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關(guān)鍵詞:人工智能;智能營銷;營銷趨勢;營銷挑戰(zhàn)
一、引言
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的企業(yè)將人工智能技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)的日常生產(chǎn)經(jīng)營活動中來。NarrativeScience和國家商業(yè)研究所的報告顯示,在2016年僅有38%的企業(yè)表示引用了人工智能技術(shù),而到了2017年這一數(shù)字迅速增長到了61%。與此同時人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛,在零售行業(yè),人工智能可以通過自我學(xué)習(xí),為消費(fèi)者添加標(biāo)簽,描繪用戶畫像;在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)場景,智能人工助理可以幫助營銷人員及時在線回答用戶問題。人工智能的應(yīng)用讓消費(fèi)者與企業(yè)的互動更加頻繁,這也給企業(yè)營銷活動本身帶來了如隱私泄露、過度營銷、用戶倦怠等問題。如何正確處理人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用問題,成為了學(xué)者們?nèi)找骊P(guān)注的重點。以往的研究已經(jīng)從人工智能營銷的技術(shù)基礎(chǔ)、概念、隱私擔(dān)憂等方面進(jìn)行了分析,本文將從人工智能營銷的內(nèi)涵、趨勢、挑戰(zhàn)等方面進(jìn)行梳理研究,希望能夠?qū)θ斯ぶ悄軕B(tài)勢下的市場營銷有更加全面的認(rèn)識,為企業(yè)應(yīng)對人工智能營銷活動中的問題提供有價值的參考。
二、人工智能態(tài)勢下的市場營銷
(一)智能營銷的內(nèi)涵
智能營銷,是伴隨著人工智能應(yīng)用的發(fā)展而產(chǎn)生的一個新的營銷概念。智能營銷不等同于電子營銷,它是建立在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等綜合技術(shù)基礎(chǔ)上的一種智能化運(yùn)作模式(汪濤2014),是可以模仿營銷人員的部分行為活動的過程。隨著人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用,智能化的設(shè)備通過仿真、思考、行動等模式完成了營銷人員所需要進(jìn)行的一部分工作,深刻改變了營銷思維和方式。作為智能經(jīng)濟(jì)條件下的新產(chǎn)物,目前學(xué)者們對智能營銷還沒有形成一致的概念界定。但是隨著對人工智能的逐步深入了解,業(yè)界逐漸形成了一種共識,即它是企業(yè)借助計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、移動互聯(lián)網(wǎng)等智能技術(shù)來進(jìn)行營銷活動的各種新思維、新方法、新工具的一種創(chuàng)新營銷新概念(常亞平2018),它包括智能識別、智能存儲、智能執(zhí)行等多個方面。
(二)智能營銷的技術(shù)基礎(chǔ)
人工智能營銷的興起離不開技術(shù)的支持,根據(jù)以往文獻(xiàn)的研究,可以將智能營銷發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)大致歸為三個方面:首先,移動互聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)為智能營銷發(fā)展提供了海量數(shù)據(jù)來源的保障。智能營銷發(fā)展的重要基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù),持續(xù)可靠的數(shù)據(jù)獲取是智能營銷所需的核心技術(shù)之一。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的發(fā)展,營銷活動借助虛擬現(xiàn)實技術(shù)、仿真技術(shù)、人工生物智能技術(shù)廣泛深入到消費(fèi)者的工作、娛樂、生活、消費(fèi)等日常行為活動中,全方位地記錄了消費(fèi)者的行為數(shù)據(jù),為智能營銷的后續(xù)分析處理工作提供了海量的數(shù)據(jù)信息來源。其次,云計算幫助智能營銷完成了復(fù)雜的數(shù)據(jù)計算和處理分析。移動互聯(lián)網(wǎng)時代,大數(shù)據(jù)的發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成幾何倍增長,如何計算和處理分析這些海量數(shù)據(jù)成為了智能營銷發(fā)展所必須解決的重要問題。云計算技術(shù)憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計算能力,很好地解決了人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中的海量數(shù)據(jù)處理問題,通過多維度數(shù)據(jù)的連接實現(xiàn)了萬物互聯(lián),從而使消費(fèi)者和智能設(shè)備的交互體驗更加完善,營銷場景也因及時準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析而更加智慧化。最后,人工智能商業(yè)化應(yīng)用技術(shù)為智能營銷發(fā)展提供了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境。德勤2019年《全球人工智能發(fā)展白皮書》顯示,當(dāng)前人工智能技術(shù)已進(jìn)入全方位商業(yè)化階段,并預(yù)測全球人工智能市場在未來幾年會經(jīng)歷現(xiàn)象級增長(錢明輝2019)。我國也出臺了相應(yīng)政策來支持人工智能商業(yè)化應(yīng)用的發(fā)展,2019年我國從事人工智能業(yè)務(wù)企業(yè)數(shù)量居全球第二。人工智能商業(yè)化的發(fā)展環(huán)境以及人工智能商業(yè)化應(yīng)用技術(shù)的支持,為智能營銷的發(fā)展創(chuàng)造了良好的外部網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境。
(三)人工智能在營銷中的應(yīng)用體現(xiàn)
人工智能技術(shù)在營銷中的應(yīng)用,使?fàn)I銷活動體現(xiàn)出了新的特點,如:視覺、聽覺、觸覺等多種形態(tài)的新互動方式、個性化需求的預(yù)測等。根據(jù)營銷活動的不同過程階段,可以從四個方面來分析人工智能在營銷中的應(yīng)用體現(xiàn)。1.營銷調(diào)查研究階段。營銷調(diào)查研究是營銷活動的起點,通過提前的調(diào)研企業(yè)可以了解市場占有情況、消費(fèi)者意愿、目標(biāo)消費(fèi)群體需求等重要信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能技術(shù)的應(yīng)用,極大地提高了企業(yè)營銷活動前期的營銷調(diào)研效率。消費(fèi)者在各種生活消費(fèi)場景中會留下自己的痕跡和使用信息,人工智能技術(shù)會幫助企業(yè)將海量的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類,如賬戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)等,并利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像,從而準(zhǔn)確分析出消費(fèi)者的日常消費(fèi)偏好、消費(fèi)方式等信息,幫助營銷人員獲取營銷調(diào)研后的第一手分類數(shù)據(jù)。2.營銷策略的制定階段。人工智能技術(shù)從全網(wǎng)智能抓取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并智能分析出最新熱度關(guān)注點,幫助營銷人員完成尋找吸引消費(fèi)者的創(chuàng)新點環(huán)節(jié),擺脫了以往只依賴于營銷人員自身經(jīng)驗判斷和小范圍營銷調(diào)研結(jié)果的限制。同時借助仿真技術(shù)、生物識別等技術(shù),人工智能技術(shù)所創(chuàng)造的“人工腦”可以完成營銷策略制定過程中的一部分思考工作,如創(chuàng)意篩選、優(yōu)化等方面。3.營銷執(zhí)行階段。以往的營銷推廣活動,需要營銷人員提前進(jìn)行宣傳媒介的選擇并且派大量人員進(jìn)行實地配合,受限于地點、經(jīng)費(fèi)等外部因素。而人工智能技術(shù)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)熱度數(shù)據(jù)分析,自行篩選出適合企業(yè)產(chǎn)品宣傳的網(wǎng)絡(luò)平臺,并且根據(jù)用戶使用偏好數(shù)據(jù)測算出適合的營銷時間點、次數(shù)等,在用戶進(jìn)行相關(guān)網(wǎng)絡(luò)訪問時個性化推送符合該用戶需求特征的營銷方案,如喜馬拉雅會根據(jù)用戶年齡、性別、收聽歷史記錄等自動推送相關(guān)收聽圖書資源和購買活動等。4.營銷效果的評估階段。以前的營銷活動效果評估需要事后進(jìn)行監(jiān)測,而人工智能技術(shù)的應(yīng)用幫助企業(yè)實現(xiàn)了實時監(jiān)測,系統(tǒng)自動在全網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的數(shù)據(jù)抓取和分析處理,并將監(jiān)測效果及時反饋給營銷人員,方便營銷人員根據(jù)消費(fèi)者反應(yīng)及時修改營銷方案,降低了突發(fā)事件對企業(yè)營銷活動的影響。
三、人工智能帶來的營銷管理新趨勢
人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用深刻地改變了企業(yè)的營銷思維和營銷方式,也讓營銷管理活動有了新發(fā)展,對于人工智能帶來的營銷管理新趨勢可以從下面幾個方面來理解:一是技術(shù)驅(qū)動營銷變革。智能技術(shù)將成為下一代營銷變革的新支撐。目前,仿真技術(shù)和人工生物智能技術(shù)的初步使用已經(jīng)能夠幫助智能設(shè)備進(jìn)行部分營銷工作中的思考問題。營銷專家智能系統(tǒng)可以實現(xiàn)專業(yè)知識的傳遞和學(xué)習(xí),在營銷專家的訓(xùn)練下智能系統(tǒng)會增長解決問題所需的知識,并向用戶提供解決問題的辦法。電子自動訂貨系統(tǒng),會根據(jù)企業(yè)線上線下的銷售數(shù)據(jù)自動進(jìn)行分析,智能識別暢銷品和滯銷品,并根據(jù)實際情況自動交換訂單信息,減少營銷人員在了解銷售狀況和消費(fèi)者偏好等信息時所投入的時間成本。人工智能技術(shù)的應(yīng)用帶來了營銷理念、方法、手段、工具等各個方面的改變,未來如何利用好人工智能技術(shù)來幫助企業(yè)進(jìn)行營銷活動是營銷人員需要關(guān)注的重點。二是營銷方式的多元化和營銷推薦的大規(guī)模定制化。人工智能技術(shù)的應(yīng)用給營銷方式帶來了巨大的變革,短視頻營銷、直播營銷等新型營銷方式使企業(yè)營銷活動不再局限于傳統(tǒng)線下和網(wǎng)絡(luò)頁面廣告等方式。這種多元化的智能營銷方式,可以更加廣泛深入地獲取消費(fèi)者的各種使用數(shù)據(jù)信息,如抖音小視頻會根據(jù)用戶關(guān)注信息來自動推送相關(guān)產(chǎn)品宣傳視頻。智能化的營銷方式讓大規(guī)模定制化成為可能,企業(yè)可以借助智能技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)實現(xiàn)對每個用戶的精準(zhǔn)識別與記錄,從而為其個性化推薦相關(guān)信息,實現(xiàn)營銷個性化的批量自動生產(chǎn)。三是“AI+”智慧營銷帶來的跨場景營銷。“AI+短視頻”營銷、“AI+KOL”的粉絲營銷等不同營銷策略,在人工智能技術(shù)的支持下各自發(fā)揮所長,應(yīng)用到營銷活動的各個環(huán)節(jié)當(dāng)中。“AI+”的使用增強(qiáng)了消費(fèi)者的互動體驗感和真實感,如唯品會的智能試裝功能可以幫消費(fèi)者實現(xiàn)線上虛擬體驗,大大提升了消費(fèi)者從“看”到“買”的效率,縮短了購買轉(zhuǎn)化時間。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,消費(fèi)場景碎片化、消費(fèi)行為流動化,人工智能技術(shù)的使用可以幫助企業(yè)處理復(fù)雜的消費(fèi)使用數(shù)據(jù),系統(tǒng)整合消費(fèi)者在不同場景的多維行為數(shù)據(jù),從而精準(zhǔn)識別不同消費(fèi)個體在不同消費(fèi)場景下的差異化需求,結(jié)合消費(fèi)者的實時場景,為消費(fèi)者適時提供跨場景的營銷服務(wù),突破圈層和場景的限制,擴(kuò)大營銷推廣范圍,提升企業(yè)的56品牌宣傳度。四是基于智能識別、語音互動等技術(shù)的線上線下一體化智慧營銷。根據(jù)2018年人工智能應(yīng)用行業(yè)報告,目前人工智能技術(shù)已經(jīng)可以應(yīng)用到零售的全鏈條環(huán)節(jié),既可以線上進(jìn)行用戶畫像和精準(zhǔn)個性化推薦,也可以線下智能物流、智能選址、優(yōu)化消費(fèi)者行為分析和商品運(yùn)營環(huán)節(jié)等,這種線上線下一體化智慧營銷,需要完整的人工智能技術(shù)體系的支持。通過分析消費(fèi)者軌跡數(shù)據(jù)、可穿戴智能設(shè)備的身體數(shù)據(jù)以及社交消費(fèi)平臺數(shù)據(jù)等信息,利用線上線下信息的同步傳輸、人臉識別等技術(shù),人工智能可以及時捕捉消費(fèi)者行為及心理需求,并實現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。
四、人工智能時代市場營銷面臨的挑戰(zhàn)
