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人工智能技術的優缺點

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人工智能技術的優缺點

人工智能技術的優缺點范文第1篇

一、智能建筑概述隨著計算機技術和信息技術迅猛發展,智能建筑應運而生。智能建筑運用了系統集成的技術,將計算機網絡技術、通訊技術、自動化控制技術和建筑技術等相關技術有機地結合一體,加上對建筑設施的自動控制與監控、對信息的有效管理和對用戶的高效服務、多功能智能化,所有的一切就構成了安全、高效、方便和舒適的建筑物。智能建筑的系統中的各個子系統不是單一存在的,而是互相依附互相協調存在的,在任何時間地點,使用任何設備都可以對整個建筑進行管理。智能建筑運用現代化的高科技技術,對周圍環境的資源進行了合理的利用,同時也實現了綠色節能的目的,智能建筑的顯著優勢讓它已經成為建筑行業和信息技術重視的發展領域。

二、智能建筑發展中存在的問題雖然隨著信息技術和建筑技術的發展,我國的智能建筑已有了很大的發展,但是相比于智能建筑的先進水平仍存在一些問題,導致一些智能建筑沒有得到合理的利用。

(一)對智能建筑的研究不到位。我們對智能建筑的認識和產品的使用大多是在對國外先進技術的應用以及在其基礎上的改造和創新,我國建筑業對智能建筑的理論方面的研究和相關的技術產品的開發還沒有引起足夠的重視。就關于智能建筑學術文章和刊物來講,我國較為專業的智能建筑理論著作很少,而且對于智能建筑的建設規范也是遲遲沒有統一的標準。在沒有充分的專業的理論指導前提下,我國的建筑行業就看好現在的智能建筑的優勢大力建設智能建筑,所以只能照搬國外的技術加上自己理解進行建設施工。最后一座座的智能建筑在沒有明確建筑方向的前提下建成了,難免出現各式各樣的問題,智能建筑的發展和使用也沒能如人所愿。

(二)缺乏智能建筑的施工人才。對于智能建筑的發展,我國對智能建筑工程的規劃水平、設計水準和施工隊伍的技術能力還不是很強。到目前為止,我國還沒有建立一個關于智能建筑的標準化的規范,也沒有成立一支具有高素質和高施工水平的施工隊伍,加上對智能建筑的專業工程師的缺乏,整個智能建筑的施工質量得不到很好的保證。沒有高水準的智能建筑設計師和專業工程師作指導,智能建筑的建設和規劃就往往取決于建設商的要求,設計方案缺乏對整個智能建筑全面性和長遠性的考慮,這就不能保證很好的智能建筑的質量。另外,智能建筑的施工人員大多還是停留在傳統建筑技術的層面,對智能建筑的整個系統不熟悉不了解,也沒有進行過相關的專業培訓,這就導致了智能建筑的建設和發展并不是想象的那么順利。

(三)智能建筑的技術存在缺陷。智能建筑的建設在技術層面還存在很大的欠缺,在網絡頻寬方面收到了技術上的限制,對于數據傳輸量大需要寬闊的通訊空間等等,缺乏專業的技術人才和完整的合理的數據模型,這樣就使得智能建筑的建筑系統的自動化設施和控制系統之間沒有辦法進行有效的數據轉換和交換。另外,對于先進的通訊設備和數據的安全性之間存在著技術層面的缺欠。對于智能建筑行業,涉及到的技術知識甚廣,而且要求建筑對信息和自動化控制水平的發展應變能力很強,一個成功的智能建筑是各行各業的高新技術的結晶。因此,如果沒有一支專業的穩定的技術人員團隊,那么智能建筑的質量水平就達不到國際水平。

三、加快智能建筑發展的對策措施

(一)加大對智能建筑的理論研究。相對于發達國家,我國對智能建筑的理論研究水平還有欠缺,研究成果不突出,這些都制約著智能建筑在我國的發展。我國各級應該加大對于智能建筑的研究力度,增加各項研究基金和獎勵,拓展在建筑行業智能建筑的市場和技術。我國的技術人員在引進先進的國外技術的同時,也應該鼓勵企業和機構進行自主創新,對智能建筑的相關方面進行深入的研究,并且保證技術的推廣順利。對于智能建筑技術層面的各種技術問題,相關部門要積極地協調和聯系專業人員進行學術探討和實踐研究,來實現智能建筑相關產業自主創新的要求和整體智能建筑技術水平的提高。

