人工智能技術特點精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能技術特點主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：人工智能技術特點范文

關鍵詞：智能制造技術；人工智能技術；智能制造業；基本介紹；應用

中圖分類號：TP273 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）09-0025-01

1 人工智能技術的基本介紹

1.1 概念

網絡信息技術與計算機技術等等眾多學科的技術進行有效的融合，并且對于人類進行智能模擬，最終對于機械或者是其它領域進行智能化與自動化的控制，這種技術就是人工智能技術。隨著時代的發展，人工智能技術具有重要的價值。比如：對于機械等進行智能化控制，可以在遺傳編程、信息圖像、語言等各個方面進行應用。

1.2 特點

人工智能技術具有以下方面的特點。第一，性價比高。我們以智能制造業為例子進行具體說明。智能制造業一方面在運行中需要對于大量的數據信息等進行計算，分析等工作，另一方面需要對于運行的過程進行有效化監控。應用以往的方式需要花費大量的成本。而應用人工智能后，需要應用較小的成本，就能實現智能化控制與分析。第二，具有可靠性的特點。人工智能是在網絡信息技術、計算機技術等為基礎形成的新型高端技術類型，可以在全過程控制中保障智能制造業的安全。第三，具有可操作性的特點。光纖、電纜、網絡信息、計算機等眾多領域的進步與發展，為人工智能的應用提供了強大的技術支持，有利于其進步與發展。

2 人工智能技術在智能制造業中的應用

2.1 對于自動化控制流程的簡化

在智能制造業中進行產品的生產操作比一般產品要復雜，尤其是對于操作流程的控制具有非常高的要求。而應用人工智能技術之后，有關的操作人員只需要應用網絡操作智能控制系統就可以實現對于操作平臺的全過程智能自動控制，一方面保障了產品的質量與安全，另一方面使得系統對于可能出現的故障進行提前判斷，進行必要的安全規范處理。如圖1所示。

2.2 對事故和故障的及時處理

人工智能在智能制造業中進行應用，可以對于事故和一些故障進行及時的預防和處理，最終保障智能制造業產品的質量和安全。這種應用方式的特點在于，有效的彌補了傳統監測技術中存在的缺點和不足，建立起了動態化的監測網絡系統，對其生產中的狀態進行實時監控，對其質量的功能進行了有效的保障。除此之外，我們應用智能技術中的模糊理論可以建立起有效的刀具狀態識別模型，建立起有效的監控參數和刀具狀態之間的模糊關系，對于我們今后對于智能化制造技術的應用有重要的啟示。但是，這種應用還存在一些問題。因此，我們需要在今后的應用中對于這種方式進行有效的改進，提高其應用的質量和水平，全面提高刀具監控的水平，提高智能制造業的質量，實現其良好的經濟效益和社會價值。

2.3 對產品設計的優化

以往的制造業設計中需要進行大量的實驗，設計出眾多的樣品，一方面花費了大量的時間、經歷、金錢，最終成型的產品也不一定達到令人滿意的程度。而將人工智能技術在制造業設計中進行有效的應用，其可以對于設計工作建立起網絡化信息模型，并且對于設計出的產品在網絡上進行生產過程應用仿真，有效了解設計出的產品具有怎樣的缺點和不足，在網絡模型平臺中進行有效改進，再次進行應用生產過程仿真，大大提高產品設計的質量與水平，還節省了大量的時間與金錢，對于產品進行了優化設計。

3 結語

對于人工智能與制造自動化技術的挑戰問題進行分析與研究，有利于我們了解人工智能發展的趨勢與應用實踐情況，最終可以在今后生a中有效應用這項技術，促進我國經濟的發展與社會的進步。

參考文獻

[1]紀.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J].電子測試，2014（03）：137-138.

[2]任博.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J].科技視界，2015（09）：108-109.

[3]王濤.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探討[J].電子技術與軟件工程，2015（11）：261.

第2篇：人工智能技術特點范文

【關鍵詞】大數據；人工智能；計算機網絡技術

如今計算機領域掀起了人工智能的浪潮，許多行業和技術正向著智能化方向轉型，人工智能技術也因此得到了迅猛的發展。同時大數據時代的到來也給計算機網絡技術提出了更高的挑戰，數據信息的爆炸式猛增，以及網絡環境的日益復雜，都加快了計算機網絡技術的升級轉型。基于此深入研究人工智能技術在計算機網絡中的應用對提高網絡環境的安全性以及推動計算機網絡技術的進步具有重要意義。

一、大數據時代和人工智能

1、大數據時代。所謂大數據是數據的種類和數量眾多的數據集，在大數據中，數據種類繁多，數量龐大，比較傳統的數據庫數據的真實性更高，數據的處理速度更快。在大數據時代，互聯網依靠數據信息的支撐，對于如何從眾多的信息中快速獲取有價值的數據提出了更高的要求。大數據給我們帶來了新的機遇和挑戰，深入研究大數據技術，合理地在各個領域運用，將會提高數據的應用價值，給我們的生活提供更大的便利。

2、人工智能的特點及優勢。相比于傳統模式，人工智能技術在信息處理上速度更快，準確率更高。在大數據時代這種優勢會更加明顯；人工智能具有成本消耗低的特點，人工智能技術基于專家系統創建知識庫和推理機，有效降低資源消耗的同時，還提升了效率；具有超強的自我學習能力，從基礎的機器學習到尖端的深度學習，從簡單的模式到復雜的人工神經網絡，人工智能都有著優異的表現，而且其發展速度是迅猛的，在某些領域甚至已經超越了人類。

二、人工智能在計算機網絡技術中的應用分析

1、安全管理中的數據挖掘技術。數據挖掘技術是一種深層次的數據分析方法，它按照給定的任務，對大量的數據進行挖掘和分析，揭示隱藏的規律，通過對網絡連接等技術的準確描述，完成同主機的對話，進而找到更加有效的方法。目前基于數據挖掘的技術越來越成熟，在數據化運營中的應用也越來越廣泛。數據挖掘技術極大的促進了人工智能的發展，使其在各個領域得以實現。人工智能技術結合數據挖掘技術可有效排除計算機中的安全漏洞，提高系統安全性。

2、保障網絡安全。如今計算機網絡環境日益復雜化，計算機網絡安全化管理的重要性是不言而喻的。人工智能技術的迅速發展，對計算機網絡安全的防護起著重要的作用，其中智能防火墻技術就是一個典型的例子。智能防火墻能夠自主的對網絡上的信息進行篩選，有選擇的為用戶提供信息，能夠攔截有害信息，防止病毒和垃圾信息進入計算機系統。在對垃圾信息進行處理時，人工智能的入侵檢測技術可以提前對這些信息進行預覽，使問題盡快的被發現處理。在計算機連接互聯網時，人工智能技術會對數據進行分析處理，判斷計算機網絡的安全狀態，并反饋給用戶。這些檢測機制對于提高計算機網絡的可靠性和安全性起著重要的作用。

