人工智能技術(shù)缺點精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術(shù)缺點范文

【關(guān)鍵詞】輸電網(wǎng)絡(luò)；故障；人工智能；應(yīng)用

電能的正常供應(yīng)影響著人們的諸多方面，工作、學(xué)習(xí)、生活、娛樂等，電能供應(yīng)的最基本要求就是穩(wěn)定性和連續(xù)性，但是，輸電網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜，偶爾出現(xiàn)故障也會難免的，為了能夠在輸電網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時快速的診斷故障找出故障原因，減小相關(guān)損失，必須要找到一種合適的技術(shù)手段來解決這個問題，相關(guān)的研究人員也一直在致力于該方面的研究。人工智能技術(shù)就是研究人員在這方面的一個突破，人工智能技術(shù)能夠模擬人類處理問題的思維方式，且具備一定的學(xué)習(xí)能力，本文將圍繞這些方面進行一些探討。

1 專家系統(tǒng)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)在人工智能技術(shù)中開發(fā)的比較早，技術(shù)上也有了一定的厚度積累，從應(yīng)用的角度來說，專家系統(tǒng)就是一個集合了大量程序的系統(tǒng)，它里面存儲了相關(guān)專家在相應(yīng)問題方面的見解，根據(jù)這些見解對問題進行推斷，類似于專家解決問題的過程，節(jié)省了時間，目前，專家系統(tǒng)在人工智能中應(yīng)用的已經(jīng)非常廣泛。專家系統(tǒng)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中最典型的應(yīng)用就是基于產(chǎn)生式規(guī)則的系統(tǒng)，把相關(guān)電路保護措施的信息和相關(guān)技術(shù)人員的診斷經(jīng)驗用程序表示出來，從而形成一個比較完備的專家知識庫，一旦輸電網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障，則可以根據(jù)這個專輯知識庫，快速的對故障進行診斷，迅速的找出解決方案。專家系統(tǒng)之所以在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中得到廣泛的應(yīng)用，主要有這么幾個方面的原因：第一，輸電網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)保護功能的信息能夠有效、明了的表達出來；第二，基于產(chǎn)生式規(guī)則的專家系統(tǒng)允許根據(jù)實際情況的變化，對專家知識庫進行合理的變更，跟上技術(shù)不斷進步的腳步；第三，由于專家系統(tǒng)的智能功能，使其能夠解決一些不確定的故障；第四，初步具備人類的思維，得出的結(jié)論能夠被相關(guān)技術(shù)人員看懂。從上面的理論分析可以看出，專家系統(tǒng)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中很有應(yīng)用的前景和應(yīng)用的必要，但是它也存在著一些問題：上面的分析可以看出，專家系統(tǒng)對故障的診斷基于專家知識庫里的知識容量多少，因此，專家系統(tǒng)是否具有詳細、準確的專家知識庫能夠影響整個故障診斷的效果，如果專家知識庫達不到使用的實際標準，那么在進行故障推理低調(diào)時候，很有可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論，將相關(guān)技術(shù)人員引導(dǎo)到錯誤的道路上；專家系統(tǒng)在診斷大型輸電系統(tǒng)故障的時候，需要從專家知識庫進行知識的匹配，這個過程可能會比較慢；大部分專家系統(tǒng)不具備學(xué)習(xí)的能力，一旦診斷的故障超出了專家知識庫中的內(nèi)容， 那么專家系統(tǒng)很容易得出錯誤的結(jié)論。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中應(yīng)用的也越來越廣泛，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（ANN）就是模擬人體大腦的結(jié)構(gòu)和處理問題方式的一種人工智能技術(shù)，它是人工智能技術(shù)重要的一個分支，它具有很多優(yōu)點，例如能夠?qū)崿F(xiàn)并行式處理、自適應(yīng)等，這些優(yōu)點與輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷相結(jié)合，顯示出了巨大的潛力，是一個比較熱門的研究方向。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷，其總的診斷網(wǎng)絡(luò)比較復(fù)雜，為了方便實時的偵測，一般將總的網(wǎng)絡(luò)進行分區(qū)處理，然后在各個區(qū)創(chuàng)建基于BP算法的故障診斷模塊，要得到診斷結(jié)果的時候，將各個分區(qū)的診斷結(jié)果進行綜合后即可得出。例如，將總的故障診斷按照分工的不能區(qū)劃成幾個功能不同的診斷網(wǎng)絡(luò)，比如一個子網(wǎng)絡(luò)用來診斷故障的發(fā)生位置；一個子網(wǎng)絡(luò)用來診斷故障的性質(zhì)；一個子網(wǎng)絡(luò)用來診斷故障對整個系統(tǒng)的危害程度等等，最后將這些子網(wǎng)絡(luò)的結(jié)論按照一定的規(guī)則進行組合分析，即可得到需要的結(jié)論。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法雖然相對于專家系統(tǒng)來說取得了一些突破，例如能夠突破專家系統(tǒng)知識庫知識獲取難、診斷網(wǎng)絡(luò)更加便于維護等，但是也具有一些缺點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能夠?qū)l(fā)性的知識進行分析和判斷，且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不夠成熟，涵蓋的范圍大，學(xué)習(xí)困難，這些都在一定程度上影響了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用，并且，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何在大的輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中應(yīng)用一直是一個難點，還有待于相關(guān)人員取得新的突破。總體而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在輸電網(wǎng)絡(luò)中還是很有應(yīng)用前景的，可以加大的相關(guān)難題的科技攻關(guān)力度，進一步提高其有效性。

3 模糊理論在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用

隨著模糊理論的不斷成熟，它在輸電網(wǎng)絡(luò)診斷中應(yīng)用的也越來越廣泛。在輸電網(wǎng)絡(luò)的故障中，其發(fā)生的故障和故障發(fā)生前的征兆之間聯(lián)系是具有模糊性質(zhì)的，這種模糊既具有不確定性又具有不準確定，因而，得出恰當(dāng)?shù)脑\斷結(jié)果也是比較困難的，必須要采用模糊判斷的額方法，一般情況下是建立相關(guān)的模糊關(guān)系矩陣。隨著模糊理論的不斷完善，其受重視的程度越來越高，特別是在解決具有不確定性問題的情況中；模糊理論能夠借助相關(guān)的數(shù)據(jù)庫對問題進行分析，并得出一些列解決結(jié)論，且把這些結(jié)論按照模糊的程度進行排列；模糊知識庫所使用的描述語言更容易為相關(guān)技術(shù)人員所接受。模糊故障診斷系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上和專家系統(tǒng)有點相像，因此也具有一定的缺點：對大的輸電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)故障診斷時速度比較慢；其可維護性比較差；不具備自主學(xué)習(xí)的能力。總體而言，模糊理論一般都是與其它人工智能技術(shù)結(jié)合使用，在一定程度上能夠提高故障診斷的結(jié)果準確度，但是相關(guān)研究人員也必須要在它存在的缺點上有進一步的突破。

4 遺傳算法在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用

遺傳算法目前在很多工業(yè)控制領(lǐng)域得到了推廣和應(yīng)用，在輸電網(wǎng)絡(luò)診斷中應(yīng)用的也越來越多，遺傳算法在基于生物進化的基礎(chǔ)上推算出的一種自適應(yīng)算法。遺傳算法能夠從錯綜負責(zé)的網(wǎng)絡(luò)中，自動匹配出解決問題的最優(yōu)算法，求出最優(yōu)解，且比較簡單，且可解決問題的范圍比較大，一般應(yīng)用于解決中小型規(guī)模的問題。目前，在遺傳算法應(yīng)用到輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷的過程中，如何建立正確數(shù)學(xué)模型至關(guān)重要，它是制約整個求解過程的關(guān)鍵，如果能夠采用適當(dāng)?shù)姆椒▽旊娋W(wǎng)絡(luò)建立合理的數(shù)學(xué)模型，那么將有助于提高輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷的精確性。

5 結(jié)論

目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，例如設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、設(shè)備自動化控制等，在現(xiàn)代輸電網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜的情況下，其應(yīng)用于故障診斷中也顯得越來越重要，本文分別介紹了專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊理論在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用，指出了優(yōu)點和缺點，希望本文能夠?qū)ο嚓P(guān)的工作人員產(chǎn)生一定的指導(dǎo)意義。

參考文獻：

[1]畢天株，霓以信.人工智能技術(shù)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用述評[J].電力系統(tǒng)自動化，2012（11）.

[2]曾素瓊.人工智能及其在輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用[J].海南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2012（6）.

