導語：如何才能寫好一篇人工智能技術及其特點，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：電氣；自動化控制；人工智能技術

前言

隨著社會的飛速發展，傳統的生產已經不能滿足現如今生產力的發展需求，于是，人工智能技術被開發和推廣。人工智能技術具有智能化、自動化等特點，其發展潛力巨大，不僅可以提高生產效率，還能確保生產質量。與此同時，電氣自動化控制也是一門新興專業，主要運用在電力電子技術、信息處理、工業過程控制、運動控制等方面。將人工智能技術應用在電氣自動化控制中，使其自動化、智能化的水平顯著提高，設備運用更加高效、流暢。人工智能技術能夠降低電氣企業的運營成本，還可以增加其運行的穩定性，是一次巨大革新。

1人工智能技術簡介及其重要性

人工智能技術在近年來飛速發展，廣泛的應用在各個領域，是全球尖端技術之一。它是利用計算機系統模擬人的思維方式，將計算機智能化，以便于應用到更高層面。因此，人工智能技術離不開計算機技術的支持，是運用計算機技術進行模擬，從而實現人工智能控制。通常情況下，人工智能技術是用來解決一些比較復雜、困難的問題，而且有時還需要用到智能機器人。人工智能技術是模擬人腦的思維過程，通過收集各類信息，不斷的整合、編輯、反饋，使它具有智能化、人性化等特點。所以，現在很多企業都在使用人工智能技術，用于日常生產，以達到智能化、自動化的目的。人工智能技術以計算機理論為基礎，是新的科學技術，其重要性有目共睹。它不僅是眾多學科的交互、融合，被廣泛應用，而且它模擬人腦，具有人類智能本質，可以用于生產，代替人類工作。人類的大腦最為復雜、精密，能夠用人工智能技術模仿出人腦思考過程，可見這一技術是多么的偉大。而且這項技術逐步完善，取得了一定的成果，深受企業的青睞。然而，人工智能技術雖然取得了一定的成果，但由于其還不是相當的成熟，其中或多或少的存在著些許不足，還需繼續完善與改進，以便更好的運用在各個領域中，取得更高的成績，為國家的發展做出貢獻。

2我國人工智能技術的發展現狀

我國已經開始轉向積極培育人工智能產業，將以舉國之力振興相關企業和新技術，目標是在2018年之前形成千億元級的人工智能市場應用規模。我國以互聯網巨頭百度和騰訊控股為代表，已有100多家企業涉足，正在形成百花齊放的局面，在因競爭過熱而被指存在泡沫的背景下，中國的人工智能產業能否起飛還是一項重要的問題。中國之所以積極致力于人工智能開發，是由于認為其有助于電子和汽車等現有產業的升級。中國的優勢是每天有數十億人利用的無數的互聯網數據，李彥宏表示擁有數十億條搜索數據和多達百億的位置信息。數據越多，人工智能的學習效率就越高。雖然明星企業正在成長，但是也有不少問題存在。很多人指出人工智能魚龍混雜，很多企業宣布涉足人工智能業務只是為了推高股價。

3人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

3.1人工智能技術在電氣設備中的應用

在電氣設備中應用人工智能技術，最主要的就是其設計問題。因為一般的電氣設備都比較龐大，其線路也較為復雜，從而導致設計工作費時費力，而且工作效率還比較低。這不僅需要設計人員有較高的知識儲備，還要求其具有很強的專業技能以及豐富的工作經驗。但是，即使設計人員全都符合要求，由于巨大的工作量和落后的生產條件，也使得工作效率提升不上來。然而，在電氣設備的設計中引入人工智能技術就可以很好的改善這一狀況，人工智能技術，特別是智能機器人，是專門用來解決一些比較復雜、困難的問題。因此，用人工智能技術與計算機制圖軟件相結合，輔助設計工作，就可以提高工作效率，確保設備質量，縮短設計周期。

3.2人工智能技術在電氣過程控制中的應用

電氣過程控制在電氣自動化控制中占據著重要的位置，所以在這其中應用人工智能技術，不僅可以提高電氣自動化控制的水平，還可以實現過程控制智能化。其中，人工智能技術是利用一些控制程序，在計算機系統的協助下實現電氣過程控制的。而且，在這過程中，也要根據實際情況來具體分析、判斷，適當地調整控制程序，以達到電氣過程控制的需要。因此，若要提高人工智能技術，先要做好程序編制。人們也越來越重視程序控制工作，不斷地完善與改進控制程序，從而加強人工智能技術。

3.3人工智能技術在故障檢測中的應用

除了電氣過程控制外，故障檢測也是電氣自動化控制中的重要部分。如果故障檢測的不及時、不準確，那么會直接導致系統存在安全隱患，甚至是停止運行。由此可見，故障檢測有著重要的作用，要不定期地進行檢測，從而避免事故發生。但僅僅靠人力來達到這一效果是特別困難，這就要利用到人工智能技術。它不僅可以全面、系統地檢測電子自動化控制裝置，還能及時地發現設備存在的故障，從而將故障排除，確保設備正常運轉。

4結語

綜上所述，人工智能技術的作用巨大，在電氣自動化控制中，可以對電氣設備控制、電氣過程控制以及故障檢測產生重大的影響。因此，我們應重視人工智能技術的發展，不斷地探索與研究，使其得到進一步的提高，讓全世界看到中國的實力。

參考文獻：

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關鍵詞：人工智能;技術；電氣工程；自動化

0引言

人工智能技術模擬了人腦的工作方式，并且在機器設計中加以運用，通過機器勞動代替人類工作，大大減少了人類的工作量。人工智能技術是計算機技術的一個重要分支，其借助于計算機得以快速發展，并且在電氣工程自動化控制中廣泛應用，其在各個方面的表現都非常突出，比如：電氣試驗分析、電氣系統運行以及信息處理等，人工智能技術的突出優點是計算速度快、精度高，因此，其未來的發展趨勢較好。

1人工智能技術的概念

早在1956年就已經提出了人工智能概念，人工智能技術經過了60多年的發展，在相關研究領域上取得了巨大成就。人工智能技術涉及的領域非常廣，幾乎可以涉及到各個領域。人工智能技術主要采用三種控制方式，專家系統控制、神經網絡控制和模糊控制，其研究范圍涉及到了對機器的感知、思維和行為方面。人工智能技術能夠體現出人類對機器的控制，使電氣自動化控制顯得更加完善，人工智能終究是以人的智能作為基礎的，其不可能超過人的智慧，需要在人類的控制下才能夠切實發揮作用，實現對電氣設備的智能控制。人工智能技術的應用，在于由電氣設備代替人類，去進行一些復雜的工作，提高工作效率的同時，可以確保工作精度.

2人工智能技術的優勢分析

人工智能控制器應用在電氣自動化中，能夠確保數據估計的一致性，即便使用特殊的驅動器輸入一些未知數據，人工智能控制器依然能夠進行判斷，然后準確評估。該優勢特點是使用簡便，這是與傳統控制器相比，其主要優點，是對于一些沒有經過專業技術訓練的工作人員，也能夠以實際的語言、信息和數據作為基礎，對人工智能控制器進行快速操作。此外，能夠根據實際速度、響應時間等參數信息，對自身進行及時調整，以便提高自身性能。在控制對象方面，還能夠有效處理動態方程，對電氣工程自動化控制對象進行精確掌握，在實際控制過程中，無需提前準備被控制對象的基本模型。最后，人工智能技術應用在電氣自動化中可以使電氣設備對變壓器、線路等依賴性降低，能夠最大限度減少人力和物力投入。

3人工智能技術在電氣工程自動化中的應用評價

3.1電氣產品的優化設計

電氣產品設計過程中，需要有機融合科學設計以及經驗知識，才能夠確保設計的產品更加科學實用。在計算機技術快速發展的背景下，電氣產品設計采用人工智能技術，改變了傳統設計方法，從人工設計向計算機輔助設計方式轉變，使產品的設計周期大大縮短，提高了產品的設計質量，優化了產品性能。

3.2電氣設備的故障診斷

電氣設備一旦出現故障，或者是相關實際問題就很難解決，甚至于很難查找和判斷，但是人工智能技術，可以有效解決傳統電氣設備維護方面存在的不足，人工智能技術普遍應用于電機和發電機的故障診斷方面。電氣設備經常出現一些未知故障，通常故障問題比較復雜，使用傳統的診斷方法，不僅效率低下，而且效果不明顯，但是，人工智能技術能夠大大提高電氣設備故障診斷效率，提高故障診斷精度，主要原因在于其有效結合了專家系統和模糊理論。

3.3運行過程的智能控制

人工智能技術未來的發展前景一片看好，并且隨著人們對自動化技術要求的提高，該項技術將在電氣自動化中廣泛應用。對電氣設備進行控制需要綜合運用各種專業知識，工作非常復雜，技術含量也很高。綜合運用各種專業知識控制電氣設備，要進行大量的數據計算和分析，應用人工智能技術可以將三種控制方式進行有效結合，例如：專家系統控制、模糊控制和神經網絡控制。人工智能技術具有的突出優點是計算速度快、精度高，節省人力和物力資源。

4總結

綜上所述，人工智能技術在電氣工程控制中的得到廣泛運用，提高了電氣設備的運行效率，減小了電氣設備工作存在的誤差。人工智能技術在計算機技術快速發展的基礎上得以快速發展，其涉及到的專業知識很廣，技術含量較高，對其加以有效利用，不僅可以提高生產力，而且可以延長設備使用壽命，方便設備故障診斷，解決了傳統電氣設備故障診斷存在的問題，實現了電氣設備運行方式的創新。

參考文獻：

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[4]陳薇.人工智能在電氣工程自動化中的應用分析[J].無線互聯科技,2014(09):229.