3、人工智能管理。所說的人工智能系統是由軟件實現的，它以知識庫為基礎，通過對知識庫中數據的分析處理完成相應的任務，同時還能保證及時性。人工智能管理系統在能夠提高工作效率的同時還可以針對不同用戶提供個性化服務，在一段工作結束后，管理系統會對信息進行分析處理，有針對性的為用戶提供服務。在信息查找方面，人工智能管理技術提供了自定義設置功能，使查找數據和信息更加人性化。在日常實際的使用中，人工智能管理系統這些智能化和人性化的特點，對用戶工作效率的提高和時間的節省有著非常重要的意義。

4、網絡管理和系統評價。在網絡管理方面，由于網絡環境時時刻刻都處在動態變化之中，網絡環境的復雜性大大增加了網絡管理工作的難度。而人工智能技術能有效解決這一問題，基于人工智能技術的網絡管理將更加智能化，通過網絡內部的專家知識庫和問題求解技術，能夠建立起一個有著綜合性能的管理系統。這種智能化的管理技術不僅可以將網絡管理人員從繁重的工作中解放出來同時還能有效提高計算機網絡管理的質量和效率。人工智能技術中另外一個重要組成部分就是專家系統。所謂專家系統其實是知識庫和推理機的綜合，利用專家系統技術能夠模擬由領域專家才能解決的復雜問題，提供仿真該領域專家的幫助和指導，讓用戶花更少的時間和費用以更便捷的方式解決專業性問題。將專家系統合理的運用于網絡技術中，能有效提高網絡管理效率。

第3篇：人工智能技術特點范文

【關鍵詞】人工智能；電氣自動化控制；應用研究；智能控制器

1前言

人工智能是計算機技術飛速發展過程中產生的一個重要分支，是對人的意識、思維的信息過程進行模擬，通過對其擴展應用于各個領域，對于整個社會的發展都有著積極的推動作用。在企業、工程運行過程中，為了提高運行管理效率，需要大量的應用到自動化控制技術，將人工智能應用于自動化控制領域對于提高企業運營水平有著很大的幫助。

2人工智能概念、優勢及特點

在這里我們提到的人工智能，是一門以研究、開發用于模擬、延伸和伸展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的科學，其最終目的是生產出能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，并應用到社會生產生活的各個方面。在理論上人工智能可以像人那樣思考，甚至超過人腦，所以各領域對于人工智能的未來寄予厚望。人工智能除了具有其他智能技術的特點外，還具有一些獨特的優勢，具體表現為控制性能更高、使用方法更簡便、控制效果高度一致等。通過在電氣自動化領域應用人工智能技術，對于整個領域都有著積極的推動作用，與傳統自動化控制方法比較，其突出的優點體現為更高的性價比、更強的可操作性和更高的可靠性。［1］

3人工智能技術在自動化控制方面的應用

鑒于人工智能技術在自動化控制方面的發展水平，目前其應用主要是體現在電氣設備的設計、電氣控制、故障診斷等多個方面。下面我們分別對其進行細致分析:

3．1在電氣設備設計方面的應用

在傳統的電氣設備設計過程中，由于涉及到的學科內容較多，如電磁學、電動機、變壓器、交直流轉換等。同時對于設計人員的工作經驗也提出很高的要求，在設計完成后還需要進行大量的調試試驗，人力、物力、財力的消耗都非常大。通過將人工智能技術應用于電氣設備設計，除了能夠解決以往人腦很難解決的大量計算和模擬問題外，還能夠有效的控制設計的精確度和工作效率。在對電氣設備進行設計過程中，一般需要應用到兩方面的人工智能技術，分別是專家系統和遺傳算法，前者主要是針對產品的開發性設計，而后者主要是實現對設計方案的優化。通過應用人工智能技術，在設計工作中，對于設計人員工作經驗的要求就大大降低，只需要熟練掌握相關的設計軟件即可。

3．2在電氣控制中的應用

自動化控制作為電氣控制領域中最為重要的一個環節，通過與人工智能的融合，能夠很大幅度的提高電氣運行控制的自動化水平，進而有效的降低人、物、財三者的成本，改善運行系統的質量和效率。較為成熟的智能控制的方法主要包括神經網絡控制、專家控制、模糊控制三類。3．2．1神經網絡控制神經網絡控制中所指的神經網絡，指的是一種經驗模型，它是通過對生物神經網絡功能的模仿而建立的。在信息傳輸處理過程中，模擬生物神經網絡的傳輸處理方式進行。這種模擬人工神經的網絡對于輸入的信號有著極強的處理和反應能力。鑒于神經網絡中各個神經元之間的連接關系非常復雜，而且各個神經元之間是以一種非線性的方式進行信號傳遞，這種情況下，在輸入和輸出信號之間可以構建很多種不同的關系。鑒于這一特點，神經網絡模型同樣可以作為一個黑箱模型來處理那些用機理模型無法精確描述，但是其輸入輸出間確實存在關系的規律。神經網絡控制作為一種成熟的經驗控制的方法，在實際自動化控制中應用的越來越廣泛。3．2．2專家控制專家控制，作為人工智能技術的一個重要分支，也被稱為專家智能控制，是將專家系統的理論和技術，以及控制技術的理論、方法進行有機的結合，在未知環境下，仿效專家的大量經驗，實現對系統的控制。是通過對人類專家的控制知識和經驗進行模擬來實現設備的智能化控制。3．2．3模糊控制模糊控制在人工智能技術中發展的最為成熟，也最為簡單，所以在各個領域都得到了廣泛的應用。一套典型的模糊控制系統，結構如下圖1所示:通過對系統結構示意圖的分析，我們可以看到這一控制系統主要是由模糊控制器、輸入/輸出接口、執行機構、被控對象和檢測裝置五部分組成。其中模糊控制器作為這一系統的核心，可以實現如模糊量化處理、模糊決策、非模糊化處理等多個功能;輸入輸出接口則是實現被控對象與控制器間的數據交換;執行機構主要是生產現場的各類電動機;在模糊控制系統中，根據需要實現功能的不同，被控對象也各不相同，既可以是裝置、設備，也可以是各種對象過程。模糊控制對于那些用精確數學模型難以定義的對象具有更高的優異性。系統中的檢測裝置就是各種不同類型的傳感器，其精度與系統的控制精度有著直接的關系，所以在系統構建時應盡量選擇高精度的傳感器。［2］

