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    1. 基于人工智能的火電廠自動(dòng)控制系統(tǒng)探討論文

      時(shí)間:2022-07-03 12:06:12 人工智能 我要投稿
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      關(guān)于基于人工智能的火電廠自動(dòng)控制系統(tǒng)探討論文

        火電廠屬于技術(shù)密集型以及資產(chǎn)密集型的企業(yè),其生產(chǎn)的自動(dòng)化水平比較高,對(duì)設(shè)備管理的可靠性有著嚴(yán)格的要求,因此保障設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)并減少維護(hù)成本,了解并針對(duì)設(shè)備健康情況做出診斷,是火電廠設(shè)備控制管理研究的重要內(nèi)容。

      關(guān)于基于人工智能的火電廠自動(dòng)控制系統(tǒng)探討論文

        本文簡(jiǎn)要介紹人工智能的定義及其優(yōu)點(diǎn),并從不同環(huán)節(jié)介紹基于人工智能的火電廠自動(dòng)控制系統(tǒng)。

        發(fā)電機(jī)、變壓器、斷路器以及接觸器等設(shè)備工作可靠與否會(huì)直接影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定安全運(yùn)行。隨著當(dāng)前電力系統(tǒng)容量的持續(xù)擴(kuò)大,火電廠當(dāng)中電氣設(shè)備數(shù)量以及種類(lèi)也不斷增多,從而導(dǎo)致供電可靠性同用戶(hù)要求間的沖突矛盾越來(lái)越嚴(yán)峻[1]。

        傳統(tǒng)方法已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足火電廠自動(dòng)控制的要求,因此尋找新的技術(shù)構(gòu)建火電廠自動(dòng)控制系統(tǒng)已經(jīng)成為當(dāng)務(wù)之急。

        一、人工智能技術(shù)概述

        人工智能是類(lèi)似人類(lèi)大腦的一種計(jì)算機(jī)程序,其獨(dú)特性以及特殊性在于自身有著感知以及思維能力,所有有著比較廣闊的發(fā)展和應(yīng)用潛力,是各個(gè)行業(yè)發(fā)展的重要方向。工智能是指人類(lèi)制造得到的具備思維能力、行為能力以及感知能力的機(jī)器,通過(guò)分析智能實(shí)質(zhì),將智能應(yīng)用于具體的機(jī)器中而得到智能機(jī)器[2]。

        火電廠的自動(dòng)化控制作為電氣信息領(lǐng)域的重要內(nèi)容,是使用現(xiàn)代化管理以及控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)火電廠工作以及設(shè)備管理的現(xiàn)代化,能夠極大推動(dòng)電氣自動(dòng)化發(fā)展,為我國(guó)電力事業(yè)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

        人工智能控制中計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為基礎(chǔ),同時(shí)計(jì)算機(jī)程序是核心,從而實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的管理控制,是利用計(jì)算機(jī)當(dāng)中預(yù)先設(shè)定的程序來(lái)完成自動(dòng)操作,同人工操作比較而言有顯著的優(yōu)勢(shì)[3]。第一,智能化的程序設(shè)定。

        人工智能控制有著難以替代的重要價(jià)值,程序設(shè)定合理與否會(huì)直接影響到智能化管理是否規(guī)范,同時(shí)決定產(chǎn)品的性能能否滿(mǎn)足預(yù)期工作標(biāo)準(zhǔn),并且確保工作內(nèi)容的整體一致。不過(guò)因?yàn)橹悄芑夹g(shù)應(yīng)用通過(guò)計(jì)算機(jī)的內(nèi)置程序完成,所以產(chǎn)品性能模擬方面不會(huì)出現(xiàn)差異,嚴(yán)格根據(jù)預(yù)先制定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行,從而有利于確保電力生產(chǎn)的規(guī)范性[4]。第二,誤差小。

        通常情況下,人工智能技術(shù)運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中很少需要工作人員的主動(dòng)參與,只要預(yù)先設(shè)定的參數(shù)不出現(xiàn)改變,那么整體運(yùn)行數(shù)據(jù)必然可以得到保障,操作質(zhì)量也不會(huì)發(fā)生嚴(yán)重的偏差[5]。第三,節(jié)約人力資源。傳統(tǒng)電氣控制操作過(guò)程當(dāng)中,因?yàn)樯婕案鞣N各樣的電氣設(shè)備、線路、機(jī)器以及變壓器等,往往導(dǎo)致一個(gè)車(chē)間當(dāng)中布滿(mǎn)性質(zhì)不同的電線以及電纜,每臺(tái)機(jī)器需要專(zhuān)門(mén)的工作人員進(jìn)行看管與調(diào)制從而確?梢园l(fā)揮正常功能,這些線路只有通過(guò)不斷的梳理才可以確保各盡其能,這就需要耗費(fèi)大量人力資源[6]。

        通過(guò)應(yīng)用人工智能技術(shù),機(jī)器自身?yè)碛蟹治鰯?shù)據(jù)的能力,無(wú)需外接各種各樣的線路,甚至利用其他的設(shè)備檢測(cè)自身的性能。在技術(shù)人員操作下自動(dòng)化控制能夠省略很多繁瑣工作,因此能夠顯著減少人力資源的浪費(fèi)。

        二、基于人工智能的火電廠自動(dòng)控制系統(tǒng)