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[關鍵詞]人工智能；網絡安全；計算機

當前大部分機械化工廠中依舊存在許多員工，這些員工是來輔助自動化機器完成生產的，這不是說自動化機械無法做到流水線式的生產，而是在生產過程中，會出現各種各樣的問題，而自動化機器在出現問題后依舊會按照設定的程序進行生產，這樣就會導致生產出許多廢品，大大損害了工廠的利益。這樣的問題同樣出現在網絡安全方面，不管是國家還是企業，每年在網絡安全方面都投入了大量的人力與資金，即使是這樣，依舊面臨著黑客攻擊或者計算機病毒等一系列問題。在大數據時代背景下，由于病毒的種類和入侵方式呈現出多元化發展趨勢，傳統的網絡安全措施如：防火墻，可能對某些新型病毒無法進行有效識別而導致計算機受到危害。所以網絡安全一直是很多國家及企業所頭痛的問題。而人工智能的技術是未來的發展方向，被越來越多的人所重視，并且在網絡安全領域也得到了充分發展，使網絡安全的防御更加智能，在網絡安全方面是一項重大突破。

一、人工智能在網絡安全中所發揮的重要性

2019年12月12日，國家工業信息安全發展研究中心《人工智能中國專利技術分析報告》。據圖1顯示，我國人工智能領域專利申請呈快速增長，在2010年后增長速度明顯加快，2018年專利申請量為94539件，達到2010年申請量的10倍。總體上，國內的人工智能相關專利申請量呈逐年上升趨勢，并且從2015年往后增長的速度明顯加快，這代表我國對人工智能的重視力度提上了一個嶄新的臺階。當今社會中，多數市民不允許自己孩子多玩手機，在逐漸減少他們的上網時間，出現這種現狀的原因，一方面是怕耽誤孩子的學習，另一方面是因為家長覺得現在的網絡環境較差，網絡安全管理還存在較多的問題，怕自家孩子受網絡影響，學習到一些不好的思想，使他們的人生走上歧路。通過調查顯示，廣大市民提到計算機網絡問題時，總是避免不了三點：1、如何對自己的電腦進行加密，使電腦信息不外泄；2、如何屏蔽掉當前網絡上的不良行為及信息；3、如何保證自身的個人電話、身份證等信息不外泄。要想解決這些問題，就要從根本上入手，那就是解決網絡安全方面的問題，而引入人工智能，不僅可以有效加強計算機網絡技術方面的功能，還能使計算機最大限度地阻止各種不良信息的入侵，從而使計算機更加流暢且更智能的維護我們的上網環境[1]。

二、人工智能在網絡安全中的應用特點

當網絡中固有的安全防護措施，如：防火墻，當遇到人為操作的入侵后，就會稍顯無力。因為人為操控的入侵，會根據已有防火墻的特點，找出存在的薄弱點，從而達到入侵的目的。而在網絡安全中引入人工智能，能使網絡安全中已有的防護措施變得更加靈活，在攔截人為入侵及病毒檢測方面具有無與倫比的優勢。此外，人工智能還有較強的學習能力，這個能力在處理信息方面具有顯著效果，在網絡安全方面運用人工智能能大大提高網絡信息的處理效率。對比傳統的網絡安全技術，人工智能在能源消耗方面也有明顯優勢，不僅能減少有關部門對其的資源投入，還實現了綠色環保節能[2]。

（一）信息處理工作過程的準確性

隨著人工智能引入到網絡安全中，計算機設備中的不良信息明顯有所減少，這大大提高了不法分子對網絡的攻擊難度。在傳統的網絡安全技術中，都會配備許多人力來進行二十四小時監管，這樣的防護措施一是為了能在受到外來入侵時及時發現，并針對性解決。另一方面是為了隨時隨地攔截外界所傳輸進來的無用信息。而在引入人工智能后，就可以減少人員的投入，因為人工智能對外界信息的傳輸具有一定的甄別能力，使有關部門對信息的處理壓力得到減輕，從而為企業節省成本，提高工作效率[3]。

（二）具備較強的學習與處理技能

隨著民眾對互聯網使用力度的不斷提高，網絡中的信息也越來越多，這就導致網絡信息太多，一些有效信息企業無法及時處理，從而錯失“商機”或對企業造成損失。而較之傳統的網絡安全防護措施來講，人工智能的特點是它具備一定的學習能力，這個能力在處理網絡信息中，有著明顯優勢。人工智能技術快速學習這一特點，使得其本身具有很強的信息識別能力，能幫助企業及時從眾多信息中篩選出有效信息。此外，人工智能自主學習這一優勢，也使網絡安全技術防護變得更加靈活，它改變了固化的安全防護措施，雖說人工智能技術的發展還不是很健全，但足以應對一些小規模外來入侵，大大減少了有關部門在網絡安全方面的人力、物力投入。

（三）使用能源的消耗量相對較低

通過對有關數據的收集及對比，我們可以發現傳統的網絡安全技術中，能源消耗異常的快速，而人工智能的能源消耗卻特別低，究其根本原因在于，人工智能采用了新的算法，那就是控制算法。這種算法不僅可以一次性完成計算任務，提高效率，還有效減少了能源消耗，優化網絡資源配置，為有關部門節省了大量成本。

三、當前網絡安全建設中存在的問題隱患

在當前社會中，我們會接到許多各種各樣的推銷廣告，猶如“轟炸”般將我們的心情整垮。這種情況下，我們會思考自己的信息是從哪里泄露的，大部分有可能造成信息泄露的誘因，就是出現在網絡中。此外，我們的手機及電腦等電子設備中，也會偶爾出現廣告彈窗等問題，這使我們的心情變得糟糕。甚至保存眾多信息的電腦，會出現病毒入侵，這對我們的生活及工作造成了嚴重的不利影響。

（一）重要信息被盜取

新聞中，我們經常會看到許多信息泄露事件的發生，這些事件都對信息泄露者本人造成了極大的負面影響。然而，身處互聯網時代，電腦是很多企業正常運營的必備設施，不論是普通文件，還是重要文件都會保存到電腦或云端，只是加密手段會有所增多而已。但企業卻忽略了信息泄露而造成的后果，或者說企業對安全防護措施有足夠的重視，卻在網絡安全攻防戰中，不敵非法入侵者，從而導致企業信息泄露，公司財產損失嚴重。對于市民本身來講，自身的手機及電腦會保存著許多個人的隱私照片及重要信息，這些信息的加密手段較為薄弱，一些不法分子利用網絡漏洞會對市民的手機及電腦進行入侵，從而達到盜竊信息及獲取錢財的目的，這對市民的生活造成了嚴重影響，還威脅到了市民的生命安全。

（二）眾多病毒的入侵

2021年1月15日，瑞星安全團隊了《2020年中國網絡安全報告》，報告中2020年瑞星“云安全”系統共截獲病毒樣本總量1.48億個，病毒感染次數3.52億次，病毒總體數量比2019年同期上漲43.71%。由此可知我國的網絡安全形勢依然很嚴峻，病毒入侵嚴重威脅著我國的網絡安全。市民甚至到了談“毒”色變的地步，因為市民的電子設備被病毒入侵，就代表著他的通訊錄、個人信息等隱私面臨著泄露的可能，甚至會影響到市民的正常生活。隨著網絡安全逐漸被市民及有關部門所重視，網絡安全技術得到了很大的提升。黑客們也改進了病毒入侵的方法，他們不再只是利用系統漏洞進行病毒入侵，還通過U盤及一些移動存儲硬盤來實現病毒入侵的目的，這使得受病毒入侵的群體越來越多。

（三）垃圾信息的影響

現今社會，部分不良企業為了達到宣傳作用，制作了一些垃圾信息，通過垃圾信息來入侵居民電腦，以達到宣傳目的。這些垃圾信息中攜帶了許多不良信息以及對電子設備有害的病毒，對居民電腦造成了嚴重損害，影響了電子設備的正常使用。而隨著網絡普及，青少年接觸電子設備的時間越來越多，這些不良信息和廣告彈窗對他們的身心健康造成了極大影響，對青少年的健康成長極為不利。此外，隨著垃圾信息的不斷增多，居民從網絡中找尋有用信息也愈發困難，其中部分信息還存在誘導支付的選項，大大增加了居民的支付風險，導致居民錢財損失的事情常有發生。

四、人工智能技術在網絡安全方面的運用

中國人工智能產業將迎來新一輪的增長點，新技術的引入讓更多的創新應用成為可能，預計到2022年，中國人工智能產業規模達到2621.5億元。在傳統網絡“世界”，多數企業對辦公系統會進行密碼識別，只有員工輸入正確密碼，才能登錄辦公系統及瀏覽相關文件。但這種極易因密碼泄露而造成公司財產損失。傳統保衛網絡安全的防火墻，其重點防御病毒的傾向各有不同，它能有效防止木馬病毒，就對其他病毒的入侵稍顯無力。而隨著人工智能技術在網絡安全方面的應用，居民的個人身份信息得到了有效的保護，還使網絡防火墻更顯靈活，一些垃圾郵件也會被人工智能技術排除。

（一）強化個人身份的識別系統

在當前網絡安全還不是很健全的背景下，國民使用網絡時，都在擔心自身的個人身份信息是否會泄露。傳統的網絡中，密碼驗證以及圖案是驗證身份信息的主流安全防護措施，然而隨著網絡的飛速發展，這些方法極易被不法分子所竊取，從而導致居民的個人信息出現泄露。而使用人工智能技術中的生物識別系統，能很好地彌補傳統信息驗證出現的不足，如：人臉識別、指紋輸入等方法。