3．3在故障診斷中的應用

在電氣自動化運行過程中，故障診斷也是控制系統重要的實現功能，將人工智能技術應用于這一環節，對于提高整個自動化控制系統的運行效率和質量有著巨大的意義，具體應用到的技術包括專家系統、模糊理論及神經網絡，通過對這三種技術的綜合應用，互補優缺點，當電氣系統中的各類電動機、發電機、變壓器發生故障時，可通過人工智能診斷系統對故障點進行及時的診斷和處理。［3］

4結語

人工智能作為人類智力的延伸，在提高人類工作效率的同時，也將會更好為人類提供服務。在上面文章里，我們只是簡單的對人工智能技術及其在電氣自動化控制領域的應用進行了探討。通過加強自動化電氣控制方面人工智能技術的研究和應用，將會有效的推動電氣產業的進一步深化和改革。

參考文獻:

［1］紀．人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析［J］．電子測試，2014，(03):138．

［2］馬仲雄．淺談電氣自動化控制中的人工智能技術［J］．電子技術與軟件工程，2014，(11):247．

第4篇：人工智能技術特點范文

關鍵詞：智能技術；冶金自動化；數學模型

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.04.011

1 在冶金自動化中運用人工智能技術的重要作用

冶金工業是一項與傳質、傳熱以及復雜化學反應相關的工業生產過程，冶金產品生產控制冶煉過程很難按照一般數學模型進行設計，運用人工智能技術以后配料、燒結、高爐等過程得以實現智能化控制，對于冶金產品生產的作用主要如下：一是提高了產品質量，通過采用爐氣連續分析動態控制系統和副槍測溫系統提高終點控制命中率，這樣以來將大幅度減少補吹工作，因此鋼的清潔度和鋼水質量都會得到明顯改善；二是降低了冶金產品的生產成本，一方面人工智能技術的廣泛應用代替了一次性副槍定氧、定碳探頭的消耗，另一方面，利用人工智能快速分析數據的特點，使得煤氣回收率提高；三，提高了金屬物質的回收利用率，吹氧制度和加料制度的改變使得渣中氧化鐵的含量得到控制，同時補吹過程的減少也降低了渣中氧化鐵的含量；四是人工智能技術使得冶金生產實現了動態化的控制，這將有效節約不必要的冶煉時間消耗，同樣的生產時間內將有可能生產出更多的產品。

2 人工智能在冶金自動化中的應用水平分析

應用在冶金自動化生產中的人工智能技術包含智能控制、數據挖掘以及軟計算等多個關鍵性環節。

智能控制技術主要被用于解決依靠一般數學方法和模型很難描述清楚的復雜的、隨機的、模糊的、柔性的控制問題。這樣的問題一般至少具備以下特點之一：一是難以明確具體的控制對象；二是控制對象的相關參數變化范圍極大；三是控制對象可能具備高度的非線性特征。冶金工業作為一個復雜的化學工業生產工程，非常符合智能控制技術處理對象的特點，因此智能控制技術在冶金自動化生產中應用十分普遍，比如實現鋁電解槽模糊控制技術，以及通過控制電極升降來加強對電弧爐煉鋼過程的控制。

數據挖掘是近些年來新興的、面向商業應用的人工智能技術，它通常被用于從源數據中挖掘模式或聯系方法。冶金產品生產中涉及的傳感器超過萬件以上，數據挖掘技術就是對生產過程經過嚴密監控和提取知識信息，用于分你想生產實際過程中各種因素之間相互作用關系，以發現問題和做出改進。比如進行冶金設備某階段運行狀況評價或者對有色冶金過程進行故障診斷與預防。

軟計算能夠模擬系統的生產過程，通過對不確定、不精確及不完全真值的容錯來獲取低代價的實施方案，對于產品生產周期長、成本較高以及受影響因素多，的產品生產尤其重要。

3 提高人工智能在冶金自動化應用水平的戰略思考

3.1 加大在智能技術開發和利用上的投資力度

冶金行業需要同計算機控制行業一起共同開放出符合冶金工業生產過程和工藝要求、能夠建立復雜的數學模型和進行復雜計算的智能算法或模型。在這一方面我們需要積極地學習國外的先進冶金經驗，積極開發具有我國自主知識產權的新型專家系統以及智能控制系統，加大在設備購置和技術研發上的投資力度，逐步實現冶金生產智能化走向國際。

3.2 做好冶金企業的人工智能化管理布局

人工智能化技術的普及意味著傳統工S的工人人數將極大地減少，更多的資金投入將被投放到大型設備的購置和技術管理層次，原有的傳統冶金生產管理也不再適用。為了適用人工智能冶金生產的管理布局，需要管理者在總結以往經驗的基礎上，全面規劃，加強領導與管理，做好本企業內的信息管理系統更新換代的技術改造，針對人工智能的產品生產特點，實現更加智能化的管理。

3.3 重視起冶金行業的專業人才培養

近些年來，我國的冶金行業步入發展平穩期，與繁榮期不同的是，冶金工業生產的規模擴張速度放緩，盡管冶金行業在趨向精細化發展，但不可否認的是，與其他行業相對，冶金行業增長出現頹勢，這一點與我國冶金行業專業人才培養力度不夠相關，最直接的證據是全國各大高校的冶金專業招生人數不斷減少。為了推動冶金行業的長遠發展，培養各個領域不同層次的冶金科技和管理人才，使得人工智能技術在冶金行業生產中應用性更強，就需要行業和政府充分重視起冶金行業的專業人才培養

4 結語

冶金工業生產的總目標是“高效、高質、低成本、節能、環保”，人工智能技術在冶金生產中的應用也正是基于此進行的。運用人工智能技術給傳統的冶金生產帶來了巨大的改變，它通過改造煉鋼控制和優化工藝流程使得大型設備生產效率提高，工人的勞動強度和產品的生產成本極大降低，提高了終點命中率，減少補吹次數和出鋼質量。但人工智能技術的應用涉及多項環節，如何做好精準的模型建立、數據采集和自動控制是進一步需要攻克的難關，也是未來人工智能在冶金自動化中的應用的研究重點。

參考文獻：

[1]鐵軍，朱旺喜，吳智明.數據挖掘技術在鋁電解生產中的應用[J]. 有色金屬，2003（01）.

[2]顧學群，任吉云.電弧煉鋼爐電極升降智能控制系統[J].南通工學院學報（自然科學版），2002（03）.