人工智能技術的優缺點范文第2篇

【關鍵詞】智能建筑;計算機輔助技術;優化設計

目前,在我國智能建筑施工圖繪制和設計過程中,應用的大多還是AutoCAD等通用繪圖軟件。這樣的施工圖繪制和設計,不僅沒有充分利用計算機所具有高速計算能力的優勢,而且這種方法的人工干預量大,導致工作效率很低。雖然計算機輔助優化設計在智能建筑中的應用日益廣泛,但是仍然存在一些問題,因此,積極尋求相應的解決策略、促進CAD技術與優化技術在智能建筑中的應用深度是一個重要的課題。

1 智能建筑施工圖中計算機輔助優化設計的現狀

目前,計算機輔助設計在智能建筑施工圖中的應用日益廣泛。建設工程項目中的智能化系統工程設計與建筑設計全過程一樣,分為方案設計、初步設計和施工圖設計三個階段。智能化系統設計與建筑設計同步進行時最佳的做法。方案設計后經評審進入初步設計,然后再經評審進入施工圖設計,之后再經有關部門的質量審查,進入施工招標投標,由施工單位進行深化設計,這樣設計過程才算基本完成。在施工過程中,再對建筑裝修和功能調整等進行局部的修改和完善。

目前,由于種種原因,除少數工程項目能保證按照上述步驟進行作業外,大部分工程項目的智能化系統工程施工圖由系統集成商設計。由于系統集成商參與招標時,建筑的設施施工圖大部分已經完成,所以,系統集成商只是急于施工,并沒有對設計施工圖進行仔細研究與確認,因此,計算機輔助優化設計在這一過程也不會得到足夠的重視,而且初步設計與評審這個階段也往往會被忽略。

2 智能建筑施工圖計算機輔助優化設計中存在的問題

2.1 成套性、完整性欠缺

一般來說,智能建筑施工圖設計文件主要包括圖紙目錄、主要設備及材料、設計施工總說明、平面圖、系統圖、原理圖、弱電機房詳圖、弱電豎井詳圖及其他會議室等詳圖。在深化設計階段,可能還會需要安裝圖、線纜圖和基礎圖等圖樣文件。部分工程項目智能化系統施工圖設計文件不能成套,有的是缺少系統圖,有的是缺少設計施工說明,有的是缺少主要設備及材料表和各種詳圖。這不僅對施工過程帶來了多種麻煩,也是計算機輔助優化設計在智能建筑施工圖中沒有得到充分應用的表現。

2.2 圖面質量不符合設計文件表達清晰的要求

這主要表現在圖簽欄不完整,甚至不能達到國家標準、缺少會簽欄、對建筑設計單位提供的建筑平面圖未作處理、沒有注意線條的粗細,圖形的符號和文字字體以及沒有對圖幅大小充分重視。這說明傳統的設計手段與方法已不能滿足工程的需要,而AutoCAD等繪圖方法未得到充分的運用,因此,計算機輔助優化設計不能在智能建筑施工圖中體現其優越性。圖面質量不符合設計文件表達清晰的要求也影響了智能建筑的正常施工。

2.3 圖紙目錄與工程實際不相符

這主要表現在工程名稱和項目名稱與圖紙不一致、圖紙名稱和圖紙不一致、圖幅和圖紙不一致以及未將設計文件全部列上等方面。這也是計算機輔助優化設計在智能建筑施工圖應用中出現的問題,造成施工過程中出現效率低、反復等現象。

2.4 主要設備及材料與工程實際不相符

這主要表現在不完整、沒有注明設備主要技術性能指標、數量與圖紙有出入、規定中對設備產品型號是否標明的問題存在矛盾等方面。一些單位認為智能建筑已經有了完整的施工設計圖,所以會這一部分內容不太注意,導致施工過程中出現失誤。這也說明計算機輔助優化設計并未在智能建筑施工圖中得到充分的運用。