（二）有效提升智能防火墻系統

網絡防火墻是當前網絡安全系統使用較多的一種安全保護措施，每臺電腦及電子設備都配備了相應的防火墻，如果電子設備不配置防火墻，廣告不斷、出現亂碼等現象就成為電子設備的“常客”。防火墻是我們使用電子設備的一大保障，然而傳統防火墻是多種多樣的，其側重的防御類型也各不相同，如果碰到涉及盲區的病毒入侵，那很可能使不法分子得逞，導致我們的信息泄露，也威脅著我們的個人財產。為了改善這一現狀，人工智能防火墻技術逐漸被國家及企業所重視，因為人工智能可以通過數據分析、錄入信息等多種渠道去加強防火墻類型，智能防火墻技術不同于傳統防火墻技術，能通過智能化技術達到訪問控制的目的，使計算機網絡系統對病毒的抵御能力更強，從而起到更好地網絡安全保護效果。

（三）增強垃圾郵件的防御系統

家庭電腦在長時間不使用與更新的情況下，再次啟用后，我們經常會收到許多垃圾信息及文件的騷擾，這是病毒入侵的表現，傳統的殺毒軟件還無法根除這種現象。出現這種現狀的原因在于，網絡的發展速度極為快速，長時間不對電腦安全防護問題進行更新，就會出現病毒發展超過已有網絡安全防護的現狀，從而導致垃圾信息一直“騷擾”我們。當出現這種情況后，多數人都知道該“殺毒”了，但是因為工作忙碌，以及其他原因，一直沒有對電腦進行安全防護升級，導致使用電腦的體驗很不理想。伴隨著人工智能技術引入網絡安全防護后，我們可以最大限度避免這種情況的發生。因為人工智能技術采用了智能反垃圾郵件的識別方式，它能對郵件進行識別與判斷，并在系統分析后給予我們一個安全防護提醒，為電子設備提供了一個更智能、安全的網絡保護系統。

（四）不斷豐富計算機網絡功效

要想使網絡的功能更加完善，不僅僅是單純運用人工智能就能完成的，還需要強化豐富電腦的網絡功能，讓人工智能技術與其建立良好的網絡模式，不斷使用網絡代碼來促進智能化工程的發展。在人工智能的基礎上，計算機網絡技術能夠更快更好地提升計算機系統的應用效果與質量，為計算機網絡技術在人工智能化發展道路上提供有力保障。因此，相關技術人員應該努力進行計算機網絡安全創新，使計算機網絡趨于多樣化，從而讓計算機功能得到快速且穩定的發展。

（五）智能異常行為的檢測技術

當前網絡上常見的兩種病毒入侵大致可以分為兩種：一是外部入侵，也就是通過一系列網絡手段對計算機發動入侵，如常見的病毒入侵、陌生鏈接等方式。另一種則是內部入侵，這種手段就是通過U盤或文件的形式，盜取數據信息并發送到外部數據庫中。而這兩種方法無論是哪一種都會對計算機本身造成損害，還會給相關企業造成經濟損失。而智能異常行為檢測技術可以依附計算機操作系統進行運行，它能在計算機出現異常的情況下，快速進行檢測，有效檢測出有害信息及違法的操作手段，并及時進行攔截處理上報給計算機用戶，進一步提高網絡的安全性。因此，在網絡安全防護問題上，我們可以引入智能異常行為檢測技術，以此來為我們建立一個良好的網絡安全環境。

結語

綜上所述，人工智能在網絡安全方面具有很大的運用空間，且能發揮出的作用是無與倫比的。隨著我國綜合國力的提升以及經濟的快速發展，網絡安全問題一直是當下的一個熱點話題。將人工智能技術應用到計算機網絡安全防護中，既能利用大數據識別網絡中存在的隱患，還能感知到外部威脅，將不利信息和病毒進行排除。因此，在網絡安全建設中，相關技術人員應加大對人工智能技術的運用，并開發出人工智能在網絡安全防護中所能發揮出的更多作用，使其發光發熱。

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1計算機網絡技術中實踐人工智能技術的必要性

1.1人工智能的含義。現代計算機科學中，人工智能是一大重要分支。人工智能即令計算機模擬人類的思維、行為，從而處理、解決人類難以處理、解決的復雜問題。人工智能處理問題時，除了人類輸入的程序、數據部分，就極少受到人類自身主觀因素的影響了。人工智能技術整合了計算機科學的自然規律與人類智慧，其功能、性能遠超一般計算機組成部分。目前，人工智能技術已經產生了強大的數據分析、推理能力，而且可以從網絡中自主學習。自人工智能在圍棋對弈中先后戰勝李世石、柯潔等人類中的頂尖圍棋高手之后，誰也不能否認當今人工智能先進的比賽水平、對戰經驗、強大算力了[1]。1.2人工智能的優勢特點。工作方式方面，對于危險性較大的工作，機械設備可以被人工智能指揮著去做，從而徹底取代人工操作，以免威脅到人類的生命安全，并且工作效率、質量還會更高。這種工作方式與人工操作方式截然不同。而且，對于數據量極大的工作，比如檢測、控制網絡資源，人工智能也比工作人員處理得更好。網絡系統一直在高速運轉，每時每刻都會產生新的變化，并且有著從宏觀到細節的多個層面。這樣的工作只有依賴人工智能才能及時完成[2]。與一般的機器程序相比，一方面，人工智能可以處理條件、模型不完全確定的困難問題；另一方面，人工智能可以機器學習，也就是自主學習一些比較低級、雜亂的信息，從中找出較高層次的邏輯和規律。1.3計算機網絡技術的現存問題。第一，計算機網絡技術中有許多安全隱患。這是因為，許多不法分子希望在網絡空間中違法犯罪，并且逃脫懲處。雖然計算機網絡中已經有了許多防范、打擊違法犯罪的工作人員和工作程序（防火墻），但是，為了更嚴格地打擊利用計算機網絡技術進行的違法犯罪，我們還需要人工智能防火墻來靈敏地監控計算機網絡，并且迅速地對網絡中的異常行為作出反應，比如檢測入侵、攻擊、垃圾郵件，精準地揪出計算機網絡中的違法犯罪分子。第二，計算機網絡的數據資源太過龐雜，很難監視。雖然計算機網絡技術可以根據邏輯分析、計算、處理數據，但是無法篩選出真實、有效、有用的信息，所以難以精確地監視和控制網絡。因此，計算機網絡技術中需要人工智能，來保障計算機網絡的信息安全。

2計算機網絡技術中實踐人工智能技術

2.1檢測計算機網絡中的入侵。計算機網絡的安全管理中，檢測入侵的技術是非常重要的技術，也是防火墻技術中的核心技術。這是因為，只有檢測出入侵計算機網絡的現象，才可以保障計算機網絡的安全性、可靠性，從而保證計算機網絡中的資源依然安全、完整、保密、可用。目前，用人工智能來檢測計算機網絡中的入侵行為，就是分析計算機網絡中的數據，按照一定的標準來過濾其中可疑的部分，并將這一部分編寫為檢測報告，反饋給計算機網絡的管理者和用戶，從而保證計算機網絡的數據安全。在計算機網絡中，人工智能技術可以實時監測計算機網絡的運行狀態，調整一些設置來提高計算機網絡的性能，充分保護計算機網絡的安全，防范著計算機網絡遭受外部攻擊，并且避免人為的失誤操作給一些人帶來損失。這方面的具體技術有人工神經網絡、專家系統、模糊識別、數據融合等技術，它們都取得了很不錯的防范效果。下面詳細講解一下人工智能技術中的數據融合技術。數據融合技術的作用有二，一方面是收獲海量的數據，另一方面是達成數據信息的有效協同。數據融合技術需要多個傳感器，這樣數據融合技術就可以將這多個傳感器匯集成一個傳感系統，從而拓寬檢測入侵行為的范圍，更全面、更有效地檢測入侵計算機網絡的行為。是否開展檢測的決定，人工智能可以根據模糊聚類算法來做出。這種算法的步驟包括：抗體群落初始化、開展克隆、免疫基因、克隆選擇、克隆死亡，等等。2.2人工智能防火墻技術。為了計算機網絡的安全，許多計算機、網絡中都安裝了一種防火墻。計算機網絡運行時，防火墻的功能就是攔截計算機網絡中的有害病毒、騷擾信息，以免這些病毒或信息進入計算機網絡并構成破壞，或者打擾到計算機網絡用戶的正常使用。因此，防火墻能夠減少很多計算機網絡中的安全風險。而人工智能的防火墻技術，在計算機網絡的攔截防范中更加自動、高效，解決其他軟件中普遍存在的一種問題（拒絕服務），遏制病毒的入侵、傳播。因此，在保護計算機網絡信息安全、系統安全方面，人工智能防火墻技術具有重要意義。對于我們身處的信息技術時代而言，只有采用了人工智能防火墻技術，我們的日常生活、工作、學習才能順利、健康、有序地開展。2.3人工智能反垃圾郵件信息技術。我們日常使用的郵箱中常常會收到垃圾郵件信息，運用人工智能反垃圾郵件技術，它含有識別垃圾郵件的程序，還可以自動學習哪些郵件被用戶認為是垃圾郵件，從而自動阻擋計算機網絡中的垃圾郵件，大大地幫助到我們的日常生活。人工智能反垃圾郵件技術將垃圾郵件自動地被分類到垃圾郵件中，不能再發出新郵件提醒。2.4管理和評價計算機網絡系統。人工智能技術能夠智能化地管理計算機網絡，并且利用內部的專家知識庫、求解技術建立一個綜合管理系統。計算機網絡的管理工作之所以需要人工智能技術，是因為計算機網絡具有瞬間變動的動態特征，而計算機網絡技術人員很難憑人工操作跟上。因此，計算機網絡的技術人員需要采取人工智能技術，比如深度報文檢測（DPI）、探針等技術，加快推動計算機網絡的智能化管理，從而提升計算機網絡的管理質量。其中，專家系統是管理計算機網絡系統時會用到的一種重要的人工智能技術，它也就是將一個領域專業內的專家、學者的知識、經驗、理解錄入到人工智能系統之中，從而將這些專家的智慧運用到計算機網絡的分析、處理等管理工作當中。合理地運用專家系統這種人工智能技術，便可以加快計算機網絡管理的智能化，以及計算機網絡管理本身。另一類人工智能管理計算機網絡系統的技術叫做“人工智能問題求解”，這類技術又包括結合謂詞邏輯開展的推理技術、結合狀態圖開展的搜索技術、結合結構知識開展的求解技術，等等。不過，處理問題、處理狀態這一類任務屬于空間搜索任務，所以大多應用的是結合狀態圖開展的搜索技術。為了解決一項計算機網絡系統管理問題，常常要用到多種搜索技術，所以搜索技術必須有序開展，而這就又用到了人工智能技術。總之，人工智能技術能夠消耗更少的網絡資源，高水平地管理計算機網絡系統。2.5人工智能管理軟件。人工智能管理，是一種實體化軟件，也可以叫做“人工智能Agent”技術。人工智能管理的依據是人工智能管理軟件中的知識庫，它可以用來分析、處理信息數據，從而迅速地完成相關的任務。詳細地說，首先要由計算機網絡的用戶做一些自定義工作，然后人工智能管理就會搜索數據、信息，最后將搜索得到的數據、信息展示到一個特定的、方便用戶的位置，從而讓用戶感到計算機網絡技術服務的人性化、智能化。[3]在我們的日常生活、工作、學習中，人工智能管理軟件也有非常廣泛的應用，比如安排我們的會議時間、安排我們的行程、代替我們收發郵件、在合適的時候查詢并提供天氣、推薦我們可能喜歡的商品或服務，等等。