第2篇：人工智能技術(shù)缺點范文

關(guān)鍵詞：高新技術(shù)；采油工程；應(yīng)用現(xiàn)狀；展望

在市場經(jīng)濟迅速發(fā)展的現(xiàn)代化時代背景下，石油在我國各行各業(yè)中的應(yīng)用范圍不斷擴大，同時，我國的工業(yè)生產(chǎn)、社會生活、交通運輸?shù)确矫妫瑢κ唾Y源的需求量也在不斷增加，基于這樣的原因，采油工程面臨著更加嚴峻的挑戰(zhàn)。現(xiàn)階段，采油工程中，各種高新技術(shù)的應(yīng)用，為降低采油成本、提高采油效率做出了重要的貢獻，必須加強對高新技術(shù)的進一步研究與應(yīng)用。

1采油工程中各種高新技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1微生物技術(shù)在采油工程中的應(yīng)用現(xiàn)狀

微生物技術(shù)作為一項高新技術(shù)，近年來在我國采油工程中的得到了非常廣泛的應(yīng)用，相比較于其他技術(shù)，其具有反復(fù)使用率高、操作性好以及成本低的顯著優(yōu)勢。現(xiàn)階段來說，微生物技術(shù)在降低石油粘度、低滲透驅(qū)油以及清蠟等方面發(fā)揮著良好的效果，與化學(xué)試劑相比，微生物技術(shù)也更加有效，對生態(tài)環(huán)境造成的污染相對較小，可有效保護地層環(huán)境、原油品質(zhì)，有利于實現(xiàn)采油工程經(jīng)濟效益與社會效益的提高。優(yōu)良菌種培養(yǎng)上的問題，嚴重制約著微生物技術(shù)在采油工程中的廣泛應(yīng)用，同時，為了實現(xiàn)微生物技術(shù)的良好發(fā)展，必須提高其精確性與科學(xué)性。

1.2人工智能技術(shù)在采油工程中的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著石油產(chǎn)業(yè)信息化、智能化程度的不斷加強，近年來，采油工程中越來越注重對人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[1]。人工智能技術(shù)主要由硬件、編程、網(wǎng)絡(luò)、計算機以及信息技術(shù)等多種科學(xué)技術(shù)構(gòu)成，其在采油工程中的應(yīng)用，能夠改變現(xiàn)階段存在的井下不可控的局面，在計算機程序的控制下，利用零部件或機器人，便可以實現(xiàn)井下操作的可見即可得。例如，井下存儲測試便是依托人工智能技術(shù)而研發(fā)的，通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)感應(yīng)設(shè)備、傳感器之間的有效連接，收集傳感器數(shù)據(jù)的同時，計算機芯片能夠進行實時監(jiān)控，并將數(shù)據(jù)存儲起來，進行相應(yīng)的計算與測試，最終得出最優(yōu)操作方案。

1.3納米技術(shù)在采油工程中的應(yīng)用現(xiàn)狀

納米技術(shù)指的是，在驅(qū)油過程中使用新興納米物質(zhì)材料的一種技術(shù)，采油工程中應(yīng)用較為廣泛的是納米MD驅(qū)油膜[2]。通過利用這種技術(shù)而生產(chǎn)出來的產(chǎn)品，相比較于普通的表面活性劑，驅(qū)油膜有很大的不同之處，呈現(xiàn)的狀態(tài)為“非膠束”。其是由水溶液聚合物所構(gòu)成的，主要包括生物酶、大分子以及蛋白質(zhì)等，通過利用水這一介質(zhì)，可以產(chǎn)生非常高的靜電排斥效果，從而有利于降低巖石表面與石油之間、石油分子之間的粘附力，從而有利于降低石油開采難度、提高石油開采效率。1.4熱超導(dǎo)技術(shù)在采油工程中的應(yīng)用現(xiàn)狀熱超導(dǎo)技術(shù)是一種建立在熱超導(dǎo)物質(zhì)基礎(chǔ)上而興起的新興技術(shù)，對一些物質(zhì)進行相應(yīng)的特殊處理后，使其熱阻無限接近于零，實際應(yīng)用過程中，將復(fù)合化學(xué)劑注入封閉導(dǎo)管，這時，導(dǎo)管兩端會出現(xiàn)受熱不均現(xiàn)象，其中的介質(zhì)迅速出現(xiàn)相變，形成氣體分子狀物質(zhì)，從而帶動原油在管道內(nèi)加速傳遞，這就實現(xiàn)了采油效率的有效提高。

2采油工程中高新技術(shù)的應(yīng)用前景與展望

采油工程中，應(yīng)用比較廣泛的主要有微生物技術(shù)、人工智能技術(shù)、納米技術(shù)以及熱超導(dǎo)技術(shù)等高新技術(shù)。同時，在實際應(yīng)用過程中，也取得了一定的成功經(jīng)驗，并逐漸發(fā)展成熟，基于此，這四種技術(shù)也是接下來發(fā)展過程中的重點。與傳統(tǒng)采油技術(shù)相比，高新技術(shù)具有一定的先進性與良好的優(yōu)勢，但不可否認的是，這些高新技術(shù)也有著一定的缺點與不足之處，主要表現(xiàn)在，應(yīng)用領(lǐng)域、適用范圍相對較小[3]。高新技術(shù)之所以稱之為高新技術(shù)，關(guān)鍵在于“新”，這也就代表著，其尚存在一些不完善、不成熟之處。以人工智能技術(shù)為例，其在實際應(yīng)用過程中，不僅要充分考慮原件的構(gòu)成材料，還要全面考慮信息技術(shù)、計算機的局限性，這就嚴重制約了人工智能技術(shù)的普及應(yīng)用。與此同時，高新技術(shù)應(yīng)用規(guī)模普遍較小，相比較于傳統(tǒng)技術(shù)，高新技術(shù)通常情況下是針對某一油井或者是某一油田進行作業(yè)，無法實現(xiàn)大規(guī)模普及應(yīng)用。但是，從未來的發(fā)展前景來看，高新技術(shù)有著廣闊的應(yīng)用區(qū)間與旺盛的生命力。石油是一種礦石能源，具有不可再生性，因此，必須實現(xiàn)對石油資源的充分利用，避免出現(xiàn)不必要的資源浪費，以確保社會效益的最大化。傳統(tǒng)技術(shù)往往需要較高的成本，從而降低了采油工程的經(jīng)濟效益與社會效益，而在采油工程中利用高新技術(shù)，便可以同時改善這兩個問題。如，納米橡膠產(chǎn)品的應(yīng)用，可以實現(xiàn)分隔器耐磨性的加強，有利于延長井下工具的壽命，從而能夠降低維護費用，減少采油成本。

3結(jié)語

綜上所述，就現(xiàn)階段的情況來看，采油工程中，應(yīng)用比較廣泛的主要有微生物技術(shù)、人工智能技術(shù)、納米技術(shù)以及熱超導(dǎo)技術(shù)等高新技術(shù)。這些高新技術(shù)在采油工程中的有效應(yīng)用，有利于降低采油成本、提高采油效率，從而能夠?qū)崿F(xiàn)采油工程經(jīng)濟效益與社會效益的提高。

參考文獻：

[1]朱信博.淺談高新技術(shù)在采油工程中的應(yīng)用現(xiàn)狀及展望[J].石化技術(shù),2017,(03):282.

[2]張云鶴.新技術(shù)在采油工程中的應(yīng)用及展望[J].石化技術(shù),2017,(01):227.

第3篇：人工智能技術(shù)缺點范文

關(guān)鍵詞：人工智能；概念圖；知識表示

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）31-7546-02

人工智能自發(fā)展以來，在知識表示方面取得不少成果。目前現(xiàn)有的大多數(shù)的知識表示方法因各自的優(yōu)缺點，都需要多種表示方法相結(jié)合才能表示，尤其是人工智能研究的三個領(lǐng)域（包括自然語言、機器人、專家系統(tǒng)）不利于實現(xiàn)。概念結(jié)構(gòu)（Conceptual　Structure）理論的出現(xiàn)為知識表示研究帶來了一種新的思路，它是由美國的John　F.Sowa提出的基于語言學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)為一體的一種最新的知識表示方法[1]。自從提出后在人工智能界進行了探索和研究，推進了整個知識表示領(lǐng)域以及人工智能領(lǐng)域的巨大進步。

1　概念圖的知識表示法

概念圖（Conceptual　Graph）是支持概念結(jié)構(gòu)思想的一個具體的語義模型，它來源于C.S.Pierce的存在圖和菲爾墨的語義網(wǎng)絡(luò)。它包含兩種節(jié)點：概念節(jié)點和概念關(guān)系節(jié)點，弧的方向代表概念節(jié)點與概念關(guān)系之間的聯(lián)系。概念節(jié)點表示問題領(lǐng)域中的一個具體的抽象或抽象的實體，概念關(guān)系節(jié)點指出一種涉及一個或多個概念節(jié)點的關(guān)系[2]。每個概念圖一般表示客觀的命題描述，因此為解決所有命題知識庫將包含大量的概念圖。例如，在計算機導(dǎo)論課程中，某一個知識點的學(xué)習(xí)，學(xué)生李麗學(xué)習(xí)計算機硬件組成錯誤，其概念圖如圖1所示。

另外概念圖之間具有類層次關(guān)系，如：在計算機導(dǎo)論課程中，計算機組硬件系統(tǒng)，由許多的硬件設(shè)備組成，在學(xué)習(xí)時又是單獨的知識點，需要概念圖表示。它們的類層次關(guān)系如圖2所示。

2　概念圖Prolog實現(xiàn)

第4篇：人工智能技術(shù)缺點范文

【關(guān)鍵詞】流體傳動；液壓；氣壓；控制

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步，最初以水為介質(zhì)的液體傳動逐漸發(fā)展成一門綜合性較強的流體傳動及控制學(xué)科，它所涉及的領(lǐng)域十分廣泛，在工業(yè)進程中扮演著不可替代的角色。也正是有了流體傳動及控制技術(shù)，才將人類現(xiàn)代化進程更快的向前推進一步。