人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用給企業(yè)和消費(fèi)者都帶來了極大的便利,但是技術(shù)都是具有兩面性的,我們必須理性對待人工智能技術(shù),正視人工智能應(yīng)用過程中產(chǎn)生的問題。根據(jù)以往文獻(xiàn)的研究,可以從以下幾個方面來認(rèn)識人工智能時代市場營銷面臨的挑戰(zhàn)。一是人工智能背景下復(fù)合型營銷人才的不足,帶來的技術(shù)和營銷的進(jìn)一步對接問題。當(dāng)前,智能營銷領(lǐng)域的一個顯著問題就是技術(shù)與營銷的進(jìn)一步深度銜接問題,懂技術(shù)、懂市場的復(fù)合型人才的不足使得企業(yè)在應(yīng)用人工智能過程中出現(xiàn)很大障礙。一些機(jī)構(gòu)掌握著最新智能技術(shù),積累了海量數(shù)據(jù);而另一些機(jī)構(gòu)則了解市場,不掌握技術(shù),技術(shù)應(yīng)用與市場營銷之間的銜接出現(xiàn)了隔閡。人工智能技術(shù)在營銷的應(yīng)用給所有領(lǐng)域的營銷人員都帶來了挑戰(zhàn),人才和工作需求雙向失衡。企業(yè)必須培養(yǎng)復(fù)合型的營銷人才,引進(jìn)新技術(shù)培訓(xùn)課程,提升現(xiàn)有營銷人員的整體技術(shù)素質(zhì),從而幫助企業(yè)解決智能技術(shù)與營銷的進(jìn)一步對接問題。二是人工智能營銷過程中暴露的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和流量造假問題。各種數(shù)據(jù)隱私新聞案件的曝光,讓越來越多的用戶對新技術(shù)的使用保持著高度敏感。大量未經(jīng)用戶本人同意的數(shù)據(jù)非法監(jiān)測和解讀嚴(yán)重干擾著消費(fèi)者的日常生活,一些企業(yè)甚至利用智能技術(shù)對用戶個人信息進(jìn)行預(yù)測分析來以此獲取用戶隱私。而流量數(shù)據(jù)造假問題更是進(jìn)一步瓦解了消費(fèi)者對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)活動的信任,一些企業(yè)為了短期的盈利,利用內(nèi)容剪切等網(wǎng)絡(luò)工具打造虛假流量信息,給消費(fèi)者帶來了誤導(dǎo),同時也嚴(yán)重干擾了正常的市場競爭秩序。為了能夠讓企業(yè)更有效地推進(jìn)人工智能技術(shù)與營銷活動的銜接,必須及時懲治非法獲取消費(fèi)者隱私的企業(yè),營造良好的網(wǎng)絡(luò)使用環(huán)境,同時企業(yè)也要在內(nèi)部加強(qiáng)管理,提升營銷人員的道德素養(yǎng)。三是全方位人工智能營銷環(huán)境下的消費(fèi)者心理倦怠問題。人工智能技術(shù)可以給消費(fèi)者推薦各種個性化信息,但這種根據(jù)消費(fèi)者使用痕跡來進(jìn)行持續(xù)性的精準(zhǔn)推薦很難不讓消費(fèi)者產(chǎn)生厭倦心理。隨時隨地的廣告推薦、跨屏的無廣告攔截、用戶瀏覽記錄的跟蹤推薦等行為,在智能技術(shù)的推動下變得更加自動頻繁。雖然人工智能技術(shù)可以幫助企業(yè)精準(zhǔn)分析用戶數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)也不能完全反映消費(fèi)者的內(nèi)心,企業(yè)要避免對智能技術(shù)的完全盲從,以防消費(fèi)者產(chǎn)生厭倦心理。營銷活動是對人進(jìn)行的活動,因此企業(yè)也要關(guān)注營銷人員的營銷經(jīng)驗,不能以技術(shù)決定一切,要將技術(shù)與人的主觀感受相結(jié)合,真正做到從消費(fèi)者本身需求出發(fā)。
五、結(jié)論
人工智能在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用目前還處于初步發(fā)展期,企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)時必須理性看待人工智能技術(shù)。既要看到人工智能給企業(yè)營銷帶來的數(shù)據(jù)分析、精準(zhǔn)識別等便利,也要看到人工智能應(yīng)用帶來的技術(shù)陷阱、用戶隱私等問題。當(dāng)然,人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用未來還將有更進(jìn)一步的發(fā)展,企業(yè)也要及時進(jìn)行探索研究。本文僅從理論層面梳理分析了人工智能在營銷領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)問題,未來還可以在其他方面進(jìn)行深入研究:如何更好地解決人工智能應(yīng)用過程中帶來的隱私泄露問題,從而提升消費(fèi)者的使用體驗;人工智能的特征如何對消費(fèi)者的行為產(chǎn)生影響;智能互動方式的改變對營銷活動的影響,等等。
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【關(guān)鍵詞】人工智能 電氣自動化控制 應(yīng)用
隨著我國智能技術(shù)的發(fā)展,人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛。運(yùn)用人工智能技術(shù)對提高電氣自動控制系統(tǒng)的運(yùn)行效率非常有效,而且還能最大限度地實現(xiàn)資源優(yōu)化配置。為此,在現(xiàn)代化背景下,加大人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究是非常重要的。
1 人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論
伴隨著工業(yè)改革,計算機(jī)信息技術(shù)的應(yīng)用也越來越成熟。同時計算機(jī)信息技術(shù)還帶動了自動化技術(shù)、大數(shù)據(jù)、智能化技術(shù)的發(fā)展。其中人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論、方法也成為重點研究對象。人類在應(yīng)用人工智能技術(shù)時,要從人工智能技術(shù)的本質(zhì)概念出發(fā),并以此設(shè)計出滿足人們生產(chǎn)、生活的應(yīng)用設(shè)備。
人工智能技術(shù)最早是在20世紀(jì)50年代提出的,并以計算機(jī)信息技術(shù)為基礎(chǔ),逐漸引進(jìn)其它學(xué)科知識。也就是說,人工智能技術(shù)的研究是一個系統(tǒng)化的工程,只有綜合考慮各方面的影響因素,融合各個學(xué)科知識才能實現(xiàn)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新。而對于電氣自動化控制來說,其主要控制目標(biāo)是確保運(yùn)行穩(wěn)定,提高生產(chǎn)效率。
2 人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用
2.1 在電氣設(shè)備設(shè)計中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)在電氣自動系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是在電氣設(shè)備的設(shè)計方面。電氣設(shè)備的設(shè)計是一項比較復(fù)雜的系統(tǒng)工作,不僅需要綜合應(yīng)用電路、電磁等學(xué)科知識,還需要具備足夠的設(shè)計經(jīng)驗,保證設(shè)計的科學(xué)性、合理性。傳統(tǒng)的設(shè)計方法主要依靠設(shè)計經(jīng)驗,無法真正找到最優(yōu)化設(shè)計。而將智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的設(shè)計中,不僅能夠充分利用計算機(jī)輔助設(shè)計軟件,還能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)設(shè)計方法和計算機(jī)輔助設(shè)計的融合,最終縮短電氣設(shè)備的設(shè)計周期,提高電氣設(shè)備的設(shè)計質(zhì)量。比如在高壓電氣方面,SF6技術(shù)、真空技術(shù)、組合技術(shù)等已應(yīng)用于產(chǎn)品結(jié)構(gòu)中,并基本實現(xiàn)了“無油化”。又如采用單片機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行剩余電流式電氣火災(zāi)探測器的智能化設(shè)計,既能實現(xiàn)傳統(tǒng)斷路器功能的組合化和智能化,也能通過應(yīng)用總線通信技術(shù)實現(xiàn)斷路器控制的系統(tǒng)化和網(wǎng)絡(luò)化。由此可見,將人工智能技術(shù)應(yīng)用在電氣設(shè)備中不僅能夠盡可能地發(fā)揮出先進(jìn)設(shè)計技術(shù)的優(yōu)勢,還能提高電氣設(shè)備的使用性能。所以,我國應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大研發(fā)力度,進(jìn)一步拓寬智能化的應(yīng)用范圍,并利用如今較為先進(jìn)的信息技術(shù),推進(jìn)電氣設(shè)備智能化設(shè)計的發(fā)展,從而促進(jìn)我國工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
2.2 在電氣控制中的應(yīng)用
電氣控制是電氣自動化系統(tǒng)的重要組成部分,而人工智能與電氣控制的結(jié)合主要是依靠計算機(jī)程序進(jìn)行控制。應(yīng)用人工智能的電氣控制系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控電氣系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài),并根據(jù)狀態(tài)信息及時發(fā)出控制動作指令??偟膩碚f,相比較傳統(tǒng)的自動化控制,智能化控制實現(xiàn)了系統(tǒng)資源的有效分配和調(diào)度,提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性,促進(jìn)了企業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展。在人工智能控制過程中,控制系統(tǒng)會根據(jù)每個環(huán)節(jié)的運(yùn)行狀態(tài)實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的調(diào)節(jié)。因此,一般要先對每個運(yùn)行環(huán)節(jié)制定嚴(yán)格的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)。一旦出現(xiàn)異常,人工智能控制系統(tǒng)便會感應(yīng)出來,并做下一步的處理。以現(xiàn)代化智能電表為例。它不僅具有獨(dú)立MCU、存儲器、硬時鐘、通訊接口、負(fù)荷開關(guān)、加密單元,而且具備電能計量、費(fèi)控管理、數(shù)據(jù)凍結(jié)、數(shù)據(jù)加密、事件警告等功能。當(dāng)電氣系統(tǒng)在運(yùn)行過程中,一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常的現(xiàn)象,智能電表便能夠發(fā)出警報。目前,人工智能控制方式包括遠(yuǎn)程控制、無人化控制等。在人工智能逐漸成熟的背景下,企業(yè)應(yīng)當(dāng)加大人工智能控制方法的研究,進(jìn)一步實現(xiàn)人工智能與電氣控制的深度融合,最終推動我國電力行業(yè)的發(fā)展。
2.3 在故障診斷中的應(yīng)用
在電氣控制系統(tǒng)中,電氣設(shè)備發(fā)生故障時都有一定的征兆,而且不同的征兆對應(yīng)各自的電氣設(shè)備故障類型。因此,在電氣設(shè)備發(fā)生故障前進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測,既能夠及時發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備故障,也能夠迅速找到故障點,從而縮短電氣設(shè)備故障維修時間,保證電氣系統(tǒng)的正常運(yùn)行。如變壓器的智能化應(yīng)用,不僅能夠?qū)ψ儔浩骱推洳考南嚓P(guān)參量進(jìn)行就地數(shù)字化測量,還能對有控制需求的變壓器設(shè)備和其部件,實現(xiàn)基于信息交互,多參量聚合的智能網(wǎng)絡(luò)控制。最重要的是,通過智能組件的自診斷,以智能電網(wǎng)其他相關(guān)系統(tǒng)可辨識的方式表述自診斷結(jié)果,使設(shè)備狀態(tài)在電網(wǎng)中可觀測。相比于傳統(tǒng)的通過對變壓器滲漏的油氣進(jìn)行氣體分析來確定變壓器故障的方式,其故障檢測效率更高。不僅僅如此,在其它電氣設(shè)備中,應(yīng)用人工智能化的故障診斷技術(shù)也是非常高效、迅速的。由此可見,企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視加大人工智能技術(shù)與設(shè)備故障檢測的融合研究。
2.4 在日常操作中的應(yīng)用
電氣自動化控制系統(tǒng)不僅構(gòu)成較為復(fù)雜,而且操作流程比較繁瑣。一旦工作人員出現(xiàn)操作失誤問題就有可能發(fā)生電氣系統(tǒng)的故障,從而造成重大經(jīng)濟(jì)損失。在日常操作中引入人工智能便能有效改變這種狀況。比如人工智能操作系統(tǒng)會將電氣系統(tǒng)的操作編碼為程序存在在系統(tǒng)之中,工作人員只需要通過人機(jī)交互界面進(jìn)行操作,便能夠?qū)崿F(xiàn)電氣系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制。而且在操作過程中,工作人員只需要操作人工智能系統(tǒng)給提供的指令即可。這樣能夠有效地提高生產(chǎn)效率,降低電氣系統(tǒng)的故障發(fā)生率。目前大部分的人工智能電氣控制系統(tǒng)解決方案都已經(jīng)實現(xiàn)了智能化控制,即便是出現(xiàn)電氣故障也能夠提出可參考的解決性方案,以方便工作人員決策。
3 人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢
