人工智能技术的定义精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的人工智能技术的定义主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：人工智能技术的定义范文

论文关键词：人工智能技术,电气自动化,自动化控制,策略

智能化技术是技术领域的一种革新，使得各个行业都实现了全面发展。在电气自动化控制中应用人工智能技术，可以使得电气设备的系统运行更加简单智能，对系统可以进行优化处理。与此同时，人工智能技术的应用也为电气自动化控制提供了技术保障和安全保障，减少了各种电气设备操作对人员带来的伤害，在节省人力和物力的基础上提高了工作质量。在电气行业的发展过程中，自动化发展就必须要利用人工智能技术。

1 人工智能技术概述

1.1 人工智能技术的定义

人工智能技术指的是借助计算机技术对人脑进行模拟，并且发出类似人类的行为指令，从而对各种操作进行完成的过程。人工技能技术是多个领域的研究结果的融合，比如传统的数学和计算机，同时还结合了人文学科、自然和社会学科的知识，在很多领域中都有十分广泛的应用。计算机技术可以实现对人脑的有效模拟，因此使得工作的效率更高，系统的运行更加灵活也更加稳定，能够增强各种设备的自动化处理水平。

1.2 人工智能技术在电气自动化应用中的功能

第一，实现数据的采集和处理。人工智能技术在电气自动化控制中进行应用的时候，可以实现对设备中的一些数据进行采集，根据功能的不断完善，还能对一些数据进行存储。

第二，监视运行系统，并及时发出报警。人工智能技术可以对电气设备在使用过程中出现的一些问题进行有效地监控，而且还能对电气系统进行有效地模拟，对设备的开关量进行监视，防止出现异常情况，一旦出现了异常情况，要自动启动报警装置，同时还能对一些电气设备进行切断，从而使得电气设备处于安全状态。

第三，对电气设备的操作进行控制。电气自动化过程中，人工智能技术的应用，可以使得电气设备的操作过程变得更加简单，通过鼠标和键盘可以实现对断路器和电动隔离开关的控制，还可以对励磁电流进行调整。通过这种技术的应用，就可以极大地减少工作人员的工作量，降低劳动强度。

2 人工智能技术在电气自动化过程中的应用

2.1 在电气设备中的应用

电气设备的设计要符合自动化操作的要求，在进行设计的过程中，也应该要加强对人工智能技术的应用。由于电气设备的系统比较复杂，包含了很多方面的知识和技能，因此在进行设计的时候，有的系统设计也可以借助人工智能技术来完成，比如可以通过计算机设置一些算法，对电气设备系统设计中的一些参数进行计算，从而便于电气设备控制系统的设计，极大程度地提高设备的工作速率与质量。

2.2 在电气控制工作中的应用

在电气领域内，对电气设备进行控制是一个十分重要的部分，自动化设备是当前电气行业的主要发展方向，在设备的控制上，也要逐渐实现智能化，可以极大程度增强工作效率，缩减资金成本，并且降低从业者的劳动强度。比如人工智能技术中的模糊控制、神经网络控制、专家系统等，都是比较先进的控制技术，可以实现对各种设备的有效控制，韩剧热的反思而且控制的效果很好，产生的误差较小。比如在模糊控制中，较为常用的模糊控制方法有Sugeno与Mamdani两种技术，后者主要是应用在对设备的速度调节的控制上，模糊控制的方法能够以一种更高的效率来处理交流传动控制的相关问题，从而使得电气设备的工作质量和工作效率有很大的提升。

2.3 在电气设备的日常操作过程中的应用

电气行业与民众的日常生活与工作都存在紧密的关联，各种电网十分复杂、电气设备繁多，日常的控制工作也十分繁琐。传统的日常操作比较复杂，而且也会增加电气系统控制的时间，降低控制效率。对此，要积极加强对人工智能技术的应用，在日常工作过程中，可以通过人工智能技术设置一些基本的控制算法，应用在日常系统操作期间，能够将复杂的操作流程变得简洁，而且仅仅需要电脑就可以实现对各种操作的控制，最重要的是，通过人工智能技术的深化，还能实现远程控制，可以将操作界面进行简化，及时处理并保存相关重要数据，为将来的查找与应用提供方便。在日常操作过程中，对于很多数据都要进行记录，比如电气设备的损耗情况、电量等，如果采用人工记录，则会有巨大的工作量，还容易出错，但是应用人工智能技术编制相应的表格和数据采集系统，则可以实现对数据的采集和有效保存，降低了工作强度，同时提高了工作效率。

2.4 在故障诊断过程中的应用

在电气运行过程中，无论是客观因素还是其他的主观因素，都会造成电气设备的故障以及事故，如果对于这些故障没有及时进行处理，找不到相应的原因，则很有可能造成更严重的危害，会有较大的经济损失。电气自动化过程中，对设备的使用性能、故障等方面的诊断也要逐渐实现自动化，而人工智能技术的应用，将使得故障诊断过程变得更加简单。神经网络、模糊理论及专家系统是人工智能技术在电气诊断过程中应用的三种方式，这三种方法在故障的诊断以及事故的发生过程中发挥了十分重要的作用。借助智能技术，将神经网路、模糊理论等系统的结合在一起，就能够处理电气故障检测耗费时间长、等待结果时间长等问题，可以对各种故障进行精准的判断，并且为后续的故障处理提供更多充足的时间和依据。

2.5 在简化自控流程中的应用

电气领域的自动化控制是一个十分复杂的过程，对于各个步骤的要求都比较严格，一旦某个环节出现了纰漏，则会造成严重的后果，引发较大的经济损失。人工智能技术的应用可以对各种设备使用情况、故障情况等进行分析，进而设计出合理的故障处理方法，尽可能确保电气自控工作的质量。而且这种技术的应用，还可以实现远程维修，简化了过程。

3 结语

综上所述，人工智能技术在电气自动化过程中的应用包括多方面内容，比如电气设备的操作、故障的诊断、自动控制流程的简化等，都可以借助人工智能技术，使得各个过程变得简单、快捷，促进电气设备的自动化水平不断提升。

【参考文献】

[1]胡燕来.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].建筑·建材·装饰，2015（03）.

第2篇：人工智能技术的定义范文

【关键词】 计算机技术 网络技术 人工智能应用

前言：人工智能是计算机科学的一个部分，是随着信息化技术发展所衍生出一门独的特技术科学，其实质上是对人意识与思维信息过程的模拟。人工智能的发展是为了能够代替更多的人力操作，将信息技术转化为高效生产力，也正是基于此，人工智能技术的发展受到了社会公众的广泛关注。人工智能技术是基于信息的处理与编辑特征而实现，其与计算机网络在应用中存在着相对较高的可融合性，而两者之间的协调也将会产生更为全面与高新的技术，为此特在本文中对计算机网络技术中的人工智能应用展开了全面研究。

一、人工智能的发展与实际意义

计算机网络中的海量数据与信息普遍是用数字、符号、文字等文本形式进行展现，在此过程中需要其达到较高的表达能力、判断能力等方面的标准，而人工智能为加强计算机网络的该方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出现，能丰富计算机网络的信息表达能力，凭借其独特的编辑、处理、操作技术以及超高的分析能力，实现了自动对信息进行翻译、管理、处理等多方面的工作[1]。人工智能发展的意义主要表现在以下两个方面：一是人工智能的发展增加了计算机网络信息表达的图表、图像、影音等形式，依托于人脑的思维与行为方式，实现了人的行为，同时由提升了人的谨慎、全面与系统等方面相关能力；二是人工智能的发展开拓了计算机网络在处理信息的空间与路径，将计算机网络所涉及到的众多工程信息进行有效结合，实现了集中控制的目标，完成智能化的操作。

二、人工智能在计算机网络技术中的实际应用

2.1计算机网络多种渠道信息的处理与集成

网络与计算机等现代高新技术参与到计算机网络之后，为计算机网络的发展带来了无限种可能，为此改变了人工智能的实现方式与实现方向。人工智能在计算机网络中的应用，由传统的定向处理，逐渐向大批量、高密度、高频率数据信息处理的工作所转变[2]。人工智能的这一转变体现在多种方面，例如，在现代网络运营安全管理中，可实现预先在人工智能管理中输入防火墙功能，如此能够实现将网络中流传的不良信息等进行自动拦截，且能够对来往传递信息进行自动识别与判断，将存在问题的信息递交到检测中心，对信息进行判断，实现了高等人工智能技术。

2.2人工智能在网络管理方面的应用

计算机网络技术中，网络管理一直是一项繁重的工作，网络的实时动态以及变化速度快等特点为网络管理工作行程了一定的难度，而为实现更为高效的网络管理，人工智能技术也显示出了一定的效用。人工智能技术在计算机网络管理中，能够利用人工智能专家知识库、问题求解技术，达到对计算机网络进行综合管理的效果。专家系统是一种相对智能的计算机程序，将某种领域中的专家知识以及经验进行累计，将其进行有效的汇总并录入到相关系统中，由此在某特定领域中汇集多为专家的知识与经验，实现系统的高效性与全面性，完成对此领域内各种计算机网络问题的解析[3]。

2.3人工智能在企业管理与教学方面的应用

现代普遍企业管理中均会应用到计算机网络技术，而在参与了人工智能的计算机网络中则更为有效的提升了企业管理的安全性与高效性。人工智能能够实现企业管理系统的自动防御系统与健康系统，是企业管理实现高度智能化。在教学方面，教师可以在教学过程中，利用人工智能技术的知识库，在知识库中定义教育知识内容，并对知识库中的知识进行推理，是学生能够更为直观的接受教学内容，提升教学效率。

结论：综合上文所述，人工智能是计算机网络技术发展的必经之路，人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在计算机网络管理、计算机网络安全、办公安全、信息化教学等多个方面。人工智能在计算机网络技术中的有效应用，推动了计算机网络向高效智能化的发展，对计算机网络技术的发展提供了重要支持与保障。

参 考 文 献

[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，03（02）：20.