2.5 設計施工總說明中存在缺陷

這主要表現在涉及范圍不明確、實際標準羅列存在問題、分子系統的說明存在混亂以及管線敷設易遺漏采用管子規格和橋架規格等方面。因為設計施工總說明是智能建筑施工的依據,所以,設計施工總說明不完整或存在缺陷,將會對施工過程帶來諸多麻煩。

3 應采取的策略

面對以上問題,相關部門應采取的措施有以下幾點:

3.1 因地制宜,采用先進的系統設計方法

由于各地智能建筑的施工也會存在一些地域、氣候等方面的差異,因此,選擇適合自身需要的系統設計方法、再利用計算機輔助技術進行優化設計是十分有必要的。就結構化布線而言,結構化布線系統一般劃分為六個子系統:工作區子系統、配線(水平)子系統、干線(垂直)子系統、設備間子系統、管理子系統、建筑群子系統,全系統所選的電纜線、連接硬件、跳線、遺接線等必須與所選定的類別相一致。

3.2 結合網絡技術,完善設計

工程中的優化問題,其實質是在一定的條件下求目標函數的極值問題,約束條件是根據不同工程對象的技術要求、投資耗用及維護管理的多方面的因素而提出來的。整個結構化布線系統是一個大而復雜的系統工程,在智能建筑結構化布線系統CAD設計中,優化技術的應用之一,比較突出的體現在解決結構化布線系統路由的優化問題上。針對不同的具體研究問題,網絡優化的具體算法有許多種,在實際工作中,網絡優化常用的算法有:最短路問題、最大流問題、最小費用流問題和匹配問題等類。

3.3 采用優化設計的程序實現系統的運行及其目的

結構化布線系統是智能建筑施工圖的重要組成部分,再利用計算機輔助技術進行優化設計時,要選擇功能齊全、運行通暢的程序,以實現系統的運行及其目的。結構化布線系統的路出是一個較復雜的系統,其實用優化設計模型具有遞階(多級)結構的特點,即結構化布線系統規范要求采用開放式星型拓撲結構,且每一個子系統都互相獨立,因此,把結構化布線系統分解成幾個子系統,采用模塊化設計方法,即建筑群布線子系統、干線子系統、水平子系統、工作區子系統在線纜走向設計時分別獨立進行優優,最后得到整個布線系統的最佳布線路由。結構化布線系統路由優化設計模塊化結構為:第一部分,考慮機房、設備間、交接間和弱電豎井優化位置的選擇;第二部分,考慮廊道內布線優化設計;第三部分,考慮房間內布線優化設計。

4 結語

計算機輔助優化設計在智能建筑施工圖中的應用日益廣泛,盡管存在一些問題,但是隨著經濟和技術的進步,最終會使其逐步完善。

參考文獻:

[1]盧慶新,建筑智能化系統工程施工圖設計主要問題,智能建筑電氣技術[J],2005,04(4)

[2]施順英,建筑智能化系統設計深度的思考,建筑電氣[J],2007,26(8)

人工智能技術的優缺點范文第3篇

【關鍵詞】電力系統;變革性;智能控制;發展趨勢

目前,大量應用實例及工程實際研究進一步表明應用控制理論在電力系統的安全穩定控制的巨大效益以及現實可用性和廣闊前景?,F代控制理論在中國電力系統中的應用,碧口水電站100Mw機組上最優勵磁控制得到最好的證明。如今,現代控制理論在電力系統中的應用已發展成電力系統學科中一個引人注目的活躍的分支。近年來,模糊技術、神經網絡、專家系統等技術的發展又開拓了智能控制技術的新道路。

1、電力系統中智能控制的應用領域

人工智能控制作為一門新的技術學科,涉及到多方面知識,如數學、哲學、心理學、計算機科學、控制論、不定性論,人工智能控制技術運用于多個層次,在智能控制,機器人學,語言和圖像理解,遺傳編程上相當于催化劑,使工作更有效地進行著。在現代科學技術不斷進步的社會,效率的提高是最重要的,無論在生產還是生活方面。計算機技術的廣泛運用是當今社會發展的強有力保障,自動化生產、運輸、傳播離不開計算機編程技術。

