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1、人工智能概述人工智能基本概念AI的发展人工智能应用领域人工智能的三大学派人工智能在电力系统中的应用人工智能(学科)人工智能（Artifcial Intelignce简称AI)是计算机科学中研究、设计和应用智能机器的一个分支，研究内容包括：如何设计构造智能机器（智能系统），使其能模拟、延伸、扩展人类智能；如何在这类智能机器上实现人类智能；如何应用这类智能机器。它涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。智能由思维过程和脑力劳动所体现的能力，是人类理解和学习事物的能力。人类个体的智能是一种综合能力适应环境，适应偶然事件，能分辨模糊或矛盾的信息，在孤立的情况中找出相似性，产生新要领和思想。智能包
2、括感知能力：视觉、听觉、触觉等，获取感性知识能力思维能力：记忆、联想、分析、判断、学习等，对输入信息处理加工能力行为能力：对环境的适应，通过效应器官（手、足、声音）对外界的反应能力人类智能和人工智能人类认知活动的层次生理过程- 初级信息处理- 思维策略计算机信息处理层次系统硬件- 输入预处理 智能程序认知获得过程：结论：人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，则可以用计算机模拟人的智能1( , )T Tx x xx f S R 智能化应用：智能控制（Inteligt Contrl）智能自动化（Automati）智能管理（Inteligt Mng）智能通信（Itlit Couicaio
3、n）智能AD（Iteligt CAD）智能机器人（ Robt）智能仪表（Intlit Instrume）智能网络（Itliget Ntwork）智能优化（nOptizatio）智能玩具（Inteligt plaything）智能家电（ Home Electrois）智能汽车（Inteligt Autbil）智能材料（ Maer）智能软件（Itlit Softw）智能仿真（negimulin）智能系统工程（Itlet yste Engieri）知识经济（Knowldg Econ）智能商务（IteitBusie）智能经济（l my）智能电网（Smart Gid）智能电网（Sma Gids），就是电
4、网的智能化，也被称为“电网2.0”，它是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标，其主要特征包括自愈、激励和包括用户、抵御攻击、提供满足21世纪用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行。AI的基本内容I的核心是知识知识是经过删减、塑造、解释、选择和转换的信息，人们对自然现象的认识和总结出来的规律、经验AI基本内容：机器感知：即知识获取机器思维：即知识处理机器行为：即知识运用基本问题：知识表示、知识利用、知识
5、获取AI的发展孕育期（1956年以前）基本技术形成时期（1956年1970年）发展和实用化阶段（1970年198年）集成发展时期强人工智能与弱人工智能孕育期机械计算器164年，法国B.Pascl制成第一台会演算的机械加法器；德国G.WLeibuiz 制造四则运算的计算机；82年，英国巴贝奇(bage)发明差分机和分析机，并阐明通用计算机的基本组成；英国布尔(G.Bole)发明布尔代数，成为开关理论和数字逻辑的基础图灵（A.Turing）提出：1936：“通用图灵机”的概念:一台图灵机可处理任何的数学过程1947：机器能够被程序控制，并显示智能行为“图灵测试”:判断“Can machine ti
6、k?”香农提出计算机可以下棋数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、仿生学、计算机科学的发展，为AI做了思想、理论、物质准备。如，布尔代数，神经细胞模型MP。AI产生的原因：复杂问题，无常规算法，需要启发式、专业经验，取得可行解（非最优解）1956年，在美国Dartmouth大学,麦卡锡(M.aCrthy)等正式提出“人工智能”的概念MaCrthy, Minskey, Shano, Newl图灵测试一种测试机器是不是具备人类智能的方法。被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题
7、都可以。问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。基本技术形成时期1956年，纽厄尔和西蒙研制成功第一个符号处理计算机程序-逻辑理论机（LT）1956年，塞缪尔研制成功“跳棋程序”，195年打败设计者，1962年打败美国一个州的冠军。1960年，纽厄尔和西蒙编制“通用问题求解程序（GPS）”，能解决十几种不同性质的问题。1960年，麦卡锡研制成功LISP。AI在定理证明、问题求解、机器博弈、文字、图象识别等机器思维、感知及行为等基本内容上取得了重要的进展。AI正式诞生，作为一门新学科得到国际公
8、认。发展和实用化阶段AI学科体系基本形成，开始从实验探索进入实用研究。多个专家系统研制成功：DENRAL、MYCIN、PROSPECTOER等。1960年，美国生产第一批机器人。7年，美卡内基-梅隆大学研制成功第一个语言理解系统HEARSY-I。多种知识表示方法提出，不精确性推理研究。Robinso提出归结原理，R.Kowaski提出POLG语言。集成发展时期197年，AI的鼻祖Feignbaum提出知识工程概念，人工智能进入黄金发展期，商品化的人工制品不断出现。突出成果：专家系统、自然语言理解、计算机视觉、机器人。新技术研究：多学科技术交融，新方法（计算智能）被不断提出、应用。AN复兴, S
9、A, G, EP, Grey, Fuzy, TS, ACO, Distribution_IDM(KD), Agnt大数据技术强人工智能与弱人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。人工智能应用领域如下的几个分类不是独立的，各个子领域互相渗透，而一个问题的解决还要涉及其它方面。自然语言理解（Naturl Langu
10、e Understandig)数据库的智能检索(Intelit Rtrival fom Dtbase)专家系统（Expert Systm)定理证明（Tho Proving）博弈（Game Playing）机器人学（Robtics）自动程序设计（Automatic Progaming）组合调度问题（Cbintial nd Scheduling Problems）人工智能应用领域感知问题（Percption Problems）机器学习：多种学习方法自动推理：精确/不精确推理专家系统模式识别神经网络分布式人工智能与Agent计算智能与进化计算数据挖掘与知识发现人工智能三大学派符号主义(Symboli
11、csm)，又称为逻辑主义(Logicsm)、心理学派Pshlgi或计算机学派(Cmputeri，原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。源于数理逻辑，传统ES的基础联结主义(Conectionism)，又称为仿生学派(Bionicsim)或生理学派Physilgi，生理模拟原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法，ANN行为主义(ctionism)，又称进化主义(Evolutinism)感知-动作模式，智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用中表现出来人工智能在电力系统中的应用电力系统的数值分析方法遇到麻烦1985年起，有较集中的报道电力系统应用系统的变迁应用领域问题的类型应用领域系统规划：不精确的数据、多重目标、庞大的搜索空间。运行规划：预想事故分析、机组启停、经济调度。优化潮流、无功优化。系统分析：负荷预测、特征挖掘、关联分析系统监视：系统安全稳定的评估。故障诊断：设备的在线检测及诊断。运行控制：事故后的恢复控制、优化控制培训仿真：教案生成、模型仿真、培训评价。电力市场：报价、交易、规划、博弈。问题的类型信息预测：系统优化：性能评估：模式识别：管理决策：
