中涉及较少，可以获得部分或全部最优解集。与传统的优化技术相比，该技术可以解决和处理传统方法难以解决的非线性问题。因此，该技术在电力市场、电厂规划和调度中应用广泛，应用效果也较好。然而，在输电网络中，故障诊断模型的建立已经成为遗传算法的主要途径，也是一个值得探索的问题。如果遗传算法能够建立合适的数学模型，不仅可以解决电力系统中的故障诊断问题，还可以
1.3神经网络的应用与讨论
神经网络技术简称ANN。其主要特点是广泛性、高度并行处理和非线性映射功能等。这对控制领域是有吸引力的。它对没有模型的复杂不确定问题具有学习能力和适应能力，可用于控制系统的自适应和补偿环节。非线性描述能力可用于非线性控制和辨识，而快速计算能力可用于计算和优化复杂的控制问题。其定量和定性的分布式存储和合成能力可用于复杂控制系统中的图像信息处理和界面转换，其容错能力可应用于非结构化过程控制。网络神经网络已经成为电厂应用中最成功的智能技术，如网络神经网络在电厂故障诊断中的应用。每个神经网络负责系统中的部分诊断。经过大量样本的学习和现场训练，人工神经网络技术不断调整其阈值和连接权值。知识隐式分布在所有网络中实现模式记忆，使ANN具有获取更多知识的能力。这种人工智能技术广泛应用于电力系统的监测、诊断、实时控制、状态评估和负荷预测，而基于神经网络技术的负荷预测已经成为电厂电力系统中最成功的应用之一。
2其他人工智能技术的应用与讨论
2.1粒子群优化和模糊理论的应用与讨论
粒子群优化(PSO)算法可以称为。该智能技术算法简单，易于实现，可调参数少。它已在许多学科和领域得到应用，并正在电厂进行尝试和应用。但是这种算法的准确率不是很高，容易陷入局部极值。设计思想是：在多维解的搜索空间中，利用该算法初始化后可以得到一组随机粒子，搜索到最位置和全局极值。该算法可应用于发电厂和变电站的选址，在电源规划中具有一定的优势，但也面临着许多不确定因素。加强对这些因素的全面有效描述已成为电厂应用和探讨的方向。模糊理论简称FS，是自动控制和模糊逻辑的结合。其功能是模拟人类的决策和推理过程，利用专家经验和知识控制规则，有效处理未知和不精确的控制问题，避免建模。这是一种非线性控制。基于通用逼近定理，模糊控制器可以无所不能，完成任何要求的非线性控制任务。在许多工程和现场系统中，没有办法建立更精确的数学模型，这使得模糊理论在电厂中得到了广泛的应用。比如在电厂的故障诊断中，有些故障与征兆之间的关系是模糊不确定的，此时得到的结果是模糊的。传统的方法是根据专家经验建立模糊关系矩阵，对模糊关系进行组合和归并。随着这种智能技术的发展，模糊知识库用语言变量来表达，更接近人类的表达习惯。对于问题的多解，根据模糊程度进行排序优化，增加专家系统在某个程序中的容错性。该理论已应用于电厂故障诊断与识别、变压器保护和配电系统等领域。
2.2禁忌搜索算法
这种技术更适合解决优化组合问题，可以处理不可微的目标函数。其理论思想是利用柔性记忆技术，将最新的迭代过程反方向移动，记录在tabu表中。该表中的移动在现有的迭代过程中无法实现，从而避免了被访问解组的访问和循环。这个技术主要由三个要素组成：禁忌表、移动和大赦规则。这种智能技术在电厂的电力系统中也得到了应用。十进制和二进制编码两种方案主要用于优化实际系统。这种技术在跳出局部最优解方面有很大优势，收敛效果好，可以快速优化。但是单点搜索不能用于全空间搜索，直接决定了算法速度和求解质量。
3结束语
近年来，除上述算法和技术外，人工智能技术在电厂的应用还包括分布式人工智能、混合智能、蚁群算法和混沌优化方法。随着我国电力工业的不断发展和市场竞争的日益加剧，人工智能技术在电厂的应用越来越广泛，发展也越来越好。
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