人工智能技術的定義精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術的定義范文

論文關鍵詞：人工智能技術,電氣自動化,自動化控制,策略

智能化技術是技術領域的一種革新，使得各個行業都實現了全面發展。在電氣自動化控制中應用人工智能技術，可以使得電氣設備的系統運行更加簡單智能，對系統可以進行優化處理。與此同時，人工智能技術的應用也為電氣自動化控制提供了技術保障和安全保障，減少了各種電氣設備操作對人員帶來的傷害，在節省人力和物力的基礎上提高了工作質量。在電氣行業的發展過程中，自動化發展就必須要利用人工智能技術。

1 人工智能技術概述

1.1 人工智能技術的定義

人工智能技術指的是借助計算機技術對人腦進行模擬，并且發出類似人類的行為指令，從而對各種操作進行完成的過程。人工技能技術是多個領域的研究結果的融合，比如傳統的數學和計算機，同時還結合了人文學科、自然和社會學科的知識，在很多領域中都有十分廣泛的應用。計算機技術可以實現對人腦的有效模擬，因此使得工作的效率更高，系統的運行更加靈活也更加穩定，能夠增強各種設備的自動化處理水平。

1.2 人工智能技術在電氣自動化應用中的功能

第一，實現數據的采集和處理。人工智能技術在電氣自動化控制中進行應用的時候，可以實現對設備中的一些數據進行采集，根據功能的不斷完善，還能對一些數據進行存儲。

第二，監視運行系統，并及時發出報警。人工智能技術可以對電氣設備在使用過程中出現的一些問題進行有效地監控，而且還能對電氣系統進行有效地模擬，對設備的開關量進行監視，防止出現異常情況，一旦出現了異常情況，要自動啟動報警裝置，同時還能對一些電氣設備進行切斷，從而使得電氣設備處于安全狀態。

第三，對電氣設備的操作進行控制。電氣自動化過程中，人工智能技術的應用，可以使得電氣設備的操作過程變得更加簡單，通過鼠標和鍵盤可以實現對斷路器和電動隔離開關的控制，還可以對勵磁電流進行調整。通過這種技術的應用，就可以極大地減少工作人員的工作量，降低勞動強度。

2 人工智能技術在電氣自動化過程中的應用

2.1 在電氣設備中的應用

電氣設備的設計要符合自動化操作的要求，在進行設計的過程中，也應該要加強對人工智能技術的應用。由于電氣設備的系統比較復雜，包含了很多方面的知識和技能，因此在進行設計的時候，有的系統設計也可以借助人工智能技術來完成，比如可以通過計算機設置一些算法，對電氣設備系統設計中的一些參數進行計算，從而便于電氣設備控制系統的設計，極大程度地提高設備的工作速率與質量。

2.2 在電氣控制工作中的應用

在電氣領域內，對電氣設備進行控制是一個十分重要的部分，自動化設備是當前電氣行業的主要發展方向，在設備的控制上，也要逐漸實現智能化，可以極大程度增強工作效率，縮減資金成本，并且降低從業者的勞動強度。比如人工智能技術中的模糊控制、神經網絡控制、專家系統等，都是比較先進的控制技術，可以實現對各種設備的有效控制，韓劇熱的反思而且控制的效果很好，產生的誤差較小。比如在模糊控制中，較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術，后者主要是應用在對設備的速度調節的控制上，模糊控制的方法能夠以一種更高的效率來處理交流傳動控制的相關問題，從而使得電氣設備的工作質量和工作效率有很大的提升。

2.3 在電氣設備的日常操作過程中的應用

電氣行業與民眾的日常生活與工作都存在緊密的關聯，各種電網十分復雜、電氣設備繁多，日常的控制工作也十分繁瑣。傳統的日常操作比較復雜，而且也會增加電氣系統控制的時間，降低控制效率。對此，要積極加強對人工智能技術的應用，在日常工作過程中，可以通過人工智能技術設置一些基本的控制算法，應用在日常系統操作期間，能夠將復雜的操作流程變得簡潔，而且僅僅需要電腦就可以實現對各種操作的控制，最重要的是，通過人工智能技術的深化，還能實現遠程控制，可以將操作界面進行簡化，及時處理并保存相關重要數據，為將來的查找與應用提供方便。在日常操作過程中，對于很多數據都要進行記錄，比如電氣設備的損耗情況、電量等，如果采用人工記錄，則會有巨大的工作量，還容易出錯，但是應用人工智能技術編制相應的表格和數據采集系統，則可以實現對數據的采集和有效保存，降低了工作強度，同時提高了工作效率。

2.4 在故障診斷過程中的應用

在電氣運行過程中，無論是客觀因素還是其他的主觀因素，都會造成電氣設備的故障以及事故，如果對于這些故障沒有及時進行處理，找不到相應的原因，則很有可能造成更嚴重的危害，會有較大的經濟損失。電氣自動化過程中，對設備的使用性能、故障等方面的診斷也要逐漸實現自動化，而人工智能技術的應用，將使得故障診斷過程變得更加簡單。神經網絡、模糊理論及專家系統是人工智能技術在電氣診斷過程中應用的三種方式，這三種方法在故障的診斷以及事故的發生過程中發揮了十分重要的作用。借助智能技術，將神經網路、模糊理論等系統的結合在一起，就能夠處理電氣故障檢測耗費時間長、等待結果時間長等問題，可以對各種故障進行精準的判斷，并且為后續的故障處理提供更多充足的時間和依據。

2.5 在簡化自控流程中的應用

電氣領域的自動化控制是一個十分復雜的過程，對于各個步驟的要求都比較嚴格，一旦某個環節出現了紕漏，則會造成嚴重的后果，引發較大的經濟損失。人工智能技術的應用可以對各種設備使用情況、故障情況等進行分析，進而設計出合理的故障處理方法，盡可能確保電氣自控工作的質量。而且這種技術的應用，還可以實現遠程維修，簡化了過程。

3 結語

綜上所述，人工智能技術在電氣自動化過程中的應用包括多方面內容，比如電氣設備的操作、故障的診斷、自動控制流程的簡化等，都可以借助人工智能技術，使得各個過程變得簡單、快捷，促進電氣設備的自動化水平不斷提升。

【參考文獻】

[1]胡燕來.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].建筑·建材·裝飾，2015（03）.

第2篇：人工智能技術的定義范文

【關鍵詞】 計算機技術 網絡技術 人工智能應用

前言：人工智能是計算機科學的一個部分，是隨著信息化技術發展所衍生出一門獨的特技術科學，其實質上是對人意識與思維信息過程的模擬。人工智能的發展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術轉化為高效生產力，也正是基于此，人工智能技術的發展受到了社會公眾的廣泛關注。人工智能技術是基于信息的處理與編輯特征而實現，其與計算機網絡在應用中存在著相對較高的可融合性，而兩者之間的協調也將會產生更為全面與高新的技術，為此特在本文中對計算機網絡技術中的人工智能應用展開了全面研究。

一、人工智能的發展與實際意義

計算機網絡中的海量數據與信息普遍是用數字、符號、文字等文本形式進行展現，在此過程中需要其達到較高的表達能力、判斷能力等方面的標準，而人工智能為加強計算機網絡的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現，能豐富計算機網絡的信息表達能力，憑借其獨特的編輯、處理、操作技術以及超高的分析能力，實現了自動對信息進行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發展的意義主要表現在以下兩個方面：一是人工智能的發展增加了計算機網絡信息表達的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實現了人的行為，同時由提升了人的謹慎、全面與系統等方面相關能力；二是人工智能的發展開拓了計算機網絡在處理信息的空間與路徑，將計算機網絡所涉及到的眾多工程信息進行有效結合，實現了集中控制的目標，完成智能化的操作。

二、人工智能在計算機網絡技術中的實際應用

2.1計算機網絡多種渠道信息的處理與集成

網絡與計算機等現代高新技術參與到計算機網絡之后，為計算機網絡的發展帶來了無限種可能，為此改變了人工智能的實現方式與實現方向。人工智能在計算機網絡中的應用，由傳統的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數據信息處理的工作所轉變[2]。人工智能的這一轉變體現在多種方面，例如，在現代網絡運營安全管理中，可實現預先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠實現將網絡中流傳的不良信息等進行自動攔截，且能夠對來往傳遞信息進行自動識別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測中心，對信息進行判斷，實現了高等人工智能技術。

2.2人工智能在網絡管理方面的應用

計算機網絡技術中，網絡管理一直是一項繁重的工作，網絡的實時動態以及變化速度快等特點為網絡管理工作行程了一定的難度，而為實現更為高效的網絡管理，人工智能技術也顯示出了一定的效用。人工智能技術在計算機網絡管理中，能夠利用人工智能專家知識庫、問題求解技術，達到對計算機網絡進行綜合管理的效果。專家系統是一種相對智能的計算機程序，將某種領域中的專家知識以及經驗進行累計，將其進行有效的匯總并錄入到相關系統中，由此在某特定領域中匯集多為專家的知識與經驗，實現系統的高效性與全面性，完成對此領域內各種計算機網絡問題的解析[3]。

2.3人工智能在企業管理與教學方面的應用

現代普遍企業管理中均會應用到計算機網絡技術，而在參與了人工智能的計算機網絡中則更為有效的提升了企業管理的安全性與高效性。人工智能能夠實現企業管理系統的自動防御系統與健康系統，是企業管理實現高度智能化。在教學方面，教師可以在教學過程中，利用人工智能技術的知識庫，在知識庫中定義教育知識內容，并對知識庫中的知識進行推理，是學生能夠更為直觀的接受教學內容，提升教學效率。

結論：綜合上文所述，人工智能是計算機網絡技術發展的必經之路，人工智能在計算機網絡技術中的應用，主要表現在計算機網絡管理、計算機網絡安全、辦公安全、信息化教學等多個方面。人工智能在計算機網絡技術中的有效應用，推動了計算機網絡向高效智能化的發展，對計算機網絡技術的發展提供了重要支持與保障。

參 考 文 獻

[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，03（02）：20.

