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

摘要:簡要介紹了現(xiàn)有的高級人工智能技術的發(fā)展概況及其實現(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(ANN)和遺傳算法(GA)等典型人工智能技術在電能質(zhì)量控制中的應用情況及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,并就值得進一步研究的問題及今后的主要研究方向進行了展望.

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

近年來,電能質(zhì)量問題受到人們越來越廣泛的關注.對電能質(zhì)量問題的正確診斷和處理需要高水平的專家知識,并且所需要的專家知識不是僅僅在某一個領域,而是涉及到電氣工程中的許多領域,如電子驅(qū)動、傳感器、旋轉(zhuǎn)電機、變壓器、電力電子、電能傳輸與供應、保護、諧波、信號分析與處理、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,對電能質(zhì)量的要求越來越高,而人工智能技術及高級數(shù)學工具的應用,為電能質(zhì)量診斷與控制提供了新的強有力的工具[1]. 1956年,麥卡錫等人第一次使用人工智能(Artificial In- telligence,簡稱AI)這一術語,標志著人工智能的正式誕生.它與空間技術、能源技術一起被稱為21 世紀世界三個尖端技術.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、問題解決、學習感知及推理等行為的機器自動化.人工智能應用于電氣方面的數(shù)學工具包括:

模糊邏輯、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡以及遺傳算法等.這些智能技術已廣泛應用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設計、故障預測及診斷、控制與保護、自動發(fā)電控制、安全評價、系統(tǒng)恢復、負荷預測、繼電保護、電力電子裝置及其驅(qū)動、機器人及其他智能產(chǎn)品,并已取得了許多重要的成就. 本文對專家系統(tǒng)、模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡及遺傳算法等幾種人工智能技術在電能質(zhì)量控制中的應用情況及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進行了綜述,并就值得進一步研究的問題以及今后的主要研究方向進行了展望. 1　人工智能技術在電能質(zhì)量控制中的應用及發(fā)展概況 模糊邏輯(FL)及其應用人類思維并非總是遵循“非是即否”的黑白邏輯,美國加州伯克萊分校的計算機專家L.A.Zadeh 在此基礎上于1965年發(fā)表的“Fuzzy set”一文,首次提出了模糊邏輯(Fuzzy Logic,簡稱FL)的概念, 或稱模糊集理論.

模糊邏輯認為,所有事物都有其度.它把許多人類心理學問題表示為機器可以識別的形式,把黑白邏輯和數(shù)學改變?yōu)樘厥獾挠邢薜幕疑P系,通過這種關系即模糊集的方式來表示人類的知識,比如 “很冷”、“微冷”、“正常”、“微熱”、“很熱”等概念. 這樣,計算機就可以用這種自然的方式獲得人類專家的經(jīng)驗和知識.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,特別是無沖突規(guī)則和排中規(guī)則的方式來模擬人類的推理過程.模糊邏輯的知識表達更接近于人類思維,它擁有強大的專家系統(tǒng)推理能力和普通知識的表達能力.當系統(tǒng)模型不存在或難以建立精確的數(shù)學模型時,模糊邏輯能成功地為系統(tǒng)控制提供工具[2].以模糊邏輯為基礎的模糊控制器結構如圖1所示.

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