第3篇：人工智能技术的定义范文

[关键词]计算机网络技术；大数据时代；人工智能应用

1人工智能定义详解与发展

1.1人工智能定义详解

人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI智能。人工智能的主要作用是用于模拟、延伸以及拓展人类智能的理论、方式、技术以及应用系统的全新技术科学，它同时属于计算机科学的一个分支技术。作为计算机技术的一个分支，人工智能试图理解智能的实质意义，且产生一种新型的、能够以人类思维相似的方式作出相对的反应的智能机器，基于此，虽然人工智能无法真正拥有人类智慧，但是人工智能在未来的创新发展过程中，极有可能会超越人类的智慧，具备更先进的思维方式。

1.2人工智能的发展

目前国内的计算机网络中所产生的数据和信息一般使用数字、符号、文字等形式呈现在人们的眼前，在数据信息进行转化的过程中对其自身的表达能力、判断能力等方面具有较高的要求，逐渐成熟的人工智能技术可以帮助计算机网络对该方面的能力进行有效加强，以此为基础，保障数据信息的高效转化。随着信息化时代的来临，国家对人工智能实施进一步的创新研发，现阶段国内的人工智能已经能够街互助自身特殊的编辑、数据处理、操作技术以及较高的分析能力，提前实现了信息翻译、信息处理以及信息管理等方面的自动化革新。国家相关科研部门之所以重视起人工智能的创新发展的根本原因就是因为其自身具备先进的科技性和一定的合理性，能够帮助工业领域、生产领域以及科研领域等领域有效提高工作效率，其发展意义主要体现在两个方面上；首先是人工智能的快速成长强化了计算机网络信息表达的图标、音频、视频等表现形式，通过对人类思维的模仿，实现了模拟人类行为的目标，除此之外，还能够很大程度上提高人们谨慎、全面以及系统等方面的相关能力；其次是其快速的发展对计算机网络的信息处理空间产生了积极影响，拓展了计算机网络中信息处理的场所与途径，能够将与计算机网络相关的多项工程信息进行有机融合应用，真正实现了集成管控的应用目标，以此为基础，达到智能化操作标准[1]

2人工智能在计算机网络技术中的实际应用

2.1计算机网络多种途径信息的处理与集成

诸如网络技术与计算机应用技术之类的现代先进技术介入了计算机网络的创新发展后，为计算机网络的未来发展前景带来巨大的机遇，基于此，国内相关部门对人工智能的体现方式和研究方向进行革新。人工智能随着在计算机网络中应用时间的增加，对自身的数据处理方式进行了自我调整，由传统的定向数据处理模式逐渐转型向大批量、高密度、高频率的数据处理模式发展。人工智能数据处理方式的转变在日常的计算机网络信息数据处理工作上等方面都有体现，例如，目前国内的网络运营安全管理工作中，实现了人们对人工智能管理系统中添加防火墙功能的预期目标，相关安全系统就可以通过防火墙功能对存在与网络中的各种不良信息进行自动拦截，并对往来信息数据进行高效的自动化识别与判断[2]。

2.2人工智能在网络管理方面的应用

计算机网络数据管理工作具有一定的复杂性，所以计算机网络的数据管理系统一般比较繁琐，计算机网络的管理工作之所以实施困难的原因主要是网络的实时动态和变化速度较快，为保证对网络数据的管理工作效率，人工智能技术应用将会发挥关键作用。一般情况下，人工智能技术可以通过对人工智能专家知识库、问题求解技术的灵活运用实现对计算机网络的综合管理效率的提升。相关专家系统是一种较之传统计算机技术具有更高智能化的计算机程序，通过对各领域的相关专业知识的累积，对其进行有效梳理后录入至专家系统。以此为基础，完成整个计算机系统的高效性与全面性的创新发展任务[3]。

3结语

第4篇：人工智能技术的定义范文

[关键词]物联网；嵌入式系统；

中图分类号：C94 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）33-0143-01

一、物联网与嵌入式的定义与主要技术

物联网是一门融合多门学科的技术，通过信息传感设备，按照设定的通信协议，为网络中的物体建立连接，物体之间能够进行信息交换和通信，最终实现对物体的智能化识别、定位、监控和管理等目标。物联网的主要关键技术是传感器技术、RFID、人工智能技术、标准化技术四种技术。

嵌入式系统是将先进的计算机技术、半导体技术和电子技术与各行业的具体应用相结合后的产物。根据不同的应用，嵌入式系统也会用到许多其他的技术，如通信技术、传感器技术、智能信息处理技术、自动控制技术等。

从两者的定义来看，物联网强调的是物联网中设备具有感知、计算、执行、协同工作和通信能力及能提供的服务； 嵌入式系统强调的是嵌入到宿主对象的专用计算系统，其功能或能提供的服务也比较单一。嵌入式系统具有的功能是物联网设备的功能的一个子集，但是它们之间的差异将越来越小。简单的嵌入式系统与物联网定义中的设备或者物有较大的区别，具有的功能不如物联网中的设备或者物，但是随着嵌入式系统不断发展，目前出现的一些复杂嵌入式系统（如智能移动电话）基本上达到了物联网的定义中设备或物的要求。

在技术角度上，嵌入式技术在物联网行业发展中始终处于核心、基础的地位。嵌入式系统是计算机应用的一种最直接最有效的形式，只有把计算机嵌入到物体中去，物体才有大脑，它才具备思考、智能的能力；要想实现物与物互联、人机互联，必须赋予物体嵌入式CPU的智能部件为前提；从专业角度讲，物联网是嵌入式智能终端的网络化形式，或者是智能化的形式。

二、嵌入式在物联网环境下的应用

物联网与嵌入式系统都是多学科相互融合的综合性应用技术，而且物联网技术的关键技术传感器技术、RFID、人工智能技术主要是由嵌入式系统技术实现。

1）嵌入式系统实现传感器技术

物联网首先要对客观的事物信息的采集，所以需要传感器实现。嵌入式智能传感器是物联网技术的支柱，也正是嵌入式技术的发展和应用，它是一种带嵌入式微处理器的传感器，是将嵌入式微处理器、智能理论和传感器相结合而成的产物，具有检测、计算、判断、网络、通信和信息处理等功能。嵌入式智能传感器最重要的是它具有数据通信功能，能与互联网络、2G＼3G 网络进行通信，能与现有的网络传送数据实现全球监测，实现远程控制。

2）嵌入式系统实现RFID技术

物联网中采集完信息之后，需要对信息进行识别，嵌入式RFID主要实现的该技术，把RFID读写器嵌入在物体中，使得该物体具有RFID读写功能。嵌入式RFID还被广泛应用于交通控制、工业监测、安全防伪等物联网应用领域；嵌入式RFID在自动识别、物品物流管理得到了广阔的应用前景。

3）嵌入式系统实现人工智能技术

信息使用RFID技术能够识别、区分，然后就要对信息进行处理，人工智能技术实现了信息的处理。嵌入式智能技术能够大大提高信息处理的速度，使得事物的处理具备根据外部环境的变化具有反应的能力。

三、嵌入式与物联网的发展

嵌入式需要发展也离不开物联网，所以说物联网为嵌入式提供一个广阔平台，嵌入式扩展了物联网的应用范围，推动了发展进步。在应用领域方面它们几乎是相同的，当前物联网涉足的领域，嵌入式系统都已经在其中被使用了。综上所述，物联网与嵌入式系统关系非常紧密，物联网的发展离不开嵌入式系统的支持，而物联网又给嵌入式系统带来了新的发展机遇和挑战。目前嵌入式突出的问题是两个方面：嵌入式数据库应用和嵌入式网络安全问题，也是物联网的最为关注，构建嵌入式系统的安全性和数据库已成为物联网在使用中考虑的重要因素。

总结：

物联网的发展引领一次新的信息革命，在未来的生活中将占有重要的地位，而在技术角度上嵌入式是物联网核心，所以物联网的发展与嵌入式系统息息相关，甚至主导着物联网的未来发展，所以一定对嵌入式的研究要加大力度。

参考文献

[1] 邬明罡.物联网技术体系初步成熟[N].人民邮电报，2010-07-29（007）.

[2] 刘晓慧.物联网与嵌入式技术[J].电脑学习，2011，4（2）：27-28.

[3] 何克丽.物联网时代下的嵌入式系统[J].信息技术学报，2010，12：12-26.