在信息技術(shù)時代,企業(yè)、科研單位應(yīng)當(dāng)重視智能化技術(shù),并結(jié)合電氣工程自動化系統(tǒng)實際,實現(xiàn)兩者的有效融合,從而實現(xiàn)我國電氣工程自動化控制的創(chuàng)新和發(fā)展。也只有這樣才能不斷促進(jìn)我國工業(yè)的發(fā)展,才能逐步實現(xiàn)工業(yè)4.0,最終提高我國的綜合國力。
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作者簡介
周承瑋(1991-),男,江西省吉安市人?;葜菔屑紟煂W(xué)院助理講師。研究方向為電氣自動化。
1機(jī)械電子工程介紹
機(jī)械電子工程是一項涵蓋各類科學(xué)的技術(shù),其核心專業(yè)是機(jī)械電子,同時要結(jié)合信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)、智能化的相關(guān)知識,各類學(xué)科相互交叉形成的一類科學(xué),這些學(xué)科的理論在機(jī)械電子工程中得到了廣泛的應(yīng)用??傮w來說,機(jī)械電子工程包括計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等,機(jī)械電子工程實現(xiàn)了技術(shù)的多元化和技術(shù)的融合,其在使用的過程中必須借助其他學(xué)科。在對機(jī)械電子工程進(jìn)行設(shè)計時,必須要將計算機(jī)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及機(jī)械相關(guān)的技術(shù)融合,將機(jī)械中不同的元件組合,完善設(shè)計。機(jī)械電子工程在設(shè)計時運(yùn)用的知識比較復(fù)雜,但是設(shè)計比較簡單,結(jié)構(gòu)不復(fù)雜,而且具有較好的性能。機(jī)械電子工程投入生產(chǎn)時的效率高,夕卜形小巧,從而取代了傳統(tǒng)的機(jī)械。
2人工智能介紹
人工智能技術(shù)是在計算機(jī)技術(shù)發(fā)展的前提下得到應(yīng)用的,其通過對計算機(jī)技術(shù)的分析,從而對計算機(jī)技術(shù)的功能進(jìn)行進(jìn)一步的完善而實現(xiàn)的智能化的技術(shù),智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中應(yīng)用時,主要實現(xiàn)了對機(jī)械工程的自動化控制,人工智能在機(jī)械電子工程中應(yīng)用不僅僅采用計算機(jī)技術(shù),同時還要結(jié)合信息技術(shù)、心理學(xué)、語言學(xué)等知識。人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了幾個階段,在人工智能技術(shù)發(fā)展的初始階段,人工智能主要實現(xiàn)了自動翻譯、自動推理,而后,人工智能技術(shù)進(jìn)入了其停滯階段,這時人工智能技術(shù)主要是以計算機(jī)視覺技術(shù)、對語言的理解、系統(tǒng)的研發(fā)和機(jī)器人設(shè)計等方面得到了廣泛的應(yīng)用。人工智能技術(shù)進(jìn)入發(fā)展的第二個階段后,其主要應(yīng)用的領(lǐng)域是知識工程,知識工程促進(jìn)了商業(yè)化的進(jìn)程,在這個階段,人工智能技術(shù)主要進(jìn)行推理以及機(jī)器人中得到了廣泛的應(yīng)用。隨后,人工智能技術(shù)進(jìn)入了平穩(wěn)發(fā)展時期,在這個階段,人工智能技術(shù)朝著分布式的方向發(fā)展,其發(fā)展的形式比較簡單。
3人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中的使用
現(xiàn)在,隨著我國信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用,在機(jī)械電子工程中都開始使用人工智能的模型,而且能能夠?qū)Υ笮蜋C(jī)械進(jìn)行故障的診斷,在機(jī)械電子工程投入使用后,機(jī)械工程本身的穩(wěn)定性比較差,導(dǎo)致機(jī)械工程在使用的過程中會出現(xiàn)復(fù)雜的關(guān)系,如機(jī)械在進(jìn)行輸入或者輸出時,如果不能建立合適的模型,就會導(dǎo)致輸出困難。
在使用傳統(tǒng)的機(jī)械進(jìn)行生產(chǎn)時,信息系統(tǒng)的精確度比較高,如果系統(tǒng)出現(xiàn)了故障,不能正常的進(jìn)行輸入和輸出工作,就會導(dǎo)致一系列的操作不能正常完成,但是,將人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中使用,能夠?qū)C(jī)械設(shè)備進(jìn)行自動化的控制,能夠通過模糊的推理對系統(tǒng)進(jìn)行操作,模糊推理主要是對人腦的模擬,從而分析系統(tǒng)發(fā)出的信號,在機(jī)械電子工程中,主要是通過對人腦結(jié)構(gòu)的分析從而確定數(shù)字信號,實現(xiàn)對數(shù)字信號的分析,從而確定信號的參考值。
模糊推理主要實現(xiàn)了對機(jī)械電子工程中模糊的系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合,能夠?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)融合,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)有機(jī)地統(tǒng)一,使機(jī)械設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠自動的識別信號,進(jìn)行推理,使機(jī)械電子工程的系統(tǒng)能夠進(jìn)行復(fù)制,使其具備學(xué)習(xí)的能九這樣就使機(jī)械電子工程中系統(tǒng)的智能化水平有所提高。智能化技術(shù)實現(xiàn)了機(jī)械電子工程中功能相似的部件的融合,其主要是運(yùn)用模糊系統(tǒng)中的信號,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信號進(jìn)行相似性的對比,通過選擇,使具有相似性的部件實現(xiàn)融合,從而可以提高系統(tǒng)的運(yùn)作效率,簡化了運(yùn)算的程序,在機(jī)械電子工程中的非線性的信號與系統(tǒng)中的函數(shù)進(jìn)行相似性的對比,從而能夠?qū)崿F(xiàn)對系統(tǒng)中函數(shù)的優(yōu)化。在機(jī)械電子工程中,主要是通過非線性表達(dá)運(yùn)行的,這樣能能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)械中網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化能力,使機(jī)械中網(wǎng)絡(luò)的空間增大,使機(jī)械運(yùn)行的效率更快。
[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù) 人工智能 數(shù)據(jù)挖掘
電子商務(wù)的飛速發(fā)展給全球經(jīng)濟(jì)帶來的沖擊是巨大的?;谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的電子商務(wù)將能更好地為其發(fā)展帶來良好的基礎(chǔ),這一過程是電子商務(wù)向著良性發(fā)展的必然趨勢。本文從人工智能技術(shù)與電子商務(wù)的國內(nèi)外動態(tài)、人工智能技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用例子,以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web上的應(yīng)用等幾個方面對其進(jìn)行論述。
一、電子商務(wù)與人工智能技術(shù)的國內(nèi)外動態(tài)
1.省略域名22220個,BtoB電子商務(wù)市場廣闊,遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到飽和狀態(tài),大量的服務(wù)和贏利渠道還處于空白狀態(tài)。電子商務(wù)不僅是企業(yè)建網(wǎng)站,宣傳企業(yè)產(chǎn)品及形象;也不是簡單的網(wǎng)上購物。真正的電子商務(wù)應(yīng)該是以internet為核心的信息技術(shù)進(jìn)行商務(wù)活動和企業(yè)資源處理,說穿了就是信息流的高效管理、增值運(yùn)用。商務(wù)中國在開發(fā)的每個欄目力求幫助企業(yè)在客戶及供應(yīng)商之間建立信息共享、高速流動,改變商貿(mào)傳統(tǒng)運(yùn)作方式,在不受時間、地域限制的虛擬商業(yè)網(wǎng)進(jìn)行交易。
本世紀(jì)90年代以來,取得了顯著效果的企業(yè)信息系統(tǒng)模式是外貿(mào)部門的edi系統(tǒng)、商業(yè)部門的商場信息系統(tǒng)以及制造業(yè)的mrpⅡ系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的成功,主要是解決了過去手工作業(yè)的速度慢、效率低的問題。而國外在這一階段比較成功的一些例子是制造業(yè)的cals系統(tǒng)、流通業(yè)的edi和金融業(yè)的電子商務(wù)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的最大的特點都是在于企業(yè)之間的協(xié)作。1996年,日本將三菱汽車、日本電裝等汽車公司和部件公司聯(lián)合起來,成立了“v-cals聯(lián)合體”。它們的目標(biāo)不僅是將新車的開發(fā)周期縮短一半,而且要將各種部件調(diào)撥活動的信息、cad設(shè)計信息、各種沖突、噪音試驗信息等構(gòu)成共享數(shù)據(jù)庫,從而形成一個多企業(yè)的有機(jī)聯(lián)合體。
2.人工智能技術(shù)的國內(nèi)外動態(tài)
從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起,40多年來,人工智能學(xué)科取得了長足的發(fā)展,成為一門廣泛的交叉和前沿科學(xué)??偟恼f來,人工智能的目的就是讓計算機(jī)這臺機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機(jī)器,那就必須知道什么是思考,更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢?科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車,火車,飛機(jī),收音機(jī)等等,它們模仿我們身體器官的功能,但是能不能模仿人類大腦的功能呢?到目前為止,我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細(xì)胞組成的器官,我們對這個東西知之甚少,模仿它或許是天下最困難的事情了。
當(dāng)計算機(jī)出現(xiàn)后,人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具,在以后的歲月中,無數(shù)科學(xué)家為這個目標(biāo)努力著?,F(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個科學(xué)家的專利了,全世界幾乎所有大學(xué)的計算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科,學(xué)習(xí)計算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程,在大家不懈的努力下,現(xiàn)在計算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深藍(lán)(Deep Blue)計算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(Kasparov)。大家或許不會注意到,在一些地方計算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作,計算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著他的作用。人工智能始終是計算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科,計算機(jī)編程語言和其他計算機(jī)軟件都因為有了人工智能的進(jìn)展而得以存在。
在大多數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域,每個領(lǐng)域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中,這樣的領(lǐng)域包括語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設(shè)計等。在過去30多年中,已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機(jī)系統(tǒng);例如,能夠求解微分方程的,下棋的,設(shè)計分析集成電路的,合成人類自然語言的,檢索情報的,診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)。
人工智能理論進(jìn)入21世紀(jì),正醞釀著新的突破――人工生命的提出,不僅意味著人類試圖從傳統(tǒng)的工程技術(shù)途徑,而且將開辟生物工程技術(shù)途徑,去發(fā)展人工智能;同時人工智能的發(fā)展,又將作為人工生命科學(xué)的重要支柱和推動力量??梢灶A(yù)言:人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能;人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活作出更大貢獻(xiàn)。
二、電子商務(wù)中應(yīng)用人工智能技術(shù)
人工智能就是設(shè)計和開發(fā)出各種計算機(jī)程序來模擬人的思維結(jié)構(gòu)、推理和求解問題的行為。由于人工智能的研究范圍十分廣泛,對電子商務(wù)也有多方面的影響。
