人工智能在地铁供电系统中的运用.docx

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人工智能在地铁供电系统中的运用

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摘要：随着5G技术的逐渐成熟和推广，为人工智能的发展与应用提供了必要的支持。在地铁供电系统中，运用人工智能进行运行监测、故障诊断和调度优化，已经成为保障供电系统运行安全的有效措施。本文首先概述了人工智能的并行处理和特殊记忆两个优点，随后列举了人工神经网络、智能模糊和遗传算法三种人工智能技术，随后就人工智能在地铁供电系统中的实践运用展开了简要分析。

关键词：供电系统；人工智能；智能模糊；遗传算法

引言：近年来地铁供电系统中各类智能电力设备的种类和数量都在不断增加，使用基于人工智能的计算机控制系统，一方面依托传感器技术、无线通讯技术，将供电系统中前端电力设备的运行参数，同步的反馈给控制终端；同时，依托大数据、人工智能等技术，对这些反馈信息进行分析，并作出科学的决策，代替工作人员完成地铁供电系统的运行管理。人工智能技术的运用，进一步提高了供电系统的运行效率、安全性能，在地铁供电系统日益复杂化的背景下，具有重要的实用价值。

一、地铁供电系统中人工智能的应用优势

1、并行处理提高了供电系统运行效率

多线程并行处理是人工智能应用的优势之一。由于地铁供电系统结构复杂，且经常处于高负荷运行状态，控制系统面临的信息处理压力较大。在地铁的供电系统中，如果中央处理器的数量偏少，因为数据处理速度慢，导致供电系统的运行效率慢，容易出现卡顿甚至是宕机；如果增加中央处理器的数量，又容易发生物理服务器兼容性差、运行成本高等问题。在这种情况下，人工智能技术的运用很好了解决了地铁供电系统管理的不足。依托人工智能实现多线程并行处理，在尽可能少的占用服务器资源的基础上，将控制中心的数据处理速率提升了几十倍甚至几百倍，地铁供电系统运行压力和管理压力都得到极大的减轻。

2、特殊记忆减轻了供电系统管理压力

在地铁供电系统管理中，除了进行调度优化外，保障电力设备运行安全、降低供电系统运行中的故障发生率，也是一项重要内容。供电系统中的一些高负荷运行电力设备，以及一些关系到整个供电系统、控制系统运行效果的核心设备，例如变压器、电抗器、断路器、互感器等，是管理的重点对象。人工智能提供的特殊记忆功能，可以提前设定重点监测对象，后期进行电力巡检时，可以重点对这些核心设备进行运行参数的监控。另外，如果某些电力设备发生过故障问题，也会被列入重点监控名单，当出现同样的故障后，可以根据记忆功能，自动生成处理方案，为地铁维修人员提供了必要的参考。

二、地铁供电系统中人工智能的类型

1、人工神经网络

人工神经网络是人工智能技术中的一种，它的非线性问题非常复杂，这种技术主要是用在继电保护上，它是通过模仿人的神经系统而研制出来的。此外，人工神经网络还具有比较快的反应能力，能够及时对电力系统进行监控、评估等等。即便是发生了故障，它也能够进行快速的判断，并且对故障的距离、情况等一一进行探测。地铁供电系统中的每一个电气设备，可以看作是神经网络上的一个特殊节点。人工神经网络可以将所有节点串联起来，既可以关注每一台电力设备的运行工况，又能够从宏观层面上对节点之间的协调运行效能进行动态分析，提高了地铁供电系统整体运行效率。

2、智能模糊逻辑

智能模糊逻辑通过运用模糊理论，输入变量，建立数学模型，能够很好地对电力系统进行规划，并且诊断电力系统故障。如今，智能模糊逻辑已经成为了一种比较成熟和完善的人工智能技术，广泛应用于电力系统当中。基于计算机构建数字逻辑系统，以前端的传感元件获取每一台电力设备的运行数据，然后使用内置的无线通讯装置，将数据发送到计算机中。该数学逻辑模型可以自动进行数据的模糊计算和智能处理。由于地铁供电系统始终处于动态运行阶段，电力设备的运行工况也在不断的变化。加上信息传输、处理需要一定的时间，精确分析需要消耗较多的服务器资源。模糊计算可以使用模糊值来代替那些不确定的数值，从而为供电系统管理带来了便利。

3、遗传算法

在地铁电力系统故障诊断过程中，其根据元件故障、保护动作、断路器跳闸之间的关系，诊断问题转换为一个0、1整数规划问题，之后建立与遗传算法相适合的故障诊断数学模型，采用差异遗传法处理故障诊断的适应值函数。遗传算法在解决故障诊断问题时是从全局优化的角度出发，在保护或断路器出现拒动的情况下，能够达到最优的诊断结果。现阶段一种比较理想的方式，是将遗传算法与大数据、物联网相结合，通过大数据运算，控制数学模型诊断结果的误差，然后根据运算结果，由控制中心发送诊断指令，调整前端电力设备运行参数，达到保障电力系统运行安全的目的。

三、人工智能在地铁供电系统中的运用

随着人工智能技术的日益成熟，在地铁供电系统中的应用领域也越来越广泛，例如供电系统的优化布局、运行调度，以及电力巡检等。现