课题信息：黑龙江省教育厅科学技术研究项目

第5篇：人工智能技术的定义范文

关键词：智能电网；人类智能；人工智能；自感知；自适应；自趋优

中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2013）01-0032-05

0 引 言

智能电网是当今世界电力系统发展的重大变革，也是21世纪电力系统的重大科技创新和发展趋势。2003年，美国“未来能源联盟”首次提出智能电网的概念。同年，美国能源部了“Grid　2030”设想[1]，将美国的未来电力系统描述为一个完全自动化的电力传输网络，能够监视和控制每个用户和电网节点，保证从电厂到终端用户整个输配电过程中所有节点之间的信息和电能的双向流动。2005年，欧洲技术论坛（ETP）提出了“Smart　Grid”概念[2]，计划通过智能电网的建设，向所有用户提供高度可靠、经济有效的电能，充分开发利用大型集中发电机和小型分布式电源，提高电网公司运营效率，降低电能价格，加强与客户的互动，应对来自市场、安全和电能质量、环境等方面的压力。

国内也高度重视智能电网建设。2010年6月7日，总书记在两院院士大会上的讲话中提出，要“构建覆盖城乡的智能、高效、可靠的电网体系”。国家科技部于2009年11月24日的《关于加快我国智能电网技术发展的报告》中提出了明确的目标和任务。国家电网公司于2009年5月了“坚强智能电网”愿景及建设路线图。南方电网有限责任公司在2010年7月提出了“建设一个覆盖城乡的智能、高效、可靠的绿色电网”的目标。2011年2月，陕西省地方电力（集团）有限公司作为专业的配电网公司，联合清华大学提出了建设“多指标自趋优”智能配电网的目标。

智能电网涉及能源、环境、社会、经济和管理等多个学科，由于其具备系统工程和创新技术的特点，目前智能电网的研究趋向发散，对智能电网的认识多从企业自身出发，尚未收敛到智能电网本质的研究，影响和干扰了对智能电网发展方向的研判。本文在分析国内外智能电网相关研究的基础上，结合实践应用，溯源了智能电网的本质——智能，提出了智能电网分代标准，建立了智能电网分代模型，探讨了智能电网分代的社会经济意义。

1 国外智能电网分代研究状况

分代研究在计算机和战斗机等领域已经取得了共识。计算机按照所采用的电子元件，历经了电子管计算机、晶体管计算机、集成电路计算机、大规模集成电路计算机，现在正在研发信息获取、存储、处理、通信与人工智能相结合的第五代计算机。20世纪40年代中期，以喷气式发动机为动力的战斗机出现后，按时代和技术水平，战斗机历经三代，目前正在研制第四代战斗机。

由于智能电网尚未大规模应用，与计算机、作战飞机等其他领域分代研究更注重“回头看”的方法不同，智能电网分代更注重“向前看”，这个特点导致智能电网分层次、分步骤、分阶段的研究异彩纷呈，莫衷一是。国外智能电网分代的相关研究综述如下。

1.1 智能电网演进模型

2010年1月，加拿大学者Hassan　Farhangi从功能和投资回报率（ROI）两个维度，提出了如图1所示的智能电网的演进模型[3]。他认为，由于化石燃料的成本猛增，电力公司无法扩大发电能力以满足用户对电能不断上升的需求，只有从配电网着手，加强需求侧管理，才能保障电力公司拥有较高的ROI水平。模型表示，智能电网最初的投资用来满足计量设备由机电式到单向自动抄表（AMR）的功能转变，AMR具有节约人力以及时间成本的优势，但是由于其只具有单向通信能力，无法支持电力公司依据从电表获取数据采取调控措施。高级计量架构（AMI）能够提供双向的通信系统，旨在为电力公司提供实时的能耗数据，允许客户以价格为基础，对能源使用做出选择。智能电网演进的最终目标是分布式控制与微网相结合的互联电网。

1.2 智能电网持续发展理论

2011年7月，美国GridNet公司执行副总裁兼首席战略官Andres　Carvallo和能源与IT行业学者John　Cooper合作出版了“The　Advanced　Smart　Grid　—　Edge　Power　Driving　Sustainability”一书，提出了智能电网持续发展理论[4]。书中认为第一代智能电网（Smart　Grid　1.0）实现了发电厂到终端计量设备的电流与信息流的传输，典型的第一代智能电网是美国科罗拉多州博尔德市智能电网的建设。下一代智能电网（Smart　Grid　2.0）将是一个集成的、先进的智能电网体系，从战略上进行顶层设计，在组织、运行、系统集成与建模等多个维度进行柔性规划，下一代智能电网的一些技术已经在美国奥斯汀市智能电网研究项目Pecan　Street中浮现。书中对第三代智能电网（Smart　Grid　3.0）进行了展望，并将其定义为一个基于互联网络的重新设计的能源系统。

1.3 智能电网层次理论

IBM高级电力专家Martin　Hauske认为智能电网的基本概念有3个主要元素：首先是广泛连接资产与设备的传感器；其次是数据的搜集与整合体系；最后是依据数据进行相关分析，以优化运行和管理的能力。与之对应，智能电网也就有三个层面的含义[5]：首先是利用传感器对发电、输电、配电、供电等关键设备的运行状况进行实时监控；然后将获得的数据通过网络系统进行收集、整合；最后通过对数据的分析、挖掘，达到对整个电力系统运行的优化管理。因此，智能电网可以被认为是通过传感器把各种设备、资产连接到一起，形成一个客户服务总线，通过对信息进行整合分析，从而降低成本，提高效率和可靠性，促进管理和运行达到最优化。

1.4 智能电网成熟度模型

智能电网成熟度模型是IBM、美国生产力和质量中心（APQC）及全球智能电网联盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能电网的成熟度分为5个阶段：第1阶段，只有对智能电网的设想，主要工作是对技术的试验和评价，以及建立业务模型；第2阶段，企业在至少一个智能电网的重要业务领域进行投资和实施；第3阶段，企业对智能电网的组成部分进行重新配置，实现业务领域整合或产业链升级；第4阶段，实现企业范围的跨业务综合观测及综合控制，力争形成新的经济或商业模式；第5阶段，企业有能力在新的业务、运行、环境等机会出现时，充分利用并发展壮大。

综观国外的相关研究，智能电网演进模型以计量系统为主线，没有加入交易环节，同时忽视了人工智能在电网中的应用。智能电网持续发展理论有对智能电网分代以及各代相应功能的描述，但是缺乏对智能电网本质的分析，特别是对三代智能电网核心的描述。智能电网层次理论以传感器为基础，触及到智能电网的基本，但是数据收集与整合体系等没有体现人这一重要因素的参与，理论阐述不够全面。智能电网成熟度模型实质上是智能电网的推进步骤。因此，上述研究都没有涉及智能电网的本质。

2 智能电网的本质——智能

对国外智能电网的研究和实践进行分析，能够为国内的相关研究带来启示和借鉴。从人类认识事物的基本方法来看，对智能电网进行分代研究，必然要从智能电网的本质着手。智能电网可以认为是人工智能在传统电网中的应用，而人工智能又起源于人类智能，因此，必须从人类智能出发，探求智能电网的本质——智能。

2.1 人类智能的发展阶段

人类智能经历了从初级到高级、从简单到复杂的演化过程。这种过程只在个体的前十几年表现得尤为突出，正是这一过程决定了每个人一生智能水平的高低，也决定了人类群体智能水平的多样性。

1983年，美国学者Howard　Gardner提出多元智能理论，将智能分为语言智能、数学逻辑智能、空间智能、身体运动智能、音乐智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能等8个方面。瑞士心理学家Jean　Piaget从时间维度对人类智能演化规律做出经典总结，提出了人类智能发展理论[7]，将个体从出生到青年时期的智能发展水平分为感知运动阶段、前运算阶段、具体运算阶段和形式运算阶段。

虽然多元智能理论并不着眼于各个智能在个体层面的发展顺序，但是结合Jean　Piaget的认知发展理论，同时根据Howard　Gardner对每种智能概念的描述，可以对智能的8个组成部分以发展为时序，在多元维度上进行归类。在感知运动阶段，空间智能和音乐智能是人类智能重点发展的部分；到了前运算阶段，语言智能和身体运动智能在儿童身上表现较为明显；数学逻辑能力和自我认知能力在具体运算阶段得到了迅速发展；最后，从青少年阶段开始，终其一生，对自然的认知，人际交往能力随着阅历的丰富、经验的积累而日趋成熟。

2.2 人工智能是对人类智能的模拟、延伸和扩展

人类智能的演进规律遵循着Jean　Piaget的人类智能发展理论，这些研究成果也深刻地影响着另一个与之紧密相关的学科，即以计算机为基础的人工智能的研究。人工智能最初被定义为“让机器的行为看起来就像人所表现出的智能行为一样”，到后期逐渐演变为让机器拥有自己的思维。对比人类智能发展的历程，人工智能的演进呈现出与之相似的路径。

（1） 人工智能发展的初级阶段是对人类智能的模拟。通过传感器远程传送信号，需要操作者通过计算机终端控制机器执行动作，这类似于人类智能的感知运动阶段，具体的应用如排爆机器人、勘探机器人等。

（2） 人工智能发展的中级阶段是对人类智能的延伸。着眼于通过程序算法实现机器的逻辑运算和自我认知能力，类似于人类智能的前运算和具体运算阶段。智能机器人通过处理器分析传感器收集的信息，在无人操控的状态下执行动作。有些智能机器人还能通过对人类语言的识别和模拟实现与人类的语言交流，如日本的ASIMO智能机器人，可以通过“脑—机”系统达到人类思维直接控制机器人的效果。

