本文關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)在電能質(zhì)量控制中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

摘要:簡(jiǎn)要介紹了現(xiàn)有的高級(jí)人工智能技術(shù)的發(fā)展概況及其實(shí)現(xiàn)方法,全面綜述了模糊邏輯(FL)、專家系統(tǒng) (ES)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和遺傳算法(GA)等典型人工智能技術(shù)在電能質(zhì)量控制中的應(yīng)用情況及國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,并就值得進(jìn)一步研究的問(wèn)題及今后的主要研究方向進(jìn)行了展望.

關(guān)鍵詞:人工智能;模糊邏輯;專家系統(tǒng);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);遺傳算法;電能質(zhì)量中圖分類號(hào)

近年來(lái),電能質(zhì)量問(wèn)題受到人們?cè)絹?lái)越廣泛的關(guān)注.對(duì)電能質(zhì)量問(wèn)題的正確診斷和處理需要高水平的專家知識(shí),并且所需要的專家知識(shí)不是僅僅在某一個(gè)領(lǐng)域,而是涉及到電氣工程中的許多領(lǐng)域,如電子驅(qū)動(dòng)、傳感器、旋轉(zhuǎn)電機(jī)、變壓器、電力電子、電能傳輸與供應(yīng)、保護(hù)、諧波、信號(hào)分析與處理、系統(tǒng)故障以及系統(tǒng)一般操作等.隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展,對(duì)電能質(zhì)量的要求越來(lái)越高,而人工智能技術(shù)及高級(jí)數(shù)學(xué)工具的應(yīng)用,為電能質(zhì)量診斷與控制提供了新的強(qiáng)有力的工具[1]. 1956年,麥卡錫等人第一次使用人工智能(Artificial In- telligence,簡(jiǎn)稱AI)這一術(shù)語(yǔ),標(biāo)志著人工智能的正式誕生.它與空間技術(shù)、能源技術(shù)一起被稱為21 世紀(jì)世界三個(gè)尖端技術(shù).人工智能在廣義上可定義為與人類思維類似的諸如決策制定、問(wèn)題解決、學(xué)習(xí)感知及推理等行為的機(jī)器自動(dòng)化.人工智能應(yīng)用于電氣方面的數(shù)學(xué)工具包括:

模糊邏輯、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法等.這些智能技術(shù)已廣泛應(yīng)用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障預(yù)測(cè)及診斷、控制與保護(hù)、自動(dòng)發(fā)電控制、安全評(píng)價(jià)、系統(tǒng)恢復(fù)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、繼電保護(hù)、電力電子裝置及其驅(qū)動(dòng)、機(jī)器人及其他智能產(chǎn)品,并已取得了許多重要的成就. 本文對(duì)專家系統(tǒng)、模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法等幾種人工智能技術(shù)在電能質(zhì)量控制中的應(yīng)用情況及國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,并就值得進(jìn)一步研究的問(wèn)題以及今后的主要研究方向進(jìn)行了展望. 1　人工智能技術(shù)在電能質(zhì)量控制中的應(yīng)用及發(fā)展概況 模糊邏輯(FL)及其應(yīng)用人類思維并非總是遵循“非是即否”的黑白邏輯,美國(guó)加州伯克萊分校的計(jì)算機(jī)專家L.A.Zadeh 在此基礎(chǔ)上于1965年發(fā)表的“Fuzzy set”一文,首次提出了模糊邏輯(Fuzzy Logic,簡(jiǎn)稱FL)的概念, 或稱模糊集理論.

模糊邏輯認(rèn)為,所有事物都有其度.它把許多人類心理學(xué)問(wèn)題表示為機(jī)器可以識(shí)別的形式,把黑白邏輯和數(shù)學(xué)改變?yōu)樘厥獾挠邢薜幕疑P(guān)系,通過(guò)這種關(guān)系即模糊集的方式來(lái)表示人類的知識(shí),比如 “很冷”、“微冷”、“正常”、“微熱”、“很熱”等概念. 這樣,計(jì)算機(jī)就可以用這種自然的方式獲得人類專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí).理論研究表明,模糊系統(tǒng)能夠以一種違犯了黑白邏輯規(guī)則,特別是無(wú)沖突規(guī)則和排中規(guī)則的方式來(lái)模擬人類的推理過(guò)程.模糊邏輯的知識(shí)表達(dá)更接近于人類思維,它擁有強(qiáng)大的專家系統(tǒng)推理能力和普通知識(shí)的表達(dá)能力.當(dāng)系統(tǒng)模型不存在或難以建立精確的數(shù)學(xué)模型時(shí),模糊邏輯能成功地為系統(tǒng)控制提供工具[2].以模糊邏輯為基礎(chǔ)的模糊控制器結(jié)構(gòu)如圖1所示.

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