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1、模糊智能方案在電力系統(tǒng)自動化控制中的科學(xué)實(shí)施模糊智能控制原理主要將經(jīng)典的集成理論進(jìn)行模糊化處理，將模糊邏輯的物位開關(guān)語言變量及近似推理引入其中從而形成整體性綜合智能技術(shù)的推理體系。

模糊控制的液位變速器模擬對象為人的模糊推理能力及決策實(shí)踐中的實(shí)用性控制方式，該理論主體依據(jù)相關(guān)控制的已知規(guī)則及數(shù)據(jù)首先由模糊輸入量液位計展開對模糊控制輸出的推導(dǎo)，主要由模糊化、時間模糊推理機(jī)、zui終模糊判決三個子過程組成。隨著模糊理論的不斷發(fā)展與成熟完善，模糊控制中包含的優(yōu)勢性能得到了學(xué)術(shù)界充分的肯定。例如該控制方法可適用于對不定性、不情況的處理，同時可抑制噪聲帶來的污染問題。

綜合的模糊知識令電容式液位計語言變量能有效、準(zhǔn)確的表達(dá)出專家的綜合經(jīng)驗(yàn)，也就是說其更加接近人們的思維及表達(dá)方式，可令知識的選擇、抽取與表達(dá)具有較強(qiáng)魯棒性，而被控制的對象參數(shù)產(chǎn)生的變化卻對模糊控制影響不大。隨著電力系統(tǒng)的不斷創(chuàng)新發(fā)展，模糊理論在其領(lǐng)域的應(yīng)用研究不斷廣泛，并取得了可喜的成績，由此不難看出科學(xué)的模糊理論控制方案在處理電力系統(tǒng)相關(guān)問題中具有綜合的潛力。例如行業(yè)內(nèi)為了有效實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)短期負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，于是編制了眾多計算機(jī)控制程序，而實(shí)踐證明即使編制再完備的程序也比不上調(diào)度員的主體估計。

他們在對這種短期負(fù)荷的預(yù)測估計關(guān)鍵采用參考日的相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，這一條件與待測日較為接近。例如正確的日子為周四，則上周四可作為一個參考日。而后我們在負(fù)荷曲線中的積累關(guān)鍵點(diǎn)中進(jìn)行負(fù)荷估計，依據(jù)參考日曲線將這些估計值相連接，于是便構(gòu)建了當(dāng)日的負(fù)荷模型。

在電力系統(tǒng)自動化中的模糊控制方案便依據(jù)這一經(jīng)驗(yàn)，可編制出一整套相關(guān)參考日模型的數(shù)據(jù)庫，供調(diào)度人員適應(yīng)性選用。而后我們可繼續(xù)制定出多類對負(fù)荷產(chǎn)生影響因素的模糊集，例如風(fēng)力、溫度及日照模糊集等，以輔助調(diào)度人員的模糊推理，令關(guān)鍵點(diǎn)中的負(fù)荷得到準(zhǔn)確估計。完成了負(fù)荷模型的建立后我們可依據(jù)相關(guān)模型配備發(fā)電容量，這時實(shí)際的負(fù)荷與構(gòu)建模型間的差額則較小，按照這一實(shí)際差額履行控制，其效果大大提升。該類電力系統(tǒng)自動化中的模糊控制方案具有易懂、直觀的充分優(yōu)勢，令估算結(jié)果準(zhǔn)確率大幅提升，因此我們可在實(shí)踐中充分應(yīng)用，將其與人工智能技術(shù)完善融合，合理解決非線性控制問題，提升控制效果。

2、專家系統(tǒng)智能方案在電力系統(tǒng)自動化控制中的綜合實(shí)施專家系統(tǒng)是一類發(fā)展較早且較為成熟的人工智能技術(shù)，其主體由知識庫及綜合推理機(jī)組成，針對某領(lǐng)域內(nèi)的專家提供的精華知識進(jìn)行推理并完成人類專家在制定決策實(shí)踐過程的模擬操作，為系統(tǒng)提供與專家水平相當(dāng)?shù)膶?shí)踐方案。當(dāng)前，電力系統(tǒng)控制及運(yùn)行中多依靠有豐富經(jīng)驗(yàn)的調(diào)度人員依據(jù)科學(xué)自動化控制技術(shù)完成。