（3） 人工智能的更高阶段，智能将成为一种系统层面的应用。人工智能体现出自我思维和机器情感等人类特有的能力，通过自我思维产生对外部环境的认识，通过机器感情与外部环境产生更为复杂的交互，这些能力使得人工智能发生了从模拟、延伸到扩展人类智能的突破。

2.3 智能电网是人工智能在传统电网中的应用

智能电网建立在电力电子技术、传感与测量技术、控制仿真决策技术、信息与通信技术、人工智能技术等基础技术之上，以实现发电、储能、输电、配电、用电等环节的智能化为目的。其中，人工智能技术在推动智能电网发展中起着重要作用。

（1） 人工智能的应用能够推动整个电力系统的发展。传统电网存在大量非线性的、模糊的、不确定、不精确、不完全真值的问题，人工智能技术应用的目的就是解决上述问题。基于人工智能的电网故障检测与诊断、具有灵活自愈功能的配电自动化等技术的应用表明，在期望能取得低代价的解决方法和鲁棒性方面，人工智能的应用显著改善了传统电网对不确定、高度非线性环境的适应能力。

（2） 人工智能技术的应用体现了智能电网的本质。智能电网的本质是智能，现代人工智能技术是对人类智能的模拟，因而人工智能的应用是电网“智能化”的根本体现，人工智能技术应用使智能电网回归到了它的本质——智能。从这种意义上说，人工智能技术是否应用是评价一个电网是不是智能电网的基本依据。

（3） 人工智能技术在电网中的应用程度体现了智能电网区别于传统电网的特征。传统电网未能完整地体现人工智能“感知、思维、行为”三要素，导致人的参与程度较低，传统电网始终徘徊在由工业化主导的阶段，在信息化与工业化融合时，遇到了重重困难。智能电网中，人工智能技术的广泛应用将使得电网逐步具有模拟人类智能的能力，从而减少人的参与程度。

（4） 未来智能电网的发展中，人工智能是推动智能电网跃进发展的革命性力量。未来智能电网将是一个具有自预测、自诊断、自愈、自组织和自管理特性的电网。智能电网的跃进发展将主要依靠电网的自学习能力，人的干预将退居其次。人工智能的应用，使得电网的自学习成为可能。在可以预见的将来，除了人工智能技术，其他技术均无法有效增强电网的自学习能力。

3 智能电网分代原则、标准与模型

以上分析了智能电网的本质，以下在智能电网的本质基础上提出智能电网分代的原则、标准以及智能电网分代模型。

3.1 智能电网分代原则

智能电网分代必须遵循以下原则：

（1） 惟一性原则：下一代和上一代的智能电网必须按照智能电网的本质进行划分。

（2） 革命性原则：下一代智能电网必须在整体，而不是局部取得标志性进展和突破。

（3） 连续性原则：下一代智能电网发展的关键要素必须蕴含在上一代智能电网的发展过程中。

3.2 智能电网分代标准

智能电网的本质是智能。人工智能是人类智能应用于传统电网的纽带，人工智能将人类智能的8个方面归纳为“感知、行为、思维”3个要素，上述3个要素也是智能电网分代的标准。

感知是客观事物通过感觉器官在大脑中的直接反映。在多元智能的8个方面中，感知体现语言智能、空间智能、音乐智能。感知在人工智能技术中的体现有语音识别、机器视觉等。

行为是器官对外界刺激所产生的反应。行为体现身体运动智能，行为在人工智能技术中的体现有机器人学、智能控制等。

思维是主体处理信息及意识的活动。思维体现数学逻辑智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能，思维在人工智能技术中的体现有知识系统、专家系统、神经网络、进化计算等。

3.3 智能电网分代模型

智能电网发展的各阶段均须具备人工智能3个要素的全部或部分，不具备3个要素的电网属于传统电网。依据3个要素在传统电网中渗透与融合的深度和广度，建立智能电网分代模型如图2所示。

图2中将智能电网划分为具有以下特征的三代智能电网：

（1） 第一代智能电网：自感知智能电网（Self-sensing　Smart　Grid）。第一代智能电网在传统电网的基础上具备自主感知能力，是人工智能在电网中应用的初级阶段。智能电网关键设备能够自主感知电属性（负荷等）和电相关属性（温度等）的变化，需要人参与进行决策并采取行动，第一代智能电网只具备简单的自主决策和初级的自主行为能力。典型的自感知智能电网设备及系统如电子式及光学式互感器、智能环网柜、智能在线监测系统、智能终端等。

（2） 第二代智能电网：自适应智能电网（Adaptive　Smart　Grid）。第二代智能电网在第一代智能电网自主感知能力的基础上，具备一定的自主决策能力和自主行为能力，是人工智能在电网中应用的中级阶段，较少需要人参与就能根据感知结果进行决策并采取行动。这种感知、决策和行为是独立的，即只在单一设备或系统局部的感知域内进行决策并根据决策结果驱动单一设备或系统局部采取行动，以达到局部最优。典型的自适应智能电网应用系统如智能调度系统、智能自愈系统等。

（3） 第三代智能电网：自趋优智能电网（Self-approximate-optimization　Smart　Grid）。第三代智能电网在第二代智能电网自主决策和自主行为能力的基础上，是人工智能在电网中应用的高级阶段，更少需要或不需要人参与就能根据感知结果进行决策并采取行动。这种感知、决策和行为是系统的、全局的，即在整个系统感知域（或子集）内进行决策并根据决策结果驱动相关（部分或全部）设备采取行动，使得电网自身状态趋向最优。目前，已经提出来的自趋优智能电网如智能广域机器人（Smart　Wide　Area　Robot，Smart-WAR）[8]。

4 智能电网分代的社会经济意义

技术创新与人类解放之间的历史发展进程表明，人的劳动方式在逐渐变化，技术创新使人在生产劳动中逐渐从事必躬亲的执行者演变成监督者、命令者，这种角色的演变，反映出技术创新在人的实践过程中所具备的强大能动作用。智能电网作为当前电网行业最重要的技术创新形式，同样发挥着着解放人类劳动的作用，亦即电网运行中人的参与程度不断减弱。

第一代智能电网通过技术创新实现自我感知，不但极大地拓展了认知的深度和广度，而且还使人的身体在一定程度上获得了解放。

第二代智能电网通过技术创新实现自我行为，将会极大地减轻人的劳动强度，甚至取代了劳动者在电网运行过程中仅有的操作、监督和控制工作，使人得以在很大程度上从体力劳动中解放出来。

第三代智能电网通过技术创新实现自我思维，“电脑”开始代替“人脑”控制电网运行，机器人劳动取代人的劳动，使人的活动逐渐从电网运行中淡出，这将使人的思维劳动强度得以极大的减轻。

以智能电网建设为标志的技术创新为电力产业提升运行管理水平，开发新产品和服务，以及延伸整个产业链奠定了坚实的技术基础。随着技术手段的革新与经营管理模式的转变，电力产业尤其是电网企业的供给可能性边界将极大扩展，不仅能够满足目前存在的潜在需求，而且还能在未来引领和创造新的需求，在供需双方良性互动的作用下，电力产业将不断优化升级，产业整体影响力和竞争力都会获得显著的提升。

5 结 语

智能电网分代是一个全新的课题，但是分代研究在计算机等其他领域并不鲜见，对这些领域进行分代的目的是通过研究“上一代是什么”来推测“下一代是什么”，因此有必要通过分代研究来预测和引导智能电网的发展方向。与其他领域分代研究更注重“回头看”的方法不同，智能电网尚未大规模应用，分代更注重“向前看”，正是人类智能与人工智能的发展规律，奠定了我们“向前看”的基础。未来，伴随智能电网的深入推进，实践应用总结出的成果和经验，将有助于深化对智能电网本质的认识，理论的可行性与实践的迫切要求，也必将对智能电网分代研究起到促进作用。

参 考 文 献

[1]　US　Department　of　Energy.　Grid　2030：　A　national　vision　for　electricity's　second　100　years[R].USA：　US　Department　of　Energy　Initiative，　2003.

[2]　European　Commission.　European　technology　platform　smartgrids：　vision　and　strategy　for　Europe's　electricity　networks　of　the　future[EB/OL].　[2012-09-20].　http：//ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf.

[3] FARHANGI　Hassan.　The　path　of　the　smart　grid　[J].　IEEE　Power　and　Energy　Magazine，　2010，　8（1）：　18-28.

[4] CARVALLO　Andres，　COOPER　John.　The　advanced　smart　grid：　edge　power　driving　sustainability　[M].　Boston：　Artech　House　Publishers，　2011.

[5]　IBM论坛2009.　点亮智慧的地球[EB/OL].　[2012-09-25].　http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.

[6]　IBM.智能电网成熟度模型[EB/OL].　[2012-09-12].http：///smarterplanet/global/files/cn_cn_zh_energy_solution3_112kb.pdf.