1.數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫是把分布在網(wǎng)絡(luò)中不同信息孤島上的數(shù)據(jù)集成到一起,存儲在一個單一的集成關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。利用這種集成信息,用戶可以方便地對信息進(jìn)行訪問,還可以使決策人員對一段時間內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、研究,以獲得事物發(fā)展的趨勢。
數(shù)據(jù)倉庫有兩大優(yōu)點:一是不必重新編制輸入(事務(wù))處理系統(tǒng)就能夠建立一個結(jié)構(gòu)化的環(huán)境,將輸出(決策支持)處理移入新環(huán)境(數(shù)據(jù)倉庫)中;二是數(shù)據(jù)倉庫建立概念模式(邏輯數(shù)據(jù)模型)、內(nèi)部模式(歷史文件)和外部模式(數(shù)據(jù)倉庫)的三模式環(huán)境。其中歷史文件中的“多對多”(mn)維護(hù)關(guān)系可以簡化為三模式環(huán)境下的多個“一對多”(m*n)關(guān)系。
2.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
數(shù)據(jù)挖掘(DM. Data Mining)和數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)(KDD. Kwowledge Discovery in Data base)是隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展而提名的。尤其是隨著電子商務(wù)的開展,信息總量不斷增加,更迫切地需要有效的信息分析工具,以便能發(fā)現(xiàn)大量商業(yè)數(shù)據(jù)間隱藏的依賴關(guān)系,從而抽取有用的信息或知識,指導(dǎo)商業(yè)決策。過去只有簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計技術(shù),還未達(dá)到成為智能數(shù)據(jù)分析工具。因此,在數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)理解之間還存在很大的差距。DM和KDD就是一種新型的數(shù)據(jù)分析技術(shù),旨在從大型數(shù)據(jù)庫中提取隱藏的預(yù)測性信息,構(gòu)建高校的數(shù)據(jù)倉庫,發(fā)掘數(shù)據(jù)間潛在的模式,以便于用理解和觀察的形式反映給用戶,從而為企業(yè)做出前瞻的,基于知識的決策參考意見。
DM與KDD需要解決的問題有:超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫和高維數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)丟失;變化中的數(shù)據(jù)和知識;模式的易懂性;非標(biāo)準(zhǔn)格式數(shù)據(jù);多媒體數(shù)據(jù)以及面向?qū)ο髷?shù)據(jù)的處理;與其他系統(tǒng)的集成;網(wǎng)絡(luò)與分布式環(huán)境下的KDD問題等。
DM與KDD的區(qū)別是:KDD是一個綜合的過程,包括實驗記錄,疊代求解,用戶交互以及許多定制要求和決策設(shè)計等,而DM只是KDD中的一個具體但又是關(guān)鍵的步驟。當(dāng)然,它們都對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行有效利用的技術(shù)手段。
3.生物認(rèn)證技術(shù)
目前,許多磁卡、存單大都是用密碼來進(jìn)行安全保障的,一旦密碼泄漏,也就不安全了。
在電子商務(wù)中,電子貨幣將得到急速的發(fā)展,對安全水平的要求也相應(yīng)提高,從而帶動了人工智能的一個分支領(lǐng)域――生物認(rèn)證技術(shù)的研究與開發(fā)。
生物認(rèn)證技術(shù)是指利用人體某一具有特征的部位,或個人的習(xí)慣,如指紋、掌紋、手形、網(wǎng)膜、虹膜、臉形、聲紋及筆跡等來識別人們的身份的技術(shù)。這種識別技術(shù)與磁卡式的靠持有物認(rèn)證的方法和密碼式的靠知識認(rèn)證的方法相比,具有極大的優(yōu)越性,它不會丟失、被盜和被偽造。
生物認(rèn)證技術(shù)作為一種準(zhǔn)確、快速和高效的身份認(rèn)證方法,正應(yīng)用于如銀行、海關(guān)、醫(yī)療保險、重要通道控制、信息網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。這是一項集現(xiàn)代化生物科技與計算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的高科技實用項目。微軟公司宣布將把生物認(rèn)證技術(shù)添加到自己的視窗操作系統(tǒng)中,這對這項新技術(shù)的發(fā)展將起到促進(jìn)作用。
4.智能數(shù)據(jù)庫信息檢索
在電子商務(wù)平臺應(yīng)用實踐中,如何根據(jù)用戶的意圖、興趣和特點自適應(yīng)地和智能化地從現(xiàn)有的客戶信息、商品庫存信息等大量數(shù)據(jù)信息中對信息進(jìn)行相關(guān)性排列,調(diào)整匹配機(jī)制,以獲得用戶滿意的檢索輸出,成為電子商務(wù)今后應(yīng)用所面臨的一個技術(shù)問題。
三、結(jié)束語
本文從人工智能技術(shù)和電子商務(wù)在國內(nèi)外的發(fā)展動態(tài)、人工智能技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用實例,以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web上的應(yīng)用幾個方面對人工智能技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行了概括的論述。隨著電子商務(wù)的不斷發(fā)展和人工智能技術(shù)的不斷完善,兩者在各個領(lǐng)域、各個層次的相互融合將更加密切。作為各自的成功因素,電子商務(wù)和人工智能技術(shù)的融合必將成為一種關(guān)鍵技術(shù)。
參考文獻(xiàn):
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關(guān)鍵詞:電氣自動化;控制;人工智能;技術(shù);應(yīng)用
隨著目前科學(xué)技術(shù)水平的逐步提高,為民眾的工作與工作帶來了極大的便捷,其中,人工智能技術(shù)就是現(xiàn)代科技極具代表性的產(chǎn)物。當(dāng)前,越來越多人已經(jīng)認(rèn)識到人工智能技術(shù)的優(yōu)勢,將其應(yīng)用到不同的行業(yè),其中,在電氣自動化控制工作期間應(yīng)用該技術(shù)能夠降低運(yùn)營成本,增加工作質(zhì)量及效率,所以,值得相關(guān)人士對其進(jìn)行深入分析。以下簡要針對其有關(guān)內(nèi)容進(jìn)行探討,供參考。
一、人工智能技術(shù)的概念
對于人工智能技術(shù)來講,其指的是建立在人類智能化的基礎(chǔ)理論前提下,進(jìn)行拓展、模擬及延伸的技術(shù)與方法。此方法屬于計算機(jī)技術(shù)的一個分支,在分析人類智能的實質(zhì)前提下實施的模擬活動,以此進(jìn)行智能化生產(chǎn)。通常人工智能化技術(shù)的研究范圍包含專家系統(tǒng)即機(jī)器人等。同時,該技術(shù)還包含很多學(xué)科,如:語言學(xué)、心理學(xué)、邏輯學(xué)等。然而,其都是建立在計算機(jī)科學(xué)的層面上。通常來講,該技術(shù)所探究的問題一般較為復(fù)雜,人們試圖應(yīng)用智能機(jī)械設(shè)備來進(jìn)行工作。可以說,人類的大腦是最為精密的設(shè)備,其中,大腦的思維過程能夠被模仿,智能設(shè)備的編程就可以視為一種模仿行為。
二、人工智能技術(shù)的特點
作為計算機(jī)技術(shù)的重要分支,人工智能技術(shù)會伴隨著計算機(jī)科技的發(fā)展而相應(yīng)改變,其重要的特點之一就是能夠替代人們進(jìn)行復(fù)雜的腦力勞動。通過計算機(jī)的編程來處理一些類似信息收集、數(shù)據(jù)分析、識別圖表等工作,之后進(jìn)行判斷,總結(jié)出相應(yīng)的應(yīng)對方法。在電氣自動化領(lǐng)域中,該技術(shù)能夠極大程度增強(qiáng)電氣系統(tǒng)的精確性,進(jìn)而提高工作質(zhì)量及工作效率,同時還能夠大幅度縮減成本投入,增加企業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益。在電氣自動化控制領(lǐng)域內(nèi),一般多采用人工智能控制河北進(jìn)行工作。
三、應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣自動化控制的優(yōu)點
因為應(yīng)用的人工智能技術(shù)存在差異,所以,其相應(yīng)產(chǎn)生的控制設(shè)備功能也千差萬別。一般來講,智能化的控制設(shè)備通常應(yīng)用非線性的函數(shù)近似器進(jìn)行工作,其較以往的函數(shù)估計器相對比,具備十分明顯的優(yōu)點,大致體現(xiàn)為以下幾方面內(nèi)容:其一,并不需要對目標(biāo)的模型進(jìn)行控制。很多時候,真實控制目標(biāo)的動態(tài)方程獲取十分困難,在設(shè)計控制器期間,真實控制目標(biāo)的模型也會因為很多情況而出現(xiàn)改變,如非線性、參數(shù)等經(jīng)常并不知道,那么,在工作期間應(yīng)用此種智能技術(shù)就可以良好的處理此現(xiàn)象;其二,借助相應(yīng)調(diào)整,增強(qiáng)設(shè)備的性能;其三,較以往的控制設(shè)備相比,智能技術(shù)更方便調(diào)節(jié);其四,如果缺少相應(yīng)的專業(yè)知識,借助相關(guān)數(shù)據(jù)資料,也能夠設(shè)計智能控制器;其五,可以應(yīng)用相應(yīng)信息機(jī)語言進(jìn)行智能控制器的設(shè)計工作;其六,此種控制器具有良好的統(tǒng)一性,同驅(qū)動設(shè)備的性能并不存在關(guān)聯(lián);其七,對新的數(shù)據(jù)及信息具備較強(qiáng)的適應(yīng)性;其八,能夠良好的處理普通方法無法應(yīng)對的情況,并且具備良好的抗噪音、抗干擾性能;其九,此種控制器的價格十分便宜,并且方便修改與拓展。
四、在電氣自動化控制工作中應(yīng)用人工智能技術(shù)的措施
(一)在電氣設(shè)備內(nèi)應(yīng)用智能技術(shù)的措施
經(jīng)過研究表明,在進(jìn)行電氣自動化控制工作期間,該系統(tǒng)的運(yùn)行較為復(fù)雜,包含各個方面的知識與技能,因此,需要選擇專業(yè)技能熟練,素養(yǎng)較高的人從事工作,并且還應(yīng)增強(qiáng)工作者的責(zé)任觀念,從而確保電氣設(shè)備可以順利工作。但是,經(jīng)過適當(dāng)?shù)牟僮髋c編程,人工智能技術(shù)可以代替人力進(jìn)行相應(yīng)的工作,從而極大程度提高了設(shè)備的工作速率與質(zhì)量,同時還能夠縮減相應(yīng)的勞動資金投入,增加企業(yè)經(jīng)濟(jì)收益。
(二)在電氣控制工作中應(yīng)用智能技術(shù)的措施
在電氣領(lǐng)域內(nèi),控制工作是十分重要的內(nèi)容,假如能夠達(dá)到自動控制,就可以極大程度增強(qiáng)工作效率,縮減資金成本,并且降低從業(yè)者的勞動強(qiáng)度。智能技術(shù)中的模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及專家系統(tǒng)是較為常用的控制電氣措施,并且效果良好。以模糊控制為例,簡要分析智能技術(shù)在電氣控制中的應(yīng)用。在電氣直流傳動控制期間,較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術(shù),后者被廣泛應(yīng)用在控制調(diào)速方面,而前者則屬于后者的特殊情況。模糊控制方法替代了以往的控制設(shè)備,能夠高質(zhì)量的處理交流傳動控制的相關(guān)問題,進(jìn)而提高工作質(zhì)量及工作效率,增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭能力。
(三)在日常操作期間應(yīng)用智能技術(shù)的措施
對于電氣行業(yè)來講,其與民眾的日常生活與工作都存在緊密的關(guān)聯(lián),因此,轉(zhuǎn)變以往繁瑣、復(fù)雜的操作方法,增強(qiáng)電氣系統(tǒng)的工作質(zhì)量及效率是十分重要的事情。將智能技術(shù)應(yīng)用在日常系統(tǒng)操作期間,能夠?qū)?fù)雜的操作流程變得簡潔,僅需在室內(nèi)借助電腦就能夠完成有關(guān)控制,進(jìn)而達(dá)到遠(yuǎn)程操控的功能。同時,還可以將操作界面進(jìn)行簡化,及時處理并保存相關(guān)重要數(shù)據(jù),為將來的查找與應(yīng)用提供方便。另外,借助智能技術(shù)還可以自行制作表格,從而縮減了工作時間,提升了工作效率,降低了工作強(qiáng)度。
(四)在故障診斷期間應(yīng)用智能技術(shù)的措施
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論及專家系統(tǒng)是智能技術(shù)進(jìn)行故障診斷的重要方式,三者在判斷故障與事故期間發(fā)揮著重要的作用。因為遭受多方面因素的作用,在進(jìn)行電氣運(yùn)行期間,經(jīng)常會出現(xiàn)事故或者故障,假如無法對其進(jìn)行精確判斷,及時找尋原因并予以處理,則很容易造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)的故障診斷方法較為復(fù)雜,同時精準(zhǔn)性較差。例如:針對變壓設(shè)備來講,傳統(tǒng)的故障判斷方法需要先把變壓設(shè)備分解的氣體收集在一起,然后針對收集的氣體進(jìn)行研究、判斷,從而找尋故障的成因。此種措施不但需要消耗大量的時間,同時工作量較大,耗費(fèi)精力,另外不會馬上獲取結(jié)果,還經(jīng)常出現(xiàn)判斷措施的情況。同時,處理故障的措施也十分繁瑣。由于工作效率較低而引發(fā)的經(jīng)濟(jì)損失也十分巨大。相反,借助智能技術(shù),將神經(jīng)網(wǎng)路、模糊理論等系統(tǒng)的結(jié)合在一起,就能夠處理以上問題。并且還能夠增強(qiáng)故障的判斷精準(zhǔn)度,從而為后續(xù)處理故障等提供充足時間。
