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[摘 要]人工智能的发展为电气系统带来了崭新的推动力，同时也为电气系统优化和革新提供了新动力。在目前人工智能的发展下，我国电气系统与人工智能的结合度不断提升，同时我国人工智能对电气系统的作用影响也在逐渐的提升。在本文章的研究和论述中，笔者将围绕着人工智能对电气系统的应用优势进行探讨，并就人工智能在电气系统中的具体应用进行研究，以期通过本文章的研究和论述为我国电气系统人工智能化建设提供有价值的理论参考依据。
[关键词]人工智能；电气系统；应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）11-0360-01
人工智能技术属于新兴的技术形式，其围绕着计算机理论来进行开展，通过与多学科进行交互关联，来实现机器人替代人工的目的。目前我国在人工智能上的研究无论是从水平上还是技术深度上都取得了较好的发展，并将人工智能与多领域进行结合，其中电气系统与人工智能的结合研究最受研究者们的青睐，同时其在应用过程中已经取得了较好的成果。然而，就人工智能在电气系统的应用上来看，仍存在些许不足之处，需要进一步的研究和实践，为打下良好的理论基础，本文就从理论角度对人工智能对电气系统的应用进行阐述。
1 人工智能在电气系统应用中优势
1.1抗干扰能力强
人工智能技术是互联网技术与计算机技术的有机集合的高新技术产品，其集成了智能数字化系统的优势，并且能够实现对传统设备使用量的减少，从能源和操作方面都有着较好的应用价值。从其本身性能上来看，人工智能导入电气系统后，凭借着人工智能的自控精度高和准确度高的优势，能够有效的提高电气系统的抗干扰能力，保障电气系统的稳定性，并大幅的提升电气系统在企业发展中的作用。相比较传统的电气工程控制设备而言，其往往在使用过程中会受到较多不确定因素的影响，导致相关参数和数值类型产生变化，而对于电气工程中的人工智能设计而言，其摆脱了传统的动态模型设置要求，提高了系统本身对环境的抗干扰能力，确保了系统预设参数能够保持稳定，并不会随外界影响因素的变化而发生改变。
1.2操作误差小
在传统电气系统的设计中，主要将设计经验与多种实验手段相结合以此作为设计依据。然而，这种设计技术不高，没有技巧，而且工作繁琐，设计效率低且耗时。随着国民经济的发展，科学技术的投入不断增加，人工智能技术也在一定程度上得到了研究深入化发展。在电气系统的设计中，它也慢慢走向智能化生产之路。人工智能的导入大大提高了生产效率和质量，为企业的发展提供了充分的动力。因为人工智能在基于计算机技术上进行开发，因此在操作过程中间接输入相应的操作指令和程序，设备将自动开始运行。一些直接指令本身具有分析和判断的能力，并且一些必须通过控制传输设备来工作。例如：光纤，有线，互联网等媒体信息传输，凭借着人工智能的自动逻辑分析，均可以实现，此外人工智能技术本身的信息量存储和记忆功能，能够实现实时纠正自身的准确性，从而降低成本和确保使用安全。不仅如此，人工智能的开放性还带来了操作规范标准化程序，从而有效提高了设备的利用率，缩短了设备的准备时间。
1.3方便快捷、覆盖全面
人工智能导入下电气系统的操作变得更加的便捷，人力得到解决，就有更充足的时间投入到相关建设之中去。同时人工智能的链态化建设和流程化开展，让电气系统的管控和运行形成范围化和规模化水平，保障了电气系统的整体性，实现了电气系统自动控制、运行、生产全周期的发展。
2 人工智能在电气系统中的具体应用
2.1电气控制系统
电气控制系统是人工智能导入下的关键性环节，采用人工智能控制和管理能够有效的提高电气系统控制的水平和质量，降低电气控制投入的人力、物力、财力，优化人工系统的运行质量。
