『壹』 人工智能在能源电力领域会有什么应用

人工智能在能源电力领域的应用，总体来讲可以归纳为：传统方式的智能化改进，关键技术的延展与创新，多元因素的智能化融合。细化来看，主要在以下几个方面：
1. 管理方式的升级
在电力系统中，各方面的管理工作还存着的自动化、智能化程度偏低，即使有很多工作已经在智能化水平上有一定成果，但成果之间往往相互独立，未能充分发挥出有效的协同作用。人工智能的作用之一就是，有效整合现有系统，发挥系统之间的协同效用，极大化发掘现有系统的潜在价值，实在管理优化。
2. 关键领域的开拓
能源电力系统已经存在并发展许多年，拥有比较成熟的体系，但限于技术水平，很多领域并未能得以有效发展。
主要是大数据和云技术领域的开拓。主要体现为：需求侧响应、负荷预测、设备管理、信息化管理、电力市场等。
需求响应技术与用户行为特征息息相关，而对用户行为分析是基于历史数据的。面对大时间跨度，大用户范围，多类型行为等多重因素，数据规模庞大，关联关系不易分析。大数据技术可以有效挖掘潜在的数据信息，强大的计算能力也可以解决数据规模过大的难题，进而得到更准确的用户行为分析。
负荷预测技术不仅与用户息息相关，影响因素更是多种多样，温度、湿度、季节、天气等等。负荷预测方法多种多样，近些年基于R，Python等大数据分析的负荷预测方法开始浮现，想必随着更多人工智能技术的融入，可以有效解决历来面临的负荷预测精度问题。
设备管理是各行各业都面临的问题，尤其是长时间运行的功能性设备，何时进行必要的保养、检修或者更新，以往都是基于经验来决定的。对设备历史运行资料（尤其是故障资料）进行分析，合理的安排设备的相应管理及操作，能更充分的发挥各设备的价值。
信息化管理是能源电力领域的必然趋势，但各类能源、各类角色的数据各不相同，难于统一管理，这将影响信息化的协同建设。如何有效归整各类数据，提取关键信息，建立关联关系，是人工智能在推进信息化建设征程中的重要内容。
电力市场是当下国刚的一大热点，虽然有大量国外成熟电力市场的实例，但本土化的过程并不容易。负荷预测、金融行为、调度优化等，都需要新兴的计算技术予以支撑。
3. 多元因素的融合
这对于多元，主要讲两个方面：
多能源融合：能源始终是人类社会面临的终极问题。将多种能源有效融合在一起，基于能源的分布、特点、效用等因素，制定更优的能源使用方案，是实现节能和可持续的重要方法。在这个过程中，不仅数据庞大，分析方法也极为复杂，这就需要人工智能大显身手了。
多技术融合：在前面讲能源互联网时，单独拿出了技术层面。不管是大数据、云计算还是信息互联，都是为了促进能源的融合，实现能源的互联网化，这也必定只是技术领域的冰山一角。随着以后更多的新兴技术的涌现和更多成熟技术的应用，也必能创造更多可能。

