『壹』 人工智慧在能源電力領域會有什麼應用

人工智慧在能源電力領域的應用，總體來講可以歸納為：傳統方式的智能化改進，關鍵技術的延展與創新，多元因素的智能化融合。細化來看，主要在以下幾個方面：
1. 管理方式的升級
在電力系統中，各方面的管理工作還存著的自動化、智能化程度偏低，即使有很多工作已經在智能化水平上有一定成果，但成果之間往往相互獨立，未能充分發揮出有效的協同作用。人工智慧的作用之一就是，有效整合現有系統，發揮系統之間的協同效用，極大化發掘現有系統的潛在價值，實在管理優化。
2. 關鍵領域的開拓
能源電力系統已經存在並發展許多年，擁有比較成熟的體系，但限於技術水平，很多領域並未能得以有效發展。
主要是大數據和雲技術領域的開拓。主要體現為：需求側響應、負荷預測、設備管理、信息化管理、電力市場等。
需求響應技術與用戶行為特徵息息相關，而對用戶行為分析是基於歷史數據的。面對大時間跨度，大用戶范圍，多類型行為等多重因素，數據規模龐大，關聯關系不易分析。大數據技術可以有效挖掘潛在的數據信息，強大的計算能力也可以解決數據規模過大的難題，進而得到更准確的用戶行為分析。
負荷預測技術不僅與用戶息息相關，影響因素更是多種多樣，溫度、濕度、季節、天氣等等。負荷預測方法多種多樣，近些年基於R，Python等大數據分析的負荷預測方法開始浮現，想必隨著更多人工智慧技術的融入，可以有效解決歷來面臨的負荷預測精度問題。
設備管理是各行各業都面臨的問題，尤其是長時間運行的功能性設備，何時進行必要的保養、檢修或者更新，以往都是基於經驗來決定的。對設備歷史運行資料（尤其是故障資料）進行分析，合理的安排設備的相應管理及操作，能更充分的發揮各設備的價值。
信息化管理是能源電力領域的必然趨勢，但各類能源、各類角色的數據各不相同，難於統一管理，這將影響信息化的協同建設。如何有效歸整各類數據，提取關鍵信息，建立關聯關系，是人工智慧在推進信息化建設征程中的重要內容。
電力市場是當下國剛的一大熱點，雖然有大量國外成熟電力市場的實例，但本土化的過程並不容易。負荷預測、金融行為、調度優化等，都需要新興的計算技術予以支撐。
3. 多元因素的融合
這對於多元，主要講兩個方面：
多能源融合：能源始終是人類社會面臨的終極問題。將多種能源有效融合在一起，基於能源的分布、特點、效用等因素，制定更優的能源使用方案，是實現節能和可持續的重要方法。在這個過程中，不僅數據龐大，分析方法也極為復雜，這就需要人工智慧大顯身手了。
多技術融合：在前面講能源互聯網時，單獨拿出了技術層面。不管是大數據、雲計算還是信息互聯，都是為了促進能源的融合，實現能源的互聯網化，這也必定只是技術領域的冰山一角。隨著以後更多的新興技術的涌現和更多成熟技術的應用，也必能創造更多可能。

