人工智能在自然灾害应急救援中的应用

中国新技术新产品2019 NO.9（上）- 134 -生 产 与 安 全 技 术表计的电量对比、三相电流、电压不平衡、事件报警等。

通过满足多方位的查询需要，从一定程度上使电网得到保护，及防止窃电现象的发生。

通常对用电较大的单位及企业负荷系统中拥有一套专属的计量设备。

通过专业计量设备的使用可以对大客户用电中的电压断相、电压缺相、电压逆相序、电流不平衡、电流反极性等各种报警监测、查询、分析和处理。

确保大客户的稳定用电也是保障电网安全的一部分。

2.4 电费风险通常电力企业对电费回收比较重视，因为营销的主要收入来源也是从回收的电费中体现，但对于传统的电费缴纳机制来说存在着一定程度上的不足，一般用户都为先用电而后收费，而对用电人员的素质不够保障，往往会对电力企业造成经济上的损失，使电力企业在营销上存在风险，如何规避电费被拖欠及受不回的风险一直是电力企业相关领导关心的问题。

通过引入负荷管理系统，能够在较大程度上解决电费回收的问题，通过负荷管理系统，可以对用电客户的任意时段用电电量进行监测，并根据该时段的用电电量计算出该客户的电费余额，象余额不足，可进行停电处理，待客户缴费再进行供电在一定程度上规避了电费回收中的风险。

同时利用符合用电监控模式对用户的用电规律进行记录，如出现用电异常也可以及时作出判断并进行相关处理，从而确保电网的安全，较大程度地降低了收费回收风险。

2.5 宣传节能意识电力资源应用较为广泛，应用电单元更为广泛，所以提高用户对用电的节省意识，对电力的保护具有积极意义。

科学引导用电用户节约用电也是电力公司应该积极实施的工作项目。

通过电力公司宣传节约电能的环保意识，也会为相关电力公司提高自身的品牌形象，对电力的销售也具有较高的积极影响。

负荷管理系统为也为电力企业提供了相关节能服务，负荷管理系统也可以在用户的终端进行节约电能宣传，在用户缴费的电子入口可以看到相关节约电能的话语，从而带动用户对电能的节约，促进电力企业的发展。

3 结语用电营销管理工作需要关注多种影响因素，该文主要分析了电力负荷管理工作中相应管理系统的变动，系统原有的控制功能被丰富，其功能体系呈现出综合化的特点，可支持用电检查、计量监督与远程抄表等工作，然而用户对系统的了解不足，并未真正地感受到该系统对于用电营销的辅助作用，因此在后续的管理用电营销事务的工作中，还需针对用户展开指导与沟通工作，通过电力负荷管理来提升电力企业的综合管理水平。

参考文献[1]赖娜.营销管理现代化建设服务中的电力负荷管理系统[J].通讯世界，2017（19）：150.[2]乔伟.基于电力负荷管理终端的用电管理应用研究[J].内燃机与配件，2018（7）：187-188.[3]滕会兵.浅析负荷管理系统在电力营销反窃电工作中的应用[J].通讯世界，2017（1）:192-193.人工智能是探索人的思维和智能规律的科学，是引领新时代创新发展潮流的重要引擎。

从“深蓝”战胜卡斯帕罗夫到“阿尔法狗”战胜李世石，标志着人工智能已经从计算智能和感知智能发展到认知智能，到达了前所未有的水平，人工智能迎来了新的快速发展时期。

将人工智能应用到自然灾害应急救援中，有望解决自然灾害应急救援中的诸多难题。

1 人工智能原理及其发展人工智能是一门融合了计算机科学、数学、信息论、控制论等多专业领域的综合科学，是以计算机为主要物质基础，模拟和拓展人的思维过程和智能行为的技术方法的统称。

其基本原理是运用机器学习、模式识别、大数据、云计算和传感器等技术方法，使机器通过学习训练后能够模拟人脑神经系统和模拟心智，实现识别、计算、认知、推理、决策、学习等功能。

从技术层面讲，人工智能主要包括搜索求解、知识推理和机器学习三类。

从发展层面讲，人工智能主要包括计算智能、感知智能和认知智能三类。

人工智能从提出到现在，经历了60多年的发展积累，经历了两落三起。

2016年谷歌“alphago”在围棋比赛中的获胜，展现了人工智能的强大力量，掀起了人工智能新的热潮。

人工智能作为世界三大尖端技术之一，已经实现了从实验研究向产业发展的飞跃。

从智能家居、虚拟助手、人脸识别到智人工智能在自然灾害应急救援中的应用袁发培（湖北省武汉市火箭军指挥学院，湖北 武汉 430012）摘 要：人工智能是引领新时代创新发展潮流的重要引擎，其独特的优势能够应用于自然灾害应急救