第3篇：人工智能技術的定義范文

[關鍵詞]計算機網絡技術；大數據時代；人工智能應用

1人工智能定義詳解與發展

1.1人工智能定義詳解

人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI智能。人工智能的主要作用是用于模擬、延伸以及拓展人類智能的理論、方式、技術以及應用系統的全新技術科學，它同時屬于計算機科學的一個分支技術。作為計算機技術的一個分支，人工智能試圖理解智能的實質意義，且產生一種新型的、能夠以人類思維相似的方式作出相對的反應的智能機器，基于此，雖然人工智能無法真正擁有人類智慧，但是人工智能在未來的創新發展過程中，極有可能會超越人類的智慧，具備更先進的思維方式。

1.2人工智能的發展

目前國內的計算機網絡中所產生的數據和信息一般使用數字、符號、文字等形式呈現在人們的眼前，在數據信息進行轉化的過程中對其自身的表達能力、判斷能力等方面具有較高的要求，逐漸成熟的人工智能技術可以幫助計算機網絡對該方面的能力進行有效加強，以此為基礎，保障數據信息的高效轉化。隨著信息化時代的來臨，國家對人工智能實施進一步的創新研發，現階段國內的人工智能已經能夠街互助自身特殊的編輯、數據處理、操作技術以及較高的分析能力，提前實現了信息翻譯、信息處理以及信息管理等方面的自動化革新。國家相關科研部門之所以重視起人工智能的創新發展的根本原因就是因為其自身具備先進的科技性和一定的合理性，能夠幫助工業領域、生產領域以及科研領域等領域有效提高工作效率，其發展意義主要體現在兩個方面上；首先是人工智能的快速成長強化了計算機網絡信息表達的圖標、音頻、視頻等表現形式，通過對人類思維的模仿，實現了模擬人類行為的目標，除此之外，還能夠很大程度上提高人們謹慎、全面以及系統等方面的相關能力；其次是其快速的發展對計算機網絡的信息處理空間產生了積極影響，拓展了計算機網絡中信息處理的場所與途徑，能夠將與計算機網絡相關的多項工程信息進行有機融合應用，真正實現了集成管控的應用目標，以此為基礎，達到智能化操作標準[1]

2人工智能在計算機網絡技術中的實際應用

2.1計算機網絡多種途徑信息的處理與集成

諸如網絡技術與計算機應用技術之類的現代先進技術介入了計算機網絡的創新發展后，為計算機網絡的未來發展前景帶來巨大的機遇，基于此，國內相關部門對人工智能的體現方式和研究方向進行革新。人工智能隨著在計算機網絡中應用時間的增加，對自身的數據處理方式進行了自我調整，由傳統的定向數據處理模式逐漸轉型向大批量、高密度、高頻率的數據處理模式發展。人工智能數據處理方式的轉變在日常的計算機網絡信息數據處理工作上等方面都有體現，例如，目前國內的網絡運營安全管理工作中，實現了人們對人工智能管理系統中添加防火墻功能的預期目標，相關安全系統就可以通過防火墻功能對存在與網絡中的各種不良信息進行自動攔截，并對往來信息數據進行高效的自動化識別與判斷[2]。

2.2人工智能在網絡管理方面的應用

計算機網絡數據管理工作具有一定的復雜性，所以計算機網絡的數據管理系統一般比較繁瑣，計算機網絡的管理工作之所以實施困難的原因主要是網絡的實時動態和變化速度較快，為保證對網絡數據的管理工作效率，人工智能技術應用將會發揮關鍵作用。一般情況下，人工智能技術可以通過對人工智能專家知識庫、問題求解技術的靈活運用實現對計算機網絡的綜合管理效率的提升。相關專家系統是一種較之傳統計算機技術具有更高智能化的計算機程序，通過對各領域的相關專業知識的累積，對其進行有效梳理后錄入至專家系統。以此為基礎，完成整個計算機系統的高效性與全面性的創新發展任務[3]。

3結語

第4篇：人工智能技術的定義范文

[關鍵詞]物聯網；嵌入式系統；

中圖分類號：C94 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2013）33-0143-01

一、物聯網與嵌入式的定義與主要技術

物聯網是一門融合多門學科的技術，通過信息傳感設備，按照設定的通信協議，為網絡中的物體建立連接，物體之間能夠進行信息交換和通信，最終實現對物體的智能化識別、定位、監控和管理等目標。物聯網的主要關鍵技術是傳感器技術、RFID、人工智能技術、標準化技術四種技術。

嵌入式系統是將先進的計算機技術、半導體技術和電子技術與各行業的具體應用相結合后的產物。根據不同的應用，嵌入式系統也會用到許多其他的技術，如通信技術、傳感器技術、智能信息處理技術、自動控制技術等。

從兩者的定義來看，物聯網強調的是物聯網中設備具有感知、計算、執行、協同工作和通信能力及能提供的服務； 嵌入式系統強調的是嵌入到宿主對象的專用計算系統，其功能或能提供的服務也比較單一。嵌入式系統具有的功能是物聯網設備的功能的一個子集，但是它們之間的差異將越來越小。簡單的嵌入式系統與物聯網定義中的設備或者物有較大的區別，具有的功能不如物聯網中的設備或者物，但是隨著嵌入式系統不斷發展，目前出現的一些復雜嵌入式系統（如智能移動電話）基本上達到了物聯網的定義中設備或物的要求。

在技術角度上，嵌入式技術在物聯網行業發展中始終處于核心、基礎的地位。嵌入式系統是計算機應用的一種最直接最有效的形式，只有把計算機嵌入到物體中去，物體才有大腦，它才具備思考、智能的能力；要想實現物與物互聯、人機互聯，必須賦予物體嵌入式CPU的智能部件為前提；從專業角度講，物聯網是嵌入式智能終端的網絡化形式，或者是智能化的形式。

二、嵌入式在物聯網環境下的應用

物聯網與嵌入式系統都是多學科相互融合的綜合性應用技術，而且物聯網技術的關鍵技術傳感器技術、RFID、人工智能技術主要是由嵌入式系統技術實現。

1）嵌入式系統實現傳感器技術

物聯網首先要對客觀的事物信息的采集，所以需要傳感器實現。嵌入式智能傳感器是物聯網技術的支柱，也正是嵌入式技術的發展和應用，它是一種帶嵌入式微處理器的傳感器，是將嵌入式微處理器、智能理論和傳感器相結合而成的產物，具有檢測、計算、判斷、網絡、通信和信息處理等功能。嵌入式智能傳感器最重要的是它具有數據通信功能，能與互聯網絡、2G＼3G 網絡進行通信，能與現有的網絡傳送數據實現全球監測，實現遠程控制。

2）嵌入式系統實現RFID技術

物聯網中采集完信息之后，需要對信息進行識別，嵌入式RFID主要實現的該技術，把RFID讀寫器嵌入在物體中，使得該物體具有RFID讀寫功能。嵌入式RFID還被廣泛應用于交通控制、工業監測、安全防偽等物聯網應用領域；嵌入式RFID在自動識別、物品物流管理得到了廣闊的應用前景。

3）嵌入式系統實現人工智能技術

信息使用RFID技術能夠識別、區分，然后就要對信息進行處理，人工智能技術實現了信息的處理。嵌入式智能技術能夠大大提高信息處理的速度，使得事物的處理具備根據外部環境的變化具有反應的能力。

三、嵌入式與物聯網的發展

嵌入式需要發展也離不開物聯網，所以說物聯網為嵌入式提供一個廣闊平臺，嵌入式擴展了物聯網的應用范圍，推動了發展進步。在應用領域方面它們幾乎是相同的，當前物聯網涉足的領域，嵌入式系統都已經在其中被使用了。綜上所述，物聯網與嵌入式系統關系非常緊密，物聯網的發展離不開嵌入式系統的支持，而物聯網又給嵌入式系統帶來了新的發展機遇和挑戰。目前嵌入式突出的問題是兩個方面：嵌入式數據庫應用和嵌入式網絡安全問題，也是物聯網的最為關注，構建嵌入式系統的安全性和數據庫已成為物聯網在使用中考慮的重要因素。

總結：

物聯網的發展引領一次新的信息革命，在未來的生活中將占有重要的地位，而在技術角度上嵌入式是物聯網核心，所以物聯網的發展與嵌入式系統息息相關，甚至主導著物聯網的未來發展，所以一定對嵌入式的研究要加大力度。

參考文獻

[1] 鄔明罡.物聯網技術體系初步成熟[N].人民郵電報，2010-07-29（007）.

