摘要：人们的日常生活与工作离不开电力系统，因此用电安全问题不可忽视，电力系统稳定性和安全性必须得到有效保证。基于此，为避免电力故障对人们日常生活的影响，相关电力部门工作人员需采用人工智能技术加强对电力工作的管理，提升其运行的安全性与稳定性。
关键词：人工智能；电力行业；应用
1 人工智能技术概述
人工智能作为一门新兴的科学，是以计算机理论作为基础，同时跟其他学科进行交互，主要是探寻人类智能本质，对其进行有效的模拟，创造出新智能机器代替人的基本工作，人工智能的研究主要集中在机器人系统之中，人类大脑是最为复杂的机器，但是大脑思考的过程是可以模仿的，所以科学家通过对人类大脑的研究，逐步实现了人工智能。这类技术在很多领域都得到的应用，也取得了一定的成绩，人工智能对电气自动化的控制有着极大帮助，但是这类技术仍然不够成熟，实际运用之中仍然存在着很多问题，需要对其进行改造，人工智能在电气自动化中有很多方面的应用，其中最为主要的就是运行效率、模糊控制两个方面。
近些年来，人工智能技术正逐渐出现在我们的视野之中，其为我们的生活以及工作带来了非常大的便利。如今，这种技术在国际上属于新兴的技术，这就说明这种技术的发展前景目前是不可估量的，根据目前的人工智能技术的应用趋势来看，日后的各行各业也都离不开人工智能技术，其将会提高我们的工作的效率以及生活的质量。如今人工智能技术在电力行业中的应用正在逐渐的发展，相关的人力物力的成本也随之降低，同时工作成果正在逐渐增多，这很好的推动了我国经济水平的提高。
2 人工智能技术在电力行业中的应用优势
2.1节省人力
人工智能技术有着非常大的优势，其相比于传统的控制技术来说，这种人工智能技术所带来的最大的好处就是减少了人们的工作量，就比如说，以前这项工作需要5 个人才能完成，而现在只需要1 个人就可以实现控制工作。传统的电力行业工作中，相关的工作过程以及线路十分的复杂，这就意味着需要大量的人力操作，而人工智能技术就可以合理的使用计算机进行相关信息的分析以及处理，进而实现了人力的解放。
2.2 实现数据处理一致性
对于输入电气系统的相关数据，智能化控制设备可以第一时间结合数据类型与特点，进行准确的评估处理。工作人员可以结合智能化技术处理好的数据内容，进行合理分析。如此一来，得到的数据会更加精准。需要注意的是，控制对象的变更性最好控制在一定范围内，以防止超过智能化控制范围，给电气设备的正常运行造成不必要的损失。从整体应用效果上来看，智能化技术在电气工程自动化控制当中，取得的效果还是比较显著的，尤其是数据处理方面。
2.3 实现控制器智能化
基于智能化技术的电气工程自动化控制基本上摆脱了传统控制模型的桎梏。智能化控制器不存在控制对象模型，不会受到传统控制模型的局限作用，而出现无法预估或者预测等方面的问题。管理人员可以根据智能化控制器明确当前电气设备的运行状态，第一时间解决运行阶段存在的隐患问题。
2.4 提高了控制工作的准确性
在工业企业的生产工作中，控制工作是最为重要的一项工作，也就是说，这项工作是不允许出现错误的。人工智能技术的应用就可以很好地提高控制工作的准确性，在进行人工智能控制工作当中，一系列的控制工作都是用计算机进行控制，这个控制过程是十分精密以及准确的，可以根据计算机计算来进行实时的监测工作，这样就可以很好地保证工作的准确性。对于人工智能控制的电气工程来说，只需保证相关的计算机程序合理稳定的运行，控制工作就不会受到影响，所以说，人工智能技术可以很好地保证控制工作的准确性。
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3 人工智能在电力行业的应用
3.1人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用
（1）专家电力系统故障诊断