人工智能技术在电气控制中包括神经网络控制、专家系统控制、模糊控制等方面，其中模糊控制的应用最为广泛，因该控制的灵活性和简单性，因此与电气控制实践关联度最高。
模糊控制在电气自动化中的应用主要集中在交流驱动和直流驱动，其中直流驱动主要集中在模糊控制器上。 例如，Sugeno Mamdani，Sugeno是Mamdani的一部分，Mamdani用于速度控制系统，其规则基础是if-then规则库。 模糊控制器在交流传统控制系统中的应用可以取代传统的PSI控制器和Pi控制器。
2.2电气故障排查
一旦传统电气工程运行中出现故障，就必须逐一检查设备中的各种因素，因此无法准确定位故障位置。但人工智能可以监控所有电气设备，同时人工智能可以分析和对比故障的性能，实现故障的准确定位，提高故障诊断的效率，减少电气设备的人力和物力投入。
作为人工智能技术的重要组成部分，专家技术，神经网络控制和模糊理论在电气故障和事故诊断中发挥着重要作用，特别是对于电气故障处理而言，其在变压器和发电机的故障处理具有重要意义。在电气自动化控制领域，故障的频率非常高，原因也不同。在传统的诊断过程中，诊断方法繁琐，复杂，准确性不高。例如，如果变压器出现故障，如果依靠传统方法，则首先收集变压器油产生的气体，然后分析收集的气体，通过数据分析判断变压器是否有故障。在诊断过程中，这种方法不仅耗费大量时间，而且还需要付出很多人力和物力。
例如，某电力系统使用SOM网络来诊断和分析225个变压器故障。经过600次模拟后，SOM网络的重量趋于稳定，最终结果为：3 517 9 2346。根据结果，我们可以看到变压器故障为3和8是相同的，其他测试结果属于不同的故障类型。从测试中可以看出，使用SOM网络诊断变压器故障具有良好的应用效果。
2.3日常电气系统操作应用
电力系统与人工智能的结合，不仅直接影响电力系统自身的自动化水平，而且对管理工作也有一定的影响。人工智能的导入可以实现自动报表生成，日志存储等功能，这不仅可以简化操作，还可以有效地提高操作的可视性和规范性。可以看出，人工智能系统在日常运行中的应用可以有效提高电气自动化系统的效率。这也是未来中国电力系统发展的重要方向。此外，在电力系统与人工智能的结合中，可以广泛使用人工神经网络和专家系统。前者具有灵活的学习方法和分布式存储方法，可以满足海量数据处理的需要，并且可以借助时间模型对相关数据模型进行合理的分类。它还可以有效地预测电力系统的短期负荷情况，并全面分析可能的故障。
3总结
隨着现代电力行业的不断发展及社会经济对电力需求的不断提高，要想保障电力供应稳定和电力生产规范、科学，就需要注重对新技术的导入和电力系统的更新与优化。对于人工智能而言，在发展的历程中其表现出来的强有力的推动力足以证实该技术未来的应用前景和应用价值。加强电力系统与人工智能的有机结合，不仅是时代要求电力企业的必行发展，同时也电力企业自身提升和完善的重要举措。本文章的研究从人工智能在电力系统应用中的优势和具体应用表现进行研究，围绕着人工智能的便捷性优势及多数据模型和多学科融入特点进行探讨。从本文的研究中我们可以看得出人工智能在电力系统中应用的价值和可行性，对于后续的有机结合和深化发展，还需要在不断的实践、创新、完善、发展过程中进行论证。
参考文献
[1]马卿. 北斗人工智能电气系统与自动化过程控制网络[A]. 中国地球物理学会信息技术专业委员会.“地球物理信息技术与人工智能应用” 研究论坛论文摘要集[C].中国地球物理学会信息技术专业委员会：，2017：2.
[2]林俊. 电气自动化控制中的人工智能技术分析[A]. 《决策与信息》杂志社、北京大学经济管理学院.“决策论坛——创新思维与领导决策学术研讨会”论文集（上）[C].《决策与信息》杂志社、北京大学经济管理学院：，2017：1.