第5篇：人工智能技術特點范文

關鍵詞：電氣自動化；人工智能；控制

近年來，我國科學技術飛速發展，人工智能技術的優勢凸顯出來，而自動化技術在各個領域中廣泛運用，特別是電氣工程自動化更是由于操作簡單、針對性強等優勢，在很多領域發揮重要作用。從1956年第一次提出人工智能的概念后，對于人工智能的研究就不斷跟進，逐漸形成一個較為完善的科學體系，涉及計算機、自動化、信息技術、仿生學、語言學、控制技術、邏輯、哲學、生物學等多個學科。將其運用到電氣自動化控制中，實現精準控制，推動電氣自動化工程健康發展。

1人工智能技術概述

經歷了三次信息產業改革，計算機快速成為21世紀重要的基礎技術類型，為各領域技術發展提供重要的幫助。而在計算機信息技術支撐下，自動化發展、智能化發展以及數字化發展已經成為當今社會中耳熟能詳的名詞，也是行業已經實現或未來所追求的方向。人工智能在這一背景下應運而生，集合多種信息化技術類型，通過拓展、開發、研究等方式，以相關理論、技術與設備糅合起來，賦予研究對象智能化功能。當然，人工智能也是計算機領域中的一個重要分支內容，能夠實現智能化發展，創造出更多有利于人類發展和使用的工具，例如，語言圖像識別工具、機械人等都在生活工作中發揮了較大的作用。人工智能的概念是從二十世紀50年代初起提出，對人工智能的研究建立在計算機技術基礎之上，同時不斷將別的學科理論、技術引入其中。可以說，人工智能技術是一項系統性工程，融合了各個學科知識，對其的研究必須考慮各方面因素，才能實現與人類智能相類似的功能。當然，人工智能技術的發展，是在對人腦工作機制深入研究基礎上提出的，借助于計算機編程技術、程序控制技術，對人體大腦信息處理功能模仿，但同時也具有了大腦無法達到的計算功能，將其用于電氣自動化控制領域中，可以實現更加便捷的生產模式，控制成本，提升效率。

2人工智能技術在電氣自動化控制中的有效應用

2.1分析電氣控制的整個過程

電氣控制作為電氣工程自動化中關鍵環節，對實現自動化控制做出了巨大貢獻。而現代化信息技術發展推動下，人工智能早已經占據了電氣控制領域的半壁江山。利用人工智能計算機程序，通過設定相關運行程序參數，就能夠實現對電氣控制整個過程。在具體電氣自動化系統運行當中，需要根據實際情況，選擇針對性的控制程序，對各環節進行有效控制，不斷減少控制誤差的發生，避免對系統運行造成不利影響。人工智能對電氣控制過程應用，主要是通過對模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。在模糊控制中，主要是指通過電氣傳統中交流、直流傳動作用下實現。通常情況下，電氣直流傳動控制中模擬邏輯控制包括Sugeno、Mamdani。具體應用當中，Mamdani主要是實施調速控制，而Sugeno屬于Mamdani的一個例外情況。在交流傳動中，通常利用模糊控制器實現調速，從而對電氣工程施工實現有效控制。

2.2有效實現控制及保護功能

利用人工智能技術，能夠自動采集所有的開關量、模擬量，并對這些數據進行處理，按照預先設計方案中的要求整合和存儲。同時，還能夠利用圖像生成軟件，對電氣系統歷史運轉情況用真實畫面模擬并顯示出來，這樣能夠直觀地看到斷路器、電機、電壓設備、隔離開關等運行狀態。操作人員能夠根據這些具體情況，結合收集到的數據建立圖表。但值得注意的是，由于圖像畫面比字符數據占用的系統資源大，必須考慮到計算機設備、硬件條件等能否符合條件，避免由于圖像數據消耗運算資源大而導致系統穩定性受阻。另外，采用人工智能控制界面，能夠實現對電氣系統遠程控制操作，對提升生產效率意義重大，還能夠提升電氣系統運行的安全性。人工智能技術利用，能夠對各個主要的設備模擬量數值、開關狀態等進行智能化的掛牌檢修，同時對于狀態變化、故障報警等問題也會給出有效警報，按照順序將系統中各項數據都記錄下來，在線對負序量計算進行分析。通過電話圖像、語音、聲光等綜合性模式，或通過選擇性報警，在具體操作過程中，利用鼠標、鍵盤能夠對隔離開關進行實時的控制，實現遠程控制功能。將模擬量故障按照一定順序進行錄波，捕捉相關波形，進行開關量變位、在線參數設置調整等。在運行管理操作系統當中，能夠自動保存運行日志，可以實現隨時備查，自動生成的報表需要進行及時打印、存儲，描繪系統運行曲線。

2.3對電氣設備實施優化設計

人工智能技術運用到電氣工程設備當中，能夠有效提升自動化控制效果，而這一效果的實現主要體現在設備設計層當中。電氣設備設計具有復雜性較大的特點，在具體設計過程中會涉及多方面知識內容，包括電機、電路以及電磁學等，且必須具有豐富的經驗。傳統電氣設備設計工作開展中，有時候會依靠簡單實驗結合手工經驗，導致最終的設計方案確定難度大，方案有效性有待商榷，很難找到最優化的設計方案。而利用人工智能技術，通過計算機系統的相關智能功能，將計算機設計和人工設計結合起來，能夠縮短設備設計與開發的周期，有效提升電氣設備的設計質量與效率。通過人工智能技術，還能夠有效提升電氣設備運行的整體效率。電氣自動化設備運行效率是電氣自動化工程發展最為關注的問題之一，而傳統電氣自動化控制系統作為一個極其復雜過程，涉及多個領域知識內容。人工智能的利用，不僅模擬人腦思維方式，同時更能完成人腦無法完成的復雜工序，能有效提升電氣設備運行的精準性，提高整體運行效率。人工智能技術的使用，正好能夠實現對故障點的定位工作，還能根據故障點具體情況，對故障設備實現自動化隔離，保證設備系統能夠繼續運動，避免造成更大的故障發生。利用模糊控制以及神經網絡系統等，都能夠實現對電氣設備系統運行當中故障的診斷。變壓器是電氣工程重要的設備之一，利用人工智能技術能夠對變壓器油液砌體進行有效的檢測分析，以便于能夠準確判斷變壓器發生故障類型，得到相關的故障信息，對維護整體設備運行效率與穩定做出了巨大的貢獻。

第6篇：人工智能技術特點范文

關鍵詞：人工智能 電氣自動化控制 應用

人工智能是一種新型技術，與傳統技術相比，人工智能有著巨大的優勢，該種技術主要是建立在計算機與網絡技術中，能夠解決很多傳統技術難以解決的問題，目前，人工智能已經在經濟建設與社會發展中得到了廣泛的應用，也取得了良好的成效，但是，在一些主觀與客觀因素的限制之下，人工智能在電氣自動化控制中的應用依然存在一些不足之處，下面就針對人工智能的特點及人工智能在電氣自動化控制中的應用進行深入的分析和探討。

1 .人工智能控制器特點分析

在電氣自動化中使用的人工智能控制器多為非線性函數近似器，其中代表性的有遺傳算法、模糊理論、神經算法與模糊神經算法等，使用非線性函數近似器有著巨大的優勢，這主要表現在以下幾個方面：