[2] 劉曉慧.物聯網與嵌入式技術[J].電腦學習，2011，4（2）：27-28.

[3] 何克麗.物聯網時代下的嵌入式系統[J].信息技術學報，2010，12：12-26.

課題信息：黑龍江省教育廳科學技術研究項目

第5篇：人工智能技術的定義范文

關鍵詞：智能電網；人類智能；人工智能；自感知；自適應；自趨優

中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2013）01-0032-05

0 引 言

智能電網是當今世界電力系統發展的重大變革，也是21世紀電力系統的重大科技創新和發展趨勢。2003年，美國“未來能源聯盟”首次提出智能電網的概念。同年，美國能源部了“Grid　2030”設想[1]，將美國的未來電力系統描述為一個完全自動化的電力傳輸網絡，能夠監視和控制每個用戶和電網節點，保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節點之間的信息和電能的雙向流動。2005年，歐洲技術論壇（ETP）提出了“Smart　Grid”概念[2]，計劃通過智能電網的建設，向所有用戶提供高度可靠、經濟有效的電能，充分開發利用大型集中發電機和小型分布式電源，提高電網公司運營效率，降低電能價格，加強與客戶的互動，應對來自市場、安全和電能質量、環境等方面的壓力。

國內也高度重視智能電網建設。2010年6月7日，總書記在兩院院士大會上的講話中提出，要“構建覆蓋城鄉的智能、高效、可靠的電網體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關于加快我國智能電網技術發展的報告》中提出了明確的目標和任務。國家電網公司于2009年5月了“堅強智能電網”愿景及建設路線圖。南方電網有限責任公司在2010年7月提出了“建設一個覆蓋城鄉的智能、高效、可靠的綠色電網”的目標。2011年2月，陜西省地方電力（集團）有限公司作為專業的配電網公司，聯合清華大學提出了建設“多指標自趨優”智能配電網的目標。

智能電網涉及能源、環境、社會、經濟和管理等多個學科，由于其具備系統工程和創新技術的特點，目前智能電網的研究趨向發散，對智能電網的認識多從企業自身出發，尚未收斂到智能電網本質的研究，影響和干擾了對智能電網發展方向的研判。本文在分析國內外智能電網相關研究的基礎上，結合實踐應用，溯源了智能電網的本質——智能，提出了智能電網分代標準，建立了智能電網分代模型，探討了智能電網分代的社會經濟意義。

1 國外智能電網分代研究狀況

分代研究在計算機和戰斗機等領域已經取得了共識。計算機按照所采用的電子元件，歷經了電子管計算機、晶體管計算機、集成電路計算機、大規模集成電路計算機，現在正在研發信息獲取、存儲、處理、通信與人工智能相結合的第五代計算機。20世紀40年代中期，以噴氣式發動機為動力的戰斗機出現后，按時代和技術水平，戰斗機歷經三代，目前正在研制第四代戰斗機。

由于智能電網尚未大規模應用，與計算機、作戰飛機等其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網分代更注重“向前看”，這個特點導致智能電網分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈，莫衷一是。國外智能電網分代的相關研究綜述如下。

1.1 智能電網演進模型

2010年1月，加拿大學者Hassan　Farhangi從功能和投資回報率（ROI）兩個維度，提出了如圖1所示的智能電網的演進模型[3]。他認為，由于化石燃料的成本猛增，電力公司無法擴大發電能力以滿足用戶對電能不斷上升的需求，只有從配電網著手，加強需求側管理，才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示，智能電網最初的投資用來滿足計量設備由機電式到單向自動抄表（AMR）的功能轉變，AMR具有節約人力以及時間成本的優勢，但是由于其只具有單向通信能力，無法支持電力公司依據從電表獲取數據采取調控措施。高級計量架構（AMI）能夠提供雙向的通信系統，旨在為電力公司提供實時的能耗數據，允許客戶以價格為基礎，對能源使用做出選擇。智能電網演進的最終目標是分布式控制與微網相結合的互聯電網。

1.2 智能電網持續發展理論

2011年7月，美國GridNet公司執行副總裁兼首席戰略官Andres　Carvallo和能源與IT行業學者John　Cooper合作出版了“The　Advanced　Smart　Grid　—　Edge　Power　Driving　Sustainability”一書，提出了智能電網持續發展理論[4]。書中認為第一代智能電網（Smart　Grid　1.0）實現了發電廠到終端計量設備的電流與信息流的傳輸，典型的第一代智能電網是美國科羅拉多州博爾德市智能電網的建設。下一代智能電網（Smart　Grid　2.0）將是一個集成的、先進的智能電網體系，從戰略上進行頂層設計，在組織、運行、系統集成與建模等多個維度進行柔性規劃，下一代智能電網的一些技術已經在美國奧斯汀市智能電網研究項目Pecan　Street中浮現。書中對第三代智能電網（Smart　Grid　3.0）進行了展望，并將其定義為一個基于互聯網絡的重新設計的能源系統。

1.3 智能電網層次理論

IBM高級電力專家Martin　Hauske認為智能電網的基本概念有3個主要元素：首先是廣泛連接資產與設備的傳感器；其次是數據的搜集與整合體系；最后是依據數據進行相關分析，以優化運行和管理的能力。與之對應，智能電網也就有三個層面的含義[5]：首先是利用傳感器對發電、輸電、配電、供電等關鍵設備的運行狀況進行實時監控；然后將獲得的數據通過網絡系統進行收集、整合；最后通過對數據的分析、挖掘，達到對整個電力系統運行的優化管理。因此，智能電網可以被認為是通過傳感器把各種設備、資產連接到一起，形成一個客戶服務總線，通過對信息進行整合分析，從而降低成本，提高效率和可靠性，促進管理和運行達到最優化。

1.4 智能電網成熟度模型

智能電網成熟度模型是IBM、美國生產力和質量中心（APQC）及全球智能電網聯盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能電網的成熟度分為5個階段：第1階段，只有對智能電網的設想，主要工作是對技術的試驗和評價，以及建立業務模型；第2階段，企業在至少一個智能電網的重要業務領域進行投資和實施；第3階段，企業對智能電網的組成部分進行重新配置，實現業務領域整合或產業鏈升級；第4階段，實現企業范圍的跨業務綜合觀測及綜合控制，力爭形成新的經濟或商業模式；第5階段，企業有能力在新的業務、運行、環境等機會出現時，充分利用并發展壯大。

綜觀國外的相關研究，智能電網演進模型以計量系統為主線，沒有加入交易環節，同時忽視了人工智能在電網中的應用。智能電網持續發展理論有對智能電網分代以及各代相應功能的描述，但是缺乏對智能電網本質的分析，特別是對三代智能電網核心的描述。智能電網層次理論以傳感器為基礎，觸及到智能電網的基本，但是數據收集與整合體系等沒有體現人這一重要因素的參與，理論闡述不夠全面。智能電網成熟度模型實質上是智能電網的推進步驟。因此，上述研究都沒有涉及智能電網的本質。

2 智能電網的本質——智能

對國外智能電網的研究和實踐進行分析，能夠為國內的相關研究帶來啟示和借鑒。從人類認識事物的基本方法來看，對智能電網進行分代研究，必然要從智能電網的本質著手。智能電網可以認為是人工智能在傳統電網中的應用，而人工智能又起源于人類智能，因此，必須從人類智能出發，探求智能電網的本質——智能。

2.1 人類智能的發展階段

人類智能經歷了從初級到高級、從簡單到復雜的演化過程。這種過程只在個體的前十幾年表現得尤為突出，正是這一過程決定了每個人一生智能水平的高低，也決定了人類群體智能水平的多樣性。

1983年，美國學者Howard　Gardner提出多元智能理論，將智能分為語言智能、數學邏輯智能、空間智能、身體運動智能、音樂智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能等8個方面。瑞士心理學家Jean　Piaget從時間維度對人類智能演化規律做出經典總結，提出了人類智能發展理論[7]，將個體從出生到青年時期的智能發展水平分為感知運動階段、前運算階段、具體運算階段和形式運算階段。

雖然多元智能理論并不著眼于各個智能在個體層面的發展順序，但是結合Jean　Piaget的認知發展理論，同時根據Howard　Gardner對每種智能概念的描述，可以對智能的8個組成部分以發展為時序，在多元維度上進行歸類。在感知運動階段，空間智能和音樂智能是人類智能重點發展的部分；到了前運算階段，語言智能和身體運動智能在兒童身上表現較為明顯；數學邏輯能力和自我認知能力在具體運算階段得到了迅速發展；最后，從青少年階段開始，終其一生，對自然的認知，人際交往能力隨著閱歷的豐富、經驗的積累而日趨成熟。

2.2 人工智能是對人類智能的模擬、延伸和擴展

人類智能的演進規律遵循著Jean　Piaget的人類智能發展理論，這些研究成果也深刻地影響著另一個與之緊密相關的學科，即以計算機為基礎的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機器的行為看起來就像人所表現出的智能行為一樣”，到后期逐漸演變為讓機器擁有自己的思維。對比人類智能發展的歷程，人工智能的演進呈現出與之相似的路徑。

（1） 人工智能發展的初級階段是對人類智能的模擬。通過傳感器遠程傳送信號，需要操作者通過計算機終端控制機器執行動作，這類似于人類智能的感知運動階段，具體的應用如排爆機器人、勘探機器人等。