(五)在簡化自控流程期間應(yīng)用智能技術(shù)的措施
電氣領(lǐng)域的自控流程較為復(fù)雜,對各個步驟的要求十分嚴(yán)格,假如出現(xiàn)細(xì)小的操作失誤,就容易造成嚴(yán)重的事故,引發(fā)不可預(yù)計的經(jīng)濟(jì)損失。人工智能技術(shù)能夠良好的處理此項問題,其借助分析并整理平時的信息,進(jìn)而設(shè)計相應(yīng)的故障處理方法,盡可能確保電氣自控工作的質(zhì)量。另外,該技術(shù)借助對設(shè)備的遠(yuǎn)程控制,將控制過程簡化,為技術(shù)從業(yè)者維修與檢察設(shè)備提供了方便。
總結(jié):
總而言之,隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,人們的生活質(zhì)量及生活水平逐步提高,對智能技術(shù)的關(guān)注度相應(yīng)提升。在電氣自控工作期間應(yīng)用智能技術(shù)能夠良好的提高工作精確度,增強(qiáng)工作質(zhì)量,縮減資金投入,增加經(jīng)濟(jì)收益,提高企業(yè)市場競爭能力。因此,相關(guān)工作人員應(yīng)不斷提高自身的專業(yè)能力及綜合素養(yǎng),深入對智能技術(shù)進(jìn)行研究,從而更好的發(fā)揮智能技術(shù)的優(yōu)勢,為人們提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
參考文獻(xiàn):
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【關(guān)鍵詞】計算機(jī)技術(shù) 人工智能 金融領(lǐng)域 應(yīng)用
隨著信息時代的到來,人們逐漸提高了對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的要求,希望利用計算機(jī)技術(shù)獲得更加智能化、人性化的服務(wù)。因此,人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中有著十分重要的作用,由于人工智能的配合與支持,計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了更好的發(fā)展。下面本文簡述一下人工智能的概念、優(yōu)勢及發(fā)展過程中存在的問題,詳細(xì)的分析基于計算機(jī)的人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用情況。
1 簡述人工智能的概念、優(yōu)勢及存在的問題
通過綜合計算機(jī)、語言學(xué)、心理學(xué)等眾多學(xué)科,而形成一門具有應(yīng)用性的技術(shù),就叫做人工智能。其主要目標(biāo)是模仿或超越人的智能,并將該理念運(yùn)用到機(jī)器中,讓機(jī)器擁有像人一樣的思維、能力和行為等。下面我們主要利用表格介紹人工智能的優(yōu)勢、發(fā)展情況及其存在的問題,如表1所示。
2 基于計算機(jī)的人工智能給金融領(lǐng)域帶來的影響
2.1 促使金融行業(yè)服務(wù)模式更加主動
在金融行業(yè)中,主要是人與人服務(wù)價值進(jìn)行交換的過程,核心因素是人。因此,如果想要促進(jìn)金融行業(yè)的快速發(fā)展,就必須加大對人力、物力等的資金投入,來維護(hù)與客戶之間的關(guān)系,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)客戶真正的需求,得到金融業(yè)務(wù)的真正價值。隨著計算機(jī)在人們生活中的廣泛應(yīng)用,我們開發(fā)了網(wǎng)銀、APP等軟件,大力促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)建設(shè)工作,提高了客戶與金融機(jī)構(gòu)交流的便利性。人工智能的快速發(fā)展,有利于更深處的服務(wù)價值鏈高端的金融,為客戶提供個性化和人性化的服務(wù)。同時,也有利于支持各類金融分析、金融交易中的決策,監(jiān)督防控后臺風(fēng)險等。
2.2 進(jìn)一步提升了對金融大數(shù)據(jù)處理的能力
金融行業(yè)在市場分析、投資顧問、風(fēng)險控制、客戶信息等方面有著許多有用或無用的信息,需要我們進(jìn)行辨別。但是數(shù)據(jù)單位都是海量級別,且大量數(shù)據(jù)的存在方式又都是非結(jié)構(gòu)化的,如掃描客戶的證件信息等,浪費(fèi)人力、物力、存儲內(nèi)存等,還無法轉(zhuǎn)成可分析的數(shù)據(jù)。而在運(yùn)用人工智能的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)后,可以大幅度的降低人力成本、提高數(shù)據(jù)處理能力、提升金融行業(yè)風(fēng)控等。
3 基于計算機(jī)的人工智能在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用
隨著國際巨頭公司將人工智能技術(shù)滲透于產(chǎn)品的各個方面,國內(nèi)金融行業(yè)也開始使用人工智能技術(shù),下面我們以阿里巴巴、交通銀行、平安集團(tuán)等的應(yīng)用情況進(jìn)行分析。
3.1 阿里巴巴
阿里巴巴利用人工智能技術(shù),在客戶服務(wù)、征信、智能投顧、保險、互聯(lián)網(wǎng)小貸等多個領(lǐng)域進(jìn)行了創(chuàng)新和應(yīng)用,下面我們根據(jù)阿里巴巴旗下的螞蟻金服所公布的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,如表2所示。
3.2 平安集團(tuán)
在人工智能技術(shù)出現(xiàn)以后,平安集團(tuán)旗下的平安科技人工智能實驗室開始大規(guī)模的研發(fā)人工智能的金融應(yīng)用。如開展了人像識別,對指定銀行區(qū)域進(jìn)行整體監(jiān)控,進(jìn)而對陌生人的行為進(jìn)行識別,保證銀行物理區(qū)域安全性;開展智能客服,用戶撥打后直接說出服務(wù)需求,系統(tǒng)識別客戶語音內(nèi)容后,即可轉(zhuǎn)接相應(yīng)模塊,節(jié)省了客戶選擇菜單的時間。
4 總結(jié)
綜上所述,我們可以發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)在金融行業(yè)廣泛應(yīng)用后,有效的節(jié)省了解決客戶問題的時間,技術(shù)難度較低,有利于商業(yè)價值的迅速實現(xiàn)。雖然就目前來說,人工智能在絕大部分領(lǐng)域還不能替代人力,但是能起到較大的輔助作用。而在金融行業(yè)中,則可以嘗試在多個領(lǐng)域運(yùn)用相關(guān)技術(shù),不管是提升客戶體驗還是風(fēng)險防范中,都可以進(jìn)行較多的探索和嘗試。
參考文獻(xiàn)
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論文摘要:隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,制造也得發(fā)展已經(jīng)離不開計算機(jī)了,計算機(jī)輔助工藝設(shè)計和人工智能應(yīng)運(yùn)而生,當(dāng)很多非專業(yè)性人士對此概念十分模糊,本文初步解釋兩個概念和其應(yīng)用范圍。
計算機(jī)輔助工藝設(shè)計(CAPP:Computer Aided ProeessPlanning),自1965年由挪威人Nikbel提出以來,其系統(tǒng)特性經(jīng)歷了檢索式、派生式、混合式、創(chuàng)成式、智能化等過程,智能化CAPP是當(dāng)前CAPP系統(tǒng)的研究熱點。CAPP是現(xiàn)代制造業(yè)信息化的一部分,是計算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS:Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶。“人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能研究如何用計算機(jī)去模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能;如何把計算機(jī)用得更聰明;如何設(shè)計和建造具有高智能水平的計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng);如何設(shè)計和制造更聰明的計算機(jī)以及智能水平更高的智能計算機(jī)等。人工智能是相對于人類智能而言的,它是采用人工的方法和技術(shù)來模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能行為的一門綜合學(xué)科。
將人工智能技術(shù)(AI技術(shù))應(yīng)用到CAPP系統(tǒng)開發(fā)中,使CAPP系統(tǒng)在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式,解決復(fù)雜的工藝規(guī)程設(shè)計問題,使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP,是AI在CAPP中的一種應(yīng)用。
CAPP系統(tǒng)分為專用型和工具型系統(tǒng)。前者可以根據(jù)用戶的特定需求定制開發(fā),針對性強(qiáng),具有較好的實用性,但對系統(tǒng)進(jìn)行功能擴(kuò)展困難;后者可以由用戶根據(jù)自身特定的要求進(jìn)行二次開發(fā),可以實現(xiàn)更多的柔性和開放性,這種系統(tǒng)與CAD(計算機(jī)輔助設(shè)計)、CAM(計算機(jī)輔助制造)、PDM(產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理)等系統(tǒng)的信息共享存在缺陷。
CAPP設(shè)計理論目前研究的很少,機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計理論研究的較多,有學(xué)者認(rèn)為設(shè)計理論與方法由設(shè)計理論基礎(chǔ)層、設(shè)計工具和支持技術(shù)平臺層等三大部分組成。有的學(xué)者提出四理論框架,即設(shè)計過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協(xié)調(diào)理論。CAPP設(shè)計理論與機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計理論既有共同性又有特殊性,特別在智能化設(shè)計方法方面有較大的差別,因此認(rèn)為面向智能化的CAPP設(shè)計理論與方法體系結(jié)構(gòu)由有三層組成,即基礎(chǔ)科學(xué)層、信息技術(shù)層和智能化設(shè)計方法層。
在機(jī)械產(chǎn)品工藝設(shè)計中,存在大量的不確定因素,許多問題需要靠經(jīng)驗來解決,早期建立在單純依賴于成組技術(shù)基礎(chǔ)上的CAPP系統(tǒng),不能很好地解決這些離散知識的獲取問題,只能設(shè)計出檢索式或派生式系統(tǒng)。近年來,人工智能技術(shù)在CAPP系統(tǒng)
開發(fā)中的應(yīng)用,使CAPP技術(shù)得到了較大的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是AI在CAPP系統(tǒng)中一大應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN: ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經(jīng)系統(tǒng)原理處理真實世界的客觀事物,它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯(lián)而成,具有信息的分布式存儲、并行處理、自組織和自學(xué)習(xí)及聯(lián)想記憶等特性;多層前饋網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播(ErrorBack Propagation,簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監(jiān)督訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,每一個訓(xùn)練范例在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過兩遍傳遞計算:第一遍向前推算,從輸入層開始,傳遞各層并經(jīng)過處理后,產(chǎn)生一個輸出,并得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差錯矢量;第二遍向后推算,從輸出層至輸入層,利用差錯矢量對權(quán)值進(jìn)行逐層修改。轉(zhuǎn)貼于
AI在CAPP中的另一應(yīng)用——粗糙集技術(shù)。粗糙集(RS:Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數(shù)學(xué)工具,在理論中“知識”被認(rèn)為是一種對對象的分類能力,通常采用二維決策表來描述論域的信息,其中列表示屬性,行表示對象,每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性,論域中的對象根據(jù)條件屬性的不同,被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統(tǒng)中,可以用RS理論構(gòu)建專家系統(tǒng),對知識進(jìn)行獲取及優(yōu)化,其基本思路是:將各種零件的加工特征和已知加工方法表達(dá)成條件屬性和決策屬性的形式,一行表示一種零件,多種零件構(gòu)成一個二維表,對屬性進(jìn)行量化,組織決策表,再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進(jìn)行約簡,去掉冗余的條件屬性和決策規(guī)則,得到最小化決策規(guī)則集,當(dāng)輸入待加工的零件加工特征時,就可得到優(yōu)化的加工工藝。