[4]张占江. 电气工程人工智能技术的运用与研究[A]. 中国武汉决策信息研究开发中心、决策与信息杂志社、北京大学经济管理学院.决策论坛——系统科学在工程决策中的应用学术研讨会论文集（下）[C].中国武汉决策信息研究开发中心、决策与信息杂志社、北京大学经济管理学院：，2015：1.
作者简介：左润齐，四川省绵阳中学，高三理科，邮编621000
[关键词]人工智能；电气系统；应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）11-0360-01
人工智能技术属于新兴的技术形式，其围绕着计算机理论来进行开展，通过与多学科进行交互关联，来实现机器人替代人工的目的。目前我国在人工智能上的研究无论是从水平上还是技术深度上都取得了较好的发展，并将人工智能与多领域进行结合，其中电气系统与人工智能的结合研究最受研究者们的青睐，同时其在应用过程中已经取得了较好的成果。然而，就人工智能在电气系统的应用上来看，仍存在些许不足之处，需要进一步的研究和实践，为打下良好的理论基础，本文就从理论角度对人工智能对电气系统的应用进行阐述。
1 人工智能在电气系统应用中优势
1.1抗干扰能力强
人工智能技术是互联网技术与计算机技术的有机集合的高新技术产品，其集成了智能数字化系统的优势，并且能够实现对传统设备使用量的减少，从能源和操作方面都有着较好的应用价值。从其本身性能上来看，人工智能导入电气系统后，凭借着人工智能的自控精度高和准确度高的优势，能够有效的提高电气系统的抗干扰能力，保障电气系统的稳定性，并大幅的提升电气系统在企业发展中的作用。相比较传统的电气工程控制设备而言，其往往在使用过程中会受到较多不确定因素的影响，导致相关参数和数值类型产生变化，而对于电气工程中的人工智能设计而言，其摆脱了传统的动态模型设置要求，提高了系统本身对环境的抗干扰能力，确保了系统预设参数能够保持稳定，并不会随外界影响因素的变化而发生改变。
1.2操作误差小
在传统电气系统的设计中，主要将设计经验与多种实验手段相结合以此作为设计依据。然而，这种设计技术不高，没有技巧，而且工作繁琐，设计效率低且耗时。随着国民经济的发展，科学技术的投入不断增加，人工智能技术也在一定程度上得到了研究深入化发展。在电气系统的设计中，它也慢慢走向智能化生产之路。人工智能的导入大大提高了生产效率和质量，为企业的发展提供了充分的动力。因为人工智能在基于计算机技术上进行开发，因此在操作过程中间接输入相应的操作指令和程序，设备将自动开始运行。一些直接指令本身具有分析和判断的能力，并且一些必须通过控制传输设备来工作。例如：光纤，有线，互联网等媒体信息传输，凭借着人工智能的自动逻辑分析，均可以实现，此外人工智能技术本身的信息量存储和记忆功能，能够实现实时纠正自身的准确性，从而降低成本和确保使用安全。不仅如此，人工智能的开放性还带来了操作规范标准化程序，从而有效提高了设备的利用率，缩短了设备的准备时间。
1.3方便快捷、覆盖全面
人工智能导入下电气系统的操作变得更加的便捷，人力得到解决，就有更充足的时间投入到相关建设之中去。同时人工智能的链态化建设和流程化开展，让电气系统的管控和运行形成范围化和规模化水平，保障了电气系统的整体性，实现了电气系统自动控制、运行、生产全周期的发展。
2 人工智能在电气系统中的具体应用
2.1电气控制系统
电气控制系统是人工智能导入下的关键性环节，采用人工智能控制和管理能够有效的提高电气系统控制的水平和质量，降低电气控制投入的人力、物力、财力，优化人工系统的运行质量。
人工智能技术在电气控制中包括神经网络控制、专家系统控制、模糊控制等方面，其中模糊控制的应用最为广泛，因该控制的灵活性和简单性，因此与电气控制实践关联度最高。