第一，在開展人工智能電器設計時并不需要應用精確的動態模型，不需要明白非線性與參數變化等因素就能夠完成設計；

第二，只要適當的調整系統的下降時間、相應時間，就能夠有效提升函數性能，產生的過沖也很小；

第三，人工智能控制器能夠設計相應時間與語言，調節方式十分的簡單，對于信息與數據也有著良好的適應性，抗干擾性能理想，容易實現；

第四，人工智能控制器的一致性良好，與驅動器無直接聯系，即使輸入的數據是未知的也可以獲取到理想的預測結果。（以以太網為例的人工智能控制器原理示意圖詳見圖1）

圖1 以太網為例的人工智能控制器原理示意圖

2 .人工智能在電氣自動化控制中的應用分析

2.1 人工智能在電氣自動化設計中的應用

自動化電氣的設計十分的復雜，牽扯到很多專業，如變壓器、電路、電力電子技術、電機等等，對設計人員專業技能水平的要求也較高，也需要用到大量的人力、物力與財力，利用人工智能技術就可以有效解決人力難以解決的問題，有效提升設計的精度與工作效率。

此外，在電氣設備的設計過程中，需要根據不同的情況采取相應的算法，要想有效提升設計的質量與效率，工作人員必須要具有應用人工技能的經驗與能力。

2.2 人工智能在電氣控制中的應用

電氣自動化控制是一個關節性環節，如果能夠采取科學的措施提升整個系統的自動化水平，就可以有效降低人力、物力財力的投入，有效優化人工系能系統的運行質量。

人工智能技術在電氣自動化設備中的應用包括神經網絡控制、專家系統控制以及模糊控制幾個方面，其中，模糊控制的應用范圍最為廣泛，究其根本原因，是由于該種方式簡單，與生產的聯系也更加的緊密。

而模糊控制在整電氣自動化中的應用主要集中在交流傳動與直流傳動兩個方面，其中，直流傳動主要集中在模糊控制器之中，如Sugeno、Mamdani，而Sugeno是Mamdani的一個部分，Mamdani多應用在調速控制系統中，其規則庫為if-then規則庫。將模糊控制器應用在交流傳統控制系可以代替傳統PSI控制器與PI控制器，近年來，在科技水平的發展之下，模糊控制器也開始應用在全數字高動態性能傳動系統之中，也取得了一定的成效。

2.3 人工智能在故障診斷系統中的應用

人工智能技術中的專家系統、模糊理論與神經網絡已經在電氣設備故障診斷系統中得到了廣泛的應用，其中應用范圍較廣的就是發動機、發電機與變壓器故障的診斷工作中。在診斷時，需要先從變壓器油中將氣體分離出來，再根據氣體的情況分析故障的發生狀態。如果使用傳統的診斷方式是難以判斷出故障的復雜性、非線性以及不確定性的，診斷結果并不理想。但是，使用人工智能技術即可有效提升診斷的成功率，就現階段來看人工智能技術主要采取專家系統、神經網絡與模糊邏輯集中診斷方式。

2.4 人工智能在電力系統中的應用

目前，人工智能在電力系統中的應用包括神經網絡、專家系統、啟發式搜索、模糊集理論幾個方面，其中，專家系統是一種集經驗、規則與專業知識一體的程序性系統，該種系統需要依賴一定領域的知識與經驗進行推理，并模擬專家的決策對各個難題來處理。專家系統主要包括六個部分，即推理機、知識庫、人機接口、知識獲取、咨詢解釋、數據庫。在整個系統的使用過程中，需要根據實際情況的變化來更新規則庫，以便獲取到最及時的要求。

目前，很多訓練算法與神經網絡都在電力系統中得到了一定程度的應用，神經系統的儲存方式與學習方式都十分的靈活，也有著強大的狀態分類能力以及識別能力，在負荷預測的過程中，神經網絡能夠對模型進行科學合理的分類，并實現對輸入的選擇，構建出日預測模型以及周預測模型，將人工神經網絡與元件關聯進行有機結合即可實現對復雜系統的診斷，識別是不同的故障。

2.5 人工智能在日常操作中的應用

電力系統不僅對電力系統自身的自動化水平有著直接的影響，對于管理工作也有一定的影響，將人工智能技術應用在日常操作中可以對加用電腦進行實時操作，可以實現報表自動生成、日志生成、日志儲存等多種功能。這不僅可以簡化操作，也能夠有效提升操作的可視性與簡便性，可以看出，將人工智能系統應用在日常操作中可以有效提升電氣自動化系統的工作效率，這也是未來階段下我國電力系統發展的重要方向。

3. 結語

總而言之，在科技水平的發展之下，電力自動化控制系統也得到了完善的發展，與此同時，人工智能系統在電氣自動化控制中的應用也取得了一定的成效，將人工智能應用在電氣自動化控制系統中可以有效提升設備的使用效率與使用質量，但是由于一些客觀因素的限制，人工智能技術還存在一些不足，相信在不久的將來，這一問題定可以得到完美的解決。

參考文獻：

[1]王金亮.人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用研究[J]. 科技致富向導，2012（10）

[2]龍，曲利，董洪潮.人工智能在電氣自動化控制中的應用[J]. 科技傳播，2013（09）

[3]胡蝶.人工智能在電氣自動化控制中的應用[J]. 中小企業管理與科技（下旬刊），2010（09）

第7篇：人工智能技術特點范文

關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；應用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）29-0151-02

在當前的社會當中，人工智能是一項應用前景十分廣闊的技術，在社會各個領域中，都得到了極為廣泛的應用。在人們的日常娛樂、工作、生活當中，人工智能發揮了很大的作用，例如專家系統、智能電器等。智能化科技的出現和應用，使得人們的生活得到了極大的豐富。同時，人工智能的出現，還為我國科技領域的發展進步提供了良好的方向，尤其是在計算機網絡技術領域，更是得到了極大的發展和應用。

1 人工智能技術的概念

人工智能指的是對計算機進行應用，以此模仿人類的智能行為和思維過程，從而形成的一門綜合性學科。在人工智能當中，涉及了哲學、語言學、心理學、計算機科學等。通過人工智能，對人類的聽覺、感覺、視覺、觸覺、思維等進行模擬，從而實現人工智能化的機器，幫助人們解決生活和工作中的問題，從而確保人們的安全、提高人們的效率。作為一種新型的智能技術，人工智能目前的發展速度很快[1]。利用計算機系統進行相應的編程，模擬人們的工作和生活環境，從而完成智能化、自動化的系統操作。在產生和應用人工智能的過程中，涉及很多其他的學科，其中，計算機網絡技術十分重要，對人工智能的發展方向有著很大的影響。

