电力系统人工智能的应用研究
日期: 2006-5-4 15:04:51 浏览: 147 来源: 学海网收集整理作者: 黄冈职业技术学院陈彩霞倪祥明
摘要：本文从四个方面介绍了近年来人工智能在电力系统中的应用情况。主要介绍了人工智能在理论方面取得的进展，得出综合智能是人工智能在电力系统中应用的主要发展方向。
关键词：人工智能专家系统人工神经网络模糊集
[Abstract]
The essay from four aspects introduces applicable circumstances of artifical intelligence in the electrical system in recent years. The principal introduces that artifical intelligence gets some progress
in theories. Get that complex intelligence is a main developing direction for aoolication in the electrical system.
[Key Words]
artifical intelligence specialist system
artifical nevral network confuse assemble
人工智能是一门关于知识的科学，它主要研究知识的获取、表示和运用。人工智能这一术语是在1956年由美国的McCarthy和Minsk等人提出的，当年他们的Dartmouth举行了第一次智能模拟学术讨论会，在会上首次使用了这一术语，这标志着人工智能作为一门学科的诞生。
自计算机问世以来，它在电力系统潮流计算和短路计算、经济调度以及稳定等方面的应用取得了很大的成功。近十多年来，它又被广泛的应用于电力系统的信号检测与处理、电网及设备保护。然而，计算机作为电脑，能够做的事远不止这些。人工智能作为计算机的一个新兴，长于分析推理，为发挥计算机的作用提供了又一技术条件，并被广泛应用于各行各业。
人工神经网络在电力系统中的应用也成为热门课题。
一、专家系统
实际应用方面,如美国Reliant电力公司与德克萨斯州A&M大学合作开发出一种供电系统管理专家系统(Reliant专家系统)这种专家系统带有数字故障记录仪(DFR),可根据DFR的数据诊断故障扰动.该DFR可在系统故障期间记录系统参数.例如,雷电冲击和操作冲击引起的电压突升或突降、供电中断、过电压、欠电压、谐波和暂态等.
传统的方法是,故障时DFR自动启动,记录并存储相关数据之后,保护工程师进行离线分析,评估保护系统的效果,而Reliant专家系统可省掉上述过程,自动从DFR提取数据,分析并撰写报告,然后通过Fax或E-mail的形式发送给系统调度或相关人员.
分析报告包括的日前、持续时间、故障类型、故障定位、继电保护动作时间、断路器跳闸时间,或载波信号传播,以及RMS值的快速点记.
目前该专家系统已有商业化产品,并有专为MicrosoftWindows95/NT设计的应用软件.
Reliant公司已在几个变电站安装了该系统,并在做进一步的完善工作.专家系
统还可以用于培训变电站的运行人员，巴西国家电力系统使用的Esrase培训程序就是采用专家系统进行变电站自动恢复训练，其中模拟了实际的故障情景,并有一整套变电站运行人员的操作步骤.对于特殊的供电质量问题,Esrase不断能够解决,而且可以解释解决的过程.
二、人工神经元网络
基于神经网络(Neural net work)的自适应保护和监控，由大量的神经元以一定的方式连接而成的,单个神经元的作用是实现输入到输出的一个非线性函数关系,他们之间广泛的连接组合就使得整个神经网络有了复杂的发线性特性,神经网络将大量的信息隐含在其连接权值上,根据一定的学习算法调节权值使神经网络实现从m维空间到n空间复杂的非线性映射.
运用神经网络对电力系统进行自适应保护和控制,器网络的结构较为复杂,维便于研究可以按功能分块,用几个小网络组成一个大网络,各个小网络附有不同的功能,如网络1用来判断故障类型以及故障的方向,网络2进行故障测距，网络
3判别故障是永久的还是暂时的,网络1的输出触发网络2,网络2 的输出又触
发网络3,最后,由网络3 输出进行重合或闭锁判断.
人工神经网络广泛用于暂态保护,用于故障判断及选线,快速而准确,且不受系统运行方式、故障类型、互感器饱和等因素的影响;用于无通讯保护,能提取故障高频信号,取得较好的仿真效果;用于雷电波,开关操作波及故障行波的辨识,亦有收获.
三、模糊集理论
基于模糊集理论的多目标决策方法有Belman-Zaden的最大化法和模糊优先关系(fizzy preference relation)法在电力系统负荷管理和变电站选址规划中的应用.用模糊集方法构造变压器保护原理,以区别内部故障、选取变压器原、副边的电流为特征量,根据EMTP程序得到的仿真结果,采取统计方法得到的模糊规则，之后,采用Dempster-Shafer证据理论对模糊规则进行处理,得到最终结果.还可以采用模糊方法寻求维持系统安全运行和充分利用输电容量之间的折中系统. 安全方面主要考虑了电压稳定性，系统运行的一些不确定因素,如失负荷量,气象因素的影响及停运时间等采用模糊集模拟.
四、综合方法
每种智能控制方法都有其内在的局限性,难以满足处理电力系统实际复杂问题的需要.如何将这些控制方法结合起来形成一种综合的智能控制,使综合的智能控制系统能够体现出各种控制方法的优势而尽量避免各自的不足,综合利用模糊理论及人工神经网络各自的特点形成的模糊神经网络成为提高电力系统的可靠性、快速性、灵敏性及选择性的主要研究方向.由于模糊神经网络中已融入了模糊控制系统的所有信息,包括影响模糊控制器控制性能的所有参数,因此,可通过对其权值和阀值的调整来实现对模糊控制系统参数的综合优化调整,提高控制器的控制精度,保证系统的可靠运行.因而,现在的电力系统是综合智能控制系统,是神经网络与专家系统的结合、专家系统与模糊控制结合、神经网络和模糊控制及自适应控制的结合.但用得较多的是FNN(模糊神经网络)技术,它被广泛用
于发电机、变压器故障检测,具有建模方便,同时克服了神经网络收敛及其费时的缺点,明显改善了收敛性能.
