摘要：随着现代社会的不断发展，电力在社会生产与生活中的影响力也在不断增强，社会电力需求的不断增加也给电力系统工作带来了更大挑战，在电力系统中有大量的数据信息，仅仅依靠人工力量管理这些数据信息已远远不能满足不断增长的需求。当前人工智能技术在社会各行业和各领域的运用范围在不断扩展，电力部门也将人工智能技术引入电力系统之中，电力调度是整个供电工作的最后一个环节，电力调度系统的安全稳定运行对电力正常供应的重要性不言而喻。
关键词：人工智能技术；电力调度自动化系统；应用
1 人工智能技术概念
人工智能技术是计算机技术中的分支学科，是近年来广受社会关注的一门新的技术学科。依托计算机理论和应用，人工智能技术与许多学科都有交叉。一般意义上的人工智能技术就是用机器来模拟人类智能，并用其代替人类进行复杂的工作。目前，机器人系统与专家系统是人工智能技术研究的两个重要领域。如果将人比作一台机器，那么人类的大脑必然是其中最精密、最复杂的部分，这是难以用机器复制的，但是大脑的思考过程却是可以用计算机的运算方法来进行模拟的，科学家经过多年的研究，已逐步实现了对这种思考过程的模拟，人工智能化由此向世人揭开神秘的面纱，并逐步应用于诸多领域，也取得了突出的成绩。
2 人工智能技术的优点
2.1大幅度提高工作效率
人工智能技够有效减少各行业工作时间，提高工作效率。还能够及时、有效的处理好电脑输入设备输送来的数据，并对数据进行整理、分析和记录，合成新的有用的信息供大家参考和使用。由此可以看出，人工智能的广泛应用能够加快信息处理的速度，能够高效、准确的对信息进行优化和转换，将复杂信息简单化，帮助更多有需要的人和行业使用。
2.2发挥电气自动化作用
人工智能起着科学的导向作用。他充分发挥着系统的管理作用，促进企业转型，为企业节能减排做出巨大贡献，对于预算过程中产生的误差能进行有效排查和纠错，帮助企业避免很多因预算不周而产生的损失。同时，人工智能还能帮助企业及时发现和处理突发问题。作为一个帮助企业运转正常化的重要辅助工具，电气工程自动化在企业运转中，具有十分重要的意义和作用。比如，人工智能在制定企业生产计划、检测市场现状和营销状况过程中作用显著。因此，要有效提高企业管理水平，就需要将人工智能与企业发展紧密联系在一起。
2.3较高性价比与操作性
人工智能技术运行时具有通信与信息收集能力，优化电气系统运行，有效控制成本，因此性价比较高。此外人工智能技术具有自动逻辑Fenix功能，可以提高技术运行效率与准确度，节省成本开支。此外，数字化平台开放性带来操作代码程序，提高设置使用效率。
3人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用。
人工智能控制器更便于操作，不需要控制对象的模型。人工智能控制器可以自己去进行调整，根据各部分响应时间和下降时间的不同做出判断。比如说模糊逻辑控制器要比高级PID还要快四倍左右，在提升上也要快到两倍左右。相比于古典控制器，人工智能的更容易使人接收。人工的智能化技术对于传统的智能技术来说，可以忽略掉很多不确定的影响因素，根据自身的性能来调整数据分析状态。在现场不需要诸多专家的现场指导也可以根据采集到的数据来自动完成一系列操作，甚至达到语音操控的功能。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
3.1完成复杂系统的精确操作
采用人工智能在模型的控制和使用，建立了一块比较有效的系统，利用模糊推理系统和神经网络系统的建立就能够顺利地完成整个操作过程。模糊推理系统主要是通过对人脑功能的模拟来对语言的信号进行分析；神经网络系统中，其主要是通过对人脑结构的模拟来对数字的信号进行详细的分析，并且给出相应的数值来参考。这两种方法的过程中，通过对网络结构的模式来进行高精度连续函数的计算，最终对电力调度自动化系统进行输入、输出关系的高精度描述，但是在神经网络系统中，对于相关的推理比较高，在模糊推理理论中主要是将二者的功能最大化的融合，最终使电力调度自动化系统的信息能够在不同的网络层次中找到自己最合适的表达空间。
3.2对系统的详细研究
一般来说对系统的研究主要集中在模糊推理和神经网络系统中，模糊推理是通过对人脑的功能进行模拟，来实现对语言信号的反应和分析；神经网络系统是通过对人脑结构的模拟对数字信号进行分析，从而给出相应的数值作为参考。将这两个系统应用在电力调度自动化系统中能够对其内部系统的输入和输出操作进行比较高精密度的操作和控制，二者相互结合能够使得电力调度自动化系统的信息能够在不同的网络层次中找到适合的表达空间。
3.3模糊系统及神经网络系统
模糊系统的理论基础与模糊集合，设计工具为模糊理论。模糊推理系统具有模糊信息的处理功能，在自动化控制、数字处理等诸多领域中得到了大量的应用，所取得的效果非常显著。模糊推理系统创建模拟人脑的相关功能，并分析语言信号，在网络结构的依托下无限接近连续函数，并遵循域至域的映射规则对信息进行储存。但模糊推理系统在应用中具有连接性不固定的特点，计算量偏小，因此应用范围存在一定的限制。神经网络系统是人工智能技术领域中的关键分支之一，神经网络将信息分布于网络上的主要模式是神经元的兴奋模式。在神经网络系统干预下，可实现对信息的分布储存以及对动态信息的协同处理。神经网络系统可在确保行为丰富的前提下最大限度地精简结构，利用神经网络系统功能直接模拟大脑结构，并分析数字信号，在各个神经元间构成点对点的映射关系，进而达到提高信息数据输入、输出精度，并提高计算量的目的。
3.4合适的空间表达
合适空间的建立对于系统的数据整合十分重要，合适的空间表达主要有以下方式：增加存储空间，就是扩大网络的存储空间，这对于网络的意义是十分重大的，但是其实现是一种黑箱操作，并不能用于网络的含义解释，所以该操作需要结合其他的操作方式共同完成。增强函数连接方式，这是进行空间表达的另一种重要方式，其在语言表达方面的作用是毋庸置疑的，对于系统的运算更是有重要的作用，增强函数连接方式能够使得函数的数值运算更加快速和精准，对模糊系统有重要的意义，另外函数连接的增强对于整个网络系统的空间构建有显著的作用，能够实现对电力调度自动化系统的便捷操作和运用，函数连接方式的增强对于语言表达也有重要的作用，很多的函数的连接方式在一定的程度上能够使得语言表达系统更加严谨和具有逻辑性，对于电力调度自动化系统的操作准确性有重要的意义。
4 结束语
人工智能技术在科学技术发展中不断取得新的突破，当前我国对人工智能技术在电力系统中的应用研究还处于起步阶段，在社会电力需求不断增加和电力系统的持续发展过程中，人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用还有极为广阔的发展空间。
参考文献：
[1]朱维佳，曹坚.电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用[J].电气时代，2015（7）：108-111.
[2]张白林，姚亮，邵宁张，等.电网调度自动化系统中的数据挖掘技术探讨[J].科学与信息化，2017（25）.
[3]陈峰.分析电力系统调度自动化技术及其优化[J].工程技术：全文版，2016（9）：00212.
论文作者:张郝宁,任亚博
论文发表刊物:《电力设备》2018年第29期
论文发表时间:2019/3/27
标签：人工智能论文; 系统论文; 神经网络论文; 电力论文; 技术论文; 模糊论文; 信息论文; 《电力设备》2018年第29期论文;