一、流體傳動及控制技術(shù)的起源與發(fā)展

流體傳動及控制技術(shù)最早的理論基礎(chǔ)是“帕斯卡原理”，從此以后，經(jīng)過十?dāng)?shù)位科學(xué)家和學(xué)者研究，歷經(jīng)300多年的經(jīng)驗、理論與技術(shù)的沉淀，到了20世紀，流體傳動與控制技術(shù)已經(jīng)走向成熟，能夠?qū)⒈姸囝I(lǐng)域的理論與技術(shù)化為已用，形成一門理論知識雄厚，科技內(nèi)涵豐富，控制技術(shù)多樣化、應(yīng)用領(lǐng)域廣泛的先進科學(xué)。進入20世紀90年代后期，隨著自動控制技術(shù)，計算機技術(shù)，微電子技術(shù)，可靠性技術(shù)的發(fā)展以及新材料的應(yīng)用，使傳統(tǒng)的液壓技術(shù)有了新的進展，也使用權(quán)液壓系統(tǒng)和元件的水平有很大提高[1]。目前，流體傳動與控制技術(shù)已經(jīng)滲透到生產(chǎn)力紐帶的各個領(lǐng)域，無論是在工業(yè)上、農(nóng)業(yè)上、醫(yī)藥衛(wèi)生上，還是在航空上、國防上以及交通、服務(wù)行業(yè)上，都離不開流體傳動與控制技術(shù)。現(xiàn)階段，由于計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能技術(shù)、無線技術(shù)、GPS技術(shù)等等新技術(shù)不斷應(yīng)用到流體傳動與控制技術(shù)中，使得流體傳動與控制技術(shù)與當(dāng)代前沿技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)走向成熟，能夠為現(xiàn)代化建設(shè)提供有力的技術(shù)支持。

二、流體傳動及控制技術(shù)組成及特點

流體傳動及控制技術(shù)從工作介質(zhì)角度由液壓傳動與控制技術(shù)和氣壓傳動與控制技術(shù)兩類組成。這兩種工作介質(zhì)形成的技術(shù)各有其獨特的特點。

2.1液壓傳動及控制技術(shù)特點

液壓傳動是以水、油等液體作為工作介質(zhì)，將壓力能量轉(zhuǎn)換成動力能量來傳遞動力，實現(xiàn)液壓傳動。液壓傳動的優(yōu)點是能夠?qū)崿F(xiàn)直線運動、功率與質(zhì)量之比大、動態(tài)響應(yīng)快等等；液壓傳動與控制技術(shù)的優(yōu)點使得其應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣。然而，液壓傳動不夠節(jié)能、不夠環(huán)保的缺點同樣是其更快發(fā)展的瓶頸。主要體現(xiàn)在液壓傳動與控制技術(shù)的發(fā)展需要盡快解決泄露控制，以達到不污染外界和不被外界所污染的目的。另外，需要開發(fā)創(chuàng)新意識，尋找新的液體介質(zhì)來替代石油基液壓油的使用，來降低污染，實現(xiàn)環(huán)保。而在節(jié)能方面，液壓傳動系統(tǒng)能量損失包括各元件中運動件的機械摩擦損失、泄漏損失、輸入和輸出功率不匹配的無功損失等幾方面。因此節(jié)能是液壓技術(shù)的重要課題之一， 隨著節(jié)能和環(huán)保要求的日益高漲，有效活用能源和降低噪聲已成為液壓行業(yè)的重要目標。綜觀國內(nèi)外液壓技術(shù)發(fā)展歷程， 無時無刻不伴隨節(jié)能的需要及創(chuàng)新[2]。因此，隨著現(xiàn)代化技術(shù)的進步與人類環(huán)保意識的覺醒，液壓傳動與控制技術(shù)需要在節(jié)能、環(huán)保上進行改革與創(chuàng)新。

2.2氣壓傳動與控制技術(shù)特點

氣壓傳動是以氣體作為工作介質(zhì)，通過氣體壓縮機，經(jīng)過冷卻、干燥、除塵、凈化等等一系列的內(nèi)部工作，將電動機的機械能轉(zhuǎn)換為壓力能輸送給氣動系統(tǒng)，利用凈化并帶有霧油的氣體經(jīng)氣缸或氣馬達再將壓力能轉(zhuǎn)變?yōu)闄C械動力，進行動力傳遞，并由控制技術(shù)進行細化控制。氣壓傳動的優(yōu)點是空氣原料取之不盡，處理方便，清潔環(huán)保無污染、成本低廉，氣動控制動作快，能夠有效防火、防爆、防電磁干擾、防塵防輻射等等。這些優(yōu)點是液壓傳動無法替代的。正因為如此，氣壓傳動及控制技術(shù)在自動化生產(chǎn)線、食品、包裝、電子產(chǎn)品生產(chǎn)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。氣壓傳動的缺點是空氣可壓縮性大，氣壓傳動系統(tǒng)的速度穩(wěn)定性差，給系統(tǒng)的速度和位置控制精度帶來很大的影響，另外，氣壓傳動系統(tǒng)的噪聲大，尤其是排氣時，需要加消音器。可見，噪聲污染是不可忽略的。

三、流體傳動及控制技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

流體傳動及控制技術(shù)已經(jīng)很成熟，通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新，流體傳動及控制技術(shù)已經(jīng)在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

3.1流體傳動與控制技術(shù)與計算機技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用于制造行業(yè)

計算機技術(shù)具有精確、可控、智能化等特點，將其與流體傳動及控制技術(shù)相結(jié)合，使得制造行業(yè)的產(chǎn)品無論是外觀，還是性能上，都得到全新的升級，近乎完美，并能夠進行自適應(yīng)控制，對系統(tǒng)故障執(zhí)行自動斷電，實現(xiàn)快速定位，降低系統(tǒng)故障損失。

3.2人工智能技術(shù)與流體傳動及控制技術(shù)相結(jié)合在工業(yè)上的應(yīng)用

由于人工智能技術(shù)能夠在模糊模型上產(chǎn)生作用，并能夠進行自學(xué)，能夠在運行過程中對自身進行不斷的修正和完善。因此，智能控制提供了解決“黑箱”、“灰箱”或大型非線性系統(tǒng)的有利工具。絕大部分流體傳動系統(tǒng)是本質(zhì)非線性系統(tǒng)或“灰箱”系統(tǒng)，時變參數(shù)很多。智能控制的發(fā)展，為解決這些總是開辟了一條很好的途徑[3]。

3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)在流體傳動及控制中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)在液壓系統(tǒng)中的應(yīng)用主要有：采用CMAC再勵學(xué)習(xí)控制策略進行電液位置伺服系統(tǒng)的快速跟蹤控制，結(jié)果顯示系統(tǒng)具有良好的處理非線性能力和抑制干擾能力；采用B樣條算法對位置伺服系統(tǒng)的液壓管道脈動進行控制，結(jié)果顯示了較好的魯棒性；采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電液位置伺服系統(tǒng)進行控制，結(jié)果顯示出了較強的魯棒性和良好的跟蹤特性；對電液飛行模擬器采用BP網(wǎng)絡(luò)控制策略抗負載干擾，取得了較好的控制效果。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還大量用于離線控制，如液壓系統(tǒng)或元件的故障診斷等[4]。

四、流體傳動及控制技術(shù)的新方向

首先，要尋找新的能源材料。流體傳動及控制技術(shù)雖有眾多優(yōu)點，但其缺點是不可忽略的。因此，需要尋找新的流體能源材料，以解決目前油質(zhì)介質(zhì)對環(huán)境的污染和能源損耗。其次，要降低噪聲污染。無論是液壓傳動還是氣壓傳動，都會產(chǎn)生噪聲污染。這就要求在技術(shù)創(chuàng)新中要致力于發(fā)送相關(guān)的控制技術(shù)，提高設(shè)計能力，分析噪聲來源，發(fā)揮主觀能動性，在噪聲來源上進行技術(shù)改革，以達到降噪的目的。另外還要在節(jié)能環(huán)保、高度集成化、微小化、減少泄露、介質(zhì)清潔、工作效率、傳動、控制以及故障自檢系統(tǒng)[5]等方面進行技術(shù)創(chuàng)新，以適應(yīng)未來生產(chǎn)力發(fā)展的需要。

五、總結(jié)語

如今流體傳動及控制技術(shù)已經(jīng)成為促進社會經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)進步的一門重要學(xué)科，需要有更多的人才進行技術(shù)創(chuàng)新，克服流體傳動及控制技術(shù)的缺點，為現(xiàn)代化建設(shè)推波助瀾。

參考文獻

[1]群，張偉.流體傳動及控制技術(shù)的評述[J].機械工程學(xué)報，2003.39（10）.

[2]黃興.壓傳動技術(shù)發(fā)展動態(tài)[J].裝備制造技術(shù)，2006（01）.

[3]張立軍，相恒富.人工智能在流體傳動中的應(yīng)用[J].機床與液壓，2009（02）.