结束语:
总的来讲,近年来各种智能系统方法的应用在广度和深度都得到了发展,由2种
以上智能方法构成的混合系统在电力系统中的应用越来越广，这些研究工作从总体上讲有2种方式:一种方式是应用成熟的人工智能技术如专家系统来解决电力系统的实际问题,实用性是追求的主要目标;另一种方式是应用最近几年出现的人工智能方法来解决电力系统的问题,主要做一些探索性的研究工作，这两种研究方式的协调发展表明人工智能在电力系统中的研究已进入比较平稳而健康的发展轨道。
参考文献：
1 朱永利粟然人工智能发展概况和实用技术简介《电力学报》no。3 1996
2 余然采用人工智能技术提高供电质量《国际电力》第三期 2000
2003 年 4 月5日
人工智能技术在交通控制领域的应用 交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的 交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 1 交通控制领域中人工智能研究方法 1.1 基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。
人工智能在电气工程自动化的应用 是在科学技术方面还是在国民经济方面我国都取得了高速发展，在电力领域，特别是在电气工程自动化技术方面的发展更是可以用翻天覆地来形容。作为新兴技术人工智能技术的整体发展被大多数企业所看好，同时还给予了大量的资金支持使其用于产品开发。在电气工程自动化当中AI技术为其带来的益处较多，比如：能够将工作效率有效提升上来，从根本上降低对物力以及人力各方面的消耗；再者因为其应用情况，有效防止了许多人工可能出现的误差，所以，有效确保了电力领域当中各个产业的发展。 1概述 1.1人工智能技术。时代的不断进步加速了人工智能技术的产生，同时也是进入信息化的标志之一，主要是研究智能发展模式和人们的工作状态，其主要就是为了通过智能机器人系统对部分人工操作进行替代，进而从根本上保证工程运行的智能化。人工智能所包含的领域十分广泛，主要有语言学、计算机科学等。所以，从另一方面来讲，人工智能能够将其划分为思维科学技术的一种，其理论研究和具体实践工作主要是围绕思维科学来进行的。从思维方面来讲，其同时涵盖的有逻辑思维、形象思维以及灵感思维等。和其他学科相比，人工智能技术的发展离不开数学的大力支持。将人工智能和数学融合在一起，可以从根本上促进人工智能技术的不断进步。 1.2电气工程与自动化中人工智能技术的应用特点和优势。人工智能技
术在电气工程与自动化当中具体应用主要体现在数字化系统管理方面，在电气工程与自动化当中应用人工智能技术能够从根本上减小工人劳动强度，降低生产成本，从根本上确保生产效率的不断提高，有效推动电气工程与自动化水平的健康可持续发展，对部分人工操作进行替代，减少了人工成本的支出，从根本上确保企业运行的持久性和稳定性。利用人工智能技术还能够对电气工程与自动化的具体生产制造情况进行实时监控，如果有紧急情况发生的话，能够在第一时间内找出解决的办法，有效防止安全事故的发生。 2电气工程自动化中的应用 2.1人工智能技术在故障诊断中的运用。在具体运行的时候，由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象，再加上经过长时间的运行，零部件存在着老化的情况，难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因，进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的，现阶段诊断故障的方法主要有以下三种：在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种，也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术，进行了人工智能算法的开发，与传感技术和数据采集技术相结合，进行了故障诊断系统的设计，可以及时准确的将故障所在位置及其原因找出来，从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统
人工智能技术在电力系统中的应用 1 人工智能描述 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方。 近年来，随着人工智能理论技术的不断发展，以模糊技术、人工神经网络和遗传算法为代表的智能理论方法在电力系统领域得到了十分广泛的应用。众所周知，电力系统是由各类发电装置、输配电线路、变压器以及用电装置等一系列单元组合而成的大规模动态系统，电力系统本质上是一个非线性动态大系统，存在着许多极为复杂的工程计算和非线性优化问题，例如：电力网络的无功优化调度、电力系统规划运行、发电机组的优化组合、电力系统最优潮流计算、电力市场的交易定价等一系列问题。而这些问题都是多参数，多约束的非凸优化问题。长期以来，电力系统自动化研究者一直在寻找高效可靠的方法来解决这些问题。然而有许多电力系统中存在的问题无法得到快速与精确的结果。其主要原因在于：