總之，人工智能管理軟件能夠為計算機網絡用戶提供更高質量、更高效率的計算機網絡服務。2.6人工智能識別面部與指紋目前，面部識別、指紋識別等生物識別技術在我們的生活中已經運用地比較廣泛了。指紋或面部可以用來解鎖用戶自己的手機、在商店或銀行代替密碼來支付或轉賬、在網絡營業廳采集身份信息、在火車站及飛機場自動驗票，等等，效果都比較良好。這些應用的背后，都離不開人工智能技術。人工智能技術不僅能識別特定的人臉、指紋，還可以識別一張人臉的表情，以及其他各種東西。

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關鍵詞:審計風險;人工智能;風險控制

人工智能(artificialintelligence)英文簡稱AI，是一種通過普遍使用的計算機編程軟件來模擬和呈現出模擬人類智能的科學技術。人工智能的概念最早在1956年被提出，在經過多年的研究和應用發展后，目前的人工智能已經應用在生產和生活的各個方面，例如制造企業的自動化生產線、物流行業的智能匹配配送系統等。而審計作為社會治理中重要的一環，也必然需要進入到審計智能化領域中，智能化的審計管理模式和科學化的技術手段不僅有助于實現審計的全覆蓋、提升審計效率、延伸審計內涵。但在智能審計的不斷發展中，由于新的審計技術帶來新型風險也不斷暴露，想要更好地在審計中運用人工智能技術，正確識別風險并提出相應的解決辦法是必不可少的。

一、人工智能在審計中的運用情況

(一)人工智能在審計中運用的理論基礎

1956年8月，人工智能在美國達特茅斯會議上被正式提出。直至近十年來，計算機和芯片行業的發展，存儲條件、處理器性能的更新以及新型技術手段的出現才為人工智能領域奠定了基礎。2017年，國務院辦公廳正式印發的《新一代人工智能發展規劃》，提出的主要面向2030年的關于推進推動我國新型下一代工業人工智能產業發展的主要戰略目標之一是加快推進建立一個創新型工業國家和大力推進建設世界性的高新技術產業強國［1］。隨著越來越多的行業與人工智能技術的融合，審計作為國家和社會監管的最主要途徑之一，也必須與人工智能技術相適應才能更好地監管和促進各部門各企業的良性發展。人工智能技術的應用，使審計人員從重復性較強的數據計算處理、分析等工作中解脫出來，審計人員可以更好地從事其他重要工作［2］。此外，智能審計借助于人工智能技術既可以對審計的流程和模式自主學習，也能夠通過實時監測及時發現異常情況并進行處理［3］。我國傳統審計流程主要分為三個階段，即審計計劃階段、審計實施階段和審計結束階段。在與人工智能技術相結合后，這三個階段的模式發生了一定的改變。在審計計劃階段，人工智能技術可以幫助審計人員從多渠道，以內外部結合的方式獲取信息，分析被審計單位的內外部環境、風險水平、重要性水平等因素，同時根據審計機構的人力資源數據，分析匹配最合適該項目的審計小組，確定審計范圍和時間。在審計實施階段，人工智能主要可以用于審計證據的獲取和工作底稿的自動生成。除了通過直接鏈接被審計單位財務系統外，還可以利用數據挖掘和OCR技術等將非結構化數據轉換成易分析審計證據。同時結合了人工智能的持續監測、實時數據記錄和區塊鏈技術，可以自動定時地生成審計日志，降低數據被篡改的風險。此外，還可以通過提前設置或自動抓取審計文書模板的方式，自動生成審計通知書、函證書等。在審計結束階段，可以根據審計過程和以前的審計結論自動生成審計報告和整改方案。

(二)人工智能在審計中運用的實例分析

實際上，國際四大會計師事務所對于智能化的審計已經進行了一些探索，如德勤在2017年推出的智能財務機器人“小勤人”，隨后又推出了主要面向中小會計師事務所的智能審計平臺，在這個平臺上審計人員可以在輸入審計數據和需求之后，由平臺自動分析審計風險并生成審計報告。通過對德勤公開案例的研究發現其在風險評估和選擇應對措施方面遵循的還是如圖1所示的基本邏輯。但在數據收集方面則基本交由“人工智能”來進行，有效地提升了工作效率。根據德勤消息，其有效地減少了審查法律合同文件，發票，財務報表和董事會會議記錄的時間達50%以上。而畢馬威開發的“人工智能信貸審閱工具”則更為詳盡地描述了人工智能技術如何與審計過程相結合。其主要功能如圖2所示。首先，利用自然語言處理技術實現信貸文本的批量秒讀，和自動化快速分類。其次，識別信貸文本與相關資料中的重要信息，實現對自動化摘要處理。再次，利用深度學習模型，自動識別資料中包含的各類風險信號，提取對應的關鍵風險信息。隨后，運用大數據技術收集整合金融機構內部和外部數據，深度挖掘風險點，進行多維度風險信息分析。最后，可視化展示內外部整合數據的風險信息，提供更直觀、更具洞察力的輔助決策。總的來講，人工智能技術在審計中運用，可以根據對各種業務類型的劃分歸納，自動對所涉及的業務數據和財務數據進行了采集、初步處理、分析及實時監測，自動產生各種預測和應急預警的信息，為被審計的項目提供了線索及相關資料。這些措施有利于審計人員明確審計的重點與審計范圍，科學地安排年度審計工作，將有限量的審計資源合理配置投入至公司經營業務中存在較大風險的領域，實現了審計管理工作的科學化、信息化、規范化。

二、人工智能審計帶來的新型風險

大數據審計是指面對大量的數據，運用大數據技術方法和工具，開展多層次、多部門聯合的數據收集、分析和驗證。與傳統審計相比較，大數據審計所使用的數據更多源復雜，所使用的技術方法更科學高級。而人工智能審計則是在大數據審計的基礎上，將審計過程智能化和標準化，可以說大數據是人工智能審計的基礎，而人工智能是大數據審計的未來提升的必然方向。而在這種發展衍生的過程中，通過分析發現會面臨以下三種新型風險:

(一)數據安全風險

人工智能審計的所有構建都基于大量的數據和數據模型，所以數據安全風險既包括數據源獲取是否準確與全面的風險，也包括數據泄露的風險。我國目前各地管理標準不一、信息化智能化建設水平差異較大、各地和各部門出于信息安全性考慮對大部分數據保密等情況，造成了各級審計機關之間、審計機構與被審計單位之間數據流通不暢的問題。并且在大數據時代，信息量巨大，信息結構復雜，網絡中充斥著大量的虛假信息、錯誤信息，如果數據源出現錯漏，將影響整個審計過程和審計結果。而在進行數據儲存和傳輸的整個過程中，一旦用戶的數據庫和服務器遭到黑客的襲擊，很有可能就會造成數據泄露。例如，成本和原材料等信息如果被外泄，該企業會在供應鏈的定價戰略等諸多方面陷入被動的狀態。

(二)人機溝通障礙風險

在審計中的人機溝通的目標就是為了使得用戶和計算機軟件之間能夠做到盡可能方便地進行信息交換。然而目前審計機構的審計方法大多都停留在基于SQL的數據查詢和基于電子表格軟件的數據查詢兩個層面。然而這兩種方法都有其無法避免的不足之處。在SQL的數據查詢方法中，需要根據不同的問題特征編寫較為復雜SQL語句，這對于審計人員的電腦和編程能力有很高的要求;而這種分析的結果通常以二維表格展示，當所得到的結果數據量較多時，無法直觀的展示篩查結果。而在基于電子表格軟件的數據查詢中，大多軟件無法對大量的數據進行分析，同時半結構化的數據也很難用到傳統的電子表格進行分析。而當今數據量不斷擴大，數據類型和結構也更加復雜，很顯然電子表格軟件已經無法完全滿足對于大數據審計工作的需求。