第5篇：人工智能技術(shù)缺點范文

關(guān)鍵詞：電氣自動化；電力系統(tǒng)；

中圖分類號：F407文獻標識碼： A

隨著電力電子技術(shù)、微電子技術(shù)溝迅猛發(fā)展，電氣自動化控制已經(jīng)走出工廠，在交通、農(nóng)場、辦公室以及家用電器等領(lǐng)域獲得了廣泛運用。

一、我國電氣自動化發(fā)展現(xiàn)狀

電氣自動化的應(yīng)用與發(fā)展是以相關(guān)的信息技術(shù)的發(fā)展為前提的，電氣自動化技術(shù)的不斷發(fā)展，得到了很大程度的發(fā)展并逐步應(yīng)用于我國的諸多領(lǐng)域之中，目前，我國的電氣自動化技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀具體可以分為以下幾個方面：

1.高度信息化

當(dāng)前，我國的電氣自動化技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出高度的信息化特征，不僅表現(xiàn)在技術(shù)和機器的使用方面，而且在部門管理或者數(shù)據(jù)的處理方面也逐步實現(xiàn)了高度的信息化。信息化技術(shù)的提高也在一定程度上模糊了本來比較明確的設(shè)備界限，比如說控制系統(tǒng)的模糊化，同時對于與之相應(yīng)的軟件、通訊等方面的要求變得更加高了。因為電氣自動化技術(shù)與電腦的發(fā)展技術(shù)是息息相關(guān)、不可分離的，所以多媒體技術(shù)與信息技術(shù)的發(fā)展在電氣自動化發(fā)展進程中占據(jù)著重要地位。

2.易于維護

正由于電氣自動化技術(shù)是與Internet的發(fā)展緊密聯(lián)系的，而計算機技術(shù)的一個優(yōu)點就是具有較大的靈活性并且能夠迅速地集成和提供所需要的相關(guān)信息，這種優(yōu)勢也就使得電氣自動化相對于傳統(tǒng)技術(shù)而言，呈現(xiàn)著更加容易維護的特點。

3.易于控制

電氣自動化技術(shù)在我國被廣泛應(yīng)用與其易于控制的特點是難以分離的。在我國頒布了中長期的計劃之后，電氣自動化也在不斷的進行更新、促進自身發(fā)展的同時還在不斷創(chuàng)新發(fā)明新技術(shù)來適應(yīng)不斷變化的市場需求，從而也在很大程度上提高了電氣自動化本身的技術(shù)含量。這樣有助于進行很好的控制。

二、電氣自動化技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

目前，我國的電氣自動化技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1.仿真技術(shù)

隨著國際化的不斷擴大，電氣自動化技術(shù)也逐漸實現(xiàn)了與國際的接軌，相應(yīng)的也在一定意義上提高了電氣自動化的技術(shù)和進行不斷創(chuàng)新的能力，因此我國的電氣自動化技術(shù)目前已經(jīng)達到了比較高的水準。尤其是電力系統(tǒng)的電氣自動化技術(shù)在不斷更新與發(fā)展，在呈現(xiàn)出大量真實的實驗數(shù)據(jù)的同時還能支持多項操作同時進行另外還能夠幫助一些實驗人員進行新裝置的測試，從而達到同步控制的效果，因此仿真技術(shù)，它不僅為電力系統(tǒng)提供很好的實驗條件還有利于實施動態(tài)監(jiān)控和仿真建模等相關(guān)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，既容易操作又能夠很好的進行控制。

2.智能技術(shù)

電氣自動化技術(shù)在不斷的創(chuàng)新中，又引進了一些比較先進而且高效的新技術(shù)例如網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)在實際中的應(yīng)用，倘若在某個區(qū)域的某一處的電網(wǎng)出現(xiàn)問題的時候，網(wǎng)絡(luò)能夠即時發(fā)出相關(guān)的問題訊號給予具體的通知，可以幫助電力部門及時作出具體的改進措施，這些新技術(shù)的應(yīng)用不但加強了電力系統(tǒng)的安全可靠性和可控性，還在一定程度上提高了電力系統(tǒng)中的智能控制技術(shù)。

3.多項技術(shù)的集成

電氣自動化系統(tǒng)的統(tǒng)一化進一步加強了電力系統(tǒng)的統(tǒng)一化，促使電力系統(tǒng)中各項技術(shù)的合成。在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中，電力的管理、安全維護等環(huán)節(jié)是分開進行管理的。然而在電力系統(tǒng)中引入自動化后，電力系統(tǒng)的管理則變得更為合理，各部分都集成一體，同時在管理中引入多項先進技術(shù)，逐步加強我國電力系統(tǒng)的技術(shù)競爭力，滿足不同客戶的需求。

4.人工智能技術(shù)

電力系統(tǒng)中自動化技術(shù)能夠做到自動診斷故障、對問題進行分析并能夠?qū)傮w規(guī)劃進行操作等，使得現(xiàn)在的自動化技術(shù)逐漸代替了過去只能由人工才能完成的工作，同時還加強了電力系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)過程。然而隨著自動化技術(shù)的發(fā)展，信息技術(shù)逐漸實現(xiàn)了人工智能化，人工智能技術(shù)能夠反映出局域出現(xiàn)的相關(guān)問題，并且及時在網(wǎng)絡(luò)上呈現(xiàn)出來，有些問題甚至可以通過網(wǎng)絡(luò)直接進行解決，從而可以大大減少傳統(tǒng)中電力管理所浪費的人力問題，也使得技術(shù)更接近人工智能化。

5.電網(wǎng)技術(shù)

電網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用不僅在一定程度上推動了電網(wǎng)技術(shù)一體化的發(fā)展，還促進了調(diào)度自動化技術(shù)的提高，這兩種技術(shù)的發(fā)展都對電力系統(tǒng)的發(fā)展具有一定的促進作用。首先，電網(wǎng)技術(shù)的一體化促進了電力系統(tǒng)中的配電模型和高級軟件等技術(shù)的發(fā)展，與此同時，還在一定程度上促進數(shù)字信息技術(shù)的處理能力的不斷提高。電網(wǎng)調(diào)度自動化的發(fā)展是電力系統(tǒng)自動化的重要組成部分，而調(diào)度自動化的發(fā)展與計算機技術(shù)的發(fā)展也是息息相關(guān)的。

三、電氣自動化技術(shù)在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的研究方向及其發(fā)展方向

目前我國對電力系統(tǒng)中電氣自動化技術(shù)開展的研究，主要可以概括為以下幾個方面：

1.對電力系統(tǒng)智能保護和綜合自動化技術(shù)開展的研究

我國對智能保護和綜合自動化技術(shù)的相關(guān)原理展開了大面積的研究，把先進的綜合自動化控制理論、人工智能理論、自適應(yīng)理論、微機和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)等引入到電力系統(tǒng)的自動化保護裝置中，增加了保護裝置的智能化，極大地提高了電力系統(tǒng)的可靠性和安全性。

2.對電力系統(tǒng)配電網(wǎng)自動化技術(shù)開展的研究

我國開展了對電力系統(tǒng)配電網(wǎng)自動化技術(shù)的研究，主要表現(xiàn)在配網(wǎng)模型、中低壓網(wǎng)絡(luò)數(shù)字、信息配網(wǎng)一體化、高級應(yīng)用軟件等方面的突破。其中，高級應(yīng)用軟件將配電網(wǎng)的實際情況和輸電網(wǎng)的理論算法相結(jié)合，并且使用最新的國際標準的公共信息模型，利用配網(wǎng)遞歸虛擬流算法對潮流進行計算，和人工智能灰色神經(jīng)元算法對負荷進行預(yù)測，極大地提高了計算結(jié)果的準確性和可靠性。

3.對電力系統(tǒng)人工智能技術(shù)開展的研究

我國還開展了對電力系統(tǒng)人工智能技術(shù)的大量研究，主要體現(xiàn)在將模糊邏輯、專家系統(tǒng)和進化理論等先進理論運用到電力系統(tǒng)及其設(shè)備的故障分析、運行分析、規(guī)劃設(shè)計等方面的內(nèi)容，確保了電力系統(tǒng)運行的安全性和可靠性，并能及時診斷各種故障信息，將損失降低到最小程度，逐步提高電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計的科學(xué)性和合理性。

4、全控型電子開關(guān)技術(shù)的應(yīng)用

在過去的電力控制開關(guān)中，我國經(jīng)常采用的是半控型晶閘管，它的缺點主要是不能更好地控制整個電路的實施。而全控型電子開關(guān)技術(shù)，比如IGBT技術(shù),電流密度低與其他電子開關(guān)相比,切換速度和電路相對簡單,無論是在維修或處理更方便。因為所有控制電子開關(guān)的應(yīng)用技術(shù),使整個當(dāng)前驅(qū)動器,電壓電流保護和檢測每個流程集成在一起,這樣形成一個整體,這將是未來電子電力系統(tǒng)自動化技術(shù)應(yīng)用的一種趨勢。

5、變換器電路的發(fā)展逐漸高頻化

隨著電子自動化技術(shù)的發(fā)展,電力系統(tǒng)管理將會在轉(zhuǎn)換的過程中不斷更新,高頻化的發(fā)展不僅減少了外部因素對電壓的影響,并提高電力的力量,有效地處理過去的低頻率的問題。應(yīng)用高頻功率,還減少了消費過程中切換。因此未來的發(fā)展趨勢逐漸從低頻率可能是其高頻電路的發(fā)展

6電流控制技術(shù)的發(fā)展

電流控制技術(shù)的發(fā)展主要表現(xiàn)在不同定子電流的磁場進行的各種控制。并且這種控制技術(shù)發(fā)展的協(xié)調(diào)性與先進的科學(xué)技術(shù)發(fā)展是分不開的,在很大程度上加強了當(dāng)前的控制技術(shù)管理水平,屬于一種新的管理方法,具有結(jié)構(gòu)簡單,直接,是一種有效的動態(tài)交互的方法。

7、通用變電器的大量使用

所謂的普通變壓器是指中小功率變流器在400 kva以下。而當(dāng)前使用的是常見的不跳閘的變頻器,通用變壓器使自動化控制更簡單,操作方便,如果通用變壓器應(yīng)用于整個電力系統(tǒng),那么不管是計算機網(wǎng)絡(luò)的整體控制,或是電路的數(shù)據(jù)管理、控制和處理階段相比與傳統(tǒng)使用變壓器應(yīng)該是簡單和容易的。