信息记录材料2019年5月第20卷第5期(信息：技术与应用〕浅析人工智能在智能交通中的发展与应用 张艳阳 (长沙民政职业技术学院电子信息工程学院湖南长沙410000) 【摘要】在科学技术发展背景下人工智能技术得到快速发展，并在各个领域得到广泛应用，日益改变了人们的工作、生活方式.在交通领域应用人工智能技术，有利于城市智能交通建设与智慧城市建设。本文就人工智能在智能交通中的发展与应用展开论述，首先分析了人工智能技术与智能交通的概述，然后介绍了智能交通在我国的发展历程，最后具体论述了人工智能在智能交通中的应用实践。 【关键词】人工智能技术；智能交通；发展历程；应用实践 【中图分类号】TP39【文献标识码:|A【文章编号】1009-5624(2019)05-0105-02 1引言 随着科学技术的发展以及人们生活水平的提高，汽车工业得到了快速发展，尤其私家车的数量在急剧上升。在这一发展背景下，加之道路紊统建设存在的不足使得我国道路交通压力日益变大，对我国的经济发展与社会进步产生了阻碍作用，所以我们迫切需要交通智能化，缓解交通 3.1身份验证和访问管控 为确保访问过程的安全性，医院需要设置访问权限，可以根据工作人员的岗位级别进行不同权限设置叫为方便査找数据操作所对应的人员，为责任到人，需要验证工作人员的身份信息。网络安全关系到医院系统程序的正常运行，为保证数据访问与操作的有效性和安全性，需要对访问者的访问区域进行管控，以确保工作人员在安全范围内使用数据库。 3.2账号安全管理和防火墙设置 信息系统容易在访问者使用数据的过程中受到外来攻击，从而造成数据信息的丢失和账户密码的泄露。针对这种可能出现的突发性状况，工作人员需要设置网络防火墙,并针对用户的账户安全进行有效的密码数据强化。用户对账户密码进行设置时，不要用单一的数字或者拼音进行组合，设置复杂的密码和不定时更换账户密码可以使破译难度变大。防火墙的设置有利于系统不被非法手段控制，也提高了用户在访问数据库时的安全性。 3.3有效防护体系的构建 随着网络信息技术的飞速发展，大部分网络信息供给方式都在不断革新，所以安全防护体系的完善最终还需要结合当代信息系统的供给方式。为了构建适合时代的安全防护体系，还需要依据网络安全的科学评估方法来进行安全检验。首先需要对网络系统进行漏洞扫描、网络的访问区域进行管理控制、网络的管理进行检测评估。其次为防止数据泄露，医院还需要建立一个有效的防护体系来防止病毒攻击。最后针对网络可能出现的安全隐患，医院需要建立应急防护体系，针对相关工作人员的网络管理水平进行技术培训，并教导他们数据备份与恢复。 3.4监控技术的完善 扫描发现安全问题、及时解决安全隐患是监控技术需要达到的最终目的。医院除了需要使用先进、有效的杀毒软件,从而对互联网的安全进行实时保护，还需要将统计技术与其结合，合理利用网络信息技术，以便直接监控网络信息系统。 3.5物理条件的保护 信息资产主要分为软件和硬件两个方面[5]?于软件而言，安全管理人员需要保证操作系统和软件系统能够稳定的运作，从而确保系统的安全性。而硬件则是需要确保信息系统的物理部件一直处于绝对安全的状态。 信息安全主要是针对系统数据流的安全管理，而信息系统的物理条件也很重要。物流条件是指外部硬件运作良好，如硬件接口、中心机房、工作站以及服务器等。中心机房是整个系统硬件中的核心设备，它从避雷措施、供电设施、门禁制度、室内湿度以及温度等多个方面进行安全调节和建设,它的建设依据來自设备的真实需求。工作站作为医生与医护人员的终端设备，它是信息系统较为独立的模块，管理者特别需要保证其安全性和稳定性。对软盘和硬盘进行明确规划,以便实现用户监测与管理，可以从硬件方面来保证整个信息系统能够稳定运行。为保证服务器能够二十四小时正常运转,工作人员需要注意对服务器的物理保护，服务器是支撑整个系统运转的重要设备，安全管理者可以采用双服务器方案以确保服务器运行的稳定性。 4总结 经济的发展，公司组织架构的扩大，工作流程也越来越复杂，传统的办公系统已无法迎合医院的需要，为保证工作高效率，能够适应时代需求，网络化信息系统被应用到医院资料管理与日常工作中。为保证信息网络的安全性，医院针对信息数据流和物理条件作出了一套有效的安全管理方案。 【参考文献】 [1]李强.刍议医院信息系统的网络安全管理与维护措施[J].中国信息化,2019(02):58-59. ⑵曹佳君.医院信息系统网络安全管理与维护[J].信息与电脑(理论版)，2018(23):178-179. [3]杨娥青.医院信息系统的网络安全管理与维护探讨[J].电脑知识与技术，2018,14(19):42+47. [4]王赠，李伟.医院信息系统的网络安全管理与维护[J].通讯世界，2017(12):113. [5]胡姝敬.浅析医院信息网络的安全管理与维护[J].网络安全技术与应用，2019(01):81+87. 105
人工智能在电力系统中的应用 发表时间：2019-04-15T13:21:41.923Z 来源：《防护工程》2018年第36期作者：顾永超聂元欣 [导读] 提出了人工智能技术在电力系统中的实际应用，为未来的人工智能技术在电力系统中的应用提供一些参考和建议。 国网浙江缙云县供电有限公司浙江丽水 321400 摘要：随着人工智能技术在电气工程自动化领域的引入，电力系统的工作效率得到了迅速提高，电力系统的运行也变得更加稳定。人工智能技术的引入有效地解决了传统的机械问题，同时，人工智能技术在电气工程自动化方面做出了重大改变。因此，本文通过对人工智能在电力系统中的应用进行分析和研究，阐述了人工智能在电力系统中的应用研究，同时表明了人工智能技术的应用优势，提出了人工智能技术在电力系统中的实际应用，为未来的人工智能技术在电力系统中的应用提供一些参考和建议。 关键词：人工智能；电力系统；应用 人工智能技术在电气工程自动化领域的引入是通过计算机技术取代了传统的电气工程手动控制模式，改善传统电气工程的工作模式。本文研究了人工智能在电力系统中的实际应用，为电力系统未来的发展研究提供一些参考。 1.人工智能在电力系统中的应用领域 人工智能技术在许多领域中进行应用，例如生物学、心理学、数学研究等。由于该人工智能的平台系统集成了各个领域，使得人工智能成为了一个集各个领域于为一体的综合领域。德国科学家于1956年提出了人工智能的概念，通过科研人员的不断研究和开发人工智能技术，能够看出人工智能在许多领域，特别是工业应用得到了极大的发展。