(三)人工智能代替職業判斷的風險

審計的職業判斷，是指審計人員在對于審計準則、財務報表的編制及其職業道德操守進行熟悉和掌握的基礎上，將其相關知識、技術以及實戰經驗進行綜合應用并針對具體審計業務做出的一種有根據性地決定的判斷。目前的人工智能技術運用水平下，人工智能的運行還是要依賴以往的經驗判斷和設定的程序語言，再通過高速的運算，最終做出類人的行為，無法取代人腦的創造性解決問題的能力和對新事物探索定義問題的能力。尤其在被審計單位或人員不配合、刻意隱瞞作假、行為言語有異常引起審計人員警惕的情況時，人工智能則完全無法對審計人員起到替代作用。在不能夠保證所有被審計單位都對審計機構保持絕對信任和完全的數據共享的前提下，人工智能想要完全取代審計人員，代替審計人員的職業判斷，還需要在技術和制度兩方面都作出更多的努力。

三、人工智能審計新型風險的應對措施

(一)靶向數據安全風險:加密技術和“區塊鏈+審計”

針對數據安全問題、加密及安全技術的發展。比如，基于數據倉儲單元的信息安全技術、查詢方憑借設定的訪問授權才能對所指定的數據記錄或者是數據庫中的文件進行查詢。伴隨著大量的數據搜索收集及分析，查詢方的組織屬性、訪問類別等信息將以“安全標簽”的形式嵌入至其中的原始數據，形成唯一的新型數據單元結構。將大量的數據倉儲單元安全技術綜合運用于監督信息共享的平臺，可以直接通過對訪問授權的方式進行控制，從而有效地保證了原始數據的采集存儲、流通等相關信息的完整性及其安全，使得審計過程和審計成果的應用可以變得更加高效、便捷。而區塊鏈技術是一種基于去中心化的全新分布式記賬技術，區塊鏈的去中心化特點，減輕了存儲審計數據的管理壓力，降低了審計數據存儲的安全風險。同時，區塊鏈也充分利用了時間戳技術來有效保障本地客戶端與遠程移動終端之間的數據實時更新順序完全相符。時間戳技術能夠直接作為對區塊數據“存在性”和“真實性”的事實證明，確保了應用該技術的審計系統的安全性和可靠性以及相關信息準確真實性，大大增加了審計抵御技術風險和辨別真偽能力。

(二)靶向人機溝通障礙風險:數據可視化

數據可視化的應用在很大一定程度上解決了數據分析技術難度高和分析結果不直觀的問題，數據可視化主要是通過各種易于理解的手段，將復雜的數據顯示出來，從而能夠清晰有效地直接表達出數據中的信息，審計人員通過數據可視化就能發現隱藏在數據之下的規律。基于SQL的查詢方法、基于電子表格的查詢方法，以及基于數據可視化分析方法的主要優缺點如表1所示。在對交通運輸、地理資源、環境保護等領域進行審計時，其業務數據包括融合了幾何、像素信息的圖形和影像數據。此時，數據可視化分析的優勢就體現在:第一，擁有友好的人機交互功能，可以實現數據分析的操作只需系統頁面的簡單點擊就可完成。第二，具有豐富的圖像功能，有助于審計人員掌握審計要求和重點。第三，具有強大的圖形分析技術，可以交互地構建和調節曲線、表面、節點等各種數學模型，可以替代一部分編程工作，提取異常的數據。

(三)靶向人工智能代替職業判斷風險:機器學習與審計經驗結合

機器學習是現代人工智能的一個重要組成部分，它使分析模型的建立進入自動化的程序。機器學習用模型進行數據分析，其預測是否可靠，依賴于其所輸入的歷史資料質量。所以，人的偏好可能影響到為了訓練人工智能所需要選擇的數據集、為過程所選擇的計算方法和對輸出進行詮釋。而為了使得審計智能化和自動化，不僅要及時地搜集到所有審計的數據，還要反復進行數據處理，推導得到可以廣泛應用的公式。在數據庫的選擇與篩選中，任何一個數據如果出現錯誤都有可能直接造成最終分析結論準確性的下降，但人工智能在其現有的信息化和科技水平之下，無法通過自主機器學習的方式來彌補其中這一缺陷。換句話說，目前人們只能通過培訓提升審計人員的業務水平和職業道德，減少甚至消除了劣質數據的形成和產生，再通過對數據的存儲分析來積累優質審計人員和專家的經驗，以此來應對人工智能無法代替職業判斷的風險。

參考文獻:

［1］楊明增，任慶玲．現代風險導向審計模式運用及其研究［J］．中國注冊會計師，2015(3):95－99+3．

［2］陳莉．加快會計師事務所信息化建設的六大任務［J］．中國注冊會計師，2019(11):34－35．

［3］李強，謝汶莉．大數據審計中的可視分析［J］．中國內部審計，2016(2):79－86．

［4］宋夏云，周琬宇．大數據視角下智能審計取證模式研究［J］．中國內部審計，2018(12):71－74．

［5］許漢友，汪璐璐．智能審計本質之問［J］．商業會計，2020(23):4－8．

［6］國務院印發《新一代人工智能發展規劃》［J］．廣播電視信息，2017(8):17．

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通過本堂課的教學，意在滲透一種學習理念、學習方法。即在充分激發學生學習興趣的基礎上，培養他們自主、合作、探究的研究性學習方法。

[教學目標]

知識與技能，了解人工智能的基本概念及其發展現狀：體驗其基本工作過程。

過程與方法：體驗人工智能的獨特性，了解其實際應用價值。

情感態度與價值觀：激發學生對人工智能的興趣，認識人工智能技術對社會的客觀影響，培養正確的科學技術應用觀。

[重點難點]

教學重點，體驗人工智能的獨特性，了解其應用價值。

教學難點：認識人工智能技術對社會的客觀影響，培養正確的科學技術應用觀。

[教材分析]

信息的智能化加工作為信息加工的一種類型，是本章內容的重點。信息智能化加工的主要特點是讓計算機更加獨立地加工信息，進一步提高信息加工的效率。

[教學準備]

桌面小游戲、掃描儀、TH-OCR軟件、Handigit Recog軟件、金山快譯軟件、機器人千手觀音視頻

[課時安排]1課時

[教學環境]多媒體網絡機房

[教學方法]講解，演示，討論

[教學過程]

[新課導入]

課前，筆者利用廣播系統中的文件傳輸功能，傳輸了一些小游戲在學生機的桌面上。上課3分鐘，我故意沒有講課，學生們玩得卻非常帶勁。這時我站起來問：“同學們覺得這些游戲好玩嗎?”“好玩。”大家異口同聲地說。

[新課講解]

師：剛才你們都是和電腦在玩游戲，請問電腦具有智能嗎?

生：有。

生：沒有。

師：其實同學們說的都有道理。請你們自學“人機大戰”的相關材料(1997年5月12日，轟動全球的第二代人機大戰宣告結束，“更深的藍(深藍Ⅱ代)”以305：205微弱的優勢戰勝了國際象棋之王卡斯帕羅夫，這一結果又一次掀起了自20世紀50年代開始的人工智能熱潮)。了解了這些信息，我們發現了什么?

生：卡斯帕羅夫與“更深的藍”之問的比賽不是“人機大戰”，而是許多國際象棋大師和軟件專家借助一臺超級計算機對付卡斯帕羅夫一個人的智能大戰、

師：這位同學說得太好了。由此可見機器的智能是由人賦予的。其實在我們的日常生活中，也能窺見人工智能的影子。如我們學校的“圖書館條形碼識別機”、上海的“指紋辨識付款系統”、汽車和飛機的無人駕駛系統等。也許同學們很想親自體驗一下人工智能軟件的應用吧。

師：首先，我給同學們介紹的是一款“光學字符識別系統(TH-OCR800)”。

師演示：利用掃描儀掃描書本上有標記的一頁，然后利用“TH-OCRS00”軟件將掃描圖像中的文字轉化為純文本信息。在演示的過程中，由于有的地方作了標|已，筆者利用這個機會，講解了光學字符識別的準確率的問題。

學生實踐一：利用“Handigit－Recog”手寫識別軟件識別字符。

師：我們剛才提到了幾種識別技術?

生：光學字符識別、手寫識別、指紋識別。

師：(小結)同學們回答得很好。我們介紹的光學字符識別、手寫識別和指紋識別都是屬于模式識別。其實，模式識別還包括第一章介紹的語音識別。

師：在學習第二章的時候，曾請同學們到網上查找《再別康橋》的英文譯稿。試想一下，如果在網上找不到，我們該怎么辦?是自己翻譯，還是憑借軟件翻譯?

師：演示用金山快譯中的高質量全文翻譯來翻譯《再別康橋》的過程。

師：現在，我想將翻譯過來的英文原封不動地給翻譯回去，那怎么辦?