『貳』 電力系統及其自動化的主要研究內容是什麼

研究內容：
（1）智能保護與變電站綜合自動化
對電力系統電保護的新原理進行了研究，將國內外最新的人工智慧、模糊理論、綜合自動控制理論、自適應理論、網路通信、微機新技術等應用於新型繼電保護裝置中，使得新型繼電保護裝置具有智能控制的特點，大大提高電力系統的安全水平。對變電站自動化系統進行了多年研究，研製的分層分布式變電站綜合自動化裝置能夠適用於35kV～500kV各種電壓等級變電站。微機保護領域的研究處於國際領先水平，變電站綜合自動化領域的研究已達到國際先進水平。
（2）電力市場理論與技術
我國的經濟發展狀況、電力市場發展的需要和電力工業技術經濟的具體情況，認真研究了電力市場的運營模式，深入探討並明確了運營流程中各步驟的具體規則；提出了適合我國現階段電力市場運營模式的期貨交易（年、月、日發電計劃）、轉運服務等模塊的具體數學模型和演算法，緊緊圍繞當前我國模擬電力市場運營中亟待解決的理論問題。
（3）電力系統實時模擬系統
對電力負荷動態特性監測、電力系統實時模擬建模等方面進行了研究，引進了加拿大teqsim公司生產的電力系統數字模擬實時模擬系統，建成了全國高校第一傢具備混合實時模擬環境的實驗室。該模擬系統不僅可進行多種電力系統的穩態及暫態實驗，提供大量實驗數據，並可和多種控制裝置構成閉環系統，協助科研人員進行新裝置的測試，從而為研究智能保護及靈活輸電系統的控制策略提供了一流的實驗條件。
（4）電力系統運行人員培訓模擬系統
電力系統運行人員培訓模擬系統是針對我國電力企業職工崗位培訓的迫切要求，將計算機、網路和多媒體技術的最新成果和傳統的電力系統分析理論相結合，利用專家系統、智能cai（計算機輔助教學）理論，進行電力系統知識教學、培訓的一種強有力手段。本系統設計新穎，並合理配置軟體資源分布，教、學員台在軟體系統結構上耦合性很少，且系統硬體擴充簡單方便，因此學員台理論上可無限擴充。
（5）配電網自動化
在中低壓網路數字電子載波ndlc、配網的模型及高級應用軟體pas、地理信息與配網scada一體化方面取得了重大技術突破。其中，ndlc採用了dsp數字信號處理技術，提高了載波接收靈敏度，解決了載波正在配電網上應用的衰耗、干擾、路由等技術難題；高級應用軟體pas將輸電網ems的理論演算法與配網實際結合起來，採用了最新國際標准iec61850、61970cim公共信息模型；採用配網遞歸虛擬流演算法進行潮流計算；應用人工智慧灰色神經元演算法進行負荷預測。
（6）電力系統分析與控制
對在線測量技術、實時相角測量、電力系統穩定控制理論與技術、小電流接地選線方法、電力系統振盪機理及抑制方法、發電機跟蹤同期技術、非線性勵磁和調速控制、潮流計算的收斂性、電網調度自動化模擬、電力負荷預測方法、基於柔性數據收集與監控的電網故障診斷和恢復控制策略、電網故障診斷理論與技術等方面進行了研究。在非線性理論、軟計算理論和小波理論在電力系統應用方面，以及在電力市場條件下電力系統分析與控制的新理論、新模型、新演算法和新的實現手段進行了研究。
（7）人工智慧在電力系統中的應用
結合電力工業發展的需要，開展了將專家系統、人工神經網路、模糊邏輯以及進化理論應用到電力系統及其元件的運行分析、警報處理、故障診斷、規劃設計等方面的實用研究。在上述實用軟體研究的基礎上開展了電力系統智能控制理論與應用的研究，以提高電力系統運行與控制的智能化水平。。
（8）現代電力電子技術在電力系統中的應用
開展了電力電子裝置控制理論和控制演算法、各種電力電子裝置在電力系統中的行為和作用、靈活交流輸電系統、直流輸電的微機控制技術、動態無功補償技術、有源電力濾波技術、大容量交流電機變頻調速技術和新型儲能技術等方面的研究
（9）電氣設備狀態監測與故障診斷技術
通過將感測器技術、光纖技術、計算機技術、數字信號處理技術以及模式識別技術等結合起來，針對電氣設備絕緣監測方法和故障診斷的機理進行了詳細的基礎研究，開發了發電機、變壓器、開關設備、電容型設備和直流系統等主要電氣設備的監控系統，全面提高電氣設備和電力系統的安全運行水平。