2、智能控制的優勢

把人工智能控制的方法引入電力控制系統,將控制理論的分析和理論的洞察力與人工智能控制的靈活框架結合起來,才有可能得到新的認識上的突破。人工智能控制主要表現在智能決策上,能夠有效地解決復雜性和不確定性的控制問題。模糊控制就是在研究人的控制行為特點的基礎上發展起來的。對于無法構造數學模型的被控制對象,讓計算機模仿人的思維方式,進行控制決策。人的控制可以用語言加以描述,總結成一系列的條件語句,即控制規則。運用微機的程序來實現這些控制規則,這樣就很像是人的思考行為了。因此,人工智能控制可以有效地解決現代工業生產中許多無法用數學模型精確描述的工藝工程,以及利用傳統數字計算機難以獲得令人滿意效果的諸多問題,在電力系統應用中表現了很大的優勢。

3、智能控制的主要應用方法

3.1模糊技術在電力系統中的自動化控制中的應用

“模糊理論”(FT)是將經典集合理論模糊化,它是一個經典集合論。模糊語言變量,模糊邏輯和模糊推理,是有完整的推理系統的智能技術。模糊控制是一種切實可行的方法,控制的模擬模糊推理和決策過程。它的原理是根據已知規則的控制和數據,由模糊輸入量推導出模糊控制輸出主要包括模糊化、模糊推理與模糊判決三部分。根據這三個部分的分析,做出正確的決策。

隨著科學技術的進步和社會的不斷發展,模糊控制理論也在隨之改進,模糊控制的優點逐漸得到體現,并且已被廣泛應用與推廣。模糊理論在電力系統中的應用越來越多,顯示了模糊理論在解決電力系統問題上未來的發展潛能。在國外的成功案例中也不斷在使用這一控制技術。例如,在歐洲某些國家調度中心,研究用模糊控制的方法描述調度員的負荷預測方法,已取得了令人滿意的效果。

在應用控制中,大多依據模型來進行,并且這一方法已經漸漸的被廣泛接受。模型有簡單的也有復雜的。一般線性模型為簡單模型,但是實際應用中大多為復雜的非線性系統。在模擬非線性過程中,模糊關系模型(FRM)是一個簡單而有效的方法,仍然只是“次優”方法。模糊關系模型來直接描述的輸入和輸出之間的關系,單輸出系統是容易實現的,但實現多輸出系統仍然是困難的。如果要為了克服這些缺點,要與其他人工智能技術和模糊理論相結合,并且在實際應用中取得良好的效果。

3.2專家系統在電力系統自動化控制中的應用

專家系統(ES)是發展較早、也是比較成熟的一類人工智能控制技術。專家系統主要由知識庫和推理機構成,它根據某個領域的專家提供的特殊領域知識進行推理,模擬人類專家作出決策的過程,提供具有專家水平的解答。目前,電力系統運行和控制由有經驗的調度人員借助自動化技術完成。這是由于一方面傳統數值分析方法缺乏啟發性推理的能力,同時也無法進行知識積累,另一方面電力系統自身的復雜性使一些必要的數學模型及狀態量很難獲取,單純的數值方法難以滿足電力系統的要求。因此,在電力自動化系統中引入電力專家的經驗知識是十分必要的。

目前,全球都有不少與電力系統控制相關的專家系統投入試運行或進入實用化推廣階段,并取得了不錯的效果,但是仍然存在著一些問題值得研究和探索:①當系統規模較大、規則較多時,完成推理的速度受到限制,因此目前已有的專家系統大多是用于離線,或者在線解決屬于系統分析方面的問題,而在實時控制方面的應用還剛剛起步,有待進一步的研究;②現有的專家系統缺乏有效的學習機制,對付新情況的能力有限,而且容錯能力較差,當系統發生故障或網絡結構、系統參數、設備控制器配置等發生變化的情況下,將有可能得不到結果或給出錯誤的結果。如何與ANN、模糊推理等其它人工智能控制方法結合以提高專家系統的自學習能力和容錯能力是值得研究的課題;③大型專家系統的建造周期長,知識的獲取和校核比較困難,要建立完備的知識庫,維護難度比較大,在建造專家系統之前必須充分考慮這些問題。