生：(操作)將翻譯過來的英文原封不動地粘貼到被翻譯文本框中。

學生看到翻譯過后的《再別康橋》中文大笑，因為離徐志摩的原作相距甚遠，詩的意境全無。教師順勢啟發學生：今后，同學們可以從事專門開發有關翻譯的智能技術的事業，使世界真正成為溝通無限的村落。

學生實踐二：利用金山快譯或“在線翻譯”網站，將古詩“鵝。鵝，鵝，曲項向天歌。白毛浮綠水，紅掌撥清波”翻譯成英文，并將英文譯稿再翻成中文。

師：好了，同學們已對人工智能技術中的模式識別和機器翻譯有了較為深刻的了解。其實，除此之外，還有計算機博奕、智能機器人等。請看下面一段視頻：機器人千手觀音。

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【關鍵詞】 人工智能技術；無功電壓控制；電力系統

中圖分類號： TN915.5 文獻標識碼： A

1引言

近年來，人工智能技術在電力系統中得到了廣泛的運用，獲得了顯著成果，成為無功電壓控制中最為受重視的研究方向，解決了傳統技術和數學模型的控制問題。本文綜合現用于電力系統無功控制的主要的人工智能技術，分析和比較它們的應用特點和相應的理論，提出還存在的問題，希望對今后的研究有所幫助。

2應用于電力系統無功電壓控制中的人工智能技術

2.1專家系統（ES）

專家系統(ES)人工智能的研究開發較早，相對成熟，而且廣泛地運用電力系統的無功電壓控制，最早在國外而現階段國內已經有不少的變電站將電壓無功控制ES進行深入研究構建了試運行或者進入實際性的應用的運用階段，得到了一定成果。ES是應用一定規則來把現在被大家一致認可的經驗性的知識表示出來，然后運用于電力系統無功控制構建成ES知識庫，進一步利用一定規則推理出變化的實時無功電壓值，以此對無功電壓進行控制的技術[1]。

2.1.1知識庫的構建

ES質量優劣取決于知識庫。對于電壓無功控制ES有以下的經驗規則。

（1）當負荷節點的電壓顯著低或高于正常條件下運行的約束限，可以采取以下的措施進行控制，如投切或者調節各電壓等級的并聯發電機、電容器和可調變壓器以恢復正常電壓。

（2）當負荷節點的電壓顯著低或高于正常條件下運行的約束限，最佳的方法選擇最高靈敏度的無功補償器；如果這樣也不足以解決電壓的問題，可以選下一個次高靈敏度的來補償。

合理運用以上經驗性的知識，運用以上方式構建出的一定的規則綜合構成無功電壓控制的 ES規則庫。可以將規則庫中的規則按照任務分成若干個子庫。想要完成任務，只需要搜索相對應的子規則庫，如此就提高了求解的效率。

2.1.2 專家系統（ES）的運行

這一類ES采用正向推理，由數據推出結論，即可以根據電力系統運行狀況、無功電壓和電壓的越限情況才能找出恢復正常狀態的方案。可以按模式匹配—沖突解決—動作的規則啟動與動作，以此改變工作數據庫中的數據（即：改變電力系統的運行狀態），接下來繼續的模式匹配—沖突解決—動作的循環反復進行，最終解決問題。

2.1.3遺傳算法與專家系統（ES）的結合

如圖（1）所示是一個有雙層結構的分級梯階式系統。將ES與數值求解的方法有機地結合可以使該控制系統更加高效性。該無功優化系統結合遺傳算法和ES，建全網電壓合格率高、網損小的優化方法及控制規則。

圖1：最上層的子系統為專家協調器EC(Expert Coordinator)。中間層有2個子系統和數據庫GB關聯，左邊的子系統RBSS ( Rule-Based Subsystem)，右邊是子系統N-LPB ( Non-Linear Programming Block)，他們一起組成了無功校正控制專家系統。

2.1.4存在的不足

現有的ES的學習機制還處于一個較低的水平不能有效的自我學習，如果出現新情況，它的處理能力不能達到理想的水平，并且它的容錯機制也不完善，如果系統出現以下的改變時，如系統參數、在線網絡、調節電壓控制裝置等出現問題，就有可能得不到結果或者得出錯誤的結果。大型ES的建造存在許多問題，如所需要的周期較長，對知識庫長期的維護，還有獲取知識庫的內容，所以想要建立完備的ES知識庫難度比較大。

2.2模糊理論

模糊理論（FT）是古典模糊集理論，引進語言變量及模糊邏輯的近似推理，使之具備完整推理體系的智能技術。因此，模糊控制（FLC）沒有一個精確的數學模型，模糊控制器是一個主要模仿人們的經驗為基礎的估計器，模糊隸屬度功能和變量模糊控制規則是它的主要組成，可以幾乎不需要模型和了解它們之間的關系，所以FLC可以運用于變電站電壓和無功功率控制問題[3]。

2.2.1無功電壓控制的模糊控制策略

需要對電壓和無功電壓進行綜合的控制，需依據兩者的實時變化，對有載調壓和電容投切器進行合理的控制。為實現這項功能，需要輸入電壓給定值和無功給定值，則會輸出經過模糊處理后有載調壓和電容投切器的量，如圖2。這種模糊控制器的結構是兩種輸入兩種輸出的，其控制的過程如圖3。

圖3中，模糊化處理器從母線采集電壓給定值和無功給定值，將實時的準確值進行模糊化，然后總結以往的控制規則得出輸出量和模糊輸入變量間的關系模型，對輸入量和關系矩陣進行模糊推理，實現了由輸入模糊量到輸出模糊量的運算，利用作用于電容器的開關和變電站點選模糊域映射的基本域的非模糊化處理控制的輸出量。

2.2.2 利用粗糙集對模糊器改善

改善的步驟如下:

1)收集了大量的控制和變電站電容器歷史數據使之通過數據模糊化進程，將所有這些歷史數據轉換為相應的模糊值，模糊化的實際統計的歷史數據的基礎上，形成一個控制策略表格。

2)這是RS進行推理的關鍵步奏，將這個控制策略表格進行知識約簡化，然后，利用約簡化知識可以得到最小有效的推理規則，就是經過實踐檢驗的控制規則。對于歷史中不規范操作進行剔除和對每一條控制策略設定相對應的閥值和置信度，就可以使用最少數必不可少的條件屬性就得到和原始信息表完全相同的結果。

2.2.3存在的不足

模糊理論的模糊控制系統不需建立精確的系統模型，因為對系統的變化不敏感，所以可以達到常規方法難以達到的理想的控制效果，并且有較強的穩定性，已經成為解決無功電壓控制問題的一種有效方法。本法的推理過程依賴于模糊數，而模糊數是由從模糊到精確或從精確到模糊的轉換所得到的，因此容易受人為主觀因素出現較大的偏差。

3結語

上述的2種人工智能技術是現在運用于電網無功電壓控制中最具有具代表性，有各自的長處，但也存在各自的不足。所以將這些技術綜合起來形成的混合型人工智能電網無功電壓控制系統，將不同方法的優勢進行綜合，不足進行互補的研究也有待進一步加強。當然現在運用的的算法還有很多，他們都在不斷地發展，在此就不在一一列舉，如模擬退火法、禁忌搜索法、粒子群優化法、以及多Agent技術等。在今后研究中， 要針對所研究問題的特點和實際， 靈活運用各種算法的特點， 尋求最佳配合。現在人工智能方法在電力系統無功控制中的地位越來越重要，隨著人工智能技術不斷發展和成熟，應用于電力系統規模也會越來越大，而其中存在的問題則需要迫切解決，，但可以預見未來人工智能技術將為電網的安全穩定運行保駕護航。

【參考文獻：】

[1]張雪霞.智能優化算法及其在電力系統無功優化中的應用研究[D].西南交通大學,2011.

[2]吳秀華,呂霞,羅海燕.人工神經網絡在電力系統無功電壓優化中的應用[J].沈陽農業大學學報,2008,06.

[3]湯健.電力系統智能控制[J].內蒙古石油化工,2005,07.

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關鍵詞：大學計算機基礎；教學改革；人工智能；智慧課堂

云計算、大數據、人工智能新興領域的崛起，推動信息技術全面滲透于人們的生產生活中。信息技術的核心在于計算機技術和通信技術。然而，雖然目前各個高校都開設了計算機基礎課程，但是其教學卻存在著諸多問題，導致該課程無法達到預期的教學效果。教育部在2012年《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動教育現代化，促進教育的創新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學計算機基礎課程教學為例，深入闡述了傳統計算機基礎課程教學的弊端，提出了在當前人工智能如火如荼的時代背景下，如何應用人工智能相關技術對傳統的計算機基礎教學進行改革的具體方案。該方案以創建網絡智慧課堂教學模式改革為主體，輔以教學觀念、知識體系和課程考核方式改革，以期對高校的計算機基礎課程教學有所裨益。

1傳統教學的缺陷

⑴課程的教學地位沒有引起足夠的重視一些高校為計算機基礎課程分配較少的學時（少于48學時），甚至有的專業將此課程設置為選修課。這種設置降低了該課程在教師和學生心目中的位置，導致了對該課程的忽視。同時，不少老師因為學時不夠，時間緊迫，僅僅講述與考試相關的內容，不考的一概不講。這導致學生的眼界受限，知識和能力受限，無法培養其全面綜合的計算機素質。還有的專業沒有將這門課給專業的計算機學院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒有經過系統專業訓練的教師缺乏足夠的知識儲備，很難講好這一門看似簡單的課程。⑵課程教學內容的制定與當今時代對于信息化人才的需求脫節一些高校的現狀是計算機基礎的課程教材知識陳舊[3]、質量堪憂，教材總是無法跟上知識更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對課程的重視，沒有對教材優中選優，而是基于利益的考慮，優先選擇自己院系編寫的教材。其教材內容是七拼八湊，沒有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說前瞻性。這樣的教材，無疑對學生的學習設置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學知識體系不夠明確和完善，教學大綱的制定不夠科學。從教學大綱中制定的學時分配來說，常常偏重實用性[4]，常用計算機軟件操作占據了大部分的課時。這會讓教師在授課時輕理論而重操作，如此培養學生，非常不利于其計算思維的形成，對后續其他計算機相關課程的學習也是很大的傷害。⑶教學模式過于傳統，信息化水平較低從教學方式上來說，傳統的教學模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學為主[6]，無法通過課堂教學發現學生的個性化特點，并進行有針對性的教學。另外，雖然計算機基礎課程一般都配備了實驗課時，但是實驗課常常是采用教師布置上機任務、學生做完抽樣檢查的模式。這對于大課堂來說，教師的任務繁重，無法搜集到每一個學生的任務完成情況，無法清晰地掌握學生學習的實際情況和薄弱環節。而且，該課程缺乏相應的研討課時，很難讓學生對其所學知識進行深入思考和探究，以增強思辨能力和對課程的學習興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來說，該課程普遍采用“平時成績”+“期末考試”的加權方式對學生成績進行評定。平時成績多由考勤分所得，期末考試多采用機考模式。這種考核方式過于單一化、機械化，無法對學生進行全方位的評價。很多學生來到教室打考勤，但可能根本沒聽講，而是在睡覺或者玩手機。期末機考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機考的試題庫可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒有經過系統的考量。甚至有的考試系統不夠穩定和安全，頻頻爆出Bug，嚴重影響了考試結果的真實性。