『贰』 电力系统及其自动化的主要研究内容是什么

研究内容：
（1）智能保护与变电站综合自动化
对电力系统电保护的新原理进行了研究，将国内外最新的人工智能、模糊理论、综合自动控制理论、自适应理论、网络通信、微机新技术等应用于新型继电保护装置中，使得新型继电保护装置具有智能控制的特点，大大提高电力系统的安全水平。对变电站自动化系统进行了多年研究，研制的分层分布式变电站综合自动化装置能够适用于35kV～500kV各种电压等级变电站。微机保护领域的研究处于国际领先水平，变电站综合自动化领域的研究已达到国际先进水平。
（2）电力市场理论与技术
我国的经济发展状况、电力市场发展的需要和电力工业技术经济的具体情况，认真研究了电力市场的运营模式，深入探讨并明确了运营流程中各步骤的具体规则；提出了适合我国现阶段电力市场运营模式的期货交易（年、月、日发电计划）、转运服务等模块的具体数学模型和算法，紧紧围绕当前我国模拟电力市场运营中亟待解决的理论问题。
（3）电力系统实时仿真系统
对电力负荷动态特性监测、电力系统实时仿真建模等方面进行了研究，引进了加拿大teqsim公司生产的电力系统数字模拟实时仿真系统，建成了全国高校第一家具备混合实时仿真环境的实验室。该仿真系统不仅可进行多种电力系统的稳态及暂态实验，提供大量实验数据，并可和多种控制装置构成闭环系统，协助科研人员进行新装置的测试，从而为研究智能保护及灵活输电系统的控制策略提供了一流的实验条件。
（4）电力系统运行人员培训仿真系统
电力系统运行人员培训仿真系统是针对我国电力企业职工岗位培训的迫切要求，将计算机、网络和多媒体技术的最新成果和传统的电力系统分析理论相结合，利用专家系统、智能cai（计算机辅助教学）理论，进行电力系统知识教学、培训的一种强有力手段。本系统设计新颖，并合理配置软件资源分布，教、学员台在软件系统结构上耦合性很少，且系统硬件扩充简单方便，因此学员台理论上可无限扩充。
（5）配电网自动化
在中低压网络数字电子载波ndlc、配网的模型及高级应用软件pas、地理信息与配网scada一体化方面取得了重大技术突破。其中，ndlc采用了dsp数字信号处理技术，提高了载波接收灵敏度，解决了载波正在配电网上应用的衰耗、干扰、路由等技术难题；高级应用软件pas将输电网ems的理论算法与配网实际结合起来，采用了最新国际标准iec61850、61970cim公共信息模型；采用配网递归虚拟流算法进行潮流计算；应用人工智能灰色神经元算法进行负荷预测。
（6）电力系统分析与控制
对在线测量技术、实时相角测量、电力系统稳定控制理论与技术、小电流接地选线方法、电力系统振荡机理及抑制方法、发电机跟踪同期技术、非线性励磁和调速控制、潮流计算的收敛性、电网调度自动化仿真、电力负荷预测方法、基于柔性数据收集与监控的电网故障诊断和恢复控制策略、电网故障诊断理论与技术等方面进行了研究。在非线性理论、软计算理论和小波理论在电力系统应用方面，以及在电力市场条件下电力系统分析与控制的新理论、新模型、新算法和新的实现手段进行了研究。
（7）人工智能在电力系统中的应用
结合电力工业发展的需要，开展了将专家系统、人工神经网络、模糊逻辑以及进化理论应用到电力系统及其元件的运行分析、警报处理、故障诊断、规划设计等方面的实用研究。在上述实用软件研究的基础上开展了电力系统智能控制理论与应用的研究，以提高电力系统运行与控制的智能化水平。。
（8）现代电力电子技术在电力系统中的应用
开展了电力电子装置控制理论和控制算法、各种电力电子装置在电力系统中的行为和作用、灵活交流输电系统、直流输电的微机控制技术、动态无功补偿技术、有源电力滤波技术、大容量交流电机变频调速技术和新型储能技术等方面的研究
（9）电气设备状态监测与故障诊断技术
通过将传感器技术、光纤技术、计算机技术、数字信号处理技术以及模式识别技术等结合起来，针对电气设备绝缘监测方法和故障诊断的机理进行了详细的基础研究，开发了发电机、变压器、开关设备、电容型设备和直流系统等主要电气设备的监控系统，全面提高电气设备和电力系统的安全运行水平。