3.3人工神經網絡在電力系統自動化控制中的應用

人工神經網絡出現在上世紀40年代,(ANN)它是一個模擬的傳輸和處理,由人工只能模仿簡單的控制,以神經元信息的人的基本特征連接而成。經歷了七十多年的研究發展,在模型結構、學習算法等方面取得了許多重大的研究成果。與ES相比有三點優勢,ANN的特點是用神經元和它們之間的有向權重來隱含處理問題的知識:首先,人工神經網絡可以把信息分布存儲,而且容錯能力強;其次,人工神經網絡有很強的學習能力,可以把知識實現自我組織,以適應不同的信息處理的需求;還有就是,人工神經網絡計算神經元之間是相對獨立性的,以方便的并行處理,執行速度更快。

人工神經網絡的應用目前還存在一些問題,如果想更好的運用人工神經網絡就要找到它的弱點。人工神經網絡的應用研究方向重心就要去處理如何利用人工神經網絡的優點,克服其缺點,以達到更好的效果。如果人工神經網絡理論想在電力系統自動化及控制領域的應用發展的更加廣闊,就加大對技術研究。

人工智能技術的優缺點范文第4篇

關鍵詞:無人機 神經網絡 控制技術

中圖分類號:TP183 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2012)07-0010-01

無人機的核心部分是飛行控制系統。無人機進行自主飛行時,控制系統需要有效地對姿態回路部分和水平位置、高度回路部分進行重點控制,才能保持良好的自主飛行適應性。研究表明,智能技術的發展水平在相當大的程度上決定了自主控制技術的發展水平,人工智能系統若要提高對形勢的感應能力和外部環境的理解能力,并作出準確、快速反應,需要以獲取信息的完整性和準確性為前提支撐。

研究表明,現代絕大多數控制理論在飛行控制系統設計的應用方面,均表現出一定的優勢和劣勢。

反步控制的優勢在于收斂性方面表現較好,可對具有不確定性的未知擾動進行有效處理,缺點是魯棒性表現較差。反饋線性化的優勢在于設計靈活,缺點是對數學模型建立的精確性要求較高,且不能處理具有不確定性的未知擾動。采用變結構的滑??刂萍夹g優勢在于響應快捷,且所建數學模型的精確性要求不高,對外部不確定性擾動反應不敏感,缺點是需要進一步提高抖振現象的解決能力。在計算機技術和人工智能技術的發展帶動下,人工智能應用于無人機控制系統已具備一定的技術基礎,特別是神經網絡技術,因其具有良好的學習和推理能力,所以應用最為廣泛。本文以無人機的飛行控制應用為中心,重點分析了神經網絡技術應用于智能控制的最新成果,為今后的深入研究提供一定的基礎支撐。

1、神經網絡PID控制技術

PID控制器魯棒性表現較好,結構相對簡單,廣泛應用于典型無人機控制系統設計中。但是經典PID對于具有非線性特性的多變量系統,其處理能力較差,不能有效提升系統的抗外擾能力,特別是系統參數變化攝動時,其魯棒性表現較差,致使系統的飛行動態控制能力較差。近年來,以神經網絡智能控制技術的快速發展為支撐,神經網絡智能控制技術開始和常規PID控制相融合,優化形成了兩種類型的神經網絡PID控制器。一種為神經元網絡PID控制器,該控制器在傳統PID控制器的基礎上,融合加入了一個神經元網絡控制器,對PID參數進行優化確定;另一種是單神經元PID控制器,它用神經元輸入權值跟PID參數進行一一對應,該輸入值為經比例、積分、微分處理后的偏差值。