遺傳算法,AI在CAPP系統(tǒng)的又一應(yīng)用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的,而一個種群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成,每個個體實際上是帶有染色體特征的實體。因此,在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作,如二進(jìn)制編碼。初代種群產(chǎn)生之后,按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理,逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解,在每一代,根據(jù)問題域中個體的適應(yīng)度大小挑選個體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進(jìn)行組合交叉和變異,產(chǎn)生代表新的解集的種群。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境,末代種群中的最優(yōu)個體經(jīng)過解碼,可以作為問題近似最優(yōu)解。
智能化CAPP系統(tǒng)開發(fā)中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法,實際應(yīng)用中,往往將多種智能技術(shù)相互結(jié)合,綜合運(yùn)用,發(fā)揮各自的特長,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有知覺形象思維的特性,而模糊推理等具有邏輯思維的特性,將這些方法相互滲透和結(jié)合,可起到互補(bǔ)的作用,提高智能化水平。
智能化是今后CAPP系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢,但從目前的人工智能技術(shù)水平來看,不可能使CAPP系統(tǒng)在智能化水平上有實質(zhì)性的突破,因為目前的人工智能技術(shù)主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力,不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創(chuàng)造性思維能力,而CAPP系統(tǒng)不僅要有推理的功能,還要有“聯(lián)想”的功能, CAPP系統(tǒng)開發(fā)是要解決大量的人類思維活動方面的智能問題。因此要提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平,必須在人工智能技術(shù)方面有新的發(fā)展,要解決人工智能技術(shù)方面的問題,必須在一些基礎(chǔ)
理論和基礎(chǔ)科學(xué)方面有新的突破,如在生命科學(xué)、數(shù)學(xué)等方面要有新的突破。由此可見,在可以預(yù)見的將來,智能化CAPP系統(tǒng)的發(fā)展仍將是在充分發(fā)揮人的智能優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,綜合應(yīng)用各種人工智能技術(shù),實現(xiàn)CAPP系統(tǒng)的智能化。
通過以上論述,相信大家對計算機(jī)輔助工藝設(shè)計與人工智能以及AI在CAPP中的應(yīng)用有了一定的了解。人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,智能化CAPP系統(tǒng)必將在知識獲取、表達(dá)和處理的靈活性和有效性上得到進(jìn)一步的發(fā)展,提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平,從而提高現(xiàn)代制造技術(shù)水平,是我國由制造大國成為制造強(qiáng)國。
參考文獻(xiàn):
關(guān)鍵詞:智能電網(wǎng);人類智能;人工智能;自感知;自適應(yīng);自趨優(yōu)
中圖分類號:TM73 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-1302(2013)01-0032-05
0 引 言
智能電網(wǎng)是當(dāng)今世界電力系統(tǒng)發(fā)展的重大變革,也是21世紀(jì)電力系統(tǒng)的重大科技創(chuàng)新和發(fā)展趨勢。2003年,美國“未來能源聯(lián)盟”首次提出智能電網(wǎng)的概念。同年,美國能源部了“Grid 2030”設(shè)想[1],將美國的未來電力系統(tǒng)描述為一個完全自動化的電力傳輸網(wǎng)絡(luò),能夠監(jiān)視和控制每個用戶和電網(wǎng)節(jié)點,保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節(jié)點之間的信息和電能的雙向流動。2005年,歐洲技術(shù)論壇(ETP)提出了“Smart Grid”概念[2],計劃通過智能電網(wǎng)的建設(shè),向所有用戶提供高度可靠、經(jīng)濟(jì)有效的電能,充分開發(fā)利用大型集中發(fā)電機(jī)和小型分布式電源,提高電網(wǎng)公司運(yùn)營效率,降低電能價格,加強(qiáng)與客戶的互動,應(yīng)對來自市場、安全和電能質(zhì)量、環(huán)境等方面的壓力。
國內(nèi)也高度重視智能電網(wǎng)建設(shè)。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(gòu)建覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的電網(wǎng)體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關(guān)于加快我國智能電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的報告》中提出了明確的目標(biāo)和任務(wù)。國家電網(wǎng)公司于2009年5月了“堅強(qiáng)智能電網(wǎng)”愿景及建設(shè)路線圖。南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司在2010年7月提出了“建設(shè)一個覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的綠色電網(wǎng)”的目標(biāo)。2011年2月,陜西省地方電力(集團(tuán))有限公司作為專業(yè)的配電網(wǎng)公司,聯(lián)合清華大學(xué)提出了建設(shè)“多指標(biāo)自趨優(yōu)”智能配電網(wǎng)的目標(biāo)。
智能電網(wǎng)涉及能源、環(huán)境、社會、經(jīng)濟(jì)和管理等多個學(xué)科,由于其具備系統(tǒng)工程和創(chuàng)新技術(shù)的特點,目前智能電網(wǎng)的研究趨向發(fā)散,對智能電網(wǎng)的認(rèn)識多從企業(yè)自身出發(fā),尚未收斂到智能電網(wǎng)本質(zhì)的研究,影響和干擾了對智能電網(wǎng)發(fā)展方向的研判。本文在分析國內(nèi)外智能電網(wǎng)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合實踐應(yīng)用,溯源了智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能,提出了智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn),建立了智能電網(wǎng)分代模型,探討了智能電網(wǎng)分代的社會經(jīng)濟(jì)意義。
1 國外智能電網(wǎng)分代研究狀況
分代研究在計算機(jī)和戰(zhàn)斗機(jī)等領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識。計算機(jī)按照所采用的電子元件,歷經(jīng)了電子管計算機(jī)、晶體管計算機(jī)、集成電路計算機(jī)、大規(guī)模集成電路計算機(jī),現(xiàn)在正在研發(fā)信息獲取、存儲、處理、通信與人工智能相結(jié)合的第五代計算機(jī)。20世紀(jì)40年代中期,以噴氣式發(fā)動機(jī)為動力的戰(zhàn)斗機(jī)出現(xiàn)后,按時代和技術(shù)水平,戰(zhàn)斗機(jī)歷經(jīng)三代,目前正在研制第四代戰(zhàn)斗機(jī)。
由于智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用,與計算機(jī)、作戰(zhàn)飛機(jī)等其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同,智能電網(wǎng)分代更注重“向前看”,這個特點導(dǎo)致智能電網(wǎng)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(wǎng)分代的相關(guān)研究綜述如下。
1.1 智能電網(wǎng)演進(jìn)模型
2010年1月,加拿大學(xué)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(wǎng)的演進(jìn)模型[3]。他認(rèn)為,由于化石燃料的成本猛增,電力公司無法擴(kuò)大發(fā)電能力以滿足用戶對電能不斷上升的需求,只有從配電網(wǎng)著手,加強(qiáng)需求側(cè)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(wǎng)最初的投資用來滿足計量設(shè)備由機(jī)電式到單向自動抄表(AMR)的功能轉(zhuǎn)變,AMR具有節(jié)約人力以及時間成本的優(yōu)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(jù)從電表獲取數(shù)據(jù)采取調(diào)控措施。高級計量架構(gòu)(AMI)能夠提供雙向的通信系統(tǒng),旨在為電力公司提供實時的能耗數(shù)據(jù),允許客戶以價格為基礎(chǔ),對能源使用做出選擇。智能電網(wǎng)演進(jìn)的最終目標(biāo)是分布式控制與微網(wǎng)相結(jié)合的互聯(lián)電網(wǎng)。
1.2 智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論
2011年7月,美國GridNet公司執(zhí)行副總裁兼首席戰(zhàn)略官Andres Carvallo和能源與IT行業(yè)學(xué)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(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論[4]。書中認(rèn)為第一代智能電網(wǎng)(Smart Grid 1.0)實現(xiàn)了發(fā)電廠到終端計量設(shè)備的電流與信息流的傳輸,典型的第一代智能電網(wǎng)是美國科羅拉多州博爾德市智能電網(wǎng)的建設(shè)。下一代智能電網(wǎng)(Smart Grid 2.0)將是一個集成的、先進(jìn)的智能電網(wǎng)體系,從戰(zhàn)略上進(jìn)行頂層設(shè)計,在組織、運(yùn)行、系統(tǒng)集成與建模等多個維度進(jìn)行柔性規(guī)劃,下一代智能電網(wǎng)的一些技術(shù)已經(jīng)在美國奧斯汀市智能電網(wǎng)研究項目Pecan Street中浮現(xiàn)。書中對第三代智能電網(wǎng)(Smart Grid 3.0)進(jìn)行了展望,并將其定義為一個基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的重新設(shè)計的能源系統(tǒng)。
1.3 智能電網(wǎng)層次理論
IBM高級電力專家Martin Hauske認(rèn)為智能電網(wǎng)的基本概念有3個主要元素:首先是廣泛連接資產(chǎn)與設(shè)備的傳感器;其次是數(shù)據(jù)的搜集與整合體系;最后是依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析,以優(yōu)化運(yùn)行和管理的能力。與之對應(yīng),智能電網(wǎng)也就有三個層面的含義[5]:首先是利用傳感器對發(fā)電、輸電、配電、供電等關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行實時監(jiān)控;然后將獲得的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行收集、整合;最后通過對數(shù)據(jù)的分析、挖掘,達(dá)到對整個電力系統(tǒng)運(yùn)行的優(yōu)化管理。因此,智能電網(wǎng)可以被認(rèn)為是通過傳感器把各種設(shè)備、資產(chǎn)連接到一起,形成一個客戶服務(wù)總線,通過對信息進(jìn)行整合分析,從而降低成本,提高效率和可靠性,促進(jìn)管理和運(yùn)行達(dá)到最優(yōu)化。
1.4 智能電網(wǎng)成熟度模型
智能電網(wǎng)成熟度模型是IBM、美國生產(chǎn)力和質(zhì)量中心(APQC)及全球智能電網(wǎng)聯(lián)盟(GIUNC)合作研究的成果[6]。智能電網(wǎng)的成熟度分為5個階段:第1階段,只有對智能電網(wǎng)的設(shè)想,主要工作是對技術(shù)的試驗和評價,以及建立業(yè)務(wù)模型;第2階段,企業(yè)在至少一個智能電網(wǎng)的重要業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行投資和實施;第3階段,企業(yè)對智能電網(wǎng)的組成部分進(jìn)行重新配置,實現(xiàn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域整合或產(chǎn)業(yè)鏈升級;第4階段,實現(xiàn)企業(yè)范圍的跨業(yè)務(wù)綜合觀測及綜合控制,力爭形成新的經(jīng)濟(jì)或商業(yè)模式;第5階段,企業(yè)有能力在新的業(yè)務(wù)、運(yùn)行、環(huán)境等機(jī)會出現(xiàn)時,充分利用并發(fā)展壯大。