『叁』 求人工智能：一种现代方法 第三版 中文版 清晰扫描 pdf

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『肆』 系统辨识的方法

经典的系统辨识方法的发展已经比较成熟和完善，他包括阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法、相关分析法、谱分析法、最小二乘法和极大似然法等。其中最小二乘法(LS)是一种经典的和最基本的，也是应用最广泛的方法。但是，最小二乘估计是非一致的，是有偏差的，所以为了克服他的缺陷，而形成了一些以最小二乘法为基础的系统辨识方法：广义最小二乘法(GI S)、辅助变量法(IV)、增广最小二乘法(EI，S)和广义最小二乘法(GI S)，以及将一般的最小二乘法与其他方法相结合的方法，有最小二乘两步法(COR—I S)和随机逼近算法等。
经典的系统辨识方法还存在着一定的不足： (1)利用最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，并且必须具有较丰富的变化，然而，这一点在某些动态系统中，系统的输入常常无法保证；(2)极大似然法计算耗费大，可能得到的是损失函数的局部极小值；(3)经典的辨识方法对于某些复杂系统在一些情况下无能为力。 随着系统的复杂化和对模型精确度要求的提高，系统辨识方法在不断发展，特别是非线性系统辨识方法。主要有：
1、集员系统辨识法
在1979年集员辨识首先出现于Fogel 撰写的文献中，1982年Fogel和Huang又对其做了进一步的改进。集员辨识是假设在噪声或噪声功率未知但有界UBB(Unknown But Bounded)的情况下，利用数据提供的信息给参数或传递函数确定一个总是包含真参数或传递函数的成员集(例如椭球体、多面体、平行六边体等)。不同的实际应用对象，集员成员集的定义也不同。集员辨识理论已广泛应用到多传感器信息融合处理、软测量技术、通讯、信号处理、鲁棒控制及故障检测等方面。
2、多层递阶系统辨识法
多层递阶方法的主要思想为：以时变参数模型的辨识方法作为基础，在输入输出等价的意义下，把一大类非
线性模型化为多层线性模型，为非线性系统的建模给出了一个十分有效的途径。
3、神经网络系统辨识法
由于人工神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力，为解决未知不确定非线性系统的辨识问题提供了一条新的思路。
与传统的基于算法的辨识方法相比较，人工神经网络用于系统辨识具有以下优点：(1)不要求建立实际系统的辨识格式，可以省去对系统建模这一步骤；(2)可以对本质非线性系统进行辨识；(3)辨识的收敛速度仅与神经网络的本身及所采用的学习算法有关；(4)通过调节神经元之间的连接权即可使网络的输出来逼近系统的输出；(5)神经网络也是系统的一个物理实现，可以用在在线控制。
4、模糊逻辑系统辨识法
模糊逻辑理论用模糊集合理论，从系统输入和输出的量测值来辨识系统的模糊模型，也是系统辨识的一个新的
和有效的方法，在非线性系统辨识领域中有十分广泛的应用。模糊逻辑辨识具有独特的优越性：能够有效地辨识复杂和病态结构的系统；能够有效地辨识具有大时延、时变、多输入单输出的非线性复杂系统；可以辨识性能优越的人类控制器；可以得到被控对象的定性与定量相结合的模型。模糊逻辑建模方法的主要内容可分为两个层次：一是模型结构的辨识，另一个是模型参数的估计。典型的模糊结构辨识方法有：模糊网格法、自适应模糊网格法、模糊聚类法及模糊搜索树法等。
5、小波网络系统辨识法
小波网络是在小波分解的基础上提出的一种前馈神经网络口 ，使用小波网络进行动态系统辨识，成为神经网络辨识的一种新的方法。小波分析在理论上保证了小波网络在非线性函数逼近中所具有的快速性、准确性和全局收敛性等优点。小波理论在系统辨识中，尤其在非线性系统辨识中的应用潜力越来越大，为不确定的复杂的非线性系统辨识提供了一种新的有效途径，其具有良好的应用前景。

『伍』 人工智能和电路有关吗

人工智能当然和电路有关系的

虽然是人工智能设备

它是也有电路板的，和电路是息息相关的虽然也有的带有遥控功能。

『陆』 人工智能的实现方法有哪些

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式：
一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。
另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

『柒』 6502电气集中论文

您好，

相关资料站的很难找，以下是一篇相关的论文（PDF格式），需下载：

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

仅供参考，请自借鉴

希望对您有帮助

『捌』 急求《人工智能 一种现代方法》第三版 中文 pdf

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