（2） 人工智能發展的中級階段是對人類智能的延伸。著眼于通過程序算法實現機器的邏輯運算和自我認知能力，類似于人類智能的前運算和具體運算階段。智能機器人通過處理器分析傳感器收集的信息，在無人操控的狀態下執行動作。有些智能機器人還能通過對人類語言的識別和模擬實現與人類的語言交流，如日本的ASIMO智能機器人，可以通過“腦—機”系統達到人類思維直接控制機器人的效果。

（3） 人工智能的更高階段，智能將成為一種系統層面的應用。人工智能體現出自我思維和機器情感等人類特有的能力，通過自我思維產生對外部環境的認識，通過機器感情與外部環境產生更為復雜的交互，這些能力使得人工智能發生了從模擬、延伸到擴展人類智能的突破。

2.3 智能電網是人工智能在傳統電網中的應用

智能電網建立在電力電子技術、傳感與測量技術、控制仿真決策技術、信息與通信技術、人工智能技術等基礎技術之上，以實現發電、儲能、輸電、配電、用電等環節的智能化為目的。其中，人工智能技術在推動智能電網發展中起著重要作用。

（1） 人工智能的應用能夠推動整個電力系統的發展。傳統電網存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問題，人工智能技術應用的目的就是解決上述問題。基于人工智能的電網故障檢測與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動化等技術的應用表明，在期望能取得低代價的解決方法和魯棒性方面，人工智能的應用顯著改善了傳統電網對不確定、高度非線性環境的適應能力。

（2） 人工智能技術的應用體現了智能電網的本質。智能電網的本質是智能，現代人工智能技術是對人類智能的模擬，因而人工智能的應用是電網“智能化”的根本體現，人工智能技術應用使智能電網回歸到了它的本質——智能。從這種意義上說，人工智能技術是否應用是評價一個電網是不是智能電網的基本依據。

（3） 人工智能技術在電網中的應用程度體現了智能電網區別于傳統電網的特征。傳統電網未能完整地體現人工智能“感知、思維、行為”三要素，導致人的參與程度較低，傳統電網始終徘徊在由工業化主導的階段，在信息化與工業化融合時，遇到了重重困難。智能電網中，人工智能技術的廣泛應用將使得電網逐步具有模擬人類智能的能力，從而減少人的參與程度。

（4） 未來智能電網的發展中，人工智能是推動智能電網躍進發展的革命性力量。未來智能電網將是一個具有自預測、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網。智能電網的躍進發展將主要依靠電網的自學習能力，人的干預將退居其次。人工智能的應用，使得電網的自學習成為可能。在可以預見的將來，除了人工智能技術，其他技術均無法有效增強電網的自學習能力。

3 智能電網分代原則、標準與模型

以上分析了智能電網的本質，以下在智能電網的本質基礎上提出智能電網分代的原則、標準以及智能電網分代模型。

3.1 智能電網分代原則

智能電網分代必須遵循以下原則：

（1） 惟一性原則：下一代和上一代的智能電網必須按照智能電網的本質進行劃分。

（2） 革命性原則：下一代智能電網必須在整體，而不是局部取得標志性進展和突破。

（3） 連續性原則：下一代智能電網發展的關鍵要素必須蘊含在上一代智能電網的發展過程中。

3.2 智能電網分代標準

智能電網的本質是智能。人工智能是人類智能應用于傳統電網的紐帶，人工智能將人類智能的8個方面歸納為“感知、行為、思維”3個要素，上述3個要素也是智能電網分代的標準。

感知是客觀事物通過感覺器官在大腦中的直接反映。在多元智能的8個方面中，感知體現語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術中的體現有語音識別、機器視覺等。

行為是器官對外界刺激所產生的反應。行為體現身體運動智能，行為在人工智能技術中的體現有機器人學、智能控制等。

思維是主體處理信息及意識的活動。思維體現數學邏輯智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能，思維在人工智能技術中的體現有知識系統、專家系統、神經網絡、進化計算等。

3.3 智能電網分代模型

智能電網發展的各階段均須具備人工智能3個要素的全部或部分，不具備3個要素的電網屬于傳統電網。依據3個要素在傳統電網中滲透與融合的深度和廣度，建立智能電網分代模型如圖2所示。

圖2中將智能電網劃分為具有以下特征的三代智能電網：

（1） 第一代智能電網：自感知智能電網（Self-sensing　Smart　Grid）。第一代智能電網在傳統電網的基礎上具備自主感知能力，是人工智能在電網中應用的初級階段。智能電網關鍵設備能夠自主感知電屬性（負荷等）和電相關屬性（溫度等）的變化，需要人參與進行決策并采取行動，第一代智能電網只具備簡單的自主決策和初級的自主行為能力。典型的自感知智能電網設備及系統如電子式及光學式互感器、智能環網柜、智能在線監測系統、智能終端等。

（2） 第二代智能電網：自適應智能電網（Adaptive　Smart　Grid）。第二代智能電網在第一代智能電網自主感知能力的基礎上，具備一定的自主決策能力和自主行為能力，是人工智能在電網中應用的中級階段，較少需要人參與就能根據感知結果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是獨立的，即只在單一設備或系統局部的感知域內進行決策并根據決策結果驅動單一設備或系統局部采取行動，以達到局部最優。典型的自適應智能電網應用系統如智能調度系統、智能自愈系統等。

（3） 第三代智能電網：自趨優智能電網（Self-approximate-optimization　Smart　Grid）。第三代智能電網在第二代智能電網自主決策和自主行為能力的基礎上，是人工智能在電網中應用的高級階段，更少需要或不需要人參與就能根據感知結果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是系統的、全局的，即在整個系統感知域（或子集）內進行決策并根據決策結果驅動相關（部分或全部）設備采取行動，使得電網自身狀態趨向最優。目前，已經提出來的自趨優智能電網如智能廣域機器人（Smart　Wide　Area　Robot，Smart-WAR）[8]。

4 智能電網分代的社會經濟意義

技術創新與人類解放之間的歷史發展進程表明，人的勞動方式在逐漸變化，技術創新使人在生產勞動中逐漸從事必躬親的執行者演變成監督者、命令者，這種角色的演變，反映出技術創新在人的實踐過程中所具備的強大能動作用。智能電網作為當前電網行業最重要的技術創新形式，同樣發揮著著解放人類勞動的作用，亦即電網運行中人的參與程度不斷減弱。

第一代智能電網通過技術創新實現自我感知，不但極大地拓展了認知的深度和廣度，而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。

第二代智能電網通過技術創新實現自我行為，將會極大地減輕人的勞動強度，甚至取代了勞動者在電網運行過程中僅有的操作、監督和控制工作，使人得以在很大程度上從體力勞動中解放出來。

第三代智能電網通過技術創新實現自我思維，“電腦”開始代替“人腦”控制電網運行，機器人勞動取代人的勞動，使人的活動逐漸從電網運行中淡出，這將使人的思維勞動強度得以極大的減輕。

以智能電網建設為標志的技術創新為電力產業提升運行管理水平，開發新產品和服務，以及延伸整個產業鏈奠定了堅實的技術基礎。隨著技術手段的革新與經營管理模式的轉變，電力產業尤其是電網企業的供給可能性邊界將極大擴展，不僅能夠滿足目前存在的潛在需求，而且還能在未來引領和創造新的需求，在供需雙方良性互動的作用下，電力產業將不斷優化升級，產業整體影響力和競爭力都會獲得顯著的提升。

5 結 語

智能電網分代是一個全新的課題，但是分代研究在計算機等其他領域并不鮮見，對這些領域進行分代的目的是通過研究“上一代是什么”來推測“下一代是什么”，因此有必要通過分代研究來預測和引導智能電網的發展方向。與其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網尚未大規模應用，分代更注重“向前看”，正是人類智能與人工智能的發展規律，奠定了我們“向前看”的基礎。未來，伴隨智能電網的深入推進，實踐應用總結出的成果和經驗，將有助于深化對智能電網本質的認識，理論的可行性與實踐的迫切要求，也必將對智能電網分代研究起到促進作用。

參 考 文 獻

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第6篇：人工智能技術的定義范文

關鍵詞：電力系統；故障診斷；人工智能；實際應用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）02-0183-03

科學技術的發展帶動智能生活面向全社會各方面的逐漸普及，而我國現階段正在大力推廣實施智能電網，使現代的電力系統向著信息化、智能化邁進，在這些前提下人工智能技術在現代智能化電力系統建設中所起到的作用可以說相當重要。電力系統作為人們日常生活中組成的部分，其穩定性和安全性的保障至關重要，如果電力系統由于各種各樣的原因出現了故障將會直接影響到人們正常的成產成活。同樣的，如若電力系統的穩定運行不能得到及時的故障診斷，那么就會導致故障問題沒辦法得到及時的確認和處理，從而造成不必要的損失。為了避免這一現象的出現，應用人工智能的各種實際方法來對日常電力系統進行故障檢測，是工作室以后電力系統檢測維修的關鍵。接下來我們就分析一下人工智能技術的具體含義和實際應用。