1.1 采用神經元網絡確定PID控制器參數

神經網絡控制器通過對被控對象建立反向模型,構成前饋控制器。神經網絡控制器首先學習PID控制器的輸出,而后在線進行調整,盡量使反饋誤差趨零化,逐步提升自身在系統控制中的主導作用,最終替換反饋控制器的相應作用,但PID反饋控制器繼續存在,沒有消失。當系統受到外部干擾擾動時,PID反饋控制器可繼續發揮作用。采用神經元網絡確定PID控制器參數的技術實際上是一種前饋加反饋的特殊控制技術,該技術在提高了系統精度的情況下,同時提高了系統的自適應能力,增強了系統的控制穩定性,改善了控制系統的魯棒性能。其典型控制原理如圖1所示

1.2 單神經元PID控制

該種類型的自適應控制器依靠調整加權系數完成自適應和自組織,采用有監督Hebb學習規則對加權系數進行調整。單神經元PID控制器采用具有明確物理意義的算法組織學習,結構也較簡單,在環境變化適應性方面,呈現出較好的魯棒性。其劣勢在于由于該種類型控制器為單神經元結構,因此不具備任意函數逼近的能力。

2、自適應神經網絡控制技術

針對任意一個非線性連續函數,人工神經網絡因具有較強的自學習能力,所以能以任意精度要求逼近,且能夠完成并行處理,實現萬能函數逼近功能。與傳統查表法對比,人工神經網絡進行計算時間較短,且不需要大內存容量,在對相鄰兩個訓練點之間的點進行插值計算時,不需要額外的計算消耗。相比典型的自適應線性控制器,研究表明,人工神經網絡能夠獲得較好的期望性能,表現出相對較高的自適應非線性控制能力。人工神經網絡能夠實現對非線性對象的有效控制,對不確定對象的有效控制,且抗環境干擾能力較強,因此特別適合于實現自適應自主飛行控制。

人工神經網絡應用于自適應飛行控制的基本原理為:對飛行器模型進行近似線性化處理,爾后對該控制器添加人工神經元網絡,通過逆轉換完成非線性控制功能,對飛行中的動態誤差,自適應消除其影響,有效提升系統響應。該種類型的神經網絡控制器通過在線提升自適應能力,在一定程度上改善了風洞數據依賴度,對動態先驗知識的需求也進一步降低,從而減少了飛行控制系統的研發費用。

3、結語

研究表明,常規PID控制器雖然結構較簡單,可靠性能表現較好,呈現出良好的魯棒性,但其缺少自學習、自組織、自適應的能力,這些能力恰恰是神經網絡控制器的智能優勢。但神經網絡也具有一定的缺點,表現為收斂速度較慢,個別情況下不能搜索到全局最優解等。神經網絡利用自身較強的并行處理能力和自然容錯特性,對非線性飛行系統能夠進行較好的智能處理,有效降低了逆誤差,可以精確獲取無人機控制模型,魯棒性表現優異。

目前,已在無人機上進行應用的神經網絡算法主要是與PID算相融合的智能算法。今后,將自適應控制和神經網絡智能控制相結合的控制算法將逐步進入飛行控制實踐技術行列,從而大副提升無人機應對不確定環境和復雜問題的能力,真正實現自主飛行。

參考文獻

人工智能技術的優缺點范文第5篇

關鍵詞:智能控制;人工智能;電力系統;自動化;電氣

Abstract: The application of intelligent control in power systems has gained a steady development, with the introduction of China's electric power construction and electric power market competition mechanism, artificial intelligent control application control in the power system will be more widen. This paper describes the importance of artificial intelligent control of modern power system, the research situation and development trend analysis, suitable for artificial intelligence control methods applied in electric power system.

