| 电气自动化技术中人工智能的应用研究 |
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规则库以及知识库进行及时更新，这样才能适应发展的需求。神经网络则具备了全面的学习形式与完全分布式的基础存储方式，因此它在对大规模信息数据进行处理时加以应用，同时它具备了较强的复杂状态中相关分类能力和识别能力。那么在电力系统内进行短期负荷的预测时，BP神经网络就可以在充足的信息样本中开展对模型的合理分类工作，对输入数据进行分析选择，这样便可以构建出不同季节性的日预测与周预测模型。（2）电气控制技术中人工智能的应用。电气自动化的控制技术可以实现强化分配、交换、流通、生产等关键环节，在加大财力投入的同时尽可能减少人力，以便提高电气系统中的运作质量与效率。电气设备控制系统里面人工智能技术的应用包含了神经网络控制、专家系统控制与模糊控制等，而在实际的应用过程中，使用最多的则是模糊控制，这主要是源于其简单化的控制，同时又和现实情况联系密切。（3）电气设备设计中人工智能的应用。由于电气设备的具体设计是综合性、复杂性、专业性的过程，其涉及的范围也十分广，包括了电磁场、电子技术、变压器、电机、专业电路等领域，另一方面，这对其设计者也提出了更高的要求。通过人工智能方面的技术，能够实现大批较难迅速解决处理的模拟过程与相关繁琐计算，这就加强了设计过程内的工作精度和效率。当然，在电气设备设计进行的时候还要区别不同的情况与具体算法，比如说遗传算法会用在优化设计中，而专家系统总是用在开发性设计中。（4）电气故障诊断中人工智能的应用。在电气设备的故障诊断过程中，使用最为广泛的即是神经网络、专家系统、模糊理论等人工智能技术，尤其是对电气电动机、发电机进行的故障诊断。当前，电气系统中变压器的故障诊断通常适用方法为分析气体和分解变压器油中分解的气体，借助人工智能法可以有效提高相关诊断的准确性，其中人工智能技术通过结合模糊理论与神经网络，来完成故障诊断知识的神经网络以及模糊性的共同诊断过程，这样就可以从根本上提高诊断故障的全面性与准确性。
在电气自动化领域，人工智能应用集中体现于专家系统、自动程序设计、定理证明、逻辑推理、各类问题求解等方面，因此，在电气自动化技术中充分挖掘并利用人工智能的功能与效力，这样才能使工作更加顺畅、高效。上一页 [1] [2] |
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