隨著人工智能技術的發展普及，其在現代電力系統中起到至關重要的作用，在電力系統日常生產運行的各個階段中，專家系統（ Expert System，ES ）、人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）、模糊理論（Fuzzy Theory，FT ）、遺傳（Genetic Algorithmic，GA ）等人工智能技術已經被廣泛深入地運用到生產控制、監督管理、故障z測等電力作業當中。現代電網系統當中的智能檢測系統主要是指，依托人工智能為專業的理論知識依據以及相關的技術手段來對電力設備中的各種故障進行智能化、信息化監督管理。為什么現在人工智能系統被得到廣泛的認可，主要就是因為在平時的電力系統故障診斷工作中造成故障發生的原因多種多樣，而安全檢測人員在實際故障檢測時容易出現失誤，因此，人工智能技術可以幫助解決這些問題，從而保證資源的合理運用，節省人力物力等。

在這里，文章針對目前在國際電力故障診斷系統市場中最廣泛的智能型FD-PS進行深入全面的歸納整理和分析探究，主要是對ES、ANN、FST、GA及Petri網絡等技術在FD-PS中的實際應用進行整理。

1 基于ES原理的電力系統故障診斷

ES原理指的是結合相關專業電力方面的書籍上的理論知識，再結合電力監督管理方面專家和工作人員們的實際作業經驗來對各種電力故障問題進行科學合理的處理。對于那些單純依賴普通解析辦法無法解決的問題而言，ES的只是表達方式可以有效減少故障問題造成原因的范圍，有助于提升工作效率，另一方面ES的推理解釋也可以在很大程度上幫助電力系統故障檢測與診斷作業的高效有序進行。

對于ES在電力系統故障診斷方面的具體應用進行分析，其主要的知識表達方式包括有：基于謂詞邏輯表示法，基于產生式規則表示法，基于過程式知識表示法，基于框架式表示法，基于知識模型表示法還有基于面向對象表示法，這些表示方法當中基于謂詞邏輯表示法、基于產生式規則表示法、基于過程式知識表示法是比較傳統普遍的應用模式，而基于知識模型表示法和還有基于面向對象表示法呢，則是對于以上表示方法的進一步延伸擴展，是在其基礎上形成發展出的新的表達形式和新的表達模式。接下來，我們就系統的分析一下這些表達方式在店里故障檢測方面的具體應用：基于謂詞邏輯表示法可以說是一種相較于其他表達方式比較早的專業知識表達描述方式，其主要的工作方式是利用保護和斷路器信息的方法來構建專屬的電力知識庫，之后再使用Prolog語言為謂詞邏輯搭建構造幾個知識庫。第一個是用來系統的描述展現電力系統的具體結構，注重于保護和斷路器動作關系這方面的專業知識以及正確描述斷路器的狀態；第二個則是主要用來強調如何對電力系統保護原理進行全面正確的描述表達；第三個呢則是具現到了實際的故障處理工作中，用以對日常故障出現位置的規律進行描述，還有利用反向推理的方法結合上面故障設備與保護、斷路器的信息關系來完成診斷故障作業中出現的抗拒性因素處理。雖然辦法簡單有效，但是實際造作過程太麻煩并且效率較低是謂詞邏輯法最大的局限。

1）以推理為基礎的人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用分析

以推理為基礎的人工智能技術指的是通過計算設備或其他工具，模擬人的思維模式和思維過程，對于出現的電力系統故障問題，結合之前累積的相關經驗以及專業的故障診斷理論知識，來進行正常的邏輯推理工作，從而診斷出真正的問題緣由，這樣的推理模式稱之為顯性推理。而與之相反的就是利用數字化、抽象化等邏輯思維進行故障診斷作業的推理方法稱為隱性推理。其中顯性推理最主要的就是專家系統，指通過對電力系統故障診斷方面專家進行決策過程的適當模擬，再結合工作人員所掌握的專業知識以及相關經驗，可以更好地完成對電力系統使用過程中出現的各種復雜問題的正確判斷和適當處理。但是，由于專家系統要想完善構建程序，其中全面科學的專家知識庫構造問題是一大難點，而如果知識庫不夠完善，就很容易造成故障診斷工作中出現差池，比如說發生遺漏掉每個因素而造成錯誤的判斷等，這些問題都是不可以輕視更不可以忽略的，因此，在現階段這種系統只能應用在針對于中小型的電力系統的故障診斷工作當中。

2）另外一種以推理為基礎的人工智能技術，就是依靠對于人類神經系統的信息傳輸和處理等過程的模擬，在通過一般電力系統故障所特有的警示標志來于知識庫進行對比，從而準確判定出故障問題出現的真正原因，再進行合理的處理修復。這樣的診斷方法簡便快捷，而且可以大大地解決人力、物力、財力方面的資源消耗比較大的問題，也正因如此，這樣的診斷模式在電力系統故障診斷領域的應用相當廣泛，只不過這種診斷系統也存在著一些弊端，那就是在診斷工作中實際算法收斂速度和具體解釋能力等方面還有很大的缺陷。Petri網的應用在電力系統故障診斷作業中也至關重要，主要是利用網絡表示電力系統各元件之間同時、次序或循環發生的關系，這樣可以完成對電力系統的實時監控管理，對與電力系統出現故障時的數據靜態變化和動態變化之間的關系進行詳細描述，特別是通過繼電保護裝置來對發生故障的反應以及切除行為的具體描述獲取正確的故障診斷結果。雖然通過這種方法得到的診斷結果會比較準確，但是因為大量的故障診斷經驗會影響作業人員的實際判斷，并且當設備出現錯誤虛報故障時，其識別能力較弱且計算工作時間較長，另外一點最關鍵的，這種技術目前并不完善，主要技術還在深入的鉆研探究階段，所以其在實際電力系統故障診斷領域的應用范圍并不廣，很多時候都是結合著其他的人工智能技術來進行作業。

2 以不確定性理論為基礎的人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用分析

信息的故障診斷是不確定的，主要是由于保護裝置，斷路器拒絕移動或者信息的傳輸過程中受損等原因。為此，研究人員在故障診斷領域都公布了一些不確定性的信息，引入不確定性的理論是基于這樣的事實，該故障信息是由多種因素，并且通常不安全顏色的影響。基本的人工智能技術主要包括模糊理論，概率論，粗糙集等。模糊理論是關于專家，但他在實際作業的過程中延長時間，在實踐能力，通常與其他方法結合起來，信息的模糊與專家的完整的系統診斷故障，計算傳輸使用Petri網的不確定性和終止網絡建成后，雖然有一定效果，但了解和控制的實際應用與維護的學習和功能的辛勤工作相結合，以確定成員的變化有關的問題仍處于研究階段等因素的影響，應用仍然是有限的。概率理論被分成理論的理論貝葉斯可靠性，信息表現概率作為初步或電力系統的故障，實際執行的通過產生規則產生的信息保護的值的信念，該方法的組合的基礎上概率Petri網。效果是顯而易見的，但由于其對一些信息經驗的依賴，公式用于解決事件論自主決定能源系統粗糙認為，作為一個階級屬性一定的防御設備和交換機相結合故障表可能是不實際的決定控制。原設定的信息，以減少的原則算法的作用下，原太，減少粗糙集的最小化采取盡量減少決策。然而，真正的故障做出診斷，在這個階段它的實際應用，很難影響當前表重大決策的形成是賞心悅目的效果。

1）以優化技術為基礎的人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用分析

基于計算機技術和計算機科學，工藝優化等于解決了這個問題無限的優化和全局優化算法，人工智能技術的不斷發展零編程問題。例如，故障診斷診斷系統故障能量，根據使用開關保護遺傳算法或數學理論，故障診斷之間的關系，可以被看成是基于使用整數編程，可以解Q的問題之前和改變網絡拓撲之后創建區模型數據的故障的過程中網絡發生解算法模擬退火以實現有效的還原基于配置車輛和故障信息介質溶液的數量，建立診斷故障的是用來模擬模型故障診斷。然而，這是難以建立為在實際應用中的故障診斷一個合理的模型，并且有許多隨機因素，為了實現電力系統的故障診斷精準而快速的目的。

2）以多種方法融合為基礎的人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用分析

合并多種方法、以多種方法融合為基礎的人工智能技術是基于這樣的思想：該電力系統的故障是復雜的，如果只進行單個的診斷方法，則全面性較差。例如，結合神經網絡方法和模糊邏輯，整體性能實踐顯著改善，在這種方式下Petri網的整合，以提高自學成才的信息不安全的能力和算法的神經可以組合與遺傳算法和專家系統，以提高電力故障診斷系統的速度。而他的表現抗干擾能力強，可以看得出，在各種基于電力系統故障診斷工作中，人工智能技術集成方法是其未來發展的主要方向之一。

3）專家系統

ES是國內形成最早，最成熟的人工智能技術，根據知識和經驗方面的專家進行理性的分析判斷，解決那些需要專家決定的復雜問題模擬專家決策的具體過程。應用ES故障診斷應該要基于生產的規則，即形成故障診斷專家知識庫系統，然后根據這些信息，保護電路動作數據穩定和經驗診斷操作人員按照故障報警進行推理的知識基礎，通過故障診斷得到結論，再利用一定的技巧來解釋。一般的推理機制，診斷依據故障-ES可分為兩類：一類是基于規則推理，它采用推理著相匹配的信息與知識庫中的規則故障采取的故障診斷的完成演繹系統；系統逆推理。推理規則基于保險絲和保護設備之間的邏輯關系創建，并且可靠性被重合的實際信息和假設故障保護之間的程度來衡量。該方法提高混合推理和故障診斷專家系統的自學習能力的適用性。雖然理論ES是成熟和清晰，并能提供的診斷的完整說明，ES仍具有在實際應用中存在以下缺點，它難以得到知識的一個完整的基礎上，并且其驗證難度比較大；智能網絡信息的變化，需要重新構建知識庫，維修難度大；容錯性比較低，存在著功能障礙現象，容易出現誤判以及錯判的情況。 ES診斷方法可以提供增強人類語言的習慣能力，這更適合于電力系統的二次診斷和小故障診斷相應的結論和解釋。