第6篇：人工智能技术的定义范文

关键词：电力系统；故障诊断；人工智能；实际应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）02-0183-03

科学技术的发展带动智能生活面向全社会各方面的逐渐普及，而我国现阶段正在大力推广实施智能电网，使现代的电力系统向着信息化、智能化迈进，在这些前提下人工智能技术在现代智能化电力系统建设中所起到的作用可以说相当重要。电力系统作为人们日常生活中组成的部分，其稳定性和安全性的保障至关重要，如果电力系统由于各种各样的原因出现了故障将会直接影响到人们正常的成产成活。同样的，如若电力系统的稳定运行不能得到及时的故障诊断，那么就会导致故障问题没办法得到及时的确认和处理，从而造成不必要的损失。为了避免这一现象的出现，应用人工智能的各种实际方法来对日常电力系统进行故障检测，是工作室以后电力系统检测维修的关键。接下来我们就分析一下人工智能技术的具体含义和实际应用。

随着人工智能技术的发展普及，其在现代电力系统中起到至关重要的作用，在电力系统日常生产运行的各个阶段中，专家系统（ Expert System，ES ）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、模糊理论（Fuzzy Theory，FT ）、遗传（Genetic Algorithmic，GA ）等人工智能技术已经被广泛深入地运用到生产控制、监督管理、故障z测等电力作业当中。现代电网系统当中的智能检测系统主要是指，依托人工智能为专业的理论知识依据以及相关的技术手段来对电力设备中的各种故障进行智能化、信息化监督管理。为什么现在人工智能系统被得到广泛的认可，主要就是因为在平时的电力系统故障诊断工作中造成故障发生的原因多种多样，而安全检测人员在实际故障检测时容易出现失误，因此，人工智能技术可以帮助解决这些问题，从而保证资源的合理运用，节省人力物力等。

在这里，文章针对目前在国际电力故障诊断系统市场中最广泛的智能型FD-PS进行深入全面的归纳整理和分析探究，主要是对ES、ANN、FST、GA及Petri网络等技术在FD-PS中的实际应用进行整理。

1 基于ES原理的电力系统故障诊断

ES原理指的是结合相关专业电力方面的书籍上的理论知识，再结合电力监督管理方面专家和工作人员们的实际作业经验来对各种电力故障问题进行科学合理的处理。对于那些单纯依赖普通解析办法无法解决的问题而言，ES的只是表达方式可以有效减少故障问题造成原因的范围，有助于提升工作效率，另一方面ES的推理解释也可以在很大程度上帮助电力系统故障检测与诊断作业的高效有序进行。

对于ES在电力系统故障诊断方面的具体应用进行分析，其主要的知识表达方式包括有：基于谓词逻辑表示法，基于产生式规则表示法，基于过程式知识表示法，基于框架式表示法，基于知识模型表示法还有基于面向对象表示法，这些表示方法当中基于谓词逻辑表示法、基于产生式规则表示法、基于过程式知识表示法是比较传统普遍的应用模式，而基于知识模型表示法和还有基于面向对象表示法呢，则是对于以上表示方法的进一步延伸扩展，是在其基础上形成发展出的新的表达形式和新的表达模式。接下来，我们就系统的分析一下这些表达方式在店里故障检测方面的具体应用：基于谓词逻辑表示法可以说是一种相较于其他表达方式比较早的专业知识表达描述方式，其主要的工作方式是利用保护和断路器信息的方法来构建专属的电力知识库，之后再使用Prolog语言为谓词逻辑搭建构造几个知识库。第一个是用来系统的描述展现电力系统的具体结构，注重于保护和断路器动作关系这方面的专业知识以及正确描述断路器的状态；第二个则是主要用来强调如何对电力系统保护原理进行全面正确的描述表达；第三个呢则是具现到了实际的故障处理工作中，用以对日常故障出现位置的规律进行描述，还有利用反向推理的方法结合上面故障设备与保护、断路器的信息关系来完成诊断故障作业中出现的抗拒性因素处理。虽然办法简单有效，但是实际造作过程太麻烦并且效率较低是谓词逻辑法最大的局限。

1）以推理为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

以推理为基础的人工智能技术指的是通过计算设备或其他工具，模拟人的思维模式和思维过程，对于出现的电力系统故障问题，结合之前累积的相关经验以及专业的故障诊断理论知识，来进行正常的逻辑推理工作，从而诊断出真正的问题缘由，这样的推理模式称之为显性推理。而与之相反的就是利用数字化、抽象化等逻辑思维进行故障诊断作业的推理方法称为隐性推理。其中显性推理最主要的就是专家系统，指通过对电力系统故障诊断方面专家进行决策过程的适当模拟，再结合工作人员所掌握的专业知识以及相关经验，可以更好地完成对电力系统使用过程中出现的各种复杂问题的正确判断和适当处理。但是，由于专家系统要想完善构建程序，其中全面科学的专家知识库构造问题是一大难点，而如果知识库不够完善，就很容易造成故障诊断工作中出现差池，比如说发生遗漏掉每个因素而造成错误的判断等，这些问题都是不可以轻视更不可以忽略的，因此，在现阶段这种系统只能应用在针对于中小型的电力系统的故障诊断工作当中。

2）另外一种以推理为基础的人工智能技术，就是依靠对于人类神经系统的信息传输和处理等过程的模拟，在通过一般电力系统故障所特有的警示标志来于知识库进行对比，从而准确判定出故障问题出现的真正原因，再进行合理的处理修复。这样的诊断方法简便快捷，而且可以大大地解决人力、物力、财力方面的资源消耗比较大的问题，也正因如此，这样的诊断模式在电力系统故障诊断领域的应用相当广泛，只不过这种诊断系统也存在着一些弊端，那就是在诊断工作中实际算法收敛速度和具体解释能力等方面还有很大的缺陷。Petri网的应用在电力系统故障诊断作业中也至关重要，主要是利用网络表示电力系统各元件之间同时、次序或循环发生的关系，这样可以完成对电力系统的实时监控管理，对与电力系统出现故障时的数据静态变化和动态变化之间的关系进行详细描述，特别是通过继电保护装置来对发生故障的反应以及切除行为的具体描述获取正确的故障诊断结果。虽然通过这种方法得到的诊断结果会比较准确，但是因为大量的故障诊断经验会影响作业人员的实际判断，并且当设备出现错误虚报故障时，其识别能力较弱且计算工作时间较长，另外一点最关键的，这种技术目前并不完善，主要技术还在深入的钻研探究阶段，所以其在实际电力系统故障诊断领域的应用范围并不广，很多时候都是结合着其他的人工智能技术来进行作业。

2 以不确定性理论为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

信息的故障诊断是不确定的，主要是由于保护装置，断路器拒绝移动或者信息的传输过程中受损等原因。为此，研究人员在故障诊断领域都公布了一些不确定性的信息，引入不确定性的理论是基于这样的事实，该故障信息是由多种因素，并且通常不安全颜色的影响。基本的人工智能技术主要包括模糊理论，概率论，粗糙集等。模糊理论是关于专家，但他在实际作业的过程中延长时间，在实践能力，通常与其他方法结合起来，信息的模糊与专家的完整的系统诊断故障，计算传输使用Petri网的不确定性和终止网络建成后，虽然有一定效果，但了解和控制的实际应用与维护的学习和功能的辛勤工作相结合，以确定成员的变化有关的问题仍处于研究阶段等因素的影响，应用仍然是有限的。概率理论被分成理论的理论贝叶斯可靠性，信息表现概率作为初步或电力系统的故障，实际执行的通过产生规则产生的信息保护的值的信念，该方法的组合的基础上概率Petri网。效果是显而易见的，但由于其对一些信息经验的依赖，公式用于解决事件论自主决定能源系统粗糙认为，作为一个阶级属性一定的防御设备和交换机相结合故障表可能是不实际的决定控制。原设定的信息，以减少的原则算法的作用下，原太，减少粗糙集的最小化采取尽量减少决策。然而，真正的故障做出诊断，在这个阶段它的实际应用，很难影响当前表重大决策的形成是赏心悦目的效果。

1）以优化技术为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

基于计算机技术和计算机科学，工艺优化等于解决了这个问题无限的优化和全局优化算法，人工智能技术的不断发展零编程问题。例如，故障诊断诊断系统故障能量，根据使用开关保护遗传算法或数学理论，故障诊断之间的关系，可以被看成是基于使用整数编程，可以解Q的问题之前和改变网络拓扑之后创建区模型数据的故障的过程中网络发生解算法模拟退火以实现有效的还原基于配置车辆和故障信息介质溶液的数量，建立诊断故障的是用来模拟模型故障诊断。然而，这是难以建立为在实际应用中的故障诊断一个合理的模型，并且有许多随机因素，为了实现电力系统的故障诊断精准而快速的目的。

2）以多种方法融合为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

合并多种方法、以多种方法融合为基础的人工智能技术是基于这样的思想：该电力系统的故障是复杂的，如果只进行单个的诊断方法，则全面性较差。例如，结合神经网络方法和模糊逻辑，整体性能实践显著改善，在这种方式下Petri网的整合，以提高自学成才的信息不安全的能力和算法的神经可以组合与遗传算法和专家系统，以提高电力故障诊断系统的速度。而他的表现抗干扰能力强，可以看得出，在各种基于电力系统故障诊断工作中，人工智能技术集成方法是其未来发展的主要方向之一。