ES是我国一项较为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E S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，相关电力检测人员可在该知识库中获取到相关信息，并将这些信息作为电路动作数据稳定和经验的诊断依据，由此可见，专家知识库系统中储藏的电力信息是推理故障报警的知识基础，故障诊断后再得出结论。通常我们将E S故障诊断分为以下两种：第一，基于规则推理，此种推理方式主要采用信息和知识库规则进行匹配来完成推理，从而实现完成演绎系统的构建；第二，基于系统逆推理，逆推理的主要方式是采用构建保险丝和保护设备间的逻辑关系来衡量实际信息和假设故障保护之间的差异，它亦属于一种比较方法，此种推理方式要求相关诊断专家具有极强的自主学习能力。通过以上所述，可见当前我国E S虽较为成熟，但仍存在一定缺陷，例如：当前智能网络信息更新快速，因此需不断构建新专家电力知识库，若重构出现差错，则还会导致误判以及错判的情况。
（2）人工神经网络技术
除ES 外，ANN也是一项人工智能技术，其详细概念如图2所示，它的技术原理指的是通过利用模拟传输系统对人类神经信息进行处理后，得出相关结论，再完成故障诊断工作。此项技术具有放射性思维及在线学习的能力，且已经在电力系统中得到普及。相较于ES智能技术，ANN能使用神经元及理论知识对故障进行隐式处理，准确率高，能有效对输入信号进行固定。
神经网络故障诊断指的是通过神经网络的数字输入方式完成对故障的诊断，此种诊断方式的大致步骤为：首先，电力系统诊断人员需对神经网络进行训练和学习，并依据给定故障样式作为样本，并将样本与知识库作对比。其次，利用神经网络，将训练样本与所检测的样本进行比对。最后，在网络神经系统中输入相关数据，便完成电力系统的故障诊断。记忆联想是ANN智能技术的一大优势，Hopfield神经网络模型正是采用逆学习算法来完成对电力系统的故障检测。但其实际操作方面仍存在一定缺陷，因此需大力加强网络智能技术的训练，从而提高诊断正确率。
3.2电气设备中应用人工智能技术
对于电气设备来说，一般其设计的过程是比较繁琐的，设计人员应该具有扎实的物理知识以及相关的专业经验才能达到标准。人工智能技术应用之后，可以非常方便的进行相关电气设备的设计，其可以使用计算机的相关软件进行辅助工作，同时通过相关的技术人员进行一系列的操作，进而提高了设备的设计效率，同时还提高了设计的质量。与此同时，在人工智能技术应用之后，电气设备的运行也将会变得更加高效，除此之外，人工智能技术还可以很好的将以往人工操作的一些工作环节转化为计算机控制，这样就可以全面的实现设备的自动化运行，从而极大程度上提高了电气设备的工作效率。
3.3 电气控制中应用人工智能技术
对于电气自动化来说，其最重要的内容就是电气控制。在应用人工智能技术之后，电气控制就可以变得更加高效、精确，进而能够很好的提高控制工作的效率，保证工业生产的水平。在人工智能技术应用之后，设备的运行也会变得更加智能化以及高效化，这也就直接导致了工业生产更加自动化，这样就可以更好的解放生产力，降低人力投入的成本。除此之外，人工智能技术在进行电气控制的过程中，可以根据相关设备所反馈的信息对设备进行综合的分析，进而实时的进行调控，从而保证设备最大的工作效率。
4 结束语
综上所述，人工智能在电力行业中的应用时未来电力行业发展的一种重要趋势，人工智能的运用可以极大的提升电力行业的自动化、智能化水平，这对于我国现代电力网络的构建具有重要意义。
参考文献：
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[2]汪少成，郭瑞祥.人工智能行业应用及对电力行业发展的思考[J].智能城市，2018，4（23）：152-153.
[3]肖绪刚.关于对电力行业中人工智能技术应用的思考[J].科技经济导刊，2016（24）.
论文作者:邵开霞
论文发表刊物:《基层建设》2019年第14期
论文发表时间:2019/7/29
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