4）人工神經網絡

ANN同樣也是一種人工智能技術，是通過模擬傳輸系統和人類的神經信息處理來進行工作的過程。它具有并行處理，非線性映射，聯想記憶和在線學習能力的特點，已經被廣泛應用于電力系統的各個領域當中。與ES相比，使用神經元和運行知識的隱式處理的權重之間的聯系，與地圖的強非線性和技術推廣的優點，容錯率要更高，即使與輸入信號固定噪音，還可以給出準確的故障診斷結果。

基于神經網絡故障診斷，故障信息被定義為用作神經網絡的數字輸入。生產代表了故障診斷的結果。首先，神經網絡訓練和學習，具體的故障報警作為樣本，與樣本知識庫建設相吻合；然后利用神經網絡，該網絡將保留在連接的權利的形式的網絡的知識的所有訓練樣本；在計算神經網絡的時候可以輸入相應的數據值，從而完成了故障診斷。使用記憶聯想Hopfield神經網絡模型，按照根據設計原理逆學習算法用它來實現系統故障，由部分信息擾動寬容的表現。結合參考文案中提到的徑向核心功能（RBF）神經網絡來實現高壓輸電線路故障診斷和反向傳播（反向傳播，BP）對比神經網絡，速度訓練網絡和寬容故障都優于應用傳統的BP神經網絡。然而，在實際應用中仍然有存在一些問題，大量需要加強練習的網絡智能信息技術，學習算法收斂速度緩慢；缺乏能力診斷結果的解釋；良好地進行啟發性知識處理。

3 基于優化技術的故障診斷方法

隨著科學技術水平的不斷發展，計算機技術也逐漸地應用到我們的日常生活，我們的生活和工作學習也變得越來越快捷方便，在很大的程度上提高了工作效率。電網故障的診斷也需要與時俱進，不能只是應用傳統的技術來進行診斷，應用新興科技，把以往的優化技術更新換代，使得優化技術更加靈活，不再像傳統技術一樣死板。新興的優化技術診斷方案相比以往的方案來講，系統更加全面，分析數據更加準確，不會像傳統技術那樣出現失誤，出現數據分析不合理的現象。所有的新興技術都不是完美的，都會多多少少存在一些漏洞，這時候需要我們在實際的工作當中，進行實地地調研和分析，尋找到最優的解決方案。

電力系統的診斷過程中，以往采用傳統的技術來進行診斷，診斷的過程中，數據分析并不是十分的準確，診斷出的問題并不是十分理想。人工智能的系統診斷并不能應對一些突發的情況，不能診斷出一些新出現的問題。人工智能診斷的方式是將以往發生過的問題和毛病，統一進行合并處理，然后將這些出現過的數據存入這個人工智能系統中，再通過這套系統來診斷，這樣的診斷方式存在很多的漏洞。基于這種現象的發生，采用新興的科學技術，將模糊理論應用到診斷系統中來，模糊理論不同于以往的技術理論，這套理論系統會處理一些突發的緊急的狀況，不像以往的系統一樣只能處理一些以前發生過的問題，這套系統會靈活診斷出一些新出現的問題和漏洞。模糊理論系統相比較與人工智能系統，能更好地靈活診斷，這套新興的系統會根據人腦的判斷來處理信息，同樣也會存在一些漏洞，任何系統的完美程度都是比不上人腦系統的，模糊理論不具備自主思考的能力。

隨著科學技術的發展，各種各樣的技術都會研究和開發出來，不同的技術應用在不同的崗位需求上，在很大的程度上幫助人類解決了很多的問題，同樣也提高了人們的工作效率，因為這些技術能夠幫助人們處理大量的信息，從而能診斷出一系列的問題和漏洞。人工智能系統應用在電力診斷系統中，無疑是一項很大的突破，幫助人們處理了大量的信息，而且還能進行準確的分析，第一時間診斷出電力系統存在的問題，從而能夠第一時間進行解決。隨著技術進步，更多的新興科技會應用到電力診斷系統中來，我們要根據自身的實際情況，制定出更適合我們的系統，更加方便我們工作的優化方案。

隨著中國人口增多，企業和工廠在不斷增加，我國的用電量也隨之不斷提升，這時候應該更好的解決電力系統。電力系統是一項龐大的系統，里面設計到很多的細節和面板問題，這是一項精密的系統，怎樣能夠更好的診斷電網故障，這項問題一直是國家電網立志研究的課題，當然隨著科學的進步，各項新興的技術應用到電網診斷系統中來，幫助電網事業解決了很多的問題，從而避免了很多的危險，畢竟電力診斷也是一項很危險的事情。這使得人們的生活更加便捷，用電更加的方便，方便了人們的生活。所以，致力于電網診斷的系統研究是目前很重要的一項工作。

4 結語

國家的電網事業在不斷上升，電網工程也在不斷的壯大，隨之居民和工廠、企業用電量也在不斷增加，這對于國家電網事業是一項新的考驗，同樣也是利國利民的好事。怎樣能夠進一步提高電網的安全系統，對于電力系統的研究方向，畢竟隨著生活水平的提高，各種各樣的用電量在不斷增加，對于電網的安全問題是一個很大的考驗。將新興技術應用到電網診斷系統中來，能夠在很大的程度上解決這項問題。但隨著電力系統的發展，各種各樣的問題也會隨之增加，以往的科學技術解決不了新出現的問題，這時候需要重新定義，研究出更適合現在電網系統的技術。電力系統穩定的運行才是電網事業關心的重大問題，綜合現在的電力系y的內部分析，結合目前我國的用電量的多少，最重要的是對于以往診斷出的問題進行綜合的分析，從而才能制定出更加完善的系統，研制出更符合現代的優化技術，我們要根據自身的實際情況，制定出更適合我們的系統，這項問題才是電力系統需要考慮的方向。

參考文獻：

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第7篇：人工智能技術的定義范文

O2O+人工智能

索引真實世界

隨著移動互聯網的普及，越來越多的用戶選擇使用終端通過互聯網來享受服務。這種服務，被業界人士稱之為O2O（Online To Offline），是指通過線上營銷和線上購買，帶動線下經營和線下消費。

在百度世界大會上，李彥宏發表了主題為“索引真實世界”的演講。他認為，在過去的一年中，最火的互聯網領域就是O2O，越來越多和大家生活服務密切相關的活動，已經可以實現從線上到線下的連接。對此，李彥宏舉了個例子說明：“比如說電影行業，今天中國每100張電影票當中有55張是從網上下單預訂的，而電影行業在美國滲透率只有20%，也就是說100張電影票中只有20張是網上訂票。”由此，他認為，在很多O2O的領域，中國互聯網已經走在世界前列，所以在這方面就需要、同時也應該有很多創新，尤其是技術創新出現。

在分享了對移動互聯網線上服務爆炸和用戶個性化需求如何滿足的思考之后，李彥宏宣布，在最新的手機百度6.8版本中，重磅推出謎書畫搜索服務智能機器人助手――“度秘”（英文名：duer），用機器人秘書的方式開啟智能服務的時代，而這些服務，是在廣泛索引真實世界服務和信息的基礎上，依托百度強大的搜索能力及其開發的智能交互技術來實現的。據了解，作為智能化的機器人應用工具，度秘能夠與用戶發生多輪對話，并能基于上下文理解用戶的意圖。它還能獲取生活服務。

在2015年初，李彥宏在人大提案中曾提出“中國大腦”的概念，建議將人工智能提升到國家戰略高度。在“互聯網+”的大背景大環境下，人工智能的推動與發展更顯得順理成章。至此我們會發現，度秘開啟了O2O的一個全新模式――利用人工智能，幫助甚至是引導用戶來實現服務。

在大會現場，李彥宏演示了與已加載度秘的小度機器人的模擬服務互動過程，比如尋找餐廳下單定位和預定兒童影票，全程體驗流暢且便捷，實現了用戶與互聯網的自然交互。同時李彥宏還強調，度秘不僅僅是百度最新的產品，它更多的是一種能力，在移動互聯網時代，任何一種App都可以將度秘這種能力連接進去。

由此看來，在連接人與服務上，人工智能+O2O已經成為百度的核心競爭力。

打造智慧云

躋身公有云市場

在2014年召開的第九屆百度世界大會上，百度了開放云策略。在短短的一年以來，百度開放云的產品線從基礎的IaaS平臺到數據分析和CDN服務，從大規模的機器學習、大數據智能服務到多個整體解決方案，至今已擴展至23款產品，這其中包括了14款云計算產品和9款大數據、人工智能產品。

在本屆大會的百度開放云分論壇上，百度開放云總經理劉煬表示，百度開放云將開放云計算、大數據和人工智能等靈魂技術，從開發者市場走向行業市場，助力各行各業的合作伙伴實現更好的連接，為行業提供一朵“智慧”的云。