2新人工智能環境下對計算機基礎課程改革的具體方案

2012年開始，在隨著卷積神經網絡技術在視覺處理方面的應用取得巨大的成功之后，人工智能到達了有史以來的第三個爆發期。目前，深度學習技術在AlphaGo、無人駕駛汽車、機器翻譯、智能助理、機器人、推薦系統等領域的發展如火如荼。與此同時，人工智能技術在教育領域方面的應用已經興起。人工智能的教學產品也已有先例，例如基于MOOC平臺研發的教學機器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云計算、物聯網、大數據、VR、區塊鏈等新興技術的增強型數字教育[2].在當前人工智能的大時代背景下，針對傳統計算機基礎的種種弊端，我們提出了如下教學改革方案。⑴改變教學理念，確立計算機基礎課程的重要地位計算機基礎作為高校的一門公共課，實則應當作為各個專業的學生后續的學習、科研的必修之課程。因此，高等學校應從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時分配。除教學課時、實驗課時之外，需要為該課程增加一定的研討課時。任課老師必須是來自于計算機專業的人才。同時，定時舉辦關于該課程的教學培訓、教學研討會和教學比賽，改變教師的教學理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優化教學內容，重新制定課程的教學知識體系教材是教師教學的主要依據，也是學生獲得系統性知識的主要來源。因此，教材對于教學的重要性不言而喻。教材的選取需要優中擇優，必要的時候可以根據自身院校的情況自己編寫，力求使用好的教材使教學事半功倍。在選定優質教材的基礎上，制定更加合理的教學大綱，優化計算機基礎課程的教學知識體系，突出計算機學科入門相關基礎理論知識的重要地位。對現有的過時內容進行更新，例如操作系統以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時增加關于算法入門知識、程序設計入門知識以及人工智能、區塊鏈等前沿知識單元的介紹。以華中師范大學為例，我們在圖1中給出了該校計算機基礎課程的教學知識體系結構圖。⑶充分利用現代化的教學工具和人工智能技術，構建智慧課堂，改變傳統教學模式現代化的教學應當轉變以教師為核心的教學模式，更加突出學生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯網、大數據等技術和蓬勃發展的情形下，應當改變傳統的課堂教學形式，充分利用現代化信息技術，將傳統課堂教學和網絡課堂教學模式相結合，構建智慧課堂。融合課堂教學身臨其境的效果與網絡課堂自主性強且方便師生交流的特點，通過師生之間多層次、立體化的互動，達到提升教學效果的目的。同時，建立功能強大、完善的學生實驗平臺，基于不同專業學生的不同特點和不同需求，進行個性化的作業設置。針對教師布置的實驗任務和學生的完成情況，結合在線網絡教學系統，通過傳感器及網絡數據，搜集學生的學習行為數據，并且使用人工智能算法進行智能分析，使教師對當前的學生的學習情況一目了然，并能引導學生對重點、難點的鞏固和掌握。研討課以學生為主體，按照所選課題進行分組調研、分組討論，刺激學生的學習興趣，培養其思辨能力。研討內容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺，由教師和同學共同給出評分。這里，仍以華中師范大學為例，我們將在線教學系統、實驗課平臺、研討課共享平臺等集成為一個基于人工智能技術的網絡智慧教學綜合平臺系統。該系統主要包括用戶管理、在線教學、課堂互動、作業管理、考試管理、BBS系統、智能分析和平臺管理8個模塊，其主要功能如圖2所示。該系統采用C/S模式，系統的服務器選用Linux服務器，同時開發基于PC機的和手機端的客戶端系統，方便學生和教師隨時選用、更加靈活。在線教學模塊中的智能學習助理功能，能夠根據歷史用戶的學習行為和當前用戶的學習行為，自動地識別學習內容中的難點以及當前學生的難點內容，有針對性地對學生進行知識點強化。課堂互動模塊中，通過可穿戴式傳感器搜集學生的學習行為，用于后續智能分析模塊中對學生的學習態度和學習行為進行智能分析。在線作業評價模塊包括機器評價和教師評價兩個功能。機器評價是系統為學生作業（客觀題、主觀題）自動評分，其中主觀題的評分也是使用人工智能技術來實現。教師評分時可以參考機器評分，減少教師工作量。同時，教師評分為機器評分提供機器學習的經驗數據，促進機器評分更加智能。智能分析模塊能夠依據學生的在線課程學習模塊、課堂學習模塊、作業管理模塊等搜集到的學習行為數據進行綜合分析，促使教師深入了解學生的學習情況和個性化特點，提升教學的針對性，并且有助于后續對學生進行全面、綜合的分析和成績評定。所有系統模塊中使用到的智能分析技術包括基本的統計分析、以及各類機器學習算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統成績考核的方式在“教學”+“實驗”+“研討課”課程結構以及網絡智慧教學綜合平臺的輔助之下，學生的成績評定更加全面化、多元化、公平化、自動化[7]。平時成績中，除了教學綜合平臺的“課堂簽到”次數之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學生的課堂討論、在線課程學習和考核結果、平時作業完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學習態度、學習能力、平時成績預測。期末上機考試系統也是智慧課堂綜合平臺的一個子模塊，是精心設計的穩定、安全、功能強大的子系統，方便教師每一年更新試題庫，修改bug。試題庫中的每一套試卷都應當經過科學的考卷質量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個均衡、合理的范圍。最后，教師通過對各類平時成績指標以及期末考試成績加權，給出最終的學習成績。通過規范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對學生公平、完善的評價機制，激勵學生并刺激教學良性運轉。

3結束語

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【關鍵詞】智能技術 電氣自動化控制 應用

隨著工業競爭日益激烈，社會生產的需求不斷增大，如何能夠節約資金成本，提高生產效率早已成為焦點。傳統的手工方法費時費力，不僅技術上得不到提高，生產力也極其低下。人工智能技術的使用可以高效，合理的解決這一難題。手工設計已經被電氣自動化取而代之，它可以將產品的研發周期有效縮短，提高工作效率，當我們把智能技術和電氣自動化二者完美結合，就可以實現生產效率上的新突破，為電氣自動化控制的發展帶來新的發展契機。

1 智能技術的現狀

通過人們對物理知識的深入探究，我們利用電磁原理等知識實現電氣自動化，在合理運用電氣自動化的過程中，人工智能的引用將推上一個新的臺階，作為計算機技術的一個重要組成部分，這種只能技術能模仿人類操作，從而實現生產。智能技術的主要基礎就是計算機科學，我們通常把能運用智能技術的機器叫智能機，通過程序設計可以對人的大腦進行模仿，代替人類復雜的體力或腦力勞動，極大的方便了人們的生活。

2 智能技術在電氣自動化控制中的應用特點

（1）人工智能技術可以模擬實際操作系統的工作狀況，通過模擬場景，進行精確的數據采集，并如期按照規定流程進行操作。（2）它可以進行遠程操控，極大的解決了惡劣工作環境工作困難的問題，在環境惡劣，噪音強烈的地方，可由主控制臺進行工作分配與控制。（3）無論是遠程操控還是進程操控，它都可以對設備進行實時監控，當有故障或者危險發生時，它可以通過程序報警并記錄詳細的參數變化，降低了操作風險，方便了故障處理，使電子自動化的控制和處理變得極為簡便。（4）智能技術在電氣自動化控制中可以縮短響應時間，并且操作簡便，工作誤差小，相比于單純的電氣自動化控制而言，極大的方便了工作人員的使用。

3 智能技術在電氣自動化控制中的實際應用

3.1 智能技術在電氣自動化控制應用中的要求

（1）現階段，我國有很多生產線運用的都是這種由智能技術主導的電氣自動化控制，它涉及的方向非常廣泛，但是只有這二者合理的結合與應用，才能達到最完美的效果。（2）人工智能是人類新興起的智慧產物，它可以模仿人類大腦，減輕工作者體力及腦力勞動。但是這種技術的研發與設計必須有專業的工作人員，另外在智能技術的操作與維護過程中也需要專職人員進行間歇性監控，以免意外發生。（3）智能技術應用在電氣自動化控制中，其正常運轉關系到多個方面的科學技術，在具備優秀專業技能的操作人員的控制下，它才能完美的發揮它的作用，將電氣自動化控制的工作效率進行有效提升。