因此，不难看出，通过人工智能技术的研究，能够极大的提高竞争力，这也是一种提高国家实力的重要技术手段。2015年，随着美国工业互联网计划的提出，德国工业4.0的发展计划和我国制造业将人工智能置于国家战略的最前沿等国家发展战略，提高了人工智能技术的发展。目前，传统的电气工程自动化研究范围仅限于电气化，随着计算机技术的不断进步，电气化领域的互联已成为必然。因此，通过在电气工程领域引入人工智能技术来分析电气设备和相应的电力系统数据，旨在提高电力系统的生产效率，实现对整体工业结构的调整和优化[1]。 2.人工智能技术的应用优势 随着我国经济的不断发展，当前的发展市场中许多企业开始注重企业运营的效率，特别在电力企业目前面临较大的挑战。人工智能技术的应用优势，提出了人工智能技术在电力系统中的实际应用。随着电力设备使用的时间不断提高，设备出现许多故障，同时给企业本身会带来大量的经济损失。通过使用人工智能技术来检测和分析相关的电气设备是解决电气设备安全问题的一个很好的解决方案。 （1）提高生产效率 通过人工智能技术，能够提高电力企业的生产效率，提高了电力工程的给工作效率。目前，传统的电气设备已经无法满足现代的生产需求，通过将人工智能技术与电力设备相结合的形式，不仅提高了企业的生产效率，同时提升了企业的整体工作效率。由于电气设备存在许多机器以及相关的线缆，在某些情况下，许多设备及其电缆都具有一定的危险性，所以，应当需要专业的工作人员对电气设备的安全性进行重视。但是，大量的人力会提高企业的成本，因此，通过人工智能技术完成该工作，不仅能够提升电力工程的运行效率，同时也能够降低企业投入的人力成本。 （2）提高工业活动的安全性 在电气工程自动化中引入人工智能技术能够降低了大多数工作人员的人身安全问题，同时也确保了电气设备的安全运行。利用人工智能技术，可以实时监控所有已编程的电气设备，并可及时检测设备问题并及时对出现问题的设备进行检修。 （3）相关变量易于调整 人工智能控制器易于学习和操作，操作员可以在短暂的训练期后使用人工智能控制器进行初期的工作，降低人力成本的投入。 （4）受其他因素的影响较小 传统的电气设备控制器受到许多意外因素的影响，会大大降低电气设备使用过程中的电气设备精度。通过智能化的人工技术，能够及时分析电气设备模型，获得准确的数据，获得的具体数值与理论数值大致一样。此外，智能化的人工技术在获取数据的过程中不会受外部影响因素的干预而获取错误的数据[2]。 3.人工智能技术在电力系统中的实际应用 （1）应用于电气控制过程 人工智能技术在电力系统中的实际应用过程中，主要实现了对电气工程的控制。传统的电气控制经常存在电气设备的问题。随着人工智能技术的投入使用，其精确的参数化基本上与环境的稳定性无关，以提高电控系统的效率和电气系统的精度控制。 （2）应用于电力系统 人工智能技术在电力系统中的具体应用于人工智能技术的专家系统和神经网络系统。其中，专家系统是电气工程领域的重大进步。通过人工智能技术分析电力系统的数据，能够发现电力系统中存在的问题以及及时解决问题的原因，同时根据相应的数据提出相应的改进政策和对策。随着人工智能技术结合电力系统的广泛使用，不仅大大提高了人工智能技术的发展，同时提高了电力系统的实际应用，提高了电气系统的发展。 （3）设备监控 电气设备出现问题在电力系统中的可能性很高，工作人员在检测问题的过程中，往往很难找到问题的本质。通过人工智能技术的设备监控不仅能够提高设备的质量，同时在对设备的实时监控下能够弥补传统检测方法的缺点，将人工智能技术与传统的监测方法相结合，最大限度的保证设备的质量。 （4）优化设计 在优化设计电气设备的过程中，由于设计过程较为复杂，因此需要实际测试设备的实用性，并有效地结合丰富的经验和尖端的技术检测设备的实用性[3]。
人工智能在生活中的应用 论文 Prepared on 24 November 2020
人工智能在生活中的应用 学号： 姓名：路文轩 课程：大学计算机基础 指导老师：赵奇 摘要 人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。 关键词：专家系统；机器学习；智能交通系统ITS 目录
引言 机器能够思维吗在100年前提这个问题也许会被人们嘲笑，但到了1936年，年仅24岁的英国数学家艾伦·图灵对此进行的研究已经取得了可行性的进展，因此被称为“人工智能之父”。 有人说，智能时代将是成熟的知识经济时代。智能技术发展到今天，其成果已经让我们有了切身感受——机器人家庭保姆、会写小说的电脑、机器人足球大赛……科学的发展总是以不断便捷、服务人类为前提的，那么智能科学带给人类的又是什么呢 最近在美国旧金山召开的一次“奇点高峰会”上，一些未来学家称，到了某一时候，人工智能机器将比其制造者——人更加聪明；他们还畅想几十年后，把计算机、芯片植入人脑，或者说用蛋白质等生物体组织制成的机器人都有可能产生，届时这些芯片将使人类的思考速度达到现今微处理器的水准。有科学家表示，未来人工智能对人类的服务就像人们需要灯光时打开电源开关一样，任何事情都可以“心想事成”。 那么，人机的进一步融合会把我们带向一个什么样的世界呢1.人工智能是什么 在您的眼中，人工智能是什么一个会做饭的机器人，会动手术的仿生手，还是会下象棋的电脑 其实您说得都对，然而人工智能对生活的渗透还远远不止这些。“大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病诊断、天气预测，包括机器人足球赛等等，无不和智能科学息息相关，它已经深入到百姓日常生活的各个领域。”中科院计算所主任研究员、中国人工智能学会副理事长史忠植为我们描绘了一幅广阔的人工智能图景。 简单地说，人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。然而，细分起来，人工智能却有包括类人行为、类人思维等在内的10种定义方法，史忠植在《智能科学》一书中，详细介绍了这10种定义。