結(jié)語：

電力電子技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展,促進了電氣自動化在電力系統(tǒng)的應(yīng)用。雖然當(dāng)前我國自動化技術(shù)發(fā)展很快,并根據(jù)中國中長期發(fā)展規(guī)劃在不斷的改善其技術(shù)。然而,電力系統(tǒng)是一個復(fù)雜的系統(tǒng),和當(dāng)前的自動化技術(shù)在控制,操作,或在處理時相對于傳統(tǒng)技術(shù)而言變得相對容易。因此，要不斷更新與發(fā)展電氣自動化技術(shù)，力爭應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域。

參考文獻

[1]．孔華.建筑電氣自動化設(shè)計及發(fā)展趨勢的探討[J].城市建設(shè)與商業(yè)網(wǎng)點，2009.21．

第6篇：人工智能技術(shù)缺點范文

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)庫技術(shù) 發(fā)展現(xiàn)狀 趨勢

1.引言

數(shù)據(jù)庫技術(shù)從20世紀70年代流行的層次、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)到80年代的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，在很多領(lǐng)域都取得了巨大的成功；隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴展，關(guān)系數(shù)據(jù)庫的限制和不足日益顯現(xiàn)出來，隨著面向?qū)ο蠹夹g(shù)的出現(xiàn)，面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫系統(tǒng)成為數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)領(lǐng)域研究和發(fā)展的新方向。數(shù)據(jù)庫技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)、并行計算技術(shù)、多媒體技術(shù)等的相互融合，為數(shù)據(jù)庫技術(shù)的應(yīng)用開拓了更廣闊的空間。

2.數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)庫技術(shù)與多學(xué)科技術(shù)的有機結(jié)合是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展的重要特征。

2.1 面向?qū)ο蠓椒ê图夹g(shù)正逐步融入數(shù)據(jù)庫

人們將面向?qū)ο蟮姆椒ㄒ霐?shù)據(jù)庫領(lǐng)域，形成了面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（OODBMS）。它實際上是數(shù)據(jù)庫技術(shù)（DB）和面向?qū)ο蠹夹g(shù)（OO）結(jié)合的產(chǎn)物。OODBMS首先是一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，即系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的處理能力，其次又是一個面向?qū)ο蟮南到y(tǒng)，即包含對象的概念、方法和技術(shù)。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比， OODBMS在復(fù)雜系統(tǒng)的模擬、表達和處理能力等方面具有優(yōu)勢，不足之處是理論技術(shù)還相當(dāng)不成熟、不夠完善。但隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和面向?qū)ο蠹夹g(shù)的不斷發(fā)展和完善， OODBMS必將得到廣泛應(yīng)用。

2.2 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的融合

分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是數(shù)據(jù)庫技術(shù)與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。分布式數(shù)據(jù)庫就有局部數(shù)據(jù)庫和全局數(shù)據(jù)庫的概念，它具有以下優(yōu)點：既能對數(shù)據(jù)進行全局管理，又能使各節(jié)點自主管理本節(jié)點數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)具有獨立性且分布透明；增大了數(shù)據(jù)的容量；提高了數(shù)據(jù)的可靠性與可用度；改善了系統(tǒng)的性能和并行處理能力。當(dāng)然也具有以下缺點：花在通信部分的系統(tǒng)開銷較大；復(fù)雜的存取結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)的安全性和保密性較難處理。不過這些缺點正隨著計算機其他技術(shù)的發(fā)展逐步得到解決。

2.3 多媒體技術(shù)進入數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域

隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，無論是PC機還是在網(wǎng)絡(luò)上都充斥著各種多媒體信息，如聲音、圖象、視頻、超文本信息等等，當(dāng)這些信息增加時，就需要數(shù)據(jù)庫來組織和管理這些信息。多媒體數(shù)據(jù)庫是計算機技術(shù)、影像技術(shù)和通信技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，多媒體數(shù)據(jù)具有類型復(fù)雜、信息量大、實時性、分布性和交互性等特點。

2.4 人工智能與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的結(jié)合

人工智能是研究計算機模擬人的大腦思維和模擬人的活動的一門科學(xué)，因此邏輯推理和判斷是其最主要的特征，但對于信息檢索則效率很低。數(shù)據(jù)庫技術(shù)是數(shù)據(jù)處理方面的技術(shù)，對于數(shù)據(jù)的存儲、管理、檢索有其獨特的優(yōu)勢，但對于邏輯推理卻無能為力。造成這種局面的原因是過去這兩方面的研究視野均局限于本領(lǐng)域，人工智能只追求邏輯推理正確無誤，不注意空間和時間的限制，因而研制的語言和專家系統(tǒng)效率低是必然的。而數(shù)據(jù)庫開發(fā)者拼命爭取時間和空間，但他們只考慮數(shù)據(jù)庫實際存放的數(shù)據(jù)，而不考慮庫中雖無但通過推理可得出的數(shù)據(jù)。智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是人工智能與數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。它具有兩種技術(shù)的優(yōu)點而避免了他們的缺點，是一種新型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

3.數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展趨勢

經(jīng)過30多年的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)得到了極大的完善，尤其是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)不斷向新的應(yīng)用領(lǐng)域的滲透，新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫技術(shù)將在以下幾個方面得到更大的發(fā)展：

3.1 對象——關(guān)系數(shù)據(jù)庫（ORDB）

關(guān)系數(shù)據(jù)庫幾乎是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的標準，關(guān)系語言與常規(guī)語言一起幾乎可完成任意的數(shù)據(jù)庫操作，但其簡潔的建模能力、有限的數(shù)據(jù)類型、程序設(shè)計中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的制約等卻成為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫發(fā)揮作用的瓶頸。面向?qū)ο蠓椒ㄆ鹪从诔绦蛟O(shè)計語言，它本身就是以現(xiàn)實世界的實體對象為基本元素來描述復(fù)雜的客觀世界，但功能不如數(shù)據(jù)庫靈活。因此將面向?qū)ο蟮慕Ｄ芰完P(guān)系數(shù)據(jù)庫的功能進行有機結(jié)合是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一個發(fā)展方向。

3.2 數(shù)據(jù)倉庫（DW）與數(shù)據(jù)挖掘（DM）

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是從數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展而來的，是面向主題的、穩(wěn)定的、綜合的、隨時間變化的數(shù)據(jù)集合。創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫的主要目標是使各種各樣的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)對于那些急需的人——執(zhí)行官、經(jīng)理、分析家易于訪問以幫助他們作出符合發(fā)展規(guī)律的決策。隨著商業(yè)競爭愈來愈激烈，我們相信，數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的應(yīng)用會越來越普遍，其產(chǎn)品會更加成熟。

3.3 實時數(shù)據(jù)庫（RTDB）技術(shù)

實時數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RTDBMS）是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)展的一個分支，它適用于處理不斷更新的快速變化的數(shù)據(jù)及具有時間限制的事務(wù)處理。實時數(shù)據(jù)庫技術(shù)是實時系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)來解決實時系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理問題，同時利用實時技術(shù)為實時數(shù)據(jù)庫提供時間驅(qū)動調(diào)度和資源分配算法。我們相信它必將對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)展有巨大的推動作用，從而推動數(shù)據(jù)庫技術(shù)在現(xiàn)代信息社會中更廣泛的應(yīng)用。

3.4 Web數(shù)據(jù)庫（Web——DB）

基于WEB的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)，是將數(shù)據(jù)庫和WEB技術(shù)結(jié)合，通過瀏覽器訪問數(shù)據(jù)庫并可實現(xiàn)動態(tài)的信息服務(wù)系統(tǒng)。利用擴展技術(shù)和一些相應(yīng)的軟件將數(shù)據(jù)庫和WEB結(jié)合起來，在WEB上提供用戶訪問和修改數(shù)據(jù)庫的接口，用戶就能通過瀏覽器在任何地方訪問這些數(shù)據(jù)庫。

當(dāng)今社會對數(shù)據(jù)庫技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用需求，這必將對數(shù)據(jù)庫技術(shù)起到極大的推動作用。另外數(shù)據(jù)庫技術(shù)與新出現(xiàn)的各種技術(shù)的相互結(jié)合、相互滲透，必將數(shù)據(jù)庫技術(shù)引向更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

參考文獻：

[1]苗雪蘭，劉瑞新.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理及應(yīng)用教程[M].機械工業(yè)出版社， 2001.

[2]周志逵，江濤.數(shù)據(jù)庫理論與新技術(shù)[M].北京：北京理工大學(xué)， 2001.

[3]馬玉書.數(shù)據(jù)庫技術(shù)名詞解釋[M].石油出版社， 1994.