3）专家系统

ES是国内形成最早，最成熟的人工智能技术，根据知识和经验方面的专家进行理性的分析判断，解决那些需要专家决定的复杂问题模拟专家决策的具体过程。应用ES故障诊断应该要基于生产的规则，即形成故障诊断专家知识库系统，然后根据这些信息，保护电路动作数据稳定和经验诊断操作人员按照故障报警进行推理的知识基础，通过故障诊断得到结论，再利用一定的技巧来解释。一般的推理机制，诊断依据故障-ES可分为两类：一类是基于规则推理，它采用推理着相匹配的信息与知识库中的规则故障采取的故障诊断的完成演绎系统；系统逆推理。推理规则基于保险丝和保护设备之间的逻辑关系创建，并且可靠性被重合的实际信息和假设故障保护之间的程度来衡量。该方法提高混合推理和故障诊断专家系统的自学习能力的适用性。虽然理论ES是成熟和清晰，并能提供的诊断的完整说明，ES仍具有在实际应用中存在以下缺点，它难以得到知识的一个完整的基础上，并且其验证难度比较大；智能网络信息的变化，需要重新构建知识库，维修难度大；容错性比较低，存在着功能障碍现象，容易出现误判以及错判的情况。 ES诊断方法可以提供增强人类语言的习惯能力，这更适合于电力系统的二次诊断和小故障诊断相应的结论和解释。

4）人工神经网络

ANN同样也是一种人工智能技术，是通过模拟传输系统和人类的神经信息处理来进行工作的过程。它具有并行处理，非线性映射，联想记忆和在线学习能力的特点，已经被广泛应用于电力系统的各个领域当中。与ES相比，使用神经元和运行知识的隐式处理的权重之间的联系，与地图的强非线性和技术推广的优点，容错率要更高，即使与输入信号固定噪音，还可以给出准确的故障诊断结果。

基于神经网络故障诊断，故障信息被定义为用作神经网络的数字输入。生产代表了故障诊断的结果。首先，神经网络训练和学习，具体的故障报警作为样本，与样本知识库建设相吻合；然后利用神经网络，该网络将保留在连接的权利的形式的网络的知识的所有训练样本；在计算神经网络的时候可以输入相应的数据值，从而完成了故障诊断。使用记忆联想Hopfield神经网络模型，按照根据设计原理逆学习算法用它来实现系统故障，由部分信息扰动宽容的表现。结合参考文案中提到的径向核心功能（RBF）神经网络来实现高压输电线路故障诊断和反向传播（反向传播，BP）对比神经网络，速度训练网络和宽容故障都优于应用传统的BP神经网络。然而，在实际应用中仍然有存在一些问题，大量需要加强练习的网络智能信息技术，学习算法收敛速度缓慢；缺乏能力诊断结果的解释；良好地进行启发性知识处理。

3 基于优化技术的故障诊断方法

随着科学技术水平的不断发展，计算机技术也逐渐地应用到我们的日常生活，我们的生活和工作学习也变得越来越快捷方便，在很大的程度上提高了工作效率。电网故障的诊断也需要与时俱进，不能只是应用传统的技术来进行诊断，应用新兴科技，把以往的优化技术更新换代，使得优化技术更加灵活，不再像传统技术一样死板。新兴的优化技术诊断方案相比以往的方案来讲，系统更加全面，分析数据更加准确，不会像传统技术那样出现失误，出现数据分析不合理的现象。所有的新兴技术都不是完美的，都会多多少少存在一些漏洞，这时候需要我们在实际的工作当中，进行实地地调研和分析，寻找到最优的解决方案。

电力系统的诊断过程中，以往采用传统的技术来进行诊断，诊断的过程中，数据分析并不是十分的准确，诊断出的问题并不是十分理想。人工智能的系统诊断并不能应对一些突发的情况，不能诊断出一些新出现的问题。人工智能诊断的方式是将以往发生过的问题和毛病，统一进行合并处理，然后将这些出现过的数据存入这个人工智能系统中，再通过这套系统来诊断，这样的诊断方式存在很多的漏洞。基于这种现象的发生，采用新兴的科学技术，将模糊理论应用到诊断系统中来，模糊理论不同于以往的技术理论，这套理论系统会处理一些突发的紧急的状况，不像以往的系统一样只能处理一些以前发生过的问题，这套系统会灵活诊断出一些新出现的问题和漏洞。模糊理论系统相比较与人工智能系统，能更好地灵活诊断，这套新兴的系统会根据人脑的判断来处理信息，同样也会存在一些漏洞，任何系统的完美程度都是比不上人脑系统的，模糊理论不具备自主思考的能力。

随着科学技术的发展，各种各样的技术都会研究和开发出来，不同的技术应用在不同的岗位需求上，在很大的程度上帮助人类解决了很多的问题，同样也提高了人们的工作效率，因为这些技术能够帮助人们处理大量的信息，从而能诊断出一系列的问题和漏洞。人工智能系统应用在电力诊断系统中，无疑是一项很大的突破，帮助人们处理了大量的信息，而且还能进行准确的分析，第一时间诊断出电力系统存在的问题，从而能够第一时间进行解决。随着技术进步，更多的新兴科技会应用到电力诊断系统中来，我们要根据自身的实际情况，制定出更适合我们的系统，更加方便我们工作的优化方案。

随着中国人口增多，企业和工厂在不断增加，我国的用电量也随之不断提升，这时候应该更好的解决电力系统。电力系统是一项庞大的系统，里面设计到很多的细节和面板问题，这是一项精密的系统，怎样能够更好的诊断电网故障，这项问题一直是国家电网立志研究的课题，当然随着科学的进步，各项新兴的技术应用到电网诊断系统中来，帮助电网事业解决了很多的问题，从而避免了很多的危险，毕竟电力诊断也是一项很危险的事情。这使得人们的生活更加便捷，用电更加的方便，方便了人们的生活。所以，致力于电网诊断的系统研究是目前很重要的一项工作。

4 结语

国家的电网事业在不断上升，电网工程也在不断的壮大，随之居民和工厂、企业用电量也在不断增加，这对于国家电网事业是一项新的考验，同样也是利国利民的好事。怎样能够进一步提高电网的安全系统，对于电力系统的研究方向，毕竟随着生活水平的提高，各种各样的用电量在不断增加，对于电网的安全问题是一个很大的考验。将新兴技术应用到电网诊断系统中来，能够在很大的程度上解决这项问题。但随着电力系统的发展，各种各样的问题也会随之增加，以往的科学技术解决不了新出现的问题，这时候需要重新定义，研究出更适合现在电网系统的技术。电力系统稳定的运行才是电网事业关心的重大问题，综合现在的电力系y的内部分析，结合目前我国的用电量的多少，最重要的是对于以往诊断出的问题进行综合的分析，从而才能制定出更加完善的系统，研制出更符合现代的优化技术，我们要根据自身的实际情况，制定出更适合我们的系统，这项问题才是电力系统需要考虑的方向。

参考文献：

[1] 钟金， 郑睿敏， 吴复立， 等. 建设信息时代的智能电网[J]. 电网技术， 2009， 33（13）： 12-18.

[2] 孙静， 秦世引， 宋永华. 模糊Petri网在电力系统故障诊断中的应用[J]. 中国电机工程学报， 2004， 24（9）： 74-78.

[3] 孙静， 秦世引， 宋永华. 一种基于Petri网和概率信息的电力系统故障诊断方法[J]. 电力系统自动化， 2003， 27（13）： 10-14.

[4] 占才亮.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用[J].广东电力，2011（9）：87-92.

[5] 王磊.电网故障诊断方法及其系统架构研究[D].山东大学，2013.

[6] 吴欣.基于改进贝叶斯网络方法的电力系统故障诊断研究[D].浙江大学，2005.

第7篇：人工智能技术的定义范文

O2O+人工智能

索引真实世界

随着移动互联网的普及，越来越多的用户选择使用终端通过互联网来享受服务。这种服务，被业界人士称之为O2O（Online To Offline），是指通过线上营销和线上购买，带动线下经营和线下消费。

在百度世界大会上，李彦宏发表了主题为“索引真实世界”的演讲。他认为，在过去的一年中，最火的互联网领域就是O2O，越来越多和大家生活服务密切相关的活动，已经可以实现从线上到线下的连接。对此，李彦宏举了个例子说明：“比如说电影行业，今天中国每100张电影票当中有55张是从网上下单预订的，而电影行业在美国渗透率只有20%，也就是说100张电影票中只有20张是网上订票。”由此，他认为，在很多O2O的领域，中国互联网已经走在世界前列，所以在这方面就需要、同时也应该有很多创新，尤其是技术创新出现。

在分享了对移动互联网线上服务爆炸和用户个性化需求如何满足的思考之后，李彦宏宣布，在最新的手机百度6.8版本中，重磅推出谜书画搜索服务智能机器人助手――“度秘”（英文名：duer），用机器人秘书的方式开启智能服务的时代，而这些服务，是在广泛索引真实世界服务和信息的基础上，依托百度强大的搜索能力及其开发的智能交互技术来实现的。据了解，作为智能化的机器人应用工具，度秘能够与用户发生多轮对话，并能基于上下文理解用户的意图。它还能获取生活服务。

在2015年初，李彦宏在人大提案中曾提出“中国大脑”的概念，建议将人工智能提升到国家战略高度。在“互联网+”的大背景大环境下，人工智能的推动与发展更显得顺理成章。至此我们会发现，度秘开启了O2O的一个全新模式――利用人工智能，帮助甚至是引导用户来实现服务。

