分布式光伏人工智能检索应用实践.pdf

分布式光伏人工智能检索应用实践涵盖了在电力行业中应用人工智能技术解决实际问题的过程。文章主要介绍了如何利用人工智能语音技术开发一个分布式光伏数据的智能检索系统，该系统能够有效地处理和统计分布式电源的数据，极大地减轻调度员的工作负担。 分布式光伏系统指的是在电网中接入的多个光伏电源，这些电源通常分布在电网的不同节点。随着新能源大量入网，分布式电源的增加导致电网调控难度加大。为了应对这一挑战，研究人员提出了应用人工智能技术，特别是语音识别和语义理解技术，来辅助调度员快速检索和统计分布式光伏数据。 分布式光伏人工智能检索系统的核心需求包括语音输入、数据检索、统计分析和结果呈现等功能。系统的设计思路着重于通过语音接口进行数据检索，并以多种方式展示检索结果。该系统包括支撑层、软件服务层和应用层三个主要组成部分。支撑层负责系统的硬件支持，如语音输入设备、接入交换机和电话语音卡等；软件服务层封装了分布式光伏语音检索相关功能；应用层则提供了用户交互界面。 系统设计中特别强调了分布式光伏数据的标准化、图形化建模以及与电网拓扑的有机统一。此外，系统还需要对语音进行训练以达到高准确率的语音识别。在技术实施上，研究者采用了如LUIS这样的自然语言理解方案来处理语音输入，以及利用深度学习等高级算法来提升系统智能化水平。 同时，文章还介绍了一种基于FNN（Fuzzy Neural Network）算法的电力无人机避障方案。这种方案通过集成超声波传感器、激光传感器和GPS传感器等多元化传感器，获取无人机自身及周边物体的物理信息。通过FNN算法处理这些信息，无人机能够准确判断避障行为，有效应用于电力巡检任务中。 多元化传感器的设计原理基于动物的感知系统，这些传感器能够从不同维度收集环境信息，类似于动物通过多种感官获取外界信息。这种设计原理使得无人机在电力巡检中能够获得更高稳定性和更广的应用范围。 文章强调了人工智能在电网调控领域的应用前景，认为利用人工智能技术可以实现对分布式光伏数据的快速检索，并以图形化的方式进行展示，提高了电网监控和数据管理的效率。同时，通过技术的不断优化，人工智能的精确度和智能性也在不断提升。 分布式光伏人工智能检索应用实践和基于FNN的电力无人机避障方案设计，都是在新能源大量入网和电力行业面临调控难题的背景下提出的创新解决方案。这两个案例展示了人工智能技术在实际应用中的巨大潜力和应用价值，尤其是在电力行业中，它们能够有效提升工作效率，增强电网的可靠性和稳定性。