導(dǎo)致該控制方式的主體原因?yàn)閭鹘y(tǒng)的數(shù)值分析方式缺乏科學(xué)的啟發(fā)推理性能，無法同步實(shí)現(xiàn)知識的積累。再者，由于電力系統(tǒng)內(nèi)部本身的復(fù)雜性令一些簡單的數(shù)學(xué)模型及控制狀態(tài)難于發(fā)揮作用，而復(fù)雜的模型又較難獲取，單純的數(shù)值方式無法充分滿足自動化的電力系統(tǒng)運(yùn)行要求。

因此我們必須在電力系統(tǒng)自動化中引入電力行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)知識，利用專家系統(tǒng)方案，強(qiáng)化系統(tǒng)的綜合控制效能。在系統(tǒng)構(gòu)建實(shí)踐中我們應(yīng)主力擴(kuò)充對推理速度的更新提升，令其具有的在線分析能力，并合理引入學(xué)習(xí)機(jī)制，令其容錯能力、對新問題的處理能力切實(shí)提升，即使在系統(tǒng)出現(xiàn)故障、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、各類系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置有變，設(shè)備控制器的相關(guān)配置發(fā)生變化時，也能實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性改變依據(jù)綜合調(diào)控能力得出正確的推理結(jié)果。

另外我們可通過令系統(tǒng)與模糊推理、其他各類優(yōu)勢人工智能方式的合理融合切實(shí)提升專家系統(tǒng)完善的自學(xué)能力、容錯能力，令其即使在長周期的運(yùn)行下也能準(zhǔn)確獲取知識、較容易的完成校核，構(gòu)建完備的知識庫并提升維護(hù)管理的便利性。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能方案在電力系統(tǒng)自動化控制中的創(chuàng)新實(shí)施人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于對人們傳遞及處理信息相關(guān)特征的綜合模擬，由人工方式對人們zui簡單的神經(jīng)元進(jìn)行大量仿制，并令其以一定規(guī)范的方式連接組成。單體的人工神經(jīng)元可實(shí)現(xiàn)由輸入轉(zhuǎn)向輸出的非線性構(gòu)建關(guān)系，而通過互相連接，他們可組成一類復(fù)雜的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。該類智能方案在電力系統(tǒng)自動化控制中的合理應(yīng)用令各類優(yōu)勢信息實(shí)現(xiàn)分布存儲，從而具有較強(qiáng)的綜合容錯能力與學(xué)習(xí)能力，可科學(xué)實(shí)現(xiàn)對各類優(yōu)勢知識的自動化組織，并適應(yīng)用戶對信息處理的不同需求。

各個神經(jīng)元間的計算過程在一定意義上具有獨(dú)立性，因而便于我們進(jìn)行有針對性的處理，令系統(tǒng)控制執(zhí)行效率切實(shí)提升。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)富于較強(qiáng)的非線性智能化擬合能力與自學(xué)能力，并富含聯(lián)想記憶及魯棒性功能，因此令其在富含大量非線性復(fù)雜子系統(tǒng)的電力系統(tǒng)中具有較大的應(yīng)用創(chuàng)造潛力。

針對目前該類系統(tǒng)算法、學(xué)習(xí)速度較慢、培訓(xùn)時間相對較長、收斂操作復(fù)雜等現(xiàn)狀我們應(yīng)通過更加深入、細(xì)致的研究令該類智能化控制方案與其他優(yōu)勢系統(tǒng)進(jìn)行完善融合，通過網(wǎng)絡(luò)化自動控制技術(shù)避免其對局部細(xì)小點(diǎn)進(jìn)行沒有必要的收斂或冗余操作，從而切實(shí)提升人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能方案的控制處理速度，令其在更深入的探索中擴(kuò)充應(yīng)用前景，提升應(yīng)用效益。