綜觀國外的相關(guān)研究,智能電網(wǎng)演進(jìn)模型以計量系統(tǒng)為主線,沒有加入交易環(huán)節(jié),同時忽視了人工智能在電網(wǎng)中的應(yīng)用。智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論有對智能電網(wǎng)分代以及各代相應(yīng)功能的描述,但是缺乏對智能電網(wǎng)本質(zhì)的分析,特別是對三代智能電網(wǎng)核心的描述。智能電網(wǎng)層次理論以傳感器為基礎(chǔ),觸及到智能電網(wǎng)的基本,但是數(shù)據(jù)收集與整合體系等沒有體現(xiàn)人這一重要因素的參與,理論闡述不夠全面。智能電網(wǎng)成熟度模型實質(zhì)上是智能電網(wǎng)的推進(jìn)步驟。因此,上述研究都沒有涉及智能電網(wǎng)的本質(zhì)。
2 智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能
對國外智能電網(wǎng)的研究和實踐進(jìn)行分析,能夠為國內(nèi)的相關(guān)研究帶來啟示和借鑒。從人類認(rèn)識事物的基本方法來看,對智能電網(wǎng)進(jìn)行分代研究,必然要從智能電網(wǎng)的本質(zhì)著手。智能電網(wǎng)可以認(rèn)為是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)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(fā),探求智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能。
2.1 人類智能的發(fā)展階段
人類智能經(jīng)歷了從初級到高級、從簡單到復(fù)雜的演化過程。這種過程只在個體的前十幾年表現(xiàn)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(xué)者Howard Gardner提出多元智能理論,將智能分為語言智能、數(shù)學(xué)邏輯智能、空間智能、身體運(yùn)動智能、音樂智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能等8個方面。瑞士心理學(xué)家Jean Piaget從時間維度對人類智能演化規(guī)律做出經(jīng)典總結(jié),提出了人類智能發(fā)展理論[7],將個體從出生到青年時期的智能發(fā)展水平分為感知運(yùn)動階段、前運(yùn)算階段、具體運(yùn)算階段和形式運(yùn)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(fā)展順序,但是結(jié)合Jean Piaget的認(rèn)知發(fā)展理論,同時根據(jù)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(fā)展為時序,在多元維度上進(jìn)行歸類。在感知運(yùn)動階段,空間智能和音樂智能是人類智能重點發(fā)展的部分;到了前運(yùn)算階段,語言智能和身體運(yùn)動智能在兒童身上表現(xiàn)較為明顯;數(shù)學(xué)邏輯能力和自我認(rèn)知能力在具體運(yùn)算階段得到了迅速發(fā)展;最后,從青少年階段開始,終其一生,對自然的認(rèn)知,人際交往能力隨著閱歷的豐富、經(jīng)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(kuò)展
人類智能的演進(jìn)規(guī)律遵循著Jean Piaget的人類智能發(fā)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(guān)的學(xué)科,即以計算機(jī)為基礎(chǔ)的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機(jī)器的行為看起來就像人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”,到后期逐漸演變?yōu)樽寵C(jī)器擁有自己的思維。對比人類智能發(fā)展的歷程,人工智能的演進(jìn)呈現(xiàn)出與之相似的路徑。
(1) 人工智能發(fā)展的初級階段是對人類智能的模擬。通過傳感器遠(yuǎn)程傳送信號,需要操作者通過計算機(jī)終端控制機(jī)器執(zhí)行動作,這類似于人類智能的感知運(yùn)動階段,具體的應(yīng)用如排爆機(jī)器人、勘探機(jī)器人等。
(2) 人工智能發(fā)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(xiàn)機(jī)器的邏輯運(yùn)算和自我認(rèn)知能力,類似于人類智能的前運(yùn)算和具體運(yùn)算階段。智能機(jī)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(tài)下執(zhí)行動作。有些智能機(jī)器人還能通過對人類語言的識別和模擬實現(xiàn)與人類的語言交流,如日本的ASIMO智能機(jī)器人,可以通過“腦—機(jī)”系統(tǒng)達(dá)到人類思維直接控制機(jī)器人的效果。
(3) 人工智能的更高階段,智能將成為一種系統(tǒng)層面的應(yīng)用。人工智能體現(xiàn)出自我思維和機(jī)器情感等人類特有的能力,通過自我思維產(chǎn)生對外部環(huán)境的認(rèn)識,通過機(jī)器感情與外部環(huán)境產(chǎn)生更為復(fù)雜的交互,這些能力使得人工智能發(fā)生了從模擬、延伸到擴(kuò)展人類智能的突破。
2.3 智能電網(wǎng)是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用
智能電網(wǎng)建立在電力電子技術(shù)、傳感與測量技術(shù)、控制仿真決策技術(shù)、信息與通信技術(shù)、人工智能技術(shù)等基礎(chǔ)技術(shù)之上,以實現(xiàn)發(fā)電、儲能、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)的智能化為目的。其中,人工智能技術(shù)在推動智能電網(wǎng)發(fā)展中起著重要作用。
(1) 人工智能的應(yīng)用能夠推動整個電力系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)電網(wǎng)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(shù)應(yīng)用的目的就是解決上述問題?;谌斯ぶ悄艿碾娋W(wǎng)故障檢測與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動化等技術(shù)的應(yīng)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(yīng)用顯著改善了傳統(tǒng)電網(wǎng)對不確定、高度非線性環(huán)境的適應(yīng)能力。
(2) 人工智能技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)了智能電網(wǎng)的本質(zhì)。智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能,現(xiàn)代人工智能技術(shù)是對人類智能的模擬,因而人工智能的應(yīng)用是電網(wǎng)“智能化”的根本體現(xiàn),人工智能技術(shù)應(yīng)用使智能電網(wǎng)回歸到了它的本質(zhì)——智能。從這種意義上說,人工智能技術(shù)是否應(yīng)用是評價一個電網(wǎng)是不是智能電網(wǎng)的基本依據(jù)。
(3) 人工智能技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用程度體現(xiàn)了智能電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)電網(wǎng)的特征。傳統(tǒng)電網(wǎng)未能完整地體現(xiàn)人工智能“感知、思維、行為”三要素,導(dǎo)致人的參與程度較低,傳統(tǒng)電網(wǎng)始終徘徊在由工業(yè)化主導(dǎo)的階段,在信息化與工業(yè)化融合時,遇到了重重困難。智能電網(wǎng)中,人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用將使得電網(wǎng)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(wǎng)的發(fā)展中,人工智能是推動智能電網(wǎng)躍進(jìn)發(fā)展的革命性力量。未來智能電網(wǎng)將是一個具有自預(yù)測、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網(wǎng)。智能電網(wǎng)的躍進(jìn)發(fā)展將主要依靠電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力,人的干預(yù)將退居其次。人工智能的應(yīng)用,使得電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)成為可能。在可以預(yù)見的將來,除了人工智能技術(shù),其他技術(shù)均無法有效增強(qiáng)電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力。
3 智能電網(wǎng)分代原則、標(biāo)準(zhǔn)與模型
以上分析了智能電網(wǎng)的本質(zhì),以下在智能電網(wǎng)的本質(zhì)基礎(chǔ)上提出智能電網(wǎng)分代的原則、標(biāo)準(zhǔn)以及智能電網(wǎng)分代模型。
3.1 智能電網(wǎng)分代原則
智能電網(wǎng)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(wǎng)必須按照智能電網(wǎng)的本質(zhì)進(jìn)行劃分。
(2) 革命性原則:下一代智能電網(wǎng)必須在整體,而不是局部取得標(biāo)志性進(jìn)展和突破。
(3) 連續(xù)性原則:下一代智能電網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵要素必須蘊(yùn)含在上一代智能電網(wǎng)的發(fā)展過程中。
3.2 智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)
智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能。人工智能是人類智能應(yīng)用于傳統(tǒng)電網(wǎng)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(wǎng)分代的標(biāo)準(zhǔn)。
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(xiàn)語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有語音識別、機(jī)器視覺等。
行為是器官對外界刺激所產(chǎn)生的反應(yīng)。行為體現(xiàn)身體運(yùn)動智能,行為在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有機(jī)器人學(xué)、智能控制等。
思維是主體處理信息及意識的活動。思維體現(xiàn)數(shù)學(xué)邏輯智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能,思維在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有知識系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計算等。
3.3 智能電網(wǎng)分代模型
智能電網(wǎng)發(fā)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(wǎng)屬于傳統(tǒng)電網(wǎng)。依據(jù)3個要素在傳統(tǒng)電網(wǎng)中滲透與融合的深度和廣度,建立智能電網(wǎng)分代模型如圖2所示。
圖2中將智能電網(wǎng)劃分為具有以下特征的三代智能電網(wǎng):
(1) 第一代智能電網(wǎng):自感知智能電網(wǎng)(Self-sensing Smart Grid)。第一代智能電網(wǎng)在傳統(tǒng)電網(wǎng)的基礎(chǔ)上具備自主感知能力,是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的初級階段。智能電網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備能夠自主感知電屬性(負(fù)荷等)和電相關(guān)屬性(溫度等)的變化,需要人參與進(jìn)行決策并采取行動,第一代智能電網(wǎng)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(wǎng)設(shè)備及系統(tǒng)如電子式及光學(xué)式互感器、智能環(huán)網(wǎng)柜、智能在線監(jiān)測系統(tǒng)、智能終端等。
(2) 第二代智能電網(wǎng):自適應(yīng)智能電網(wǎng)(Adaptive Smart Grid)。第二代智能電網(wǎng)在第一代智能電網(wǎng)自主感知能力的基礎(chǔ)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(wǎng)中應(yīng)用的中級階段,較少需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是獨(dú)立的,即只在單一設(shè)備或系統(tǒng)局部的感知域內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動單一設(shè)備或系統(tǒng)局部采取行動,以達(dá)到局部最優(yōu)。典型的自適應(yīng)智能電網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)如智能調(diào)度系統(tǒng)、智能自愈系統(tǒng)等。