『叄』 求人工智慧：一種現代方法 第三版 中文版 清晰掃描 pdf

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『肆』 系統辨識的方法

經典的系統辨識方法的發展已經比較成熟和完善，他包括階躍響應法、脈沖響應法、頻率響應法、相關分析法、譜分析法、最小二乘法和極大似然法等。其中最小二乘法(LS)是一種經典的和最基本的，也是應用最廣泛的方法。但是，最小二乘估計是非一致的，是有偏差的，所以為了克服他的缺陷，而形成了一些以最小二乘法為基礎的系統辨識方法：廣義最小二乘法(GI S)、輔助變數法(IV)、增廣最小二乘法(EI，S)和廣義最小二乘法(GI S)，以及將一般的最小二乘法與其他方法相結合的方法，有最小二乘兩步法(COR—I S)和隨機逼近演算法等。
經典的系統辨識方法還存在著一定的不足： (1)利用最小二乘法的系統辨識法一般要求輸入信號已知，並且必須具有較豐富的變化，然而，這一點在某些動態系統中，系統的輸入常常無法保證；(2)極大似然法計算耗費大，可能得到的是損失函數的局部極小值；(3)經典的辨識方法對於某些復雜系統在一些情況下無能為力。 隨著系統的復雜化和對模型精確度要求的提高，系統辨識方法在不斷發展，特別是非線性系統辨識方法。主要有：
1、集員系統辨識法
在1979年集員辨識首先出現於Fogel 撰寫的文獻中，1982年Fogel和Huang又對其做了進一步的改進。集員辨識是假設在雜訊或雜訊功率未知但有界UBB(Unknown But Bounded)的情況下，利用數據提供的信息給參數或傳遞函數確定一個總是包含真參數或傳遞函數的成員集(例如橢球體、多面體、平行六邊體等)。不同的實際應用對象，集員成員集的定義也不同。集員辨識理論已廣泛應用到多感測器信息融合處理、軟測量技術、通訊、信號處理、魯棒控制及故障檢測等方面。
2、多層遞階系統辨識法
多層遞階方法的主要思想為：以時變參數模型的辨識方法作為基礎，在輸入輸出等價的意義下，把一大類非
線性模型化為多層線性模型，為非線性系統的建模給出了一個十分有效的途徑。
3、神經網路系統辨識法
由於人工神經網路具有良好的非線性映射能力、自學習適應能力和並行信息處理能力，為解決未知不確定非線性系統的辨識問題提供了一條新的思路。
與傳統的基於演算法的辨識方法相比較，人工神經網路用於系統辨識具有以下優點：(1)不要求建立實際系統的辨識格式，可以省去對系統建模這一步驟；(2)可以對本質非線性系統進行辨識；(3)辨識的收斂速度僅與神經網路的本身及所採用的學習演算法有關；(4)通過調節神經元之間的連接權即可使網路的輸出來逼近系統的輸出；(5)神經網路也是系統的一個物理實現，可以用在在線控制。
4、模糊邏輯系統辨識法
模糊邏輯理論用模糊集合理論，從系統輸入和輸出的量測值來辨識系統的模糊模型，也是系統辨識的一個新的
和有效的方法，在非線性系統辨識領域中有十分廣泛的應用。模糊邏輯辨識具有獨特的優越性：能夠有效地辨識復雜和病態結構的系統；能夠有效地辨識具有大時延、時變、多輸入單輸出的非線性復雜系統；可以辨識性能優越的人類控制器；可以得到被控對象的定性與定量相結合的模型。模糊邏輯建模方法的主要內容可分為兩個層次：一是模型結構的辨識，另一個是模型參數的估計。典型的模糊結構辨識方法有：模糊網格法、自適應模糊網格法、模糊聚類法及模糊搜索樹法等。
5、小波網路系統辨識法
小波網路是在小波分解的基礎上提出的一種前饋神經網路口 ，使用小波網路進行動態系統辨識，成為神經網路辨識的一種新的方法。小波分析在理論上保證了小波網路在非線性函數逼近中所具有的快速性、准確性和全局收斂性等優點。小波理論在系統辨識中，尤其在非線性系統辨識中的應用潛力越來越大，為不確定的復雜的非線性系統辨識提供了一種新的有效途徑，其具有良好的應用前景。

『伍』 人工智慧和電路有關嗎

人工智慧當然和電路有關系的

雖然是人工智慧設備

它是也有電路板的，和電路是息息相關的雖然也有的帶有遙控功能。

『陸』 人工智慧的實現方法有哪些

人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式：
一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

『柒』 6502電氣集中論文

您好，

相關資料站的很難找，以下是一篇相關的論文（PDF格式），需下載：

http://www.tlgclw.com/view.asp?d=s&id=3719

僅供參考，請自借鑒

希望對您有幫助

『捌』 急求《人工智慧 一種現代方法》第三版 中文 pdf

作者是StuartJ·，Russell，Peter，Norvig，2013年的。