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人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與模糊集理論的介紹及人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

2017-09-21 | rar | 0.2 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  1999 年 4 月 4 日~ 8 日在巴西召開了 2 年一次的第 4 屆“智能系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用”國際會議 ( In ternational Conference on In telligen t System A pp lication s to Pow er System s—— ISA P’99) , 共發(fā)表論文 72 篇, 基本上反映了這一研究領(lǐng)域在最近 2 年所取得的最新進(jìn)展和研究動向。下面按照不同的人工智能(A I) 技術(shù)的應(yīng)用做分類介紹。 111 專家系統(tǒng)(18 篇) 文獻(xiàn)[ 1 ]提出了一種知識獲取的多層流式的功能模型, 可以自動獲取變電站的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和保護(hù)配置等方面的知識, 用于產(chǎn)生變電站停電后的恢復(fù)方案, 原理上有創(chuàng)新。文獻(xiàn)[ 2 ]介紹了一個基于專家系統(tǒng)和多媒體技術(shù)開發(fā)的配電變壓器測試與診斷解釋系統(tǒng), 主要用做培訓(xùn)工具, 以保留和傳播專家的經(jīng)驗與知識。文獻(xiàn)[ 3 ]描述了用于斷路器參數(shù)給定和運行管理的專家系統(tǒng), 分別用于新的斷路器的選擇和運行中的斷路器的維護(hù)。文獻(xiàn)[ 4 ]用啟發(fā)式優(yōu)化方法決定配電系統(tǒng)中對地電容器和電壓調(diào)節(jié)器的地點, 考慮了 2 個目標(biāo), 即損耗最小和投資費用最小。采用加權(quán)處理方法將這兩個目標(biāo)合成為一個目標(biāo)。文獻(xiàn)[ 5 ]采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)開發(fā)了用于保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計的專家系統(tǒng), 著重考慮了保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計與電力網(wǎng)絡(luò)本身設(shè)計的協(xié)調(diào), 以確保保護(hù)系統(tǒng)是電力系統(tǒng)運行中的一個集成的和有效的部分。以輸電線路距離保護(hù)的設(shè)計為例, 解釋了該專家系統(tǒng)的功能。文獻(xiàn)[ 6 ]首先介紹了工廠內(nèi)部電力系統(tǒng)的特點、與公用電力系統(tǒng)的區(qū)別以及對智能系統(tǒng)的需要, 之后描述了所開發(fā)的用于工廠內(nèi)部電力系統(tǒng)的管理與運行狀態(tài)監(jiān)視的智能系統(tǒng)的實現(xiàn)環(huán)境以及一些初步的結(jié)果。文獻(xiàn)[ 7 ]研究了基于專家系統(tǒng)的核電廠元件的故障診斷與檢修問題, 以及相關(guān)的知識維護(hù)問題。詳細(xì)介紹了故障診斷的幾種知識表示模型, 在此基礎(chǔ)上發(fā)展了基于外展推理模型的診斷系統(tǒng), 并考慮了警報信息的時間特性。文獻(xiàn) [ 8 ] 和文獻(xiàn) [ 9 ] 系姊妹篇, 報道了德國 D u isbu rg 大學(xué)最新的研究成果。文獻(xiàn)[ 8 ]致力于開發(fā)一個通用的交互式的輸電系統(tǒng)恢復(fù)指導(dǎo)專家系統(tǒng), 可適合于任何電力系統(tǒng)和任何停運情況。其基本思路是在恢復(fù)過程中根據(jù)當(dāng)時系統(tǒng)的運行情況, 提出下一步的恢復(fù)策略, 而不是預(yù)先一次性確定所有的恢復(fù)次序。文獻(xiàn)[ 9 ]則較詳細(xì)地報道了在一個 110 kV ?25 kV ?10 kV 實際系統(tǒng)的全規(guī)模仿真器上, 對該專家系統(tǒng)的測試結(jié)果。D u isbu rg 大學(xué)研究人員在輸電系統(tǒng)恢復(fù)專家系統(tǒng)方面已經(jīng)做了多年的研究工作, 研究成果已接近實用, 處于國際領(lǐng)先地位。文獻(xiàn)[ 10 ]介紹了以面向?qū)ο蠓椒榛A(chǔ)構(gòu)造的電力系統(tǒng)恢復(fù)專家系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)及主要模塊, 重點描述了面向?qū)ο蠓椒ǖ碾娏ο到y(tǒng)模型。這只是一個初步的工作, 該專家系統(tǒng)還未完成。

電力系統(tǒng) 人工智能
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