中国人工智能系列白皮书----智能交通 中国人工智能学会 二○一六年九月
《中国人工智能系列白皮书》编委会 主任：李德毅 执行主任：王国胤 副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强胡郁 委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良 鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞 任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫 王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖 吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成 张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺 本书编写组 吴超仲张晖褚端峰吕能超
目录 第1章引言 (1) 第2章智能交通系统概述 (3) 2.1 智能交通系统起源 (3) 2.2 智能交通系统内涵 (4) 2.3 智能交通系统关键技术 (10) 2.3.1 交通信息采集技术 (11) 2.3.2 交通信息预处理技术 (13) 2.3.3 交通信息传输技术 (15) 2.3.4 交通信息发布技术 (17) 2.3.5 交通地理信息系统 (18) 第3章智能交通系统发展历程 (22) 3.1 美国智能交通系统发展历程 (22) 3.2 欧洲智能交通系统发展历程 (27) 3.3 日本智能交通系统发展历程 (33) 3.4 中国智能交通系统发展历程 (38) 第4章智能交通系统发展趋势 (46) 4.1 总体趋势 (46) 4.2 车路协同技术动态 (49) 4.2.1 技术概述 (49) 4.2.2 国内外最新进展及应用 (50) 4.2.3 车路协同发展趋势 (59) 4.3 智能车辆发展趋势 (60) 4.3.1 技术概述 (61) 1
4.3.2 国内外最新进展及应用 (63) 4.3.3 智能车发展趋势 (66) 第5章结束语 (70) 参考文献 (74) 2
人工智能技术在电力系统中的应用 电力调度工作对于人们的正常生产生活有重要作用，随着人们对电力需求的不断增多，电力调度系统的压力也在不断增大。要缓解电力调度的压力，实现电力系统的稳步运行，就要加大电力调度的系统的自动化程度。人工智能技术是电力调度自动化系统的重要技术，对于电力调度系统的平稳运行有重要意义。在电力调度自动化系统中运用人工智能技术，是电力调度系统未来的发展趋势。本文着重对人工智能技术在电力系统中的应用现状进行了分析和总结，并且提出了人工智能在电力系统中的发展方向。 标签：电力系统;人工智能技术;应用 1 引言 在如今信息发达的时代，人们的生活已经离不开电力支持，我国的电力技术也突飞猛进。同样这也对目前现有电力系统自动化中的智能技术的安全性能、可靠性能提出了更高的要求。众所周知，电力系统智能技术应用广泛，对其研究也十分必要。因此，加大对电力系统自动化智能技术应用的研究很有意义，这可以继续推动电力系统的长足发展。 2 什么是人工智能技术 人工智能在在英文中的缩写是AI。它是一门新兴的技术科学，用于研究和开发模拟人类智能延伸和扩展的方式方法。人工智能是由计算机科学衍生出来的一个子类。自从人工智能问世以来，相关技术和理论不断的成熟，而且应用的范围也越来越大，人们对该技术的重视程度越来越高，尤其是在技术及领域，可以帮助人们完成一些系统的仿真和控制。其次，人工智能不仅仅局限于逻辑、形象和灵感。只有这样，人工智能才能实现突破性发展。人工智能技术也需要借助数学这门基础学科的帮助。使用数学促进人工智能技术，可以使二者更快地发展。 3 电力系统中人工智能技术的应用 3.1 专家系统控制技术 目前，专家系统在我国的电力系统中应用较为普遍的一种智能化管理系统，通过对电力系统做出决策和信息处理进而完成基础的系统控制规律。专家系统可处理信息和监测较为规律的动力系统。例如常见的电力系统故障监测、维修和隔离，系统负载识别和配电系统故障报警、电力、自动化控制和管理。综合性专家控制系统是电力系统广泛应用和控制的最大优势，能够对各部件最有效监测，保障系统的正确运行。这也是专家系统控制技术是电力系统智能控制技术最为广泛应用的原因。但专家系统控制技术的实用性还是存在一定制约，虽然专家系统控制技术有效实现电力系统整体控制，可却欠缺创造性，日常工作范围也有限，当电力系统出现突发状况，专家系统控制技术解决效果并不理想，所以还需要进一
人工智能及其在电力系统中的应用 发表时间：2016-09-22T15:09:02.970Z 来源：《低碳地产》2016年第6期作者：秦文峰 [导读] 介绍了人工智能中的专家系统、神经网络、模糊理论、模式识别和小波分析技术，以及这些技术在电力系统中的相关应用。 广西南宁 530000 【摘要】介绍了人工智能中的专家系统、神经网络、模糊理论、模式识别和小波分析技术，以及这些技术在电力系统中的相关应用。 【关键词】人工智能；电力系统；应用 随着信息社会和知识经济时代的来临，信息量急剧增加，使得仅靠人脑来处理纷繁复杂信息变得力不从心，所以需要开发由机器实现的人工智能。同样随着我国电力行业的大力发展，系统结构越来越复杂，各种数据越来越多，这就需要将人工智能的技术应用在电力系统中，帮助人们解决复杂的问题。 