        第一,電氣設(shè)備設(shè)計(jì)。電氣設(shè)備設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,其中涉及到自動(dòng)化當(dāng)中的電機(jī)、電路、變壓器、電磁場(chǎng)以及電力電子技術(shù)等不同學(xué)科的內(nèi)容,對(duì)于設(shè)計(jì)人員的工作經(jīng)驗(yàn)有著比較嚴(yán)格的要求,并且需要耗費(fèi)大量的物力、人力以及財(cái)力。通過(guò)應(yīng)用人工智能技術(shù),能夠解決很多人腦無(wú)法迅速解決的復(fù)雜計(jì)算以及模擬過(guò)程,顯著改善控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的工作精度與效率。不過(guò)需要指出的是,電氣設(shè)備設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)需要使用不同算法來(lái)滿(mǎn)足不同情況的要求,從而完成高質(zhì)量以及高效率的設(shè)計(jì),這對(duì)工作人員的人工智能軟件利用能力與經(jīng)驗(yàn)提出較高的要求。

        第二,電氣控制。改善自動(dòng)化水平可以減少人力、財(cái)力以及物力方面的投入,從而提高系統(tǒng)運(yùn)作的質(zhì)量與效率。應(yīng)用于火電廠的自動(dòng)控制系統(tǒng)當(dāng)中的人工智能技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制以及專(zhuān)家系統(tǒng)控制。在具體應(yīng)用方面,應(yīng)用的最為廣泛的是模糊控制。

        以電氣傳動(dòng)控制當(dāng)中人工智能的應(yīng)用為例,在電氣傳動(dòng)控制環(huán)節(jié),應(yīng)用模糊控制主要分成直流傳動(dòng)以及交流傳動(dòng)當(dāng)中的應(yīng)用。直流傳動(dòng)控制當(dāng)中模糊邏輯控制集中在模糊控制器當(dāng)中,而交流傳動(dòng)控制當(dāng)中模糊控制器則主要表現(xiàn)為取代常規(guī)的PID控制器。此外有研究人員將模糊神經(jīng)控制應(yīng)用于高動(dòng)態(tài)全數(shù)字性能傳動(dòng)系統(tǒng)當(dāng)中,并且取得理想的應(yīng)用效果。

        第三,電力系統(tǒng)。在火電廠的實(shí)際生產(chǎn)環(huán)節(jié),人工智能技術(shù)應(yīng)用主要包括四個(gè)方面,也就是專(zhuān)家系統(tǒng)、啟發(fā)式搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊集理論。

        其中專(zhuān)家系統(tǒng)是一個(gè)集大量的經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則以及專(zhuān)業(yè)知識(shí)于一體的復(fù)雜程序系統(tǒng),這一系統(tǒng)的作用主要是通過(guò)特定領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷推理,模擬專(zhuān)家決策的過(guò)程處理那些需要專(zhuān)家決策的困難問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則有著靈活學(xué)習(xí)方式以及分布式存儲(chǔ)方式,并且廣泛應(yīng)用于大規(guī)模的信息處理過(guò)程當(dāng)中,識(shí)別能力以及復(fù)雜條件下的分類(lèi)能力都比較強(qiáng)大。

        電力系統(tǒng)短期負(fù)荷的預(yù)測(cè)方面,神經(jīng)網(wǎng)路可以在足夠樣本的基礎(chǔ)上,對(duì)模型進(jìn)行合理分類(lèi),構(gòu)建基于不同季節(jié)的預(yù)測(cè)模型,結(jié)合元件關(guān)聯(lián)分析以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成復(fù)雜電力系統(tǒng)的故障診斷,對(duì)每類(lèi)元件的故障進(jìn)行報(bào)警以及定位,還能夠?qū)ν惶l地區(qū)當(dāng)中不同的故障做出識(shí)別。

        模糊理論則主要應(yīng)用于火電廠自動(dòng)控制系統(tǒng)當(dāng)中的系統(tǒng)規(guī)劃、潮流計(jì)算以及模糊控制等領(lǐng)域,這是由于模糊邏輯可以勝任高難度數(shù)學(xué)計(jì)算,對(duì)于電力生產(chǎn)以及負(fù)荷變化等不確定因素構(gòu)建函數(shù),從而構(gòu)建最優(yōu)化的電力系統(tǒng)潮流模型。

        第四,故障診斷。人工智能技術(shù)當(dāng)中的模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及專(zhuān)家系統(tǒng)在火電廠電氣設(shè)備的故障診斷環(huán)節(jié)應(yīng)用比較廣泛,尤其是在是在發(fā)電機(jī)以及電動(dòng)機(jī)的故障診斷方面。傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)無(wú)法根據(jù)設(shè)備故障的非線性、不確定性以及復(fù)雜性等做出診斷,因此診斷的效率比較低。

        人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以改善診斷的準(zhǔn)確率。例如在電動(dòng)機(jī)以及發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷當(dāng)中就能夠結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊理論,來(lái)實(shí)現(xiàn)故障診斷模糊性以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合診斷,從而顯著改善故障診斷的效率與質(zhì)量。

        綜上所述,隨著人工智能及其診斷技術(shù)的進(jìn)步,將顯著改善火電廠設(shè)備的維護(hù)診斷質(zhì)量,從而提高火電廠的自動(dòng)化控制水平,提高管理以及檢修的效率,延長(zhǎng)設(shè)備的大修間隔并降低小修頻率,避免不足維修以及過(guò)剩維修問(wèn)題的出現(xiàn),最終提高設(shè)備的可用系數(shù)并降低經(jīng)營(yíng)成本,增強(qiáng)火電廠的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。

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