第7篇：人工智能技術(shù)缺點范文

關(guān)鍵詞：模糊控制 冶金自動化 溫度 焊接

引言

模糊控制新技術(shù)與冶金工業(yè)的融合，極大地促進了冶金行業(yè)的發(fā)展，必將成為今后冶金行業(yè)應(yīng)用的重點。隨著人工智能新技術(shù)在冶金行業(yè)中的應(yīng)用和逐步成熟，人工智能技術(shù)將會在冶金工業(yè)迎接新挑戰(zhàn)的過程中扮演更加重要的角色。

一、模糊控制概述

模糊控制理論是由美國著名的學(xué)者加利福尼亞大學(xué)教授Zadeh·L·A于1965年首先提出，它以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，用語言規(guī)則表示方法和先進的計算機技術(shù)，由模糊推理進行決策的一種高級控制策略。模糊邏輯控制（Fuzzy　Logic　Control）簡稱模糊控制（Fuzzy　Control），是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機數(shù)字控制技術(shù)。模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)包括知識庫、模糊推理、輸入量模糊化、輸出量精確化四部分。模糊控制從本質(zhì)上來說是一種非線性的控制，它屬于智能控制的一種，目前隨著社會的發(fā)展，模糊控制在技術(shù)以及理論知識上都有了很大的進步，成為冶金自動化系統(tǒng)建設(shè)中的一個重要的組成部分。

二、模糊控制在冶金溫度控制中的運用

冶金是一個非常復(fù)雜的工業(yè)工程，它包括復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)、傳熱以及傳質(zhì)。由于其滯后性、非線性、不確定性以及不規(guī)則的縫補空間使得冶金過程的控制變得非常困難和復(fù)雜，普通的數(shù)學(xué)模型已經(jīng)無法對冶金過程的高效率進行有效的控制。隨著智能化和計算機信心技術(shù)的發(fā)展，模糊控制在冶金自動化的建設(shè)中有了一定的發(fā)展，具有一定的可行性和較好的條件強非線性和滯后性以及不規(guī)則的空間分布和不確定性，使得冶煉過程控制難以通過一般的數(shù)學(xué)模型方式構(gòu)造控制系統(tǒng)來實現(xiàn)高效率的控制。

在冶金自動化中，溫度控制是比較常見的控制系統(tǒng)，采用常規(guī)的PID控制器，一般很難實現(xiàn)對其快速有效地精確控制，而作為非線性控制的一個分支—模糊控制，在溫度控制系統(tǒng)中得到了較好的應(yīng)用。模糊控制系統(tǒng)以現(xiàn)代控制理論為基礎(chǔ)，同時結(jié)合人工智能技術(shù)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、仿人智能技術(shù)，在溫度控制等復(fù)雜控制領(lǐng)域可以得廣泛的應(yīng)用。如FUZZY-PID復(fù)合控制，其原理如下：

PID控制以其簡單可靠、容易實現(xiàn)以及穩(wěn)態(tài)無靜差等優(yōu)點而廣泛應(yīng)用于冶金自動化過程，約有90%以上的控制回路采用PID控制　。由于冶金自動化過程都不同程度地存在非線性和滯后性，另外還有一些冶金過程沒有辦法建立或者很難對數(shù)學(xué)模型進行建立，所以通常意義上的PID無法對精確的控制進行實現(xiàn)同時有些過程很難建立或不能建立確切的數(shù)學(xué)模型，　因而一般的PID無法實現(xiàn)精確控制。除此以外，PID溫度控制也有非常大的缺點，就是系統(tǒng)超調(diào)和響應(yīng)時間之間的矛盾很難解決，但是模糊控制最突出的優(yōu)點就是就是有非常快的響應(yīng)速度，很容易適應(yīng)被控對象參數(shù)變化。

三、模糊邏輯控制在冶金自動化焊接中的應(yīng)用進展

焊接過程是一個復(fù)雜的過程存在著時變、非線性及干擾因素多等特點，難以建立起精確的數(shù)學(xué)模型。模糊控制可以在沒有準確數(shù)學(xué)模型的前提下，對熟練的焊接工人以及專家的經(jīng)驗進行模仿，實時控制焊接過程。

焊縫的自動跟蹤，是通過傳感器獲取焊炬與焊縫中心的偏差信息，對這些信息處理后，采用不同的控制算法得到控制信號，驅(qū)動焊炬使其對中焊縫。為此，國內(nèi)外開發(fā)了機械、電弧和視覺等類型的傳感器。隨著傳感器和信號處理技術(shù)的進步，多傳感器信息融合將與弧焊機器人技術(shù)相結(jié)合，在焊縫自動跟蹤中得到廣泛應(yīng)用。

弧焊電源的控制逐漸向智能化發(fā)展，電子控制弧焊逆變器為實現(xiàn)智能控制提供了可能性。

由于焊接過程存在物理化學(xué)冶金反應(yīng)，并且在反應(yīng)中存在著非常激烈的傳質(zhì)傳熱過程，并且還存在著強光，焊接工人無法憑借肉眼對焊接的信息進行準確的掌握，因此模糊控制便可以做到這一點，很適用于焊接場合。

四、模糊控制在冶金自動化中數(shù)據(jù)監(jiān)測的運用

采用模糊邏輯對于實測數(shù)據(jù)進行評價和判斷，對于傳感器的狀態(tài)進行在線實時診斷能取得良好的效果。

五、結(jié)語

模糊控制要想在冶金自動化領(lǐng)域有著較好的發(fā)展，必須不斷完善其控制規(guī)則，較好的應(yīng)對冶金自動化中的特性變化以及外界的干擾，還要不斷的對模糊控制進行改進，加強對模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)作系統(tǒng)的研究，使得模糊控制參數(shù)、規(guī)則在控制過程中自動地調(diào)整、修改和完善，從而不斷完善系統(tǒng)的控制性能，達到更好的控制效果，而與專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他智能控制技術(shù)相融合成為其發(fā)展趨勢。

參考文獻：

[1]戴璐平.黃之初.王小明.王曉春.模糊預(yù)測控制在工業(yè)窯爐溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].佛山陶瓷.2006年08期.7-10.

第8篇：人工智能技術(shù)缺點范文

關(guān)鍵詞：火電廠 鍋爐 主汽溫 控制

鍋爐是火電廠極其重要的基礎(chǔ)設(shè)備，發(fā)揮著重要的作用。主蒸汽溫度是鍋爐最主要的輸出變量之一。主汽溫度在確保機組運行的安全性能和穩(wěn)定性能方面具有極其重要的作用，因為主汽溫度具有自動調(diào)節(jié)的作用，主要是通過維持過熱器出口氣溫的范圍，以保持其在正常范圍內(nèi)進行運轉(zhuǎn)。如果該溫度過高會造成一些設(shè)備的損壞，鍋爐受熱面以及蒸汽管道金屬材料的蠕變速度將會大大加快，這樣會降低設(shè)備的使用壽命。

一、引起主汽溫度變化的各種原因及其控制難點

在鍋爐正常運行過程中，會有多種因素對鍋爐的主蒸汽溫度造成影響，在這多種多樣的影響因素中主要包括：在蒸汽側(cè)有主蒸汽流量、給水溫度、減溫水溫度、減溫水流量、在煙氣側(cè)有煙氣量和燃燒器的投運方式以及受熱面的污染狀況等，其中煙氣量主要包括總風(fēng)量和燃料量。最為主要的影響因素是主蒸汽流量、煙氣量和減溫水流量等因素。

由于蒸汽溫度控制的復(fù)雜性，主蒸汽溫度的控制一直是鍋爐運行過程中的難點，所以對這方面操作有相當(dāng)嚴格的標準，在運行過程中要求主蒸汽溫度具有穩(wěn)定性，上下值之間在5℃的范圍內(nèi)浮動是正常現(xiàn)象。如果主蒸汽溫度控制不好，長時間的高溫運行下會導(dǎo)致過熱器損壞并且爆管，在汽機側(cè)還會導(dǎo)致汽輪機的壽命縮短，汽缸、汽閥、前幾級噴嘴和葉片、高壓缸前軸承等部件都會受到損壞。

與溫度過高相比，主蒸汽溫度過低同樣會引發(fā)機組運行的安全問題，會嚴重的影響到機組的循環(huán)熱效率降低，這將直接影響到鍋爐的使用效率。一般汽溫每降低5℃～10℃，爐的使用效率約降低1%，同時會引起葉片磨損，這主要是通過汽輪機的最后幾集蒸汽溫度增加引起的。如果汽溫變化過于劇烈，將會引起鍋爐和汽輪機等金屬管材及部件的疲勞，嚴重時還會引起汽輪機汽缸和轉(zhuǎn)子的脹差變化。溫度控制對于機組的正常運行十分必要，如果溫度控制不好則會直接影響到機組的工作效率，甚至危及機組的生產(chǎn)安全和人員的安全。所以對于電廠鍋爐主蒸汽溫度的變化控制是十分必要的，需要有一套科學(xué)嚴謹?shù)目刂拼胧瑏肀ＷC鍋爐的正常運行。

二、主汽溫度的控制的主要策略和方法

1.經(jīng)典控制理論基礎(chǔ)上的主汽溫度控制方法

常規(guī)PID控制是目前被普遍采用的一種方法，但是由于其自身存在的缺點和不足之處使其難以建立起精確的數(shù)學(xué)模型，僅僅依靠PID控制。所以，無論PID參數(shù)如何匹配，也很難使蒸汽溫度適應(yīng)各種擾動的變化。

同時，在運行狀況發(fā)生較大變化的情況下，過熱汽溫對象的動態(tài)特性以及模型參數(shù)將會受到明顯影響。常規(guī)PID控制方法獲得的控制效果并不是十分讓人滿意。針對常規(guī)PID控制的固有缺點，研究人員提出了一系列的改進方法，設(shè)置了相應(yīng)的相位補償，前饋補償控制，分段控制等。但是，這些措施的改進和出現(xiàn)，還是沒有從根本上使控制的效果達到令人滿意的效果。究其原因，它們無法對系統(tǒng)的內(nèi)部動態(tài)參數(shù)進行直接有效地控制。