2 人工智能技术在电力系统中的具体应用 2.1 人工智能定义 人工智能（artificial intelligence，简称AI）[1]是研究、开发和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，是计算机学科的一个分支，它的主要任务是通过建立智能信息处理理论，设计出具有近似于人类智能行为的计算系统。电力系统自动化的领域包括生产过程的自动检测、调节和控制，系统和元件的自动安全保护，网络信息的自动传输，系统生产的自动调度，以及企业的自动化经济管理等。电力系统自动化的主要目标是保证供电的电能质量（频率和电压）、系统运行的安全可靠，提高经济效益和管理效能。 2.2 电力系统中人工智能的研究和应用领域 （1）专家系统。专家系统（ES）是人工智能领域的一个重要分支，它的原理是首先需要对专家在某一个学科领域内的知识和经验进行统计分析，然后采用计算机程序来模拟专家对相同问题的决策过程，最后提出解决问题的方法。例如故障专家系统，可以根据人工提供或现场检测采集到的数据来判断故障发生的具体原因，为排除故障提供参考。在电力系统实际运行时，为保证操作的安全准确性，采用了操作票制度。然而对于现场运行人员来说，编制操作票是一项复杂智能性的劳动，因此可将专家系统应用于编制操作票工作中，这样对于减轻人脑负担和提高准确性都有重要意义。在继电保护中也可采用专家系统，它是针对整个系统中不同保护工作原理，制定相应的鉴别规则、整定原则、核查规则、校正规则等，从而实现设备的智能调整与维护[1]。 （2）人工神经网络。人工神经网络（ANN）从信息收集和处理的角度对人脑神经元网络进行模拟抽象，它采取的是非线性映射的方法，通过对标准样本的学习，不断调整自身的连接权重，经过训练最终能够获得正确的输出，具有强大的知识获取能力，善于解决难以列出方程式或复杂的非线性问题。1975年Dillon等人在第五次PSCC会议上发表了一篇关于用自学习机进行负荷预测的文章，这是ANN在电力系统中的最早应用[5]。但限于当时对ANN本身的研究没有实质性进展，所以ANN在电力系统中的应用没有得到足够的重视，以至于这方面的研究工作中断了很长时间。直至1986年S.Y.OH用模式识别以及联想记忆的方法对一个实际系统进行了安全估计，证明了该方法的可行性。随后，1988年D.J.Sobajic和Y.H.Pao应用ANN中的BP算法进行电力系统的动态安全估计，通过计算结果可知这种方法准确度很高。 （3）模糊理论。模糊理论以模糊集合为基础，其基本思想是接受模糊性现象存在的事实，以处理概念模糊不确定事物为目标，利用模糊隶属度的概念来对不确定事件与现象进行描述。应用模糊理论的模糊识别可以通过对事物的特征进行分类和识别，解决了电力系统中许多需要较长时间的复杂运算来进行故障诊断的问题，提高了电力系统故障诊断的效率。模糊理论主要应用在继电保护的主变保护、线路保护和发电机保护等几个方面[5]。例如在故障电压分量中，电压的高频成分各不相同，提取不同相电压的变换频率特征，将其与模糊集合进行比较，从而可判断出故障相；还可以通过分析对比变压器实际工作电流与理论电流的对称度隶属函数的近似程度进行变压器故障判断，当近似程度超过某一欲定值时，即可以断定变压器发生了故障。但是，模糊系统有自己的缺点，它不具备独立学习能力且建立模型、获取语言规则以及隶属度的方法都不够完善，所以在电力系统中的应用也受到了一定的限制。 （4）模式识别。模式识别是人类的一项基本技能，在日常生活中，人们经常进行“模式识别”，随着人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别是指通过计算机用数学技术的方法来研究模式的自动处理和判读过程。模式识别技术在电力系统中的应用较为广泛，比如高阻抗检测、距离保护等。例如新式继电保护装置，它是建立在模式识别技术与微处理机基础上的，通过改进配电线接地保护装置，在其内置微处理机上加装模式识别数据库，该数据库可以识别电压和电流信号，通过对线路的电流和电压信号进行实时数据比对，进而能够准确鉴别高阻抗正常或故障状态。 （5）小波分析。小波分析是应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域，与傅里叶变换相比，小波变换是空间（时间）和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了傅里叶变换不能解决的许多困难问题，适用于非平稳信号的判断与处理。因此非常适用于电力系统中正常信号中突然出现瞬间信号反常问题的分析。小波分析在电力系统中主要应用在与电流、电压相关的故障诊断方面，一般情况下需要与其他方法结合使用。例如对变压器励磁涌流的判断，可以通过小波变换的方法提取励磁涌流的间断角特征，然后结合模糊理论的方法进行具体的故障诊断。目前应用的电力系统监测手段，主要有侧重于记录电磁暂态过程的各种故障录波仪和侧重于系统稳态运行情况的监视控制与数据采集（SCADA）系统。前者记录数据冗余，记录时间较短，不同记录仪之间缺乏通信，使得对于系统整体动态特性分析困难；后者数据刷新间隔较长，只能用于分析系统的稳态特性。两者还具有一个共同的不足，即不同地点之间缺乏准确地共同时间标记，记录数据只是局部有效，难以用于对全系统动态行为的分析。基于GPS的新一代动态安全监控系统，是新动态安全监测系统与原有SCADA的结合。电力系统新一代动态安全监测系统，主要由同步定时系统，动态相量测量系统、通信系统和中央信号处理机四部分组成。 3 结语 本文主要介绍了几种人工智能技术在电力系统中的实际应用，目前各种人工智能技术和方法在系统中的应用还不够深入，但随着研究的不断进行，新的研究成果会为人工智能在电力系统中的规划、运行和控制开拓新的思路提供新的方法。