模糊控制在电气自动化中的应用主要集中在交流驱动和直流驱动，其中直流驱动主要集中在模糊控制器上。 例如，Sugeno Mamdani，Sugeno是Mamdani的一部分，Mamdani用于速度控制系统，其规则基础是if-then规则库。 模糊控制器在交流传统控制系统中的应用可以取代传统的PSI控制器和Pi控制器。
2.2电气故障排查
一旦传统电气工程运行中出现故障，就必须逐一检查设备中的各种因素，因此无法准确定位故障位置。但人工智能可以监控所有电气设备，同时人工智能可以分析和对比故障的性能，实现故障的准确定位，提高故障诊断的效率，减少电气设备的人力和物力投入。
作为人工智能技术的重要组成部分，专家技术，神经网络控制和模糊理论在电气故障和事故诊断中发挥着重要作用，特别是对于电气故障处理而言，其在变压器和发电机的故障处理具有重要意义。在电气自动化控制领域，故障的频率非常高，原因也不同。在传统的诊断过程中，诊断方法繁琐，复杂，准确性不高。例如，如果变压器出现故障，如果依靠传统方法，则首先收集变压器油产生的气体，然后分析收集的气体，通过数据分析判断变压器是否有故障。在诊断过程中，这种方法不仅耗费大量时间，而且还需要付出很多人力和物力。
例如，某电力系统使用SOM网络来诊断和分析225个变压器故障。经过600次模拟后，SOM网络的重量趋于稳定，最终结果为：3 517 9 2346。根据结果，我们可以看到变压器故障为3和8是相同的，其他测试结果属于不同的故障类型。从测试中可以看出，使用SOM网络诊断变压器故障具有良好的应用效果。
2.3日常电气系统操作应用
电力系统与人工智能的结合，不仅直接影响电力系统自身的自动化水平，而且对管理工作也有一定的影响。人工智能的导入可以实现自动报表生成，日志存储等功能，这不仅可以简化操作，还可以有效地提高操作的可视性和规范性。可以看出，人工智能系统在日常运行中的应用可以有效提高电气自动化系统的效率。这也是未来中国电力系统发展的重要方向。此外，在电力系统与人工智能的结合中，可以广泛使用人工神经网络和专家系统。前者具有灵活的学习方法和分布式存储方法，可以满足海量数据处理的需要，并且可以借助时间模型对相关数据模型进行合理的分类。它还可以有效地预测电力系统的短期负荷情况，并全面分析可能的故障。
3总结
隨着现代电力行业的不断发展及社会经济对电力需求的不断提高，要想保障电力供应稳定和电力生产规范、科学，就需要注重对新技术的导入和电力系统的更新与优化。对于人工智能而言，在发展的历程中其表现出来的强有力的推动力足以证实该技术未来的应用前景和应用价值。加强电力系统与人工智能的有机结合，不仅是时代要求电力企业的必行发展，同时也电力企业自身提升和完善的重要举措。本文章的研究从人工智能在电力系统应用中的优势和具体应用表现进行研究，围绕着人工智能的便捷性优势及多数据模型和多学科融入特点进行探讨。从本文的研究中我们可以看得出人工智能在电力系统中应用的价值和可行性，对于后续的有机结合和深化发展，还需要在不断的实践、创新、完善、发展过程中进行论证。
参考文献
[1]马卿. 北斗人工智能电气系统与自动化过程控制网络[A]. 中国地球物理学会信息技术专业委员会.“地球物理信息技术与人工智能应用” 研究论坛论文摘要集[C].中国地球物理学会信息技术专业委员会：，2017：2.
[2]林俊. 电气自动化控制中的人工智能技术分析[A]. 《决策与信息》杂志社、北京大学经济管理学院.“决策论坛——创新思维与领导决策学术研讨会”论文集（上）[C].《决策与信息》杂志社、北京大学经济管理学院：，2017：1.
[4]张占江. 电气工程人工智能技术的运用与研究[A]. 中国武汉决策信息研究开发中心、决策与信息杂志社、北京大学经济管理学院.决策论坛——系统科学在工程决策中的应用学术研讨会论文集（下）[C].中国武汉决策信息研究开发中心、决策与信息杂志社、北京大学经济管理学院：，2015：1.
作者简介：左润齐，四川省绵阳中学，高三理科，邮编621000