從某一種意義上來說，計算機網絡技術的發展，也是以人工智能技術為基礎的。從簡單的詞義解釋、數據運算，轉變為智能化人機操作，體現出了人工智能的核心地位。在對不確定信息進行處理的過程中，人工智能具有很大的優勢，它能夠對系統局部的整體和局部資源狀態進行詳細的理解，并且對提取的信息進行及時處理，將相關信息提供給用戶。此外，在人工智能當中，協作能力也比較強，通過有效的整合資源，在不同用戶之間，能夠交換信息和資源。在人工智能中，連接了網絡管理，從而使網絡管理環境得到優化，從而實現降低成本、提升效率等作用。

2 人工智能技術的優勢

在計算機網絡的應用中，具有實時性、瞬變性、高速性、動態性等特點，因此，應當不斷提高管理技術的靈活性和多樣性，從而更好地確保計算機網絡的穩定性、安全性和高效性。而人工智能技術具有很多方面的優勢，因而能夠在計算機網絡中發揮重要的作用。特別是在對不可知性、不確定性等問題中，人工智能具有較強的處理能力。

人工智能技術，例如模糊邏輯等，對于系統數學模型，無需進行詳細的描述，因此，可以將模糊邏輯引入到智能化網絡管理中，從而使網絡管理具備模糊信息處理能力[2]。這樣，能夠更加良好的控制和管理這些不可知性、不確定性信息，提高網絡系統的效率。協作能力也是人工智能技術中的一個重要優勢，隨著網絡結構、網絡規模的不斷擴大，在網絡管理中，逐漸發生了層次化的轉變。上層管理者功過輪詢的方式監測中層管理者，而中層管理者也通過同樣的形式監測下層人員，因而帶來了協作的問題。人工智能中，多的協作分布思維，能夠更好的協作各個層次之間的管理。

人工智能的推理、解釋、學習能力很強，能夠對低層信息進行解釋和學習，從而對高層概念和信息進行推理。對于推理的得出的高層概念和信息，進行網絡控制和網絡管理。對于非線性問題，人工智能能夠進行良好的處理，通過對人類智能的模擬，從而解決這些問題。此外，在人工智能技術的應用中，不會占用很大的計算機資源。在人工智能當中，模糊控制法等算法的運算速度十分迅速，能夠一次性搜索得到最優解，從而提高了計算機網絡技術的處理技術。

3 人工智能技術的應用

1）網絡安全管理

在計算機網絡技術當中，人工智能具有很多方面的應用，尤其是在網絡安全管理當中，應用更為廣泛。對于計算機網絡技術的安全管理來說，入侵檢測具有重要的意義，對于網絡安全來說有著十分重要的影響。在防火墻技術當中，入侵檢測也是作為核心的部分[3]。通過人工智能技術的應用，計算機網絡系統能夠更好地發揮出入侵檢測功能的作用，從而提高系統資源的保密性、可用性、安全性、完整性。在入侵檢測技術的應用當中，主要是通過分類處理數據和篩選采集數據，形成最終的報告，并且將網絡信息的安全狀態向用戶進行實時反饋。在當前的人工神經網絡、模糊識別系統、專家系統當中，基于人工智能的入侵檢測應用最為廣泛。

基于人工智能對傳統的防火墻進行改造，形成了智能化防火墻系統。相比于其他的防御系統，智能防火墻應用了很多智能識別技術，例如統計、決策、概率、記憶等方法來處理和識別數據，從而在計算機的運行當中，匹配檢查所占用的資源更小，避免對網絡有害行為的發現效率降低。這樣，能夠對有害信息進行更加有效的限制和攔截[4]。相比于傳統的防御軟件，智能防火墻的效率和作用都要更為良好，能夠解決傳統防御軟件帶來的拒絕服務共計的問題，對于病毒的入侵和傳播，發揮了良好的抑制作用。

此外，智能型反垃圾郵件系統也是人工智能在計算機網絡技術中的另一大應用。通過這種方式，能夠有效的屏蔽垃圾郵件，不會對客戶信息安全造成影響。通過有效的監測用戶郵件，開啟式的掃描郵箱當中的垃圾郵件。同時，將垃圾郵件分類信息提供給用戶，提醒用戶及早進行處理，從而更好地確保郵箱系統的整體安全性。

2）網絡管理和系統評價

電信技術、人工智能等方面的發展，推動了網絡管理的智能化轉變，除了在計算機網絡安全管理中的應用之外，人工智能當中的問題求解技術、專家知識庫等也得到了充分的應用，從而實現了良好的綜合性網絡管理。在網絡管理當中，由于網絡的瞬變性、動態性等特點，產生了很大的工作難題。因此，在現代化的網絡管理當中，也逐漸朝著智能化的方形發展。基于人工智能，產生了專家級決策和支持方法，在信息系統管理當中，應用十分廣泛[5]。在計算機程序當中，專家系統具有較高的智能性，在某一個領域當中，積累了大量專家的經驗和知識，基于此進行歸納和總結，從而形成了資源錄入相關系統。通過這種方式，在某個領域當中，匯集了大量專家的經驗，從而對該領域當中的相關問題進行處理。因此，在計算機網絡管理和系統評價當中，運用人工智能，綜合大量專家的知識和經驗，建立相應的專家系統，從而在遇到相關問題的時候，能夠調用其中的知識，更好地進行網絡管理和系統評價工作。

4 結論

人工智能是當前一項十分先進的科學技術，這一技術的產生和應用，極大地改變了人們的娛樂、工作和生活方式。而隨著人工智能的不斷發展和完善，其在計算機網絡技術中的應用需求越來越多，因而實際應用也將越來越廣泛。運用人工智能，能夠在網絡安全、網絡管理、系統評價等方面發揮重要作用，從而推動計算機網絡技術的更大進步。

參考文獻：

[1] 馬義華. 人工智能在計算機網絡技術中的運用分析――評《計算機網絡技術及應用研究》[J]. 當代教育科學，2015（20）：9.

[2] 劉健. 人工智能在網絡教育中的應用探討[J]. 計算機光盤軟件與應用，2014（6）：244-246.

[3] 黃麗萍. 人工智能技術在計算機網絡教育中的應用[J]. 計算機光盤軟件與應用，2014（10）：236-237.

