| 标题 | 人工智能技术在电力调度自动化系统中的运用分析 |
| 范文 | 赵磊 摘 要：电力调度工作对于人们的正常生产生活有重要作用，随着人们对电力需求的不断增多，电力调度系统的压力也在不断增大。要缓解电力调度的压力，实现电力系统的稳步运行，就要加大电力调度的系统的自动化程度。人工智能技术是电力调度自动化系统的重要技术，对于电力调度系统的平稳运行有重要意义。在电力调度自动化系统中运用人工智能技术，是电力调度系统未来的发展趋势。 关键词：人力智能；电力调度；自动化系统 DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.11.138 当今社会，电力在人们的生产生活中有着不可或缺的作用，电力调度系统也越发受到人们的重视。将人工智能技术引入电力调度自动化系统成为必然的趋势，当前电力调度系统的信息和数据量在不断增长，对信息和数据的传输速度的要求也在不断增加，电力调度的稳定运行的重要性对电力系统不言而喻。人工智能技术的应用可以有效保证电力调度自动化系统的稳定运行，促进电力调度系统的长远发展。 1 人工智能技术的概述和发展 人工智能技术涉及到信息技术、神经学等多个领域，借助现代科学技术实现行为机器的自动化，并发现问题、解决问题的过程。人工智能应用于工业化生产中，由于具有极强的信息处理能力，发挥着重要作用。人工智能由多个处理单元组成，小单元之间相互独立又相互联系，可以进行信息储存并提取[1]。 人工神经网络是基于机电保护原理，建立在对人的神经系统的模仿上，在电力系统出现故障时，可以及时判断故障原因，并对具体的故障情况进行分析。从安全的角度出发，应该将电力调度自动化系统进行隔离运行，随着自动化系统的规模在不断扩大，系统应用的复杂程度也在提高，需要进一步的整合和集成，因此需要对人工智能技术的进一步研究，提高自动化系统的安全性、开放性和稳定性。 2 人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用 在我国电力调度系统引入人工智能技术，可以较好地解决复杂的工程计算和非线性优化问题，改进以往的许多不确定性因素，通过自身性能实现数据分析调整状态，实现语音操控。 （1）专家系统。专家系统是建立在已有的事实基础上，构成一个庞大的知识数据库，形成基础整体控制体系。专家系统可以将已有的知识与经验和信息技术相结合，完善信息数据库，通过网络模拟专家的分析判断过程，从而对人工智能中出现的问题进行合理的推理判断，并根据此作出决策，快速判断出电力调度中出现的问题[2]。专家系统中的数据库来源于专家知识，提升专家系统的应用效率，获取更加深层次的专业知识，使其更加具有实用性和可靠性。电网调度系统受多种因素的影响，问题比较复杂，随着社会经济的不断发展，人们的生产生活越来越离不开电力调度系统，电力调度系统也将面临更多的问题和挑战，为电力调度系统的自动化应用带来了很多难题，在电力调度自动化系统的应用中，电力调度的故障需要丰富的经验来排除，一般的软件难以实现，专家系统可以发挥自身的作用。 （2）可视化技术。随着电力调度系统的信息和数据不断增加，电力调度系统的自动化在故障处理的工作难度和压力上也在不断增加，调度人员要在大量的信息中找到准确的信息，需要消耗较长的时间和较多的精力，不利于及时解决电力调度系统故障[3]。可视化技术可以提高操作人员的效率，帮助操作人员调查分析，及时发现电力调度系统的故障问题。可视化技术可以将大量的信息数据以图片的形式展现出来，通过二维、三维的手段，以直观的图片、图像等的形式，呈现原本繁杂的数据信息，调度操作人员可以通过图像及时发现电力故障的原因并采取解决措施，提高电力调度排除故障的效率，保证电力调度系统的稳定运行。 （3）人工神经网络。 人工神经网络是人工智能系统中模仿人体神经系统信息处理和传输的技术，在电力调度系统中应用广泛，可以提高信息传输和处理效率，实现电力调度系统中的信息数据并行处理、联想记忆和在线学习等等，具有诊断快速、容错率强的特点，可以帮助处理电力调度系统故障，提高故障分析和处理效率，保障电力调度系统的正常运行。 3 结语 人工智能技术在电力调度自动化系统中的應用研究在不断进步。生产生活对电力调度的要求越来越高，电力调度自动化系统承担着很大的压力。运用人工智能技术，可以实现信息数据的快速高效处理，减少电力调度故障，保证电力故障的及时处理。通过专家系统、可视化技术等人工智能技术的应用，可以有效提高数据传输效率，提高电力调度系统的故障分析和处理效率，方便调度操作人员的工作。电力调度自动化系统中人工智能技术的应用还有很大的发展空间。 参考文献： [1]章熙，姬源，黄育松.人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用研究[J].信息与电脑（理论版），2017（22）：138-139. [2]赵瑞君.电力调度自动化系统中的人工智能技术应用[J].现代工业经济和信息化，2017（21）：38-39. [3]陈楷，刘轶，王卉.基于人工智能的电力调度决策支持系统研究[J].中国电力教育，2017（30）：247-248. |
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