Keywords: artificial intelligence; intelligent control; power system; automation; electric

中圖分類號:TM76

前言

電氣智能控制技術是具有現代電氣工程的鮮明特征和內涵,集電子技術、控制技術以及信息技術于一體的電氣工程技術。在現代電氣系統工程中,為了保證電氣設備安全、可靠的運行,需要許多的輔助設備為其服務,使其具有自動控制功能、保護功能、監視功能,可以對各電氣設備的自動監控信息進行分析、正確判斷和處理。

智能化的電氣自動控制系統主要就是為了加強整個勞動分配過程,實現了計算機智能化,這樣一來大大的減少了人為勞動過程,加強了工作效率,譬如:鋼鐵生產中的模糊自適應控制技術,就是大量使用了人工智能控制技術。

1、智能控制在電力系統中的應用領域 人工智能控制作為一門新的技術科學,涉及到哲學、數學、心理學、計算機科學、控制論、不定性論,人工智能控制技術運用廣泛,在智能控制,機器人學,語言和圖像理解,遺傳編程上相當于催化劑,使工作更有效地進行著。在這個日新月異的現代化社會,效率的提高是最重要的,無論在生產還是生活方面。計算機技術的廣泛運用是當今社會發展的強有力保障,自動化生產、運輸、傳播離不開計算機編程技術。

2.智能控制的優勢

把人工智能控制的方法引入控制系統,將控制理論的分析和理論的洞察力與人工智能控制的靈活框架結合起來,才有可能得到新的認識上的突破。人工智能控制主要表現在智能決策上,能夠有效地解決復雜性和不確定性的控制問題。模糊控制就是在研究人的控制行為特點的基礎上發展起來的。對于無法構造數學模型的被控制對象,讓計算機模仿人的思維方式,進行控制決策。人的控制可以用語言加以描述,總結成一系列的條件語句,即控制規則。運用微機的程序來實現這些控制規則,這樣就很像是人的思考行為了。因此,人工智能控制可以有效地解決現代工業生產中許多無法用數學模型精確描述的工藝工程,以及利用傳統數字計算機難以獲得令人滿意效果的諸多問題,在電力系統應用中表現了很大的優勢。

3. 主要的應用方法

3.1模糊方法在電力系統自動化控制中的應用

模糊理論(FT)是將經典集合理論模糊化,并引入語言變量和近似推理的模糊邏輯,具有完整推理體系的智能技術。模糊控制是模擬人的模糊推理和決策過程的一種實用控制方法,它根據已知的控制規則和數據,由模糊輸入量推導出模糊控制輸出主要包括模糊化、模糊推理與模糊判決三部分。隨著模糊理論的發展和完善,模糊控制的一些優點得到了廣泛的肯定,如:適于處理不確定性、不精確性以及噪聲帶來的問題;模糊知識使用語言變量來表述專家的經驗,更接近人的表達方式,易于實現知識的抽取和表達;具有較強的魯棒性,被控對象參數的變化對模糊控制的影響不明顯等。近年來,模糊理論在電力系統應用的研究不斷增加,并取得了令人鼓舞的研究成果,顯示了模糊理論在解決電力系統問題上的潛力。

依據模型來進行控制,已被實踐所廣泛接受。一般線性模型較為簡便,但實際應用中,多為非線性系統,即使用多段線性來模擬,每段中的控制,仍只能是“次最佳”的。用模糊關系模型(FRM)來模擬非線性過程,是一種簡便而有效的方法。模糊關系模型簡單而直接地描述輸入量與輸出量之間的關系,這對單輸出系統比較易于實現,但對多輸出系統仍較困難。為了克服這些不足,目前有許多研究將模糊理論與其它人工智能控制技術結合起來,取得了較好的效果。

3.2專家系統在電力系統自動化控制中的應用

專家系統(ES)是發展較早、也是比較成熟的一類人工智能控制技術。專家系統主要由知識庫和推理機構成,它根據某個領域的專家提供的特殊領域知識進行推理,模擬人類專家作出決策的過程,提供具有專家水平的解答。目前,電力系統運行和控制由有經驗的調度人員借助自動化技術完成。這是由于一方面傳統數值分析方法缺乏啟發性推理的能力,同時也無法進行知識積累,另一方面電力系統自身的復雜性使一些必要的數學模型及狀態量難以獲取,單純的數值方法難以滿足電力系統的要求。因此,在電力自動化系統中引入電力專家的經驗知識是十分必要的。