在大会现场，李彦宏演示了与已加载度秘的小度机器人的模拟服务互动过程，比如寻找餐厅下单定位和预定儿童影票，全程体验流畅且便捷，实现了用户与互联网的自然交互。同时李彦宏还强调，度秘不仅仅是百度最新的产品，它更多的是一种能力，在移动互联网时代，任何一种App都可以将度秘这种能力连接进去。

由此看来，在连接人与服务上，人工智能+O2O已经成为百度的核心竞争力。

打造智慧云

跻身公有云市场

在2014年召开的第九届百度世界大会上，百度了开放云策略。在短短的一年以来，百度开放云的产品线从基础的IaaS平台到数据分析和CDN服务，从大规模的机器学习、大数据智能服务到多个整体解决方案，至今已扩展至23款产品，这其中包括了14款云计算产品和9款大数据、人工智能产品。

在本届大会的百度开放云分论坛上，百度开放云总经理刘炀表示，百度开放云将开放云计算、大数据和人工智能等灵魂技术，从开发者市场走向行业市场，助力各行各业的合作伙伴实现更好的连接，为行业提供一朵“智慧”的云。

当日，百度开放云还宣布开放6款通用解决方案，以及面向教育领域、大数据领域、移动互联网领域等4套行业解决方案。

随着“互联网+”的出现，新的产业升级和变革正在酝酿，当今世界正面临着由技术突破带来的全行业升级，刘炀表示，云计算、大数据和人工智能带来了三个“重新定义”：第一，云计算重新定义了IT，改变了企业所需要IT资源的拥有与供给方式，互联网级的资源管理平台彻底改变了传统企业的IT模式，为新的商业创新提供了可能；第二，大数据重定义了资产，相较于以往的重资产，企业在经营中不断生成的数据将成为企业未来继续生存并保持竞争力的砝码；第三，人工智能重定义了效率，通过语音、图像、视频、自然语言识别和智能处理等技术，传统的计算机具备了更为强大的能力，工作效率得以大幅提升。

而基于以上三个重新定义，百度开放云的重新堆栈也分为3层：最下面一层是云计算层，其上为大数据应用层，大数据之上则为人工智能层。这也体现出百度开放云的特色：以人工智能为核心，以大数据为手段，以云计算为平台，为用户带来新的业务创新体验。

而事实上，就百度而言，不论是百度搜索、百度地图、百度贴吧还是度秘，其业务是由云计算、大数据和人工智能驱动的，底层也是由这三种技术在支撑。“这些技术没有行业属性，各行各业都可站在这些技术的肩膀上，充分使用云计算技术解决IT问题，用大数据技术产生更多资产，用人工智能技术大幅度提升系统效率。”刘炀表示。

构建互联网金融新生态

一切都能和互联网挂钩的时代，在金融这个与生活息息相关的领域也发展的如火如荼。移动互联网与人工智能技术的发展已经深深影响了消费者需求和商业模式，唯有与互联网行业融合，借助互联网平台创新商业模式，才能提升运营与资本效率，达到经营效益最大化。

在百度世界大会的金融分论坛上，百度总裁张亚勤提到：“金融是互联网渗透最快的领域之一。一方面它是个垂直行业，另一方面金融也是一个工具和杠杆，可以帮助撬动其他3600行。百度在互联网金融领域要做的，就是连接人与金融服务，打造普惠金融，服务并带动3600行的发展。”

第8篇：人工智能技术的定义范文

【摘要】实现人工智能控制是目前电气自动化控制理论基础应用到组织实践中的新历史阶段。在当前，自动化控制系统的应用规模、涉及到的领域范畴等也照以往也有了显著的提升幅度，故而使自动化控制系统的应用实现了全面研究深入阶段，并在很大程度上处理、解决了以往复杂、系统的控制问题，使其技术原有的不确定性、不稳定得以降低，而相应增强的高度非线性、高适应性的系统性能得以发挥出来。基于此，本文对电力系统自动化涉及到的智能技术进行了研究，如对模糊控制、神经网络控制、专家系统等的运用展开了详尽探讨。

【关键词】智能技术；电力系统；自动化；控制

1 人工智能定义概述

“人工智能”被认定为一门前沿科学技术是始于上世纪的五十年代的1956年，由Dartmouth学会向科学领域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已经被阿兰.麦席森.图灵（AlanMathison Turing）所提出，所以后世不少人仍然记得这位曾为人工智能科学研究做出巨大贡献的“人工智能之父”。从现代来看，人工智能是一项综合学科，研究的是各类机械器具、相关操作系统程序、设备模拟作业、以及研究完善现有人工智能技术的一项综合学科技术。而向计算机技术、自动化控制技术等的研究深入，仅是人工智能体系技术探究的一个分支。也就是说，这些技术的推广与应用能够渗透到当前各组织领域，相互之间也存在着紧密的关联性与互补性。

电气自动化控制系统中渗透了人工智能技术，能够使专业电气工程的功能逐步分解到各自动化板块系统中，进而也就强化了设备运行时的处理能力，实现精准、高效处理，降低人力资源消耗成本。此外，人工智能技术在应用到电气控制系统中时，也能够抑制一些不稳定、不确定的因素发生，也就是当前电气自动化系统应用时所普遍强调的模糊动态控制。也就是说，凭借系统中的特定程序设置及参数设定、变量控制等可显著增强控制系统的应用功能，使电气设备在运营阶段时的操作、自动化控制功能发挥更加高效。如，将人工智能应用于电气自动化中的报表生成及打印环节中，可以极大的提高各类报表的制表计算速度及准确性。

2 智能技术在电力自动化控制系统中的应用研究

电力自动化控制系统中引入智能技术在目前看来其应用前景非常广，并且技术运用成果相对突出，其中本文以几种最为常见的典型技术对其进行了研究。

2.1 模糊理论应用

模糊理论别名也称为集合理论，它主要利用语言变量和推理逻辑理论作为电力智能设施的实践基础。此外，运用模糊理论的电力自动化控制系统，能够具备体系完整的推理逻辑性，以及能够模拟人为决策等形式的模糊推理过程。而决定这一推理、逻辑过程的是其技术的数据规则控制。也就是说，应用模糊理论可以直观对模糊输入量进行推理，进而按照其程序的控制原则实现应有的模糊控制输出，而具体的输出成果则是模糊化、推理过程、推理判决。所以，电力自动化控制系统中如果通过模糊理论下的模糊量输出，能够将语言变量进行充分表达，进而实现类似于人的逻辑性能。此外，其鲁棒性也很强，能够使控制系统具备一定的自学、容错能力，即使系统内部出现因网络拓扑或者环境变量改变而引起的系统问题，凭借模糊理论的应用成果，也能够及时寻求出最为合理的解决途径。

2.2 专家系统应用

智能技术体系中的专家系统应用范畴较为广阔，尤其是应用在电力系统自动化中所体现的成果也相当强大。如电力系统的预警状态辨识、系统紧急处理、系统控制性能恢复、系统状态切换、故障点排查及隔离、系统短期负荷提示、以及电压无功控制等方面都会存在智能技术中专家系统的影子。由此可见，专家系统在电力自动化控制系统中的广泛程度非常明显，并在各方面的应用实践取得了一定成果。但值得指出的是，专家系统同样具备约束性。如难以模仿电力专家的创造性；仅采用了浅层知识而缺乏功能理解的深层适应；缺乏有效的学习机构，对情况的处理解决能力非常有限，知识库的验证困难；对复杂的问题缺少好的分析和组织工具等。因此，在开发专家系统方面应注意专家系统的效益分析方法问题，专家系统软件的应用成果及试验性能问题，知识获取问题，专家系统与其他常规工具或系统相结合的协调等问题。

2.3 神经网络的应用

神经网络是人工智能技术体系中的一部分，通过近七十年来的不懈努力与致力钻研，其在模型构造、模型计算及算法等相关方面着实取得了不小研究成果。而神经网络技术自兴起直至被人们接受与高度重视以来，之所以取得不少成就必然与人为的努力研究有直接关系，同时还与其理论的实践性强大有重要关系。即其本质具备非线性特性、系统能力及鲁棒性体现明显、以及自发学习能力功能等非常显著等，都决定了其理论与实践技术应用的开拓程度。当然，其具体作用形式是以大量信息为准；主要通过神经网络将大批量、大规模的信息隐含在连接权值上，并结合与之配套的算法去调节权值，进而能够将神经网络实现一种复杂非线性映射，即神经网络由m维的空间向n维空间的复杂非线性映射，进而更加利于神经网路模型的深入研究。

2.4 综合智能系统应用

综合智能控制系统主要指智能控制性能的综合体现，即集结了现代智能控制技术方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是种具备综合性能的智能系统。而这种综合性能系统对电力自动化控制系统而言，无疑更具发展潜力与增值空间。也就是说，当前电力市场中具备很多的神经网络和专家系统相结合的系统产物；同理，包括专家系统和模糊理论结合、神经网络和模糊理论相结合等的综合产物。此外，综合性能系统也是根据主要智能技术的性能效果去加以区分、谋划而生成的一种智能技术。如，神经网络的使用范畴往往针对于非结构化知识，但模糊理论则更加适用于一些结构化信息的处理。因此，这两种技术的融合正好能够形成技能互补、低高层计算的逻辑处理等，进而使以低层计算方法为主的神经网络能够与以具备高度推理逻辑的模糊逻辑实现有机结合与协调，为神经网络系统下的大量信息、数据处理的解释和处理提供了有利实施基础。

2.5 线性最优控制

线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多，最成熟的一个分支。相关学术界人士曾提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态品质的问题，取得了一系列重要的研究成果。该研究指出了在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用，发挥着重要的作用，尤其是局部线性模型的设计及分析，效果比较理想。

结语：

总体而言，目前国内大量电气自动化设备的运行系统已经广泛应用到了人工智能先进技术，最基本的系统控制方法也主要以模糊控制、专家系统、神经网络控制等的应用为主，进而有效推动了电力系统自动化发展的历史进程，并且随着未来产业技术的不断革新，它们的技术关系在未来也势必会加紧密，故而为智能技术应用在电力系统自动化中提供了有利保障，使相关技术应用范畴会更加广泛。

参考文献

[1] 张梓奇,苏健祥. 人工智能技术在电力系统中的应用探讨[J]. 科技资讯, 2007,(21) .