人工智能(AI)在电力系统中的应用 徐志国 1,2 (1.东南大学 江苏南京 210096;2.金陵科技学院 江苏南京 210001) 摘 要:简要地介绍了人工智能技术的基本概念,并指出其在电力系统中的应用范围。对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的基本概念进行了简单的介绍,并从实用化的观点对他们在电力系统故障诊断中的应用特点、存在问题进行分析,最后指出综合运用多种人工智能技术是电力系统中的人工智能技术应用的最新发展动向,并提出了有针对性的建议。 关键词:人工智能;电力系统;故障诊断;专家系统;神经网络;模糊理论 中图分类号:T P18 文献标识码:B 文章编号:1004373X(2006)2114704 Application of Artificial Intelligent (AI)Technologies in Power System XU Zhig uo 1,2 (1.So ut heast University,Nanji ng ,210096,Chi na;2.Jinli ng Institute of T echnolo gy,Nanji ng,210001,Chi na) Abstract :T his pa per br iefly int roduces the basic concepts of A rtificial Intellig ence (AI)technolog ies,points out the appl-i cation sco pe o f it in power sy st em.T he basic co ncept of A I t echnolog ies for fault diag no sis are briefly intro duced,Including Ex -pert Sy stem (ES),A rtificial N eural Netw or k (A N N),Fuzzy Set T heory (FST )and G enetic A lg or ithms (G A ).T heir feature and main pr oblems are discussed fr om the v iew of practicability,and it is po inted out t hat the application o f sever al A I techno-l o gies is t he develo pment tr end of the applicatio n of A I technolog ies in pow er system,necessar y sug gestio ns a re made fo r the pr oblems as appr opriate. Keywords :art ificial intellig ence;pow er sy stem;fault diagnosis;expert sy stem;neur al netwo rk;fuzzy theor y 收稿日期:2006 0616 1 引 言 电力系统是由发电设备、变压器、输配电线路和用电设备等很多单元组成的复杂的非线性动态系统。随着电网的不断发展和电力走向市场化,人们对电网的安全运行和供电可靠性的要求越来越高。电力系统发生故障时,要求调度人员迅速准确地判别故障元件与故障性质,及时处理故障,恢复电力系统的正常运行。输配电系统是电力系统中发电厂与电力用户之间输送电能与分配电能的中间环节,包括各电压等级的输配电线路和变电所。他的故障是不可避免的,而电力系统规模的不断扩大和各种监控设备的应用使得输配电网络故障诊断显得尤为重要。因为其可靠性指标是影响整个电力系统可靠性的重要因素,其可靠性的改善将给整个电力系统的安全、可靠性和经济运行带来巨大的效益。所以研究工作者一直致力于发展先进、准确、高效的自动故障诊断系统。 输配电网络故障诊断主要是对各级各类保护装置产生的报警信息、断路器的状态变化信息以及电压电流等电气量测量的特征进行分析,根据保护动作的逻辑和运行人员的经验来推断可能的故障位置和故障类型。由于这一过程 很难用传统的数学方法描述,而人工智能技术则由于其善于模拟人类处理问题的过程,容易计及人的经验以及具有一定的学习能力等特点在这一领域得到了广泛的应用。通过对网络缺陷判断的认知过程的分析,应用综合知识诊断、模糊理论和神经网络等人工智能技术的最新成果,开发出一套综合自动逻辑分析判断系统,可对缺陷进行分析并提供监督处理意见,使检修人员对问题的认识更具全面性、有效性和针对性。人工智能技术被广泛地应用于求解非线性问题,较之于传统方法有着不可替代的优势。目前,国内外已开发了多种人工智能工具,如专家系统(ES)、人工神经网络(A NN)、模糊理论(FZ)、启发式搜索(HS)、遗传算法(GA)等,并开展了在电力系统中的应用和研究。 2 AI 在电力系统中的应用范围 2.1 电力系统的运行与控制 电力系统中分布着大量的自动控制和手动控制装置,如继电器、断路器、隔离开关等。由这些相对简单的局部控制的协同作用构成整个电力系统复杂的实时控制。实时控制有2种形式,即离散控制和连续控制。 2.1.1 保 护 继电保护是一种普遍的离散控制,分布于系统的各个环节中。对系统状态(正常或事故)进行判断,即状态评 147