第8篇：人工智能技術特點范文

[關鍵詞]應用；特點

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）05-0352-01

1 人工智能技術的應用

現狀在人工智能技術還沒有被人類適用之前，電氣產品的設計都是通過人工慢慢完成，耗費的時間較長。但是自從應用人工智能技術后，在很大程度上改變了電氣產品的設計方式，手工設計逐漸被取代，大大縮短了產品的生產時間，而且也有效提高了產品的質量，因此人工智能技術的應用改變了生產的方式。另外，人工智能技術的應用使得智能控制功能變為現實不僅體現于數據采集與處理方面，而且還體現于操作控制與故障分析等方面。總的來說，人工智能技術的應用范圍越來越廣，給人類帶來了很大的便利。

2 氣工程自動化中智能化技術應用的特點

2.1 自動化控制

電氣工程自動化智能化技術在實際應用中能夠減少工作時間，對操作的準確性較高，自動化實現無人操作，同時能確保正常的開展自動化控制的工作，確保電氣工程設備正常運行。電氣工程自動化智能化技術在實際應用中，可以幫助技術人員對出現的問題故障進行有效的分析并且能夠及時處理。電氣工程智能化系統在處理復雜的數據時可以直接的把控制設備的相關內容清除，使設備處于不需要控制的模型上，這樣可以更好地調節控制設備的節奏，增加精準的把握控制系統。

2.2 調整控制自動化技術

能夠通過響應的時間、下降的時間和魯棒性的變化來隨時的調控對系統的控制程度。使電氣工程系統有效提高工作性能，智能化的控制工作有了最基本的技術保障，因此，在各種情況下，電氣工程自動化、智能化技術都比傳統的電氣工程系統有優勢，更適合應用于實際的生產操作中。在調節控制電氣工程智能化系統中，該系統會通過相關數據來進行自我調節。不需要人工的參與，不必有技術人員當場監控。

2.3 精準性高

憑借有關的處理技術實現精準的評估。不僅能夠處理常用數據，即使不常用的數據也可以有效的處理，同時還能精準的評估。在電氣工程智能化的控制工作中，控制系統對設備具有較強的變更性，這給控制系統增加了難度，就算是電氣工程的智能化系統也不能夠完全的控制設備，所以要根據設備的具體情況，對具體的設備具體分析，量身制作控制系統。

3 人工智能技術在電氣自動化領域中的應用

3.1 生產設計中的應用

生產設計流程設計范圍較廣，而且受到許多因素的影響，對設計人員的要求很高，設計中需要基于理論基礎上，且與自身的實際經驗相結合。但是相關的理論知識體系還沒有發展成熟，設計人員在對電氣產品進行設計的時候，主要是依賴于自己長期實踐積累的經驗，進而對設計成果進行試驗，確定可行后才采取下一步的開發，這樣的一種產品設計模式經過的環節較多，不僅工作任務重，而且成本相對比較高，更為重要的是產品的適用性有待提高。而在產品生產設計環節中應用人工智能技術之后，可以使產品的設計脫離傳統人工操作模式，只要利用計算機技術進行輔助設計就可以完成，新的產品設計模式減輕了工人勞動強度，使產品設計時間變短，從而更快的投入生產，非常有利于生產效率的提高。同時使用人工智能技術增加了產品的科技附加值，對企業的競爭非常有利。一般來說人工智能技術的實踐應用可具體分為遺傳算法，與專家系統兩種，將遺傳算法應用于電氣自動化系統中，可以使其能夠直接控制操作對象，重要的不需要對產品進行試驗，控制系統可以按照設計人員的要求，生成對應的設計方案，因此遺傳算法的應用較為廣泛。專家系統的設計方法與遺傳算法有一定的差別，該方法依賴于控制系統對前人的設計經驗進行分析、歸納，然后自動形成信息資料系統，確保電氣產品設計的可靠性。

3.2 在電氣控制過程應用

在電氣工程自動化發展中最為關鍵的便是電氣控制過程，其直接關系著系統的穩定性與高效性。因此，實踐中對電氣控制過程有著嚴格的要求，但因控制過程過于煩瑣，極易出現各種問題，一旦操作不當，則會引起設備故障，從而降低了其運行效率。而人工智能利用計算機技術，保證了操作精準性，通過界面化形式，簡化了控制流程，同時及時、完整保存了有關信息、數據，可自動生成報表，節約了人力、物力，增強了數據查詢的便捷性。現階段，常見的控制方法為模糊控制，其優點為操作簡便，此外，還包括專家系統控制、神經網絡控制等。

3.3 故障診斷應用

故障診斷中得以應用。實際上電氣工程系統故障很難被檢測出來，它具有很強的隱蔽性，并且還具有一定的波動性，如果工作人員在檢測的過程中采用的是傳統的故障檢測方式，將很難檢測出具體的故障原因與位置，不僅花費時間，而且也企業的財力。但是在使用人工智能技術的情況下，可以在較快的找出系統故障問題，相比于人工檢測，它具有很大的優越性。實際的故障檢測中，首先可以使用模糊邏輯診斷方法，其次可以使用神經網絡檢測方法。最后可以使用專家系統檢測方法，這時目前電氣領域中常使用的人工智能檢測，如果情況較為復雜，可以同時使用多種方式進行故障檢測，這樣就可以有效縮短檢測的時間。

第9篇：人工智能技術特點范文

關鍵詞：電力系統；人工智能；運行

作者簡介：郭云川（1971-），男，四川達川人，國網四川省電力公司攀枝花供電公司，工程師。（四川 攀枝花 617067）

中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）27-0204-02

電力系統內部非常復雜，涉及到大量的數據和信息，人工管理不但費時費力，還容易出現差錯。而人工智能技術卻能夠解決這些問題，在將來，我國的電力系統必定會往智能化、自動化的方向發展。

一、人工智能技術概述

人工智能技術集腦科學、神經學、信息技術為一體，目前廣泛運用于多個領域，同時也是近年來科技領域的一個研究熱點。它通過對人腦的原理和行為進行模仿，從而研制出一種自動化的機器，這種機器能分析、識別、發現問題。很多電力企業都運用了這種技術，它提高了電力運行的效率，減少了故障發生的機率，還節約了人力、物力、財力。同時，它也能解決電力系統中非常復雜的問題，比如非線性映射。不僅如此，它還被繼電保護所應用。人工智能技術中的神經網絡方法，通過采集大量的故障樣本，使設備對故障有一定的印象。因此，在發生故障的時候，設備能夠快速反應并且發出警報。

二、人工智能技術的種類

1.人工神經網絡

人工神經網絡是人工智能技術中的一種，它的非線性問題非常復雜，這種技術主要是用在繼電保護上，它是通過模仿人的神經系統而研制出來的。此外，人工神經網絡還具有比較快的反應能力，能夠及時對電力系統進行監控、評估等等。即便是發生了故障，它也能夠進行快速的判斷，并且對故障的距離、情況等一一進行探測。

2.智能模糊邏輯

智能模糊邏輯通過運用模糊理論，輸入變量，建立數學模型，能夠很好地對電力系統進行規劃，并且診斷電力系統故障。如今，智能模糊邏輯已經成為了一種比較成熟和完善的人工智能技術，廣泛應用于電力系統當中。