2.以現(xiàn)代控制理論為基礎(chǔ)的主汽溫度控制方法

現(xiàn)代控制理論的本質(zhì)為時域法，它從一定程度上解決了系統(tǒng)的可控性、可觀測性和穩(wěn)定性以及其他很多復(fù)雜的系統(tǒng)控制問題。但是，這種控制方法在工程實現(xiàn)方面還是存在一定缺陷。基于現(xiàn)代控制理論的主汽溫度控制方法主要包括狀態(tài)變量控制，預(yù)測控制，Smith預(yù)估控制，自適應(yīng)控制等。

3.智能控制

智能控制作為新興的理論和技術(shù)，是傳統(tǒng)控制方法在理論和實踐上的進一步發(fā)展和探索，是傳統(tǒng)控制發(fā)展到高級階段的產(chǎn)物，具有其他控制理論所不具有的獨特優(yōu)勢。它可以用來解決控制對象參數(shù)在大范圍變化的問題，而這些問題是傳統(tǒng)的控制方法不能夠解決的。對于主汽溫度控制來說，有應(yīng)用人工智能、開發(fā)專家控制系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)和模型控制系統(tǒng)等計算機科學(xué)的最新技術(shù)。

（1）專家控制

專家控制系統(tǒng)作為一種先進的計算機程序系統(tǒng)，有著大量的專門知識和經(jīng)驗。主要通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，以一個或多個人類專家提供的特殊領(lǐng)域知識和經(jīng)驗為基礎(chǔ)，進行推理和判斷，模擬人類專家做決策的方式和程序，解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。目前，專家系統(tǒng)控制器通常由控制規(guī)則庫、推理機、信息獲取器和輸出處理器等組成。

（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點是很明顯的，主要包括強魯棒性、容錯性、并行處理、自學(xué)習(xí)、逼近非線性關(guān)系等特點，主要的優(yōu)勢是用于解決非線性和不確定系統(tǒng)控制方法等各方面的問題。并且，這種控制方式還對非線性的PID進行了改造，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID結(jié)合的控制方法，使常規(guī)的PID控制器獲得了令人滿意的性能。單神經(jīng)元模型與常規(guī)PID控制器進行了科學(xué)的整合，形成了單神經(jīng)元PID控制器，這種控制器具有極強的自適應(yīng)能力。

（3）模糊控制

模糊控制的突出特點是具有人工智能化，不需要對對象過程的精確數(shù)學(xué)模型進行精確了解，便可以對過程參數(shù)的變化具有較高的適應(yīng)性。僅僅依靠模糊規(guī)則來實現(xiàn)汽溫系統(tǒng)的控制是很難實現(xiàn)的，加之模糊控制有著固有的缺點，穩(wěn)定性不高、精度不高，這就導(dǎo)致模糊控制難以消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。混合型模糊PID系統(tǒng)將串級控制與模糊控制的優(yōu)點有機地組合起來，較好的解決了蒸汽系統(tǒng)中系統(tǒng)小的超調(diào)量與系統(tǒng)快速性間的矛盾。

三、結(jié)論

面對電廠鍋爐這個復(fù)雜的控制對象，人們一直都在不停地探索更為精準和高效的控制手段，并且致力于尋找一種切實有效的方法，以保證設(shè)備的使用安全性和系統(tǒng)穩(wěn)定性。經(jīng)過實踐和總結(jié)，已經(jīng)從經(jīng)典控制理論發(fā)展到現(xiàn)代控制理論，并且又出現(xiàn)了智能控制方法。有許多智能的控制方法，在理論研究上所取得的效果是良好的。但是。由于工程中實際存在的問題和缺陷，并沒有在實際生產(chǎn)中得到廣泛的應(yīng)用。所以，大部分仍處于實驗室仿真階段研究，如何使其應(yīng)用到實際生產(chǎn)是一個重大課題。

參考文獻：

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[2]呂朝暉，徐光寶，等.淺談提高熱工測量準確性與節(jié)能工作的關(guān)系及策略[J].華北電力技術(shù)，2009，（9）.

第9篇：人工智能技術(shù)缺點范文

關(guān)鍵詞：計算機科學(xué)；智能電網(wǎng)；云計算；數(shù)字圖像處理；數(shù)據(jù)挖掘；人工智能 文獻標識碼：A

中圖分類號：TM76 文章編號：1009-2374（2016）21-0047-03 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.21.023

1 概述

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人類逐漸步入信息化時代。在此過程中所引起的信息革命給許多傳統(tǒng)行業(yè)帶來了巨大的沖擊，信息化時代的四大特點――智能化、電子化、全球化、非群體化成為了許多行業(yè)變革的風(fēng)向標。而信息化時代的代表性象征――計算機在各行各業(yè)中的必要性與日俱增，在電力行業(yè)中也不可避免。

而電力行業(yè)作為關(guān)乎國計民生的傳統(tǒng)行業(yè)，在信息化時代中也面臨著如何更高效地利用能源、如何更安全可靠地供電、如何更好地了解用戶需求等諸多方面的新挑戰(zhàn)，于是“智能電網(wǎng)”的概念應(yīng)運而生。

2 智能電網(wǎng)

2.1 智能電網(wǎng)的概念

智能電網(wǎng)是將信息技術(shù)，如通信技術(shù)、傳感技術(shù)、計算機技術(shù)和控制技術(shù)等融入電力系統(tǒng)之中，使整個電力系統(tǒng)更加安全可控，成為高效智能的新型電網(wǎng)。由于各國的國情不同，因此各個國家對智能電網(wǎng)的具體要求也會有不同的側(cè)重點。因為我國還是一個發(fā)展中國家，與國外發(fā)達國家的電力工業(yè)已步入成熟期不同，我國在發(fā)展智能電網(wǎng)的同時，還需要加強骨干電網(wǎng)建設(shè)。因此除了要建設(shè)能夠充分滿足用戶對電力的需求和優(yōu)化資源配置，確保電力供應(yīng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟性，滿足環(huán)保約束，保證電能質(zhì)量，適應(yīng)電力市場化發(fā)展的堅強智能電網(wǎng)外，我國的智能電網(wǎng)建設(shè)還需要滿足以特高壓電網(wǎng)為骨干網(wǎng)架，各級電網(wǎng)高度協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.2 智能電網(wǎng)的特點

智能電網(wǎng)一般包括有以下七個特點：

2.2.1 能量互聯(lián)網(wǎng)：智能電網(wǎng)要求實現(xiàn)供電方和用戶之間的交互，構(gòu)建多向電力流，它主要由能量管理系統(tǒng)和配電管理系統(tǒng)組成。其中能量管理系統(tǒng)提供整個電網(wǎng)的實時狀態(tài)信息，并根據(jù)實時信息選擇最優(yōu)發(fā)電方案，減少輸電損耗，維護系統(tǒng)可靠性以確保供電穩(wěn)定；配電管理系統(tǒng)提供配電網(wǎng)絡(luò)的實時狀態(tài)信息，允許供電方遠程控制斷電的隔離與恢復(fù)，管理可再生能源發(fā)電。

2.2.2 降低損耗：智能電網(wǎng)能夠基于“能量互聯(lián)網(wǎng)”中的實時信息，根據(jù)用戶的需求來供電，通過電壓控制來降低電力損耗。同時還可以沿輸電線放置傳感器和電容器，通過無功負載控制來減少電力損耗。減少電力損耗的同時還會降低二氧化碳的排放量，使電網(wǎng)系統(tǒng)更加低碳環(huán)保。

2.2.3 融入可再生能源發(fā)電：目前可再生能源發(fā)電的最大缺點在于可變性過大，產(chǎn)電不穩(wěn)定。智能電網(wǎng)能夠通過儲電技術(shù)，在產(chǎn)電過剩時將多余電能存儲起來，在供不應(yīng)求時再通過智能電網(wǎng)的自動化技術(shù)供能，進而解決可再生能源產(chǎn)電不穩(wěn)定的問題。

2.2.4 減少輸電阻塞：智能電網(wǎng)能夠檢測輸電線的實時度數(shù)，在可能發(fā)生輸電阻塞時，傳感器和控制器會及時地重新安排電力輸送線路，使得電力能夠最大限度地流過線路而不發(fā)生阻塞。

2.2.5 分布式發(fā)電：通過智能電網(wǎng)的雙向電力流，用戶自行通過太陽能、風(fēng)能等可再生能源產(chǎn)生的電力可以出售給供電方，流入配電網(wǎng)絡(luò)中，使電網(wǎng)系統(tǒng)在用電高峰期可以為用戶提供更穩(wěn)定的供電服務(wù)。

2.2.6 自愈：智能電網(wǎng)能夠基于實時測量的概率風(fēng)險評估確定最有可能失敗的設(shè)備、發(fā)電廠和線路，及時進行隔離和恢復(fù)，從而減少大面積用電故障的出現(xiàn)。同時，智能電網(wǎng)還能實時分析電網(wǎng)的整體健康水平，及時觸發(fā)可能導(dǎo)致電網(wǎng)故障發(fā)展的早期預(yù)警，并根據(jù)具體情況確定是否立即進行檢查或采取相應(yīng)措施。

2.2.7 用戶需求管理：智能電網(wǎng)能夠通過智能電表實時通知用戶其電力消費成本、實時電價、電網(wǎng)的狀況、計劃停電信息等信息，使用戶可以根據(jù)這些信息制定自己的電力使用方案，繼而通過影響用戶需求來促進電力供求平衡。

2.3 智能電網(wǎng)的相關(guān)技術(shù)