人工智能技术在城市智能交通方面的应用研究 发表时间：2019-08-30T16:42:15.277Z 来源：《基层建设》2019年第16期作者：何田永 [导读] 摘要：人工智能在交通行业领域已经取得一定的成绩，对缓解交通拥堵、市民出行服务产生一定的效果。 身份证号码：34242219901210XXXX 安徽省合肥市 230000 摘要：人工智能在交通行业领域已经取得一定的成绩，对缓解交通拥堵、市民出行服务产生一定的效果。但是，人工智能在智能交通领域还有很多无法彻底解决的应用。本文谈论人工智能的一些基本技术，当前智能交通面临的问题，然后重点谈论了人工智能关键技术，包括机器学习、计算机视觉以及深度学习，并针对性阐述这些技术在城市智能交通领域相关应用，最后讲述人工智能技术在智能交通领域的应用成果。 关键词：人工智能；智能交通；交通规划；交通监控 1智能交通概况 随着我国经济的不断发展，交通运输系统也不断的壮大；特别是航空、公路、港口、交公、水路、出租等方式的交通运输系统发展越来越快，规模越来越大，他们相互之间的衔接越发紧密，这就使得对交通科技与信息化要求必须越来越高。近年来，国家在城市建设投入了巨资（含交通、安防、城管等），但是大多是只在城市管理上花了更多的钱，塞进更多的高科技设备，电子硬件，并没有把实际获取的数据和信息当作城市管理的资源，只是看成所谓的“技术工具”，这样的城市就像一个四肢发达、头脑简单的城市“植物人”，没有实际灵活的大脑，结果就造成了数据多效果少、单点强全局弱、科技新但落地少。在当前，交通运输已呈现“交通信息系统建设由局部试点向整体应用转变”、“交通信息资源由分散型向集中型转变”、“交通管理模式由被动式向主动式转变，由信息化向智能化转变”、“智能交通产业化由低水平竞争向产业集群转变”等需求特征，所以，需要在新的起点上进一步发展基于人工智能的智能交通系统，提升智能交通水平，才能更好的适应我国社会经济发展的需求，才能更好的解决城市交通压力。 2人工智能技术内涵 人工智能技术通常情况下指的是指以人类智能相关理论研究为依据，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术，人工智能也叫机器智能。它是由计算机科学、信息论、统计学、语言科学等多种学科相互融合和发展而来。总的说来，人工智能技术研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能研究的主要内容是如何制造出人造的智能机器或智能系统，使其具备模拟人类智能活动的能力。在目前人工智能主要包含自然语言处理、语音处理、计算机视觉、机器人技术以及深度学习等热点研究领域。随着科学的发展，计算机运算性能的快速提高，以及存储容量不断扩大，人工智能技术的研究将会不断深入和创新，技术越来越成熟，人类的生活必将会逐渐变得越来越智能化。 3当前城市智能交通面存在的问题 目前，随着科学信息化技术的发展，城市智能交通在与传统的交通系统相比已经有相当大的进步和改善，在城市公交、出租系统以及长途客运运输等方面，智能信息化程度、旅客的舒适度以及监管力度方面能满足大部分的需求，但是，由于城市人口的不断增长、交通枢纽、交通路网、线路规划也越来越复杂、公共车辆数量和种类增多，诸多因素导致城市交通存在压力；所以就目前的状况而言，城市智能交通是满足不了现有的交通管理系统、企业和城市人口的需要，其主要有如下几个方面的问题： 3.1智能交通存在规划的不足 城市智能交通规划所涵盖的范围广并且杂，长期的智能交通发展规划主要还是从当地城市人口增长方面来考虑，从长远考量，未来的交通发展规划必须具体包括：基础设施规划、交通枢纽等众多内容，而短期的智能交通规划则包括：线网规划、车辆规划等内容，所以，因其考虑到城市规模、人口、城市发展等众多因素，现有的交通规划体系，缺乏对未来智能交通规划应有的依据。 3.2城市停车设施供需能力存在不足 根据国外发达国家的管理经验，平均每百辆车要115个停车位才能满足需要，一般露天地面停车场为25～30m2/车，室内停车库为30～35m2/车。但是，在我们国家城市市区百辆汽车停车位数严重不足，只有45个左右，因而就会出现乱停乱放等现象，给城市交通管理造成压力，同时，也出现各类问题滋生。 3.3城市公交系统应对未来路况动态变化能力不足 随着经济的发展，城市机动车数量越来越多，城市交通路况不稳定性因素增加，在公交车辆调度中周期性无法应对路况繁的变化，如何及时感知路网性能状态并预判路网可靠性，这就需要人工智能技术结合当前大数据技术来解决这些问题。同时，出租车服务监管服务水平不力以及机动车交通诱导水平低，出租车行业监管不力，导致目前出租车行业出现司机绕道驾驶，拒载以及盗牌出租车运营等情况，最终出现出租车行业管理混乱，甚至造成各种社会问题的出现。 4人工智能在城市智能交通领域的应用路径 4.1人工智能解决交通规划问题 随着经济的发展，城市规模扩张、人口增长、车辆数量增加、受到资源、环境、安全等方面的制约，智能终端、大数据、云计算、人工智能等新技术正引导着交通规划向智能化方向发展。一个城市，通过智能终端技术收集车辆状态和道路环境信息数据，每天会产生大量的数据，这些数据来源于公安、楼宇、交通、金融等各个方面，这些数据需要我们去汇聚与整合，并基于云计算系统把上述海量数据存储与分析处理工作集中于云端，从而形成综合化和结构化的数据应用，然后通过人工智能技术的支撑向量机、深度神经网络等学习算法，对交通与土地利用相关关系进行量化分析与交通资源的优化配置，分析和预测居民的出行行为与出行偏好，精准把握居民出行时空特性，才能为智能交通需求预测、交通网络态势评估预测以及交通规划决策支持提供有力的依据。 4.2人工智能在出租车行业应用路径 出租车是目前城市交通中主要运输工具之一，人工智能在出租车行业的应用主要表现在通过在出租车上加装改造的移动传感点来作为出租汽车身份合法性的有效识别，然后再结合动态路况信息服务，实现乘客、司机和运营管理部门的信息共享与互动。目的是为提高出租车的服务质量、保障司机的安全、维护出租汽车行业的市场秩序、从而精确打击非法营运等提供支撑。人工智能设备通过视频识别技术，对出租汽车身份合法性的有效识别，精确打击“克隆车”等非法营运车辆，保护合法经营者的权益。也可以通过车载终端技术和对出租汽车