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正文摘录:

徐志国：人工智能(AI)在电力系统中的应用估，是实现保护动作的关键。由于AI的逻辑思维和快速处理能力，AI已成为在线状态评估的重要工具。在继电保护设计中存在着大量的模糊知识与方法。2.1.2切负荷切负荷是另一种离散控制。系统元件的突然丢失(如发电机因故障突然停机)，会造成系统容量的急剧变化。当负荷超出系统供应容量，就必须降低负荷以避免大范围的供电中断。这时，需通过对负荷需求和系统行为的分析和启发式知识来控制继电器及时动作。如果将故障后系统的暂态稳定问题用故障后系统微分方程的解来描述，则故障与暂态稳定之间存在着某种数学映射。ANN具有对函数映射的逼近功能和并行处理能力，因而用ANN进行电力系统的切负荷控制有着良好的适应性和实时性。对输入特征量的选取和获得足以描述函数映射的样本，是用神经网络进行切负荷控制的关键问题。2.1.3励磁控制励磁控制是控制发电机端电压和无功功率的重要组成部分，是重要的实时连续控制系统，对维持电力系统的稳定性起主要作用，完成该功能的部分又称为电力系统稳定器(PSS)。由于大容量机组的投入和快速励磁系统的应用，系统的动态稳定性问题愈来愈突出。将模糊集理论用于励磁控制系统，较传统基于线性系统理论的PSS有更好的控制效果。2.2电力系统中的智能故障诊断2.2.1专家系统诊断专家系统是应用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂实际问题的一种人工智能计算机程序。一般包括知识库、数据库、推理机、人机接口及知识库管理系统、解释系统等。2.2.2人工神经网络诊断人工神经网络以其大规模并行处理能力、自适应学习能力、分布式信息存储、鲁棒性、容错性和推广能力等特点在故障检测和诊断领域受到广泛重视。2.2.3模式识别诊断模式识别诊断是将系统的工作流程经过仿真和分析，加上人的经验，建成各种故障模式，并根据测量信息，确定系统属于哪种模式，从而检测和分离故障。2.2.4故障树分析法故障树分析法是一种自上而下逐层展开的演绎分析法。他以系统或设备最不发生的故障为顶层事件，向下逐层查出导致该事件发生的全部原因，以一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图(即故障树)，表示事件的逻辑关系，并进行定性、定量的安全性和可靠性分析。2.2.5模糊诊断模糊概念是内涵确定而外延不确定的概念，如：“电压过大”，“电机过热”等。正是由于这些模糊知识及故障诊断148中的经验知识存在，所以模糊诊断技术具有较多的使用场合。2.2.6灰色系统理论诊断灰色概念是外延确定而内涵不确定的概念，如“机器人失控”。灰色系统是指部分信息清楚而部分信息不清楚的系统，是控制论观点和方法的延伸。他从系统的角度出发研究信息间的关系，即研究如何利用已知信息去揭示未知信息，也就是系统的“白化问题”。一个运行中的设备实际就是一个复杂的灰色系统。这个系统中，有的信息能知道、有的信息不准确知道或不可能知道，故障诊断就是利用已知信息去认识含有不可知信息系统的特性、状态和发展趋势，并对未来作出预测和决策，实际上是一个灰色系统的白化过程。2.2.7小波分析诊断小波变换是近几年得到迅速发展并形成研究热点的信号分析新技术，被认为是对傅里叶分析方法的突破进展。2.2.8遗传算法诊断遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中各个体之间的信息转化，可并行地爬多个峰，搜索不依赖于梯度信息，采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。他尤其适用于处理传统搜索方法中难以解决的复杂问题和非线性问题，不仅避免了局部优化算法的缺陷，而且可以利用固有知识缩小搜索空间，避免其他全局优化算法产生搜索的组合爆炸。2.2.9集成化诊断集成化诊断包括：模糊专家系统故障诊断；神经网络专家系统故障诊断；模糊神经网络诊断；神经网络与模糊专家系统结合诊断；模糊模式识别诊断；小波神经网络诊断；进化神经网络诊断；时间序列与神经网络结合诊断；时间序列与灰色关联度结合诊断。3主要的应用方法3.1专家系统(ES)的应用专家系统是在某一领域内具有专家经验和知识的计算机程序，并能像人类专家那样运用这些知识，通过推理作出决策。一个典型的专家系统由4部分组成：知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。专家系统已成为在电力系统中应用最为成熟的人工智能技术。国内外已发展了多种专家系统，应用于电力系统的不同领域：监测与诊断、电网调度、预想事故筛选、系统恢复。尤其是监测与故障诊断已成为ES在电力系统最重要的应用领域。根据存储知识的不同方式，可将专家系统分为不同形式，即基于浅知识(经验知识)、规则、决策树、模型等专家系统，以及面向对象的专家系统。基于模型的知识表示方式适合于实时处理，与其他方法如基于规则(假设)或启发的推理方