近年來,在國外和國內都有不少與電力系統控制相關的專家系統投入試運行或進入實用化推廣階段,并取得了不錯的效果,但是仍然存在著一些問題值得研究和探索:①當系統規模較大、規則較多時,完成推理的速度受到限制,因此目前已有的專家系統大多是用于離線,或者在線解決屬于系統分析方面的問題,而在實時控制方面的應用還剛剛起步,有待進一步的研究;②現有的專家系統缺乏有效的學習機制,對付新情況的能力有限,而且容錯能力較差,當系統發生故障或網絡結構、系統參數、設備控制器配置等發生變化的情況下,將有可能得不到結果或給出錯誤的結果。如何與ANN、模糊推理等其它人工智能控制方法結合以提高專家系統的自學習能力和容錯能力是值得研究的課題;③大型專家系統的建造周期長,知識的獲取和校核比較困難,要建立完備的知識庫,維護難度比較大,在建造專家系統之前必須充分考慮這些問題。

3.3人工神經網絡在電力系統自動化控制中的應用

人工神經網絡(ANN)是模擬人類傳遞和處理信息的基本特性,由人工仿制大量簡單的神經元以一定的方式連接而成。單個人工神經元實現輸入到輸出的非線性關系,它們之間的連接組合使得ANN具有了復雜的非線性特性。與ES相比,ANN的特點是用神經元和它們之間的有向權重來隱含處理問題的知識并具有以下的優點:信息分布存儲,有較強的容錯能力;學習能力強,可以實現知識的自我組織,適應不同信息處理的要求;神經元之間的計算具有相對獨立性,便于并行處理,執行速度較快。正是由于ANN有極強的非線性擬合能力和自學習能力,且具有聯想記憶、魯棒性強等性能,使ANN對于電力系統這個存在著大量非線性的復雜大系統來說有很大的應用潛力。

目前,ANN的應用仍然存在著一些問題,如學習算法速度一般比較慢,訓練時間較長,而且不易收斂或可能收斂到局部極小點等。一些研究人員致力于改進學習算法,使其收斂性能大為改善。但是,ANN的一些固有缺陷仍沒有完全彌補,例如,ANN模型的建立缺乏充分的理論指導,當系統結構發生變化時需要增加新的樣本重新學習等。此外,ANN的工作過程是一個黑箱,因此盡管ANN具有一定的容錯能力,但不能提供相關信息幫助運行人員推斷不正常的數據,也不利于理解其輸出結果。如何利用ANN的優點并克服其缺點,達到更好的效果,是ANN應用的重要研究方向之一??傊?,ANN在電力系統自動化控制領域的應用研究還處于初步階段,有很多具有特色的人工神經網絡模型與算法還沒有得到很好的利用。隨著對ANN理論研究的進一步深入,其在電力系統自動化控制領域將會有更為廣闊的應用前景。

4、智能控制在電力系統中的發展趨勢

目前,人工智能控制中的4種主要工具,即專家系統、ANN、模糊集理論和啟發式搜索, 各有優點和局限, 缺少一種普遍有效的方法應用于電力系統的各個領域,混合智能即綜合多種智能技術,成為 AI 的重要發展方向之一 。分布式人工智能控制DAI技術是 80 年展起來的人工智能控制研究的一個分支,是伴隨著并行分布式計算的發展而產生的,包括分布式問題求解 (DPS)、并行人工智能控制 (PAI)、多 (Multi-agent)等內容。DAI在電力系統中的應用目前主要集中于運用多技術。對神經網絡本身結構和算法的改進也人工智能控制在發展中的重要任務。近年來,橢球單元神經網絡的提出為故障診斷領域開拓了新的方向。與經典BP網絡相比,橢球單元網絡具有泛化有界、拒絕性能好等優點, 故障分類精度高,尤其在多故障同時性的診斷中,較BP網絡有更好的模式識別能力。

5 結語

人工智能控制技術在電力系統的應用中已經獲得了良好的發展。專家系統、人工神經網絡、模糊理論等人工智能控制技術在電力系統自動化控制中應用為人工智能控制技術在電力系統中提供了廣闊前景??梢灶A見,加強智能科學在電網中的科研和應用, 將能更好的保證電網安全穩定經濟運行。

參考文獻

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