智能電網(wǎng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)主要包括集成的通信技術(shù)、先進的傳感和測量技術(shù)、先進的電網(wǎng)設(shè)備技術(shù)、先進的控制技術(shù)以及決策支持和可視化技術(shù)。

3 計算機科學(xué)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用

在電網(wǎng)智能化的過程中，計算機是必不可少的。而計算機科學(xué)在智能電網(wǎng)中也有諸多應(yīng)用，其中云計算、數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能和軟件工程這些計算機科學(xué)相關(guān)技術(shù)在智能電網(wǎng)中尤為重要。

3.1 云計算

云計算是分布式計算的一種特殊形式，根據(jù)美國國家標準與技術(shù)研究院的定義，云計算可以實現(xiàn)隨時隨地、便捷、按需地從可配置計算資源共享池中獲取所需的資源，資源可以快速供給和釋放，使管理的工作和服務(wù)提供者的介入降低至最少。

云計算技術(shù)能夠整合優(yōu)化電網(wǎng)系統(tǒng)中的各種異構(gòu)資源，如電力系統(tǒng)中的監(jiān)控維護資源、配電管理資源和市場運營資源等。利用云計算支持廣泛企業(yè)計算和普適性強的特點，能夠構(gòu)建更加高效的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，實現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施資源的自動化管理。例如利用Google的Borg能夠使大量服務(wù)器協(xié)調(diào)工作，繼而實現(xiàn)大規(guī)模系統(tǒng)的可靠性管理。

而智能電網(wǎng)信息系統(tǒng)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，更需要通過云計算來實現(xiàn)分布式存儲和管理。利用云計算來實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式存儲，可以通過冗余存儲和高可靠性軟件來提高數(shù)據(jù)的可靠性，并能較好地達到成本、可靠性和性能的最佳平衡。例如利用Google的GFS文件系統(tǒng)可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的冗余存儲，并大幅度降低主服務(wù)器的負擔(dān)，使系統(tǒng)IO高度并行工作，從而提高系統(tǒng)的整體性能。智能電網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)種類眾多，而云計算的數(shù)據(jù)管理技術(shù)能夠較好地滿足智能電網(wǎng)信息平臺數(shù)據(jù)種類繁多的海量服務(wù)請求，因此云計算能夠高效地管理智能電網(wǎng)信息平臺中的多元數(shù)據(jù)。例如，利用Google的BigTable，通過一個巨大的分布式多維數(shù)據(jù)表，將數(shù)據(jù)都作為對象，并通過關(guān)鍵字、列關(guān)鍵字和時間戳來進行索引，滿足各類數(shù)據(jù)的性能要求，進而實現(xiàn)多元數(shù)據(jù)的高效管理。

為了保證電網(wǎng)系統(tǒng)運行的安全穩(wěn)定，智能電網(wǎng)需要通過大規(guī)模的電力系統(tǒng)計算來監(jiān)控整個電網(wǎng)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，如暫態(tài)穩(wěn)定計算、故障計算、拓撲分析、數(shù)據(jù)挖掘與智能決策等，計算量極大，而云計算可以為智能電網(wǎng)提供高性能的并行計算與分析服務(wù)。例如利用Google的MapRduce，可實現(xiàn)針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。

3.2 數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理是指通過計算機對圖像進行去噪、增強、復(fù)原、分割以及提取特征等處理，從而改善圖示信息，以便人們解釋或機器自動理解。

在智能電網(wǎng)系統(tǒng)所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中有不少的數(shù)據(jù)都是圖像數(shù)據(jù)，例如對輸電線路狀態(tài)的遠程監(jiān)測常常通過線路圖像/視頻監(jiān)控系統(tǒng)來實現(xiàn)。為了能夠?qū)崿F(xiàn)對輸電線路狀態(tài)全天候全方位的實時監(jiān)控，采用智能化和自動化的手段來代替人工是必然的趨勢。但原始圖像中包含的噪聲太多了，價值密度低，難以用于智能識別。在這種情況下，可以通過數(shù)字圖像處理中的灰度變換、直方圖修正、小波包去噪、圖像銳化以及邊緣檢測等處理方式來增強圖像對比度，去除噪聲，加強圖像的輪廓特征，以便于特征的提取和識別，進而產(chǎn)生價值密度較高的特征數(shù)據(jù)集，為輸電線路狀態(tài)的智能識別過程做好圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的方法包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測等。

由于智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價值密度低以及處理速度快的特點，智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)屬于無法在一定時間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的“大數(shù)據(jù)”，需要通過數(shù)據(jù)挖掘來提取其中隱含的有價值的信息，從而實現(xiàn)對整個電網(wǎng)系統(tǒng)多角度、多層次的精確感知。例如，通過對長期的、大量的用戶用電數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，對不同地區(qū)以及不同用戶進行分類，可以得到有助于優(yōu)化配電調(diào)度的信息，并能為電費定價調(diào)整提供參考；由于在當(dāng)今社會中各行業(yè)的發(fā)展都離不開能源的使用，因此對用電數(shù)據(jù)進行挖掘甚至還可以歸納總結(jié)出各種指標增長率與社會用電情況的一般規(guī)律，便于政府了解和預(yù)測社會各行業(yè)發(fā)展狀況及用能情況，為政府決策提供參考。而通過對長期的、大量的電動汽車充電數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，可以為充電站的布點提供參考。通過對長期的、大量的可再生能源發(fā)電情況進行數(shù)據(jù)挖掘，有利于降低可再生能源產(chǎn)電不穩(wěn)定對供電網(wǎng)絡(luò)的影響，進而更好地融入可再生能源發(fā)電。此外，數(shù)據(jù)挖掘還有利于用戶能效的分析管理、業(yè)務(wù)拓展分析、供電輿情監(jiān)測預(yù)警分析、電力系統(tǒng)的故障預(yù)測和狀態(tài)檢修、短期電網(wǎng)負荷預(yù)測、城市電網(wǎng)規(guī)劃等。智能電網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)特性表明了數(shù)據(jù)挖掘在智能電網(wǎng)中有著廣泛的應(yīng)用。

3.4 人工智能

根據(jù)著名人工智能科學(xué)家Michael R.Genesereth和Nils J.Nilsson在1987年提出的定義，人工智能是研究智能行為的科學(xué)，它的最終目的是建立關(guān)于自然智能實體行為的理論和指導(dǎo)創(chuàng)造具有智能行為的人工制品。人工智能是一門研究如何將人的智能轉(zhuǎn)化為機器智能或者用機器來模擬或?qū)崿F(xiàn)人的智能的學(xué)科。

數(shù)據(jù)挖掘在智能電網(wǎng)中有著廣泛的應(yīng)用，而數(shù)據(jù)挖掘需要人工智能技術(shù)來提供數(shù)據(jù)分析的技術(shù)支持，因此人工智能在智能電網(wǎng)中也有著十分重要的應(yīng)用。例如，通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對經(jīng)過數(shù)字圖像處理所得的典型線路狀態(tài)的監(jiān)控圖像特征數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練識別來實現(xiàn)輸電線路狀態(tài)的智能識別。除了故障診斷外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可應(yīng)用于智能控制、繼電保護、優(yōu)化運算等

方面。

除了為數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)分析的技術(shù)支持外，人工智能還可以通過人類專家提供的經(jīng)驗和知識來構(gòu)建相應(yīng)的專家系統(tǒng)，如電網(wǎng)故障診斷和調(diào)度處理專家系統(tǒng)和操作票專家系統(tǒng)等，模擬人類專家解決問題的過程來進行決策，從而實現(xiàn)電網(wǎng)自動化和智能化。

而采用遺傳算法、粒子群算法等進化算法求解諸如發(fā)電廠和輸電線架設(shè)的規(guī)劃問題以及電力系統(tǒng)中各種控制參數(shù)的最優(yōu)解等問題或利用模糊集理論來處理電力系統(tǒng)中難以實現(xiàn)精確控制的復(fù)雜問題，也是人工智能在智能電網(wǎng)中的重要應(yīng)用。

3.5 軟件工程

根據(jù)Fritz Bauer在NATO會議上給出的定義，軟件工程是建立和使用一套合理的工程原則，以便獲得經(jīng)濟的軟件，這種軟件是可靠的，可以在實際機器上高效的

運行。

為了便于管理和使用，無論是供電管理方還是用戶方都會希望通過一個穩(wěn)定可靠，功能完備，并具有友好人機界面的軟件來方便操作。因此在建設(shè)智能電網(wǎng)的過程中勢必需要開發(fā)相應(yīng)的軟件，軟件工程便應(yīng)用于其中。尤其是對用戶端而言，在移動設(shè)備使用越來越廣泛的今天，開發(fā)相應(yīng)的移動端的APP無疑能夠更好地促進用戶參與到交互過程中。一個針對用戶個體，能夠?qū)崟r顯示如電力消費成本、實時電價、電網(wǎng)狀況、計劃停電信息等的智能電表提示信息，結(jié)合數(shù)字家庭技術(shù)，能夠遠程控制家電開關(guān)以便于用戶隨時隨地調(diào)整自己的用電情況，并整合線上業(yè)務(wù)申請、繳納電費等功能的APP能夠極大程度地減輕用戶的操作負擔(dān)，方便用戶的使用，使智能電網(wǎng)更加高效智能。

4 結(jié)語

計算機科學(xué)在智能電網(wǎng)中的廣泛應(yīng)用使電力行業(yè)在信息化時代中能夠更好地應(yīng)對各種新挑戰(zhàn)，為整個社會的發(fā)展帶來深遠的影響。

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