3.2 智能技術在電氣自動化中的有效運用

智能技術在電氣自動化控制中的熟練應用時大勢所趨，行業所迫，因為它可以大力提高生產力，極大的減輕人類的體力，腦力勞動，節約資金，降低操作風險，所以在電氣自動化控制中的應用過程中，人工智能的引領是非常重要的。它可分為專家系統控制，神經網絡控制和模糊控制這三大類。（1）所謂的專家系統控制，是以計算機技術為主，對專業知識進行總結與匯編之后，形成完整的程序，模擬專家的大腦運作過程，解決那些疑難問題，擁有高強度的智能化是它最突出的特點。（2）通常采用數學公式，理論來控制的稱為模糊控制系統，它能將理論知識和實際操作經驗相結合，針對于數據量龐大，但還需精確控制系統是非常有效率的。（3）最后一類是人們最常用的，基于神經網絡，對那些及其復雜無需的操作對象進行統一規劃，計算處理等，因此命名為神經網絡控制。（4）智能技術在電氣自動化控制中的應用有兩個方面，分別為直流傳動和交流傳動。直流傳動是通過模糊邏輯控制和人工神經網絡，交流傳動是通過模糊邏輯控制和神經網絡控制，二者的區別在于人工神經網絡具有特殊的系統結構，它可以適應各種傳感器的數據輸入，常用的有監控系統和故障診斷系統。是具有一致性的非線性函數估計器的數學模型，但它操作圓滑，不需要被固定控制。可以極大的解決其他控制工作死板，操作響應時間略長的問題，是對系統控制的一個合理的優化功能。

3.3 智能技術在故障診斷過程中的應用

智能技術在故障診斷過程中的重要組成部分分別為專家系統控制，神經網絡控制和模糊理論，它們在電氣自動化的故障診斷中起著非常大的作用。由于智能技術的優勢與特點，例如應用于環境惡劣、偏遠的地區，電氣控制難免會發生故障，如果診斷不及時，難么損失將不可估量。傳統的故障解決方法準確性極低，對生產行業多半會造成不小的損失，但智能技術的應用可以將專家系統控制，神經網絡控制和模糊理論這三類組合起來，可以有效地解決那些診斷難度大的問題，并且有效的提高了故障診斷的準確性。

3.4 智能技術在電氣自動化控制中的日常應用

電氣自動化控制早已融入到我們的生活中，如今它已經是不可或缺的一部分，人工智能技術在電氣自動化控制中合理有效的運用，解決了傳統電氣控制的復雜難控制，低能低效率，延時性太長，誤差太大的問題，真正的實現了電氣的自動化，甚至我們不可足不出戶通過電子計算機對其進行精確控制。通過遠程操控，極大的解決了工作環境惡劣，操作過程繁瑣的難題，當有故障發生時，可以及時妥善處理，合理解決，方便了人們的工作與生活，提高了生產效率，節約成本，增加企業經濟效益，是電氣自動化控制的一個新的發展方向。

4 結語

雖然電氣自動化的大力推廣與使用極大地方便我們的生活，提高了生產力，但智能技術的結合與應用，為我國大力發展生產力產生了新的突破，為各行各業的取得了很大的發展空間，生產力得到了很大的提升。現在，智能技術在電氣自動化控制中的應用已經成為主流，它深刻影響著各行各業的發展，人們的生活水平因此而改進，成為了對未來生活新的探索方向。

參考文獻

[1]唐鵬.智能技術在電氣自動化控制中的應用[A].中國高新技術企業，2014.6.61-62

[2]葉干洲.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].科技咨詢.2010.

[3]鄭強，王建波.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[A].建筑電氣.269.

[4]孫偉.電氣自動化控制中人工智能技術的應用研究[J].科技創新與應用.70.

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【關鍵詞】人工智能；電力系統；神經網絡；專家系統

1前言

人類很早以前就幻想出代替人類工作的機器，然而，在電子計算機沒有出現之前，人工智能還知識幻想，無法成為實現。人工智能實際上是在計算機上實現的功能或者說是人類智能在機器上的模擬。目前人工智能主要研究內容是分布式人工智能與專家系統、遺傳與演化計算、模糊控制等等，開拓了其在電力系統中各個領域的應用。

2電力系統中人工智能的應用現狀

第一，電力系統在長期運行過程中，難免會出現事故的情況，那么在這種狀態下報警信息將達到幾千個，如此大量的警報信息往往會使運行人員驚慌失措，此時，若采用人工智能技術，就能很快的找出事故原因，對系統的穩定運行提供很大的幫助。第二，電力系統正常運行下大區域的停電概率極低，所以一旦出現這種現象，根本無法迅速恢復供電。并且恢復供電過程涉及大量的開關等操作。此時，人工智能若提供一個操作系統，將極大地加速系統恢復。第三，電力系統在運行過程中可能會出現各種的故障，如線路故障、元件故障、信號故障、電源故障等。如何來查找以上故障，顯然，人工智能技術是一個極好的應用領域。

3人工智能應用方法

3.1人工神經網絡

人工神經元是人工神經網絡的基本單元，神經網絡是有大量的神經元互連而成的。盡管每個神經元結構、功能都不復雜，但整個神經網絡的行為動態是極其復雜的，可以組成高度非線性動力學系統，從而可以表達很多復雜的物理系統。首先，神經網絡是通過所研究系統過去的數據記錄進行訓練的，一個經過適當訓練的神經網絡具有歸納全部數據的能力，因此，神經網路能夠解決那些數學模型或描述規則難以處理的控制過程問題。其次，神經網絡能夠適應在線運行，并能同時進行定量和定性操作，神經網絡的強適應和信息融合能力使得網絡過程可以同時輸入大量不同的控制信號，解決輸入信號間的互補和冗余問題，并實現信息集成和融合處理。第三，神經網絡具有高度的并行實現能力，因而能夠有較好的耐故障能力和較快的總體處理能力，這特別適用于電力系統中的實時控制和動態控制。很顯然，神經網絡由于其學習和適應、自組織以及大規模并行處理等特點，在電力系統（如監測與診斷、短期和長期負荷預測、狀態評估等）領域展現了廣闊的應用前景。而基于神經網絡的負荷預測技術已成為人工智能在電力系統最成功的應用之一。

3.2專家系統

專家系統作為一種求解待定領域問題的智能計算機軟件系統，已滲透到各個領域，它的發展從人工智能產生是就開始了，已成為人工智能開始走向實用化的標志。專家系統存儲有某個專門領域中經過事先總結分析并按某種模式表示的專家知識（組成知識庫），以及擁有類似于領域專家解決實際問題的推理機制（構成推理機）。系統能對輸入信息進行處理，并運用知識進行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達到或接近專家水平。專家系統的開發和研究是人工智能中最活躍的一個應用研究領域，涉及社會各個方面，如在電力系統領域的應用。隨著計算機科學技術整體水平的提高，分布式專家系統、協同式專家系統等新一代的專家系統已用于電力系統的不同領域：監察與判斷、電網調度、系統復原等。由于每個專家系統所需要完成的任務不同，因此其系統結構也不盡相同。但在總體上，專家系統還具有一些共同的特點：第一，一個專家系統匯集了某個領域多位專家的經驗和知識及他們協作解決重大問題的能力。因此，專家系統應表現出更淵博的知識、更豐富的經驗和更強的工作能力，而且能夠高效率、準確、迅速和不知疲倦地工作，即知識的匯集。第二，專家系統運用專家的經驗和知識進行啟發式推理，對問題作出判斷和決策，即啟發式推理。第三，用戶無需了解推理過程，就能從專家系統獲得問題的結論，而且推理過程對用戶是透明的，即推理和解釋的透明性。第四，專家系統能夠不斷地獲取知識，增加新的知識，修改原有知識，即知識獲取與更新。機器學習就是專家系統知識獲取與更新的重要方法，將其應用于電力系統開關序列專家系統。

3.3模糊推理

在模糊邏輯中，給集合中每一個元素賦予一個介于0和1之間的實數，描述其屬于一個集合的程度，該函數稱為元素屬于一個集合的隸屬度。在各種實際領域中，大量的知識是不精確的和不確定的，需要對不確定問題進行處理，以減少問題的復雜度。模糊推理是一種符合人們思維和推理規律的較為直接的推理方式，它常用于模式識別和模糊控制等場合中。目前，各種模糊產品充滿日本和歐美等國市場，如模糊洗衣機、模糊電冰箱結合模糊攝像機等。在人工智能領域，特別是在知識表示方面，模糊邏輯有相當廣闊的應用前景。目前在自動控制、模式識別及專家系統研制等方面，取得了一定的成果，引起了本領域的越來越多的關注。

4電力系統中人工智能的應用分析

4.1在電氣設備中

在電氣工程中，電氣設備的設計是一項復雜的工作，它不僅需要大量的學科知識，還需要大量的經驗性知識。但由于傳統的產品設計，是采用簡單的試驗手段，然后依據經驗，用手工的方式進行設計，因此在設計中難以做到精確，耗時耗力，且很難獲得最優的方案。隨著計算機技術的發展，電氣設計逐步從手工轉變成使用計算機輔助設計，例如使用CAD進行設計；這就大大的縮短了產品的開發周期，并使得電氣設備的設計更于精確。在電氣設備的設計中，需要對于設計進行優化，而這就主要應用了人工智能的遺傳學算法以及專家系統。

4.2在電氣控制中

在電氣工程中，相對起著至關重要的是電氣控制，電氣控制過程能夠實現自動化，不僅能有效的提高工作效率，減少人力資源，還可以減少工作時投入的資金量。神經網絡控制、模糊控制及專家系統控制，可以減少電氣控制中繁瑣的控制程序，將復雜的操作程序變得簡單，減少時間成本，且能提高相應的產品利用率。

5結語

回顧人工智能短短幾十年的發展歷程，已取得的大量研究成果，已經向世人展示了及其光明的前景，隨著機器學習、計算機智能及人工神經網絡等研究的不斷深入，不斷推動人工智能在電力系統中應用領域的不斷擴大，極大地提高了電力系統的效率，有效地減少了人力、物力等成本投入。雖然在通向最終目標的道路上，還會有不少困難、問題和挑戰，但多種人工智能技術的綜合是前進和發展的大勢所趨。

參考文獻:

[1]IraiDabbaghchi,RichardD,Christie,etal.AIApplicationAreasinPowerSystems[J].IEEEIntelligentSystem,1997(01).