[2] 毕轶慧,尹琳娟. 人工智能在电力系统无功优化中的应用探讨[J]. 中国科技信息, 2008,(20) .

[3] 王艳. 浅谈人工智能在电气自动化控制中应用[J]. 科技致富向导, 2010,(26) .

第9篇：人工智能技术的定义范文

关键词：人工智能；电气工程自动化；功能

中图分类号：TM76 文献标识码：A

人工智能是近年来被国人广泛探究及应用的一种新技术，其探究范围不仅囊括了智能控制及语音识别，甚至还囊括了人工神经网络与专家系统等。而电气工程自动化研究的核心则为和电气工程有关的系统运用、自动控制技术、电子电气技术与信息处理技术。把人工智能巧妙地运用于电气工程自动化中能够让电气自动化系统对有关数据展开实时地探究及处理，进而完成电气自动化生产的目标。正因为如此，所以如何促进人工智能在电气工程自动化中的运用便成了电气自动化领域亟待解决的问题。

一、人工智能定义简析

人工智能即以人力制成的智能机器从事某种原本需要人力完成的工作，此种机器叫作人工智能机器。当下的人工智能往往以电脑技术为基础，选用人工方法及技术，把人类智慧汇聚于机器模型上，进而实现机器的自动化及智能化。人工智能的出现及发展均有利于科技进步。伴随机器智能化的持续发展，机器从以前的自动化机器发展成了当下的人工智能机器，当中所牵涉的技术远不止计算机科学这一种。当前的人工智能所涉及的范围特别广，比方说心理学、哲学、计算机学等等，其发展前景不可估量。

二、人工智能运用于电气工程自动化的优点及其具有的功能

（一）人工智能运用于电气工程自动化的优点

就目前而言，人工智能运用于电气工程自动化所具有的优点主要有如下两个：其一，不易受外界因素的干扰。与传统控制器在运转时会遭受外界不良因素的干扰相比，人工智能不易受外界因素的干扰。比方说人工智能对环境要求不高，如此它在运行的过程中便可以免受不确定因素的干扰，可以完成相对精确的自动化控制。其二，操作便捷，运行效率高。人工智能在电气工程自动化中的运用通常借助如下几种方式实现：（1）模糊控制；（2）神经网络控制；（3）专家系统控制。其可以对开关量与模拟量等有关数据展开集中采集，同时展开一定的处理及存储。人工智能拥有优秀的界面显示功能，可以帮助使用者异常清晰地了解机器的整体运行情况。同时，人工智能便于操作的特性也有助于其工作效率的提升。

（二）人工智能所具有的功能分析

一般情况下，人工智能所具有的功能往往有以下几种：第一，数据的采集与处理。人工智能运用于电气工程自动化能够较好地收集电气设备里的模拟量及开关量，并且在一定情况下，其亦可以对部分数据展开处理及存储。第二，监控运行系统、且及时发出警报。人工智能技术不但能够监视及模拟电气系统，甚至能对机器开关量情况展开智能监控，监控事件状态的改变。一旦发现异常，它便会马上报警。

三、新形势下促进人工智能运用于电气工程自动化的方法研究

（一）在电气设备中的运用

人工智能运用于电气设备即人工智能对电气设备的优化设计。众所周知，电气设备的优化设计工作特别复杂。鉴于此，所以从事设备优化和设计的工作者不但需具有电路、电机及电器等方面的知识，亦需有丰富的经验及非常好的应变能力。伴随国民经济的进一步前进，传统的设备设计方式已然无法顺应电气工程自动化的发展需求，同时以计算机技术为基础的CAD这一新型产品设计方式慢慢地登上了历史舞台。就电气设备的设计而言，若我们可以巧妙地把人工智能置入CAD，那么设备的设计质量与设计效率自然可以得到较好地提升。就目前来看，人工智能于电气设备设计优化的运用通常为如下两大层次：第一，遗传算法；第二，专家系统。鉴于前者所使用的计算方法相对先进，同时其计算结果的精度也特别高。所以该法往往被运用于与电气相关产品的优化设计里。至于后者的运用，由于电气设备发生故障前必然会出现某些相应的征兆，因此我们以电气设备故障的非线性及不确定性为依据，将人工智能运用于专家系统里，如此专家系统对产品恰当性的设计作用便能够淋漓尽致地展现出来，最终电气产品的综合性能也能够得到相应的提升。

（二）在电气控制过程中的运用

鉴于电气控制过程对电气工程自动化技术与电气技术的综合运用有着举足轻重的作用，所以如何确保电气系统有序运转便成了电气自动化探究领域备受关注的问题。对技术工作者来说，电气控制过程的要求特别严格，同时它的控制过程也异常烦琐，现实生活中时常出现因为技术工作者操作失误而导致电气设备出现故障，抑或设备运行效率降低的情况。人工智能运用于电气工程自动化不但能够有效地促进电气控制过程精确度的提升，同时还能够较好地提高电气系统的综合运行效率。第一，人工智能通过选用电脑自动计算的高新技术，完成了取代某些人工智能操作的电气控制功能，在缩减人力及物力开销的同时，促进了控制精度的提升。第二，人工智能的运用选用界面化的方式精简了控制流程，不但提升了电气系统控制效率，同时也完成了对电气系统的远程控制。第三，人工智能的运用让系统能够适时地对相关关键信息及数据实施保存，进而选用自动生成报表的方式，缩减人力物力开销，同时为技术工作者今后的数据查询工作供给了诸多便利。第四，在人工智能模糊控制里，我们甚至可以以电气系统传统控制中的交、直流传动为依据完成对电气系统所有环节的控制。①就以直流传为核心的电气控制过程而言，人工智能模糊逻辑控制往往由Sugeno及Mamdani构成。Mamdani通常用来对电气系统运转速度展开调控；Sugeno便属于Mamdini的特殊情况之一。②就以交流传动为核心的电气控制过程而言，其通常选用以人工智能理论为基础的模糊控制器取代传统电气高速控制器，以实现电气系统所有方面的功能。

（三）在电气设备故障诊断中的运用

通过对电气工程自动系统和其运行过程展开探究我们可以知道：电气设备，比方说发电机及变压器等设备事故发生几率是相当高的。传统故障诊断方式即：对搜集的变压器油释放的气体展开探究，随后以所采集气体样本的探究结果为依据判断是否存在故障。此种故障诊断方式不仅会消耗许多时间，同时还需相关维护工作者对设备检测展开实时监控，再者电气设备故障原本便兼具突发性及不确定性特性，如此必然会导致设备故障诊断难度大大提升的结局出现。而以人工智能为核心的电气设备故障诊断方法于设备诊断时增加了模糊理论与以人工智能技术为基础的神经网络及专家技术，从而切实促进电气设备故障诊断质量的提升，且在促进电气工程生产效率提升的过程中，节省了人力及物力资源。

（四）在电气系统中的运用

当前，人工智能里的专家系统及人工神经网络于电力系统自动化里的运用特别广泛。众所周知，专家系统属于一个相对繁杂的程序系统，它兼具诸多规则、知识及经验，借助对电力系统里的问题展开探究及判断，随后模拟专家决策过程以解决相应的问题。在选用专家系统对电力系统实施优化及调控过程中，我们理应以系统运行的现实情况及有关要求为依据，优化电力系统里数据库，规则库与知识库里的数据信息，进而让它和电力系统的运用需求相符合。

就人工神经网络的运用而言，因为此种方法原本便拥有异常灵活的学习方式，它的存储方式亦为完全分布式。所以，它被频繁运用在了电力系统大规模数据处理之中。人工神经网络借助对模型展开恰当地分类，从而科学地挑选相应输入，借此构筑类型各异的季节性时间模型，选用此模型可对电力系统的短期负荷展开科学地预测，进而帮助技术工作者对可能产生故障的系统环节展开综合分析，最终促进系统运行效率的提升。

结语

总之，人工智能是伴随社会发展，科技进步而出现的一种新技术，它顺应了时代的发展需求。把人工智能运用于电气工程自动化可以助推电力产业结构的优化，给电气工程自动化的发展注入新鲜的血液，可以使电气工程自动化焕发出新的生机。所以在今后电气工程自动化的前进道路上，我们理应进一步加强对人工智能技术探究及运用的关注，为社会的可持续发展奠定坚实的基础。

参考文献

[1]王景.电气工程自动化中人工智能的运用分析[J].通信世界，2015（2）：173-174.