當日，百度開放云還宣布開放6款通用解決方案，以及面向教育領域、大數據領域、移動互聯網領域等4套行業解決方案。

隨著“互聯網+”的出現，新的產業升級和變革正在醞釀，當今世界正面臨著由技術突破帶來的全行業升級，劉煬表示，云計算、大數據和人工智能帶來了三個“重新定義”：第一，云計算重新定義了IT，改變了企業所需要IT資源的擁有與供給方式，互聯網級的資源管理平臺徹底改變了傳統企業的IT模式，為新的商業創新提供了可能；第二，大數據重定義了資產，相較于以往的重資產，企業在經營中不斷生成的數據將成為企業未來繼續生存并保持競爭力的砝碼；第三，人工智能重定義了效率，通過語音、圖像、視頻、自然語言識別和智能處理等技術，傳統的計算機具備了更為強大的能力，工作效率得以大幅提升。

而基于以上三個重新定義，百度開放云的重新堆棧也分為3層：最下面一層是云計算層，其上為大數據應用層，大數據之上則為人工智能層。這也體現出百度開放云的特色：以人工智能為核心，以大數據為手段，以云計算為平臺，為用戶帶來新的業務創新體驗。

而事實上，就百度而言，不論是百度搜索、百度地圖、百度貼吧還是度秘，其業務是由云計算、大數據和人工智能驅動的，底層也是由這三種技術在支撐。“這些技術沒有行業屬性，各行各業都可站在這些技術的肩膀上，充分使用云計算技術解決IT問題，用大數據技術產生更多資產，用人工智能技術大幅度提升系統效率。”劉煬表示。

構建互聯網金融新生態

一切都能和互聯網掛鉤的時代，在金融這個與生活息息相關的領域也發展的如火如荼。移動互聯網與人工智能技術的發展已經深深影響了消費者需求和商業模式，唯有與互聯網行業融合，借助互聯網平臺創新商業模式，才能提升運營與資本效率，達到經營效益最大化。

在百度世界大會的金融分論壇上，百度總裁張亞勤提到：“金融是互聯網滲透最快的領域之一。一方面它是個垂直行業，另一方面金融也是一個工具和杠桿，可以幫助撬動其他3600行。百度在互聯網金融領域要做的，就是連接人與金融服務，打造普惠金融，服務并帶動3600行的發展。”

第8篇：人工智能技術的定義范文

【摘要】實現人工智能控制是目前電氣自動化控制理論基礎應用到組織實踐中的新歷史階段。在當前，自動化控制系統的應用規模、涉及到的領域范疇等也照以往也有了顯著的提升幅度，故而使自動化控制系統的應用實現了全面研究深入階段，并在很大程度上處理、解決了以往復雜、系統的控制問題，使其技術原有的不確定性、不穩定得以降低，而相應增強的高度非線性、高適應性的系統性能得以發揮出來。基于此，本文對電力系統自動化涉及到的智能技術進行了研究，如對模糊控制、神經網絡控制、專家系統等的運用展開了詳盡探討。

【關鍵詞】智能技術；電力系統；自動化；控制

1 人工智能定義概述

“人工智能”被認定為一門前沿科學技術是始于上世紀的五十年代的1956年，由Dartmouth學會向科學領域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已經被阿蘭.麥席森.圖靈（AlanMathison Turing）所提出，所以后世不少人仍然記得這位曾為人工智能科學研究做出巨大貢獻的“人工智能之父”。從現代來看，人工智能是一項綜合學科，研究的是各類機械器具、相關操作系統程序、設備模擬作業、以及研究完善現有人工智能技術的一項綜合學科技術。而向計算機技術、自動化控制技術等的研究深入，僅是人工智能體系技術探究的一個分支。也就是說，這些技術的推廣與應用能夠滲透到當前各組織領域，相互之間也存在著緊密的關聯性與互補性。

電氣自動化控制系統中滲透了人工智能技術，能夠使專業電氣工程的功能逐步分解到各自動化板塊系統中，進而也就強化了設備運行時的處理能力，實現精準、高效處理，降低人力資源消耗成本。此外，人工智能技術在應用到電氣控制系統中時，也能夠抑制一些不穩定、不確定的因素發生，也就是當前電氣自動化系統應用時所普遍強調的模糊動態控制。也就是說，憑借系統中的特定程序設置及參數設定、變量控制等可顯著增強控制系統的應用功能，使電氣設備在運營階段時的操作、自動化控制功能發揮更加高效。如，將人工智能應用于電氣自動化中的報表生成及打印環節中，可以極大的提高各類報表的制表計算速度及準確性。

2 智能技術在電力自動化控制系統中的應用研究

電力自動化控制系統中引入智能技術在目前看來其應用前景非常廣，并且技術運用成果相對突出，其中本文以幾種最為常見的典型技術對其進行了研究。

2.1 模糊理論應用

模糊理論別名也稱為集合理論，它主要利用語言變量和推理邏輯理論作為電力智能設施的實踐基礎。此外，運用模糊理論的電力自動化控制系統，能夠具備體系完整的推理邏輯性，以及能夠模擬人為決策等形式的模糊推理過程。而決定這一推理、邏輯過程的是其技術的數據規則控制。也就是說，應用模糊理論可以直觀對模糊輸入量進行推理，進而按照其程序的控制原則實現應有的模糊控制輸出，而具體的輸出成果則是模糊化、推理過程、推理判決。所以，電力自動化控制系統中如果通過模糊理論下的模糊量輸出，能夠將語言變量進行充分表達，進而實現類似于人的邏輯性能。此外，其魯棒性也很強，能夠使控制系統具備一定的自學、容錯能力，即使系統內部出現因網絡拓撲或者環境變量改變而引起的系統問題，憑借模糊理論的應用成果，也能夠及時尋求出最為合理的解決途徑。

2.2 專家系統應用

智能技術體系中的專家系統應用范疇較為廣闊，尤其是應用在電力系統自動化中所體現的成果也相當強大。如電力系統的預警狀態辨識、系統緊急處理、系統控制性能恢復、系統狀態切換、故障點排查及隔離、系統短期負荷提示、以及電壓無功控制等方面都會存在智能技術中專家系統的影子。由此可見，專家系統在電力自動化控制系統中的廣泛程度非常明顯，并在各方面的應用實踐取得了一定成果。但值得指出的是，專家系統同樣具備約束性。如難以模仿電力專家的創造性；僅采用了淺層知識而缺乏功能理解的深層適應；缺乏有效的學習機構，對情況的處理解決能力非常有限，知識庫的驗證困難；對復雜的問題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發專家系統方面應注意專家系統的效益分析方法問題，專家系統軟件的應用成果及試驗性能問題，知識獲取問題，專家系統與其他常規工具或系統相結合的協調等問題。

2.3 神經網絡的應用

神經網絡是人工智能技術體系中的一部分，通過近七十年來的不懈努力與致力鉆研，其在模型構造、模型計算及算法等相關方面著實取得了不小研究成果。而神經網絡技術自興起直至被人們接受與高度重視以來，之所以取得不少成就必然與人為的努力研究有直接關系，同時還與其理論的實踐性強大有重要關系。即其本質具備非線性特性、系統能力及魯棒性體現明顯、以及自發學習能力功能等非常顯著等，都決定了其理論與實踐技術應用的開拓程度。當然，其具體作用形式是以大量信息為準；主要通過神經網絡將大批量、大規模的信息隱含在連接權值上，并結合與之配套的算法去調節權值，進而能夠將神經網絡實現一種復雜非線性映射，即神經網絡由m維的空間向n維空間的復雜非線性映射，進而更加利于神經網路模型的深入研究。

2.4 綜合智能系統應用

綜合智能控制系統主要指智能控制性能的綜合體現，即集結了現代智能控制技術方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是種具備綜合性能的智能系統。而這種綜合性能系統對電力自動化控制系統而言，無疑更具發展潛力與增值空間。也就是說，當前電力市場中具備很多的神經網絡和專家系統相結合的系統產物；同理，包括專家系統和模糊理論結合、神經網絡和模糊理論相結合等的綜合產物。此外，綜合性能系統也是根據主要智能技術的性能效果去加以區分、謀劃而生成的一種智能技術。如，神經網絡的使用范疇往往針對于非結構化知識，但模糊理論則更加適用于一些結構化信息的處理。因此，這兩種技術的融合正好能夠形成技能互補、低高層計算的邏輯處理等，進而使以低層計算方法為主的神經網絡能夠與以具備高度推理邏輯的模糊邏輯實現有機結合與協調，為神經網絡系統下的大量信息、數據處理的解釋和處理提供了有利實施基礎。

2.5 線性最優控制

線性最優控制是目前諸多現代控制理論中應用最多，最成熟的一個分支。相關學術界人士曾提出了利用最優勵磁控制手段提高遠距離輸電線路輸電能力和改善動態品質的問題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機組方面應直接利用最優勵磁控制方式代替古典勵磁方式。電力系統線性最優控制器目前已在電力生產中獲得了廣泛的應用，發揮著重要的作用，尤其是局部線性模型的設計及分析，效果比較理想。

結語：

總體而言，目前國內大量電氣自動化設備的運行系統已經廣泛應用到了人工智能先進技術，最基本的系統控制方法也主要以模糊控制、專家系統、神經網絡控制等的應用為主，進而有效推動了電力系統自動化發展的歷史進程，并且隨著未來產業技術的不斷革新，它們的技術關系在未來也勢必會加緊密，故而為智能技術應用在電力系統自動化中提供了有利保障，使相關技術應用范疇會更加廣泛。

參考文獻

[1] 張梓奇,蘇健祥. 人工智能技術在電力系統中的應用探討[J]. 科技資訊, 2007,(21) .