3.遺傳算法

遺傳算法的理論基礎是數學模型，它通過借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法，從而對群體和個體之間的信息進行交換。一般情況下，電力系統中比較難的非線性問題都是采用遺傳算法來解決。

4.混合技術

所謂的混合技術，就是將遺傳算法、人工神經網絡、智能模糊邏輯等幾種技術合在一起，因為上面所說的幾種方法有一定的局限性，甚至還有一些難以克服的缺陷。將這些技術合在一起，就能夠更好地解決電力系統中的問題。

三、人工智能技術的特點

1.優點

（1）并行性。該技術具有高度的并行性，因為它的內部由多個簡單處理單元組成，這些小單元雖然比較簡單，但是處理能力卻很高。不僅如此，這些小單元相組合，還能夠處理并行活動，對信息的處理速度更是驚人。

（2）記憶性。人工智能技術也具有記憶性，因為它能夠對信息進行記憶，然后將這些記憶信息存儲在權值當中。從這些權值中就可以看出電力系統中的信息。另外，它還能對信息進行特征提取、特殊處理，給電力系統的工作帶來了很大的方便。

（3）非線性全局作用。這種技術中的神經元能夠接受其他神經元的輸入，并且經過并行網絡產生輸出，從而對其他的神經元造成一定的影響。整個電力系統是相互制約、相互影響的，這樣就可以達到非線性映射，從而表現出一種集體性的行為。

2.缺點

（1）需要較長訓練時間。對于一些比較復雜的問題，遺傳算法需要進行較長時間的訓練。這是因為其學習的速率太慢。

（2）訓練的難度較大。如果網絡出現了故障，或者權值調得過大，就會使人工智能中的加權總和增加，從而導致導數非常小，而網絡權值的調節過程也會隨之而停頓。因此，訓練的難度較大。

四、電力系統運行中人工智能的具體應用

電力系統中有很多非線性問題，里面的方程式也有一定復雜性和系統性，但是可以應用人工智能技術來解決這些問題。

1.人工神經網絡在繼電保護中的應用

過去的繼電保護裝置是運用的普通計算機，后來開始運用人工神經網絡，因為這種技術比普通的計算機更加可靠和穩定。在運行過程中，人工神經網絡的運行效率非常高，而且速度也很快，不僅如此，人工神經網絡還可以實現精準度比較高的算法，從而更好地保護電力系統。

人工神經網絡中又包括三個部分，這三個部分分別是前置信號處理子系統、故障區域判定子系統以及故障判定網絡。在操作之前，先要對輸電線路旁邊的電流、電壓信號進行處理，從而得到一些數據。之后再把故障的特征輸入故障區域判定子系統當中，這樣就可以判斷系統的故障了。最后再使用第三部分的故障判定網絡對故障的性質進行分析。

第一個部分是前置信號處理子系統，要采取合適頻率來對繼電保護中的電流、電壓進行采集，收集到了故障樣本之后再將其輸入到處理信號的子網絡當中，對其進行處理。最后再將剛才的電流、電壓的特征進行輸出。

第二個部分是故障區域判定子系統，這個系統能夠對故障進行判定，用于快速判定故障發生的位置，從而對故障采取合理的解決措施。電力系統發生故障是不可避免的，系統運行了一段時間之后，難免會出現問題，比如金屬故障、非線性故障、設備故障等等。

第三個部分是故障判定網絡，這個部分會自動對發生的故障進行分析，它有三個層面和節點。必須在其中輸入電力系統中的突變量，然后再對得到的這些值進行處理。

2.人工智能算法在電力系統運行中的應用

人工智能算法主要的原理是無功優化，通過無功優化，能夠提高電力運行效率，使電力傳輸達到一個最佳的狀態。

人工智能算法采取記憶指導搜索的辦法來提高搜索速度，從而使全局達到最優的狀態。它還有禁忌搜索方法，這種方法在跳出局部方面有很大的優勢。此外，它還能解決多變量、非線性、離散性的問題，而且操作手法簡單，易于使用。

3.模糊理論在電力系統運行中的應用

模糊理論突破了經典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理來對一些不明確、不精準的事情和現象進行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊邏輯和引入語言變量，從而對事情和現象進行分析與描述。如今，這種模糊理論已經具有比較成熟的技術，它的應用已經相當廣泛，遍及多個行業、多個領域。電力系統中有非線性，而線路通過非線性的時候，就會產生一些分量，這些分量能夠重疊在故障上面，并且不會被消除掉。而模糊理論中的技術可以消除輸電線路中互相影響的現象，使之相互獨立。

4.專家系統在電力系統運行中的應用

專家系統也是人工智能中的一種，它在很多年前就開始被應用。同時，它還能解決電力系統中的疑難問題，并且提高運行效率和解決問題的速度。

與上面的幾種人工智能技術相比，專家系統同樣能夠保護電力、控制電力、規劃電力。此外，它還能夠支持消息發送、防止停電、移除一些負荷較大的設備，從而降低電力系統運行的負荷。因此，專家系統可以說是一種比較可靠、技術含量較高的電力保護系統，適宜被大力推廣和使用。

五、人工智能在電力系統中的發展與前景

目前，人工智能在電力系統運行中得到了廣泛應用，隨著經濟發展和社會進步，人們對供電的質量和要求也越來越高，這使得電力企業必須采取科學的手段來提高電力系統的運行效率，應用新方法來解決問題，促進電力的發展，并且運行更加方便簡單、易于操作。這也是人工智能在電力系統中的發展與前景。

在將來，電力系統還會不斷發展，因為其復雜性在不斷提高，所以一些影響因素也會隨之而產生，再加上人工管理的方法容易出差錯。因此，電力企業必須使用人工智能的技術和方法。人工智能技術仍然在開發當中，技術人員在原有的技術基礎上對其進行改進和完善，這樣不但能夠提高技術，還能夠為電力系統的發展提供新的活力。

六、總結與體會

人工智能技術已被大部分電力企業所應用，這種技術不但能為電力企業節省人力、財力、物力，還能提高供電質量，其發展前景非常可觀。未來，這種技術將會越來越成熟，并且變得容易操作、方便，從而為電力企業和廣大用戶提供更優質的服務。

參考文獻：

[1]田秀梅.人工智能在電力系統故障診斷中的應用[J].電子技術，

2011，38（1）：31-32.

[2]占才亮.人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用[J].廣東電力，2011，24（9）：87-92.

[3]李玲敏.現代人工智能方法在電力系統無功優化中的應用情況分析[J].大科技：科技天地，2011，（21）：191-192.

[4]韓禎祥，文福拴.人工智能及其在電力系統中的應用：從專家系統到人工神經元網絡[J].電力系統自動化，1991，15（3）：5-15.