(3) 第三代智能電網(wǎng):自趨優(yōu)智能電網(wǎng)(Self-approximate-optimization Smart Grid)。第三代智能電網(wǎng)在第二代智能電網(wǎng)自主決策和自主行為能力的基礎(chǔ)上,是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的高級階段,更少需要或不需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是系統(tǒng)的、全局的,即在整個系統(tǒng)感知域(或子集)內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動相關(guān)(部分或全部)設(shè)備采取行動,使得電網(wǎng)自身狀態(tài)趨向最優(yōu)。目前,已經(jīng)提出來的自趨優(yōu)智能電網(wǎng)如智能廣域機(jī)器人(Smart Wide Area Robot,Smart-WAR)[8]。
4 智能電網(wǎng)分代的社會經(jīng)濟(jì)意義
技術(shù)創(chuàng)新與人類解放之間的歷史發(fā)展進(jìn)程表明,人的勞動方式在逐漸變化,技術(shù)創(chuàng)新使人在生產(chǎn)勞動中逐漸從事必躬親的執(zhí)行者演變成監(jiān)督者、命令者,這種角色的演變,反映出技術(shù)創(chuàng)新在人的實踐過程中所具備的強(qiáng)大能動作用。智能電網(wǎng)作為當(dāng)前電網(wǎng)行業(yè)最重要的技術(shù)創(chuàng)新形式,同樣發(fā)揮著著解放人類勞動的作用,亦即電網(wǎng)運(yùn)行中人的參與程度不斷減弱。
第一代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)自我感知,不但極大地拓展了認(rèn)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(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)自我行為,將會極大地減輕人的勞動強(qiáng)度,甚至取代了勞動者在電網(wǎng)運(yùn)行過程中僅有的操作、監(jiān)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(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)自我思維,“電腦”開始代替“人腦”控制電網(wǎng)運(yùn)行,機(jī)器人勞動取代人的勞動,使人的活動逐漸從電網(wǎng)運(yùn)行中淡出,這將使人的思維勞動強(qiáng)度得以極大的減輕。
以智能電網(wǎng)建設(shè)為標(biāo)志的技術(shù)創(chuàng)新為電力產(chǎn)業(yè)提升運(yùn)行管理水平,開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù),以及延伸整個產(chǎn)業(yè)鏈奠定了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。隨著技術(shù)手段的革新與經(jīng)營管理模式的轉(zhuǎn)變,電力產(chǎn)業(yè)尤其是電網(wǎng)企業(yè)的供給可能性邊界將極大擴(kuò)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(lǐng)和創(chuàng)造新的需求,在供需雙方良性互動的作用下,電力產(chǎn)業(yè)將不斷優(yōu)化升級,產(chǎn)業(yè)整體影響力和競爭力都會獲得顯著的提升。
5 結(jié) 語
智能電網(wǎng)分代是一個全新的課題,但是分代研究在計算機(jī)等其他領(lǐng)域并不鮮見,對這些領(lǐng)域進(jìn)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(yù)測和引導(dǎo)智能電網(wǎng)的發(fā)展方向。與其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同,智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用,分代更注重“向前看”,正是人類智能與人工智能的發(fā)展規(guī)律,奠定了我們“向前看”的基礎(chǔ)。未來,伴隨智能電網(wǎng)的深入推進(jìn),實踐應(yīng)用總結(jié)出的成果和經(jīng)驗,將有助于深化對智能電網(wǎng)本質(zhì)的認(rèn)識,理論的可行性與實踐的迫切要求,也必將對智能電網(wǎng)分代研究起到促進(jìn)作用。
參 考 文 獻(xiàn)
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【關(guān)鍵字】智能技術(shù) 繼電保護(hù) 電力系統(tǒng)
中圖分類號:F407文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
繼電保護(hù)能夠及時地切除電力系統(tǒng)中的故障,以保障電力系統(tǒng)的安全,所以對電力系統(tǒng)的作用是不可估量的。繼電保護(hù)的發(fā)展過程由電磁型開始,經(jīng)過了整流型――晶體管型――集成電路保護(hù),如今多數(shù)采用的是微計算機(jī)技術(shù)的數(shù)字式保護(hù)裝置。如今,對繼電保護(hù)的研究仍然在繼續(xù),新的方法和途徑也在不斷出現(xiàn)。人工智能作為一門新興的學(xué)科,它所包含的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊理論和多系統(tǒng)在繼電保護(hù)中的運(yùn)用在目前看來是取得了有效的成果的,但仍然存在著一些問題。
一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
這種信息處理系統(tǒng)是模擬人腦的組織結(jié)構(gòu)和人類的認(rèn)知過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有自適應(yīng)、分布處理以及聯(lián)想記憶等諸多優(yōu)點,所以在智能保護(hù)中也開始受到廣泛地重視,也成為了繼電保護(hù)的新途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個新方式是通過對大量標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,從而不斷地調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的閾值和連接權(quán),實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式記憶。這種方式不但擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取能力,而且能夠有效的進(jìn)行含有噪音的數(shù)據(jù)的處理。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用的是非線性的映射方式,所以一些無法列出方程式的問題,或者是一些無法求解的非線性問題都能得到有效的解決,所以這一個方法也在繼電保護(hù)中得到了廣泛的應(yīng)用。比如如果輸電線的兩側(cè)系統(tǒng)在電勢角度擺開的情況下發(fā)生了經(jīng)過渡電阻的短路,這就屬于非線性的問題,對故障的位置很難做出正確的判斷,但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過對集中樣本的分析和考慮,就能正確判斷出發(fā)生故障的位置。通過幾年的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在繼電保護(hù)中不但能夠用來判別故障的類型、測定故障的距離,而且能夠有效保護(hù)主設(shè)備。另外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所具備的強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)能力以及模式識別能力等,能夠清楚地識別電力系統(tǒng)中出現(xiàn)的任何故障,幫助解決電流保護(hù)中的故障方向識別和靈敏度補(bǔ)償?shù)葐栴},保證電流保護(hù)對反方向上的故障進(jìn)行封鎖,對正方形上的故障有足夠的保護(hù)范圍,從而有效實現(xiàn)電流保護(hù)自適應(yīng),提高自適應(yīng)能力。
由此可以看出,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提高故障的診斷和解決效率。但是我們必須看到,這個方法也存在著一些問題,比如樣本的完整對解決故障的效率有決定性影響,一旦樣本不夠完備,可能就無法有效地及時地解決故障。這將成為我們未來討論和研究的方向。
二、專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)屬于人工智能應(yīng)用最廣泛也是最活躍的課題,與知識工程研究的聯(lián)系十分緊密。在這一方式中,不但可以通過書本上相關(guān)的理論來處理各種已經(jīng)定型的問題,而且可以利用和總結(jié)專家的經(jīng)驗來解決問題,所以被稱為專家系統(tǒng)。最突出的是,專家系統(tǒng)在解決問題時,可以縮小推理的范圍,也可以縮小對知識的搜索,從而提高解決問題的速度,提升解決問題時的推理效率。此外,專家系統(tǒng)中所具備的解釋模塊功能也十分強(qiáng)大,它不但能解釋推理出的結(jié)論,而且推理的過程,以及推理時用到的知識,它都一清二楚。
當(dāng)專家系統(tǒng)用于繼電保護(hù)時,有許多種知識表達(dá)方式,其中有兩種是在計算機(jī)技術(shù)、計算機(jī)語言技術(shù)與智能技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,分別是知識模型表示法以及面向?qū)ο蟊硎痉ā6酥?,還有生產(chǎn)式規(guī)則表示法、謂詞邏輯表示法、框架式表示法以及過程式表示法。其中知識模型表示法和面向?qū)ο蟊硎痉ㄊ呛竺嫠姆N表示法的融合與發(fā)展,是新的形勢和新的結(jié)構(gòu)。
專家系統(tǒng)在繼電保護(hù)中的作用也越來越重要,應(yīng)用范圍也越來越廣泛。比如電力系統(tǒng)中如果發(fā)生運(yùn)行方式的變化,或者在檢修設(shè)備、投入新設(shè)備時,都有可能引起定值和保護(hù)配置的變化,這時專家系統(tǒng)就能根據(jù)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、專家經(jīng)驗以及運(yùn)行的規(guī)程等給出決策,幫助制定保護(hù)對策。另外我們還發(fā)現(xiàn),專家系統(tǒng)可以和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多方面相互協(xié)調(diào)、互相補(bǔ)充,
所以,怎樣才能更好地做到取長補(bǔ)短將二者更和諧地融為一體,是目前的一個研究方向。
雖然專家系統(tǒng)有如此多的優(yōu)勢和優(yōu)點,在工作中也有極高的效率,但是這個方式在實際的工作和運(yùn)用中還是存在著一定的缺陷和問題。例如,對于知識庫的建立和維護(hù),一直都是最大的問題,是這項技術(shù)的難點。另外在專家系統(tǒng)中,一旦遇到的故障相對復(fù)雜時,推理的速度就會變慢,而且容錯的能力也有待提高。這些問題的存在都在很大程度上影響了保護(hù)動作的準(zhǔn)確性,影響了工作的效率。
三、模糊理論
模糊理論是在模糊集合理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而成的,是采用了模糊隸屬度的概念,來描述不確定的事件、不精確的現(xiàn)象,以區(qū)別于經(jīng)典的集合中用0和1來表示的非此即彼的概念,引入的是近似推理和語言變量的模糊邏輯,從而來表述專家的知識經(jīng)驗。模糊理論作為人工智能技術(shù)中的一種,經(jīng)過多年的發(fā)展和研究,已經(jīng)具備了完整的推理體系,其運(yùn)用也越來越廣泛了。模糊理論在識別時更傾向于特征識別,更像是人類的識別過程。人類對于事物的認(rèn)識過程是通過事物的特征對事物進(jìn)行識別與分類,在這一過程中,不用進(jìn)行復(fù)雜而精確的計算,模糊理論在繼電保護(hù)中為這種類型的識別提供了有效工具。比如在電力系統(tǒng)中,一直都存在著大量的電氣量,利用模糊理論可以區(qū)分和辨別不同對象的特征,以實現(xiàn)更高的性能。
模糊理論在繼電保護(hù)中,對于線路的保護(hù)、發(fā)電機(jī)的保護(hù)等方面都起到了非常重要的作用。但是由于這一方式中對于獲取隸屬度、建立和辨識復(fù)雜系統(tǒng)的模型、獲取和修改語言規(guī)則等相關(guān)的具體方法和理論還沒有得到足夠的完善,而且模糊理論沒有學(xué)習(xí)的能力,所以這個方式的運(yùn)用有了一定的限制。
四、綜合運(yùn)用各種智能方法
可以看出,每一種人工職能技術(shù)都有著自身的極大優(yōu)勢,但同時,又都存在著一定的問題或缺陷,單獨(dú)使用可能無法完美地解決繼電保護(hù)中出現(xiàn)的復(fù)雜問題。目前主要的研究方法是將這些智能方式有效地結(jié)合為一體,成為一種綜合的人工智能技術(shù),該項技術(shù)能夠充分體現(xiàn)出各種智能方法的長處,而在短處上相互補(bǔ)充和協(xié)調(diào),例如上文提到的專家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互相“取長補(bǔ)短”。從而實現(xiàn)繼電保護(hù)的可靠、靈敏、快速。
五、結(jié)束語
綜上所述,電力系統(tǒng)中的繼電保護(hù)有著非常重要的作用,當(dāng)電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障時,繼電保護(hù)能夠迅速而準(zhǔn)確地判斷出故障的元件和故障的性質(zhì),并對故障進(jìn)行自動地處理,使電力系統(tǒng)能夠恢復(fù)正常的運(yùn)行。這都是因為智能技術(shù)在繼電保護(hù)中起到的作用。隨著繼電保護(hù)問題的復(fù)雜化,單一的人工智能技術(shù)可能無法滿足解決問題的要求,所以將各種不同的職能技術(shù)進(jìn)行融合,取長補(bǔ)短,是今后智能技術(shù)發(fā)展的方向和必然趨勢。
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