[2] 畢軼慧,尹琳娟. 人工智能在電力系統無功優化中的應用探討[J]. 中國科技信息, 2008,(20) .

[3] 王艷. 淺談人工智能在電氣自動化控制中應用[J]. 科技致富向導, 2010,(26) .

第9篇：人工智能技術的定義范文

關鍵詞：人工智能；電氣工程自動化；功能

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A

人工智能是近年來被國人廣泛探究及應用的一種新技術，其探究范圍不僅囊括了智能控制及語音識別，甚至還囊括了人工神經網絡與專家系統等。而電氣工程自動化研究的核心則為和電氣工程有關的系統運用、自動控制技術、電子電氣技術與信息處理技術。把人工智能巧妙地運用于電氣工程自動化中能夠讓電氣自動化系統對有關數據展開實時地探究及處理，進而完成電氣自動化生產的目標。正因為如此，所以如何促進人工智能在電氣工程自動化中的運用便成了電氣自動化領域亟待解決的問題。

一、人工智能定義簡析

人工智能即以人力制成的智能機器從事某種原本需要人力完成的工作，此種機器叫作人工智能機器。當下的人工智能往往以電腦技術為基礎，選用人工方法及技術，把人類智慧匯聚于機器模型上，進而實現機器的自動化及智能化。人工智能的出現及發展均有利于科技進步。伴隨機器智能化的持續發展，機器從以前的自動化機器發展成了當下的人工智能機器，當中所牽涉的技術遠不止計算機科學這一種。當前的人工智能所涉及的范圍特別廣，比方說心理學、哲學、計算機學等等，其發展前景不可估量。

二、人工智能運用于電氣工程自動化的優點及其具有的功能

（一）人工智能運用于電氣工程自動化的優點

就目前而言，人工智能運用于電氣工程自動化所具有的優點主要有如下兩個：其一，不易受外界因素的干擾。與傳統控制器在運轉時會遭受外界不良因素的干擾相比，人工智能不易受外界因素的干擾。比方說人工智能對環境要求不高，如此它在運行的過程中便可以免受不確定因素的干擾，可以完成相對精確的自動化控制。其二，操作便捷，運行效率高。人工智能在電氣工程自動化中的運用通常借助如下幾種方式實現：（1）模糊控制；（2）神經網絡控制；（3）專家系統控制。其可以對開關量與模擬量等有關數據展開集中采集，同時展開一定的處理及存儲。人工智能擁有優秀的界面顯示功能，可以幫助使用者異常清晰地了解機器的整體運行情況。同時，人工智能便于操作的特性也有助于其工作效率的提升。

（二）人工智能所具有的功能分析

一般情況下，人工智能所具有的功能往往有以下幾種：第一，數據的采集與處理。人工智能運用于電氣工程自動化能夠較好地收集電氣設備里的模擬量及開關量，并且在一定情況下，其亦可以對部分數據展開處理及存儲。第二，監控運行系統、且及時發出警報。人工智能技術不但能夠監視及模擬電氣系統，甚至能對機器開關量情況展開智能監控，監控事件狀態的改變。一旦發現異常，它便會馬上報警。

三、新形勢下促進人工智能運用于電氣工程自動化的方法研究

（一）在電氣設備中的運用

人工智能運用于電氣設備即人工智能對電氣設備的優化設計。眾所周知，電氣設備的優化設計工作特別復雜。鑒于此，所以從事設備優化和設計的工作者不但需具有電路、電機及電器等方面的知識，亦需有豐富的經驗及非常好的應變能力。伴隨國民經濟的進一步前進，傳統的設備設計方式已然無法順應電氣工程自動化的發展需求，同時以計算機技術為基礎的CAD這一新型產品設計方式慢慢地登上了歷史舞臺。就電氣設備的設計而言，若我們可以巧妙地把人工智能置入CAD，那么設備的設計質量與設計效率自然可以得到較好地提升。就目前來看，人工智能于電氣設備設計優化的運用通常為如下兩大層次：第一，遺傳算法；第二，專家系統。鑒于前者所使用的計算方法相對先進，同時其計算結果的精度也特別高。所以該法往往被運用于與電氣相關產品的優化設計里。至于后者的運用，由于電氣設備發生故障前必然會出現某些相應的征兆，因此我們以電氣設備故障的非線性及不確定性為依據，將人工智能運用于專家系統里，如此專家系統對產品恰當性的設計作用便能夠淋漓盡致地展現出來，最終電氣產品的綜合性能也能夠得到相應的提升。

（二）在電氣控制過程中的運用

鑒于電氣控制過程對電氣工程自動化技術與電氣技術的綜合運用有著舉足輕重的作用，所以如何確保電氣系統有序運轉便成了電氣自動化探究領域備受關注的問題。對技術工作者來說，電氣控制過程的要求特別嚴格，同時它的控制過程也異常煩瑣，現實生活中時常出現因為技術工作者操作失誤而導致電氣設備出現故障，抑或設備運行效率降低的情況。人工智能運用于電氣工程自動化不但能夠有效地促進電氣控制過程精確度的提升，同時還能夠較好地提高電氣系統的綜合運行效率。第一，人工智能通過選用電腦自動計算的高新技術，完成了取代某些人工智能操作的電氣控制功能，在縮減人力及物力開銷的同時，促進了控制精度的提升。第二，人工智能的運用選用界面化的方式精簡了控制流程，不但提升了電氣系統控制效率，同時也完成了對電氣系統的遠程控制。第三，人工智能的運用讓系統能夠適時地對相關關鍵信息及數據實施保存，進而選用自動生成報表的方式，縮減人力物力開銷，同時為技術工作者今后的數據查詢工作供給了諸多便利。第四，在人工智能模糊控制里，我們甚至可以以電氣系統傳統控制中的交、直流傳動為依據完成對電氣系統所有環節的控制。①就以直流傳為核心的電氣控制過程而言，人工智能模糊邏輯控制往往由Sugeno及Mamdani構成。Mamdani通常用來對電氣系統運轉速度展開調控；Sugeno便屬于Mamdini的特殊情況之一。②就以交流傳動為核心的電氣控制過程而言，其通常選用以人工智能理論為基礎的模糊控制器取代傳統電氣高速控制器，以實現電氣系統所有方面的功能。

（三）在電氣設備故障診斷中的運用

通過對電氣工程自動系統和其運行過程展開探究我們可以知道：電氣設備，比方說發電機及變壓器等設備事故發生幾率是相當高的。傳統故障診斷方式即：對搜集的變壓器油釋放的氣體展開探究，隨后以所采集氣體樣本的探究結果為依據判斷是否存在故障。此種故障診斷方式不僅會消耗許多時間，同時還需相關維護工作者對設備檢測展開實時監控，再者電氣設備故障原本便兼具突發性及不確定性特性，如此必然會導致設備故障診斷難度大大提升的結局出現。而以人工智能為核心的電氣設備故障診斷方法于設備診斷時增加了模糊理論與以人工智能技術為基礎的神經網絡及專家技術，從而切實促進電氣設備故障診斷質量的提升，且在促進電氣工程生產效率提升的過程中，節省了人力及物力資源。

（四）在電氣系統中的運用

當前，人工智能里的專家系統及人工神經網絡于電力系統自動化里的運用特別廣泛。眾所周知，專家系統屬于一個相對繁雜的程序系統，它兼具諸多規則、知識及經驗，借助對電力系統里的問題展開探究及判斷，隨后模擬專家決策過程以解決相應的問題。在選用專家系統對電力系統實施優化及調控過程中，我們理應以系統運行的現實情況及有關要求為依據，優化電力系統里數據庫，規則庫與知識庫里的數據信息，進而讓它和電力系統的運用需求相符合。

就人工神經網絡的運用而言，因為此種方法原本便擁有異常靈活的學習方式，它的存儲方式亦為完全分布式。所以，它被頻繁運用在了電力系統大規模數據處理之中。人工神經網絡借助對模型展開恰當地分類，從而科學地挑選相應輸入，借此構筑類型各異的季節性時間模型，選用此模型可對電力系統的短期負荷展開科學地預測，進而幫助技術工作者對可能產生故障的系統環節展開綜合分析，最終促進系統運行效率的提升。

結語

總之，人工智能是伴隨社會發展，科技進步而出現的一種新技術，它順應了時代的發展需求。把人工智能運用于電氣工程自動化可以助推電力產業結構的優化，給電氣工程自動化的發展注入新鮮的血液，可以使電氣工程自動化煥發出新的生機。所以在今后電氣工程自動化的前進道路上，我們理應進一步加強對人工智能技術探究及運用的關注，為社會的可持續發展奠定堅實的基礎。

參考文獻

[1]王景.電氣工程自動化中人工智能的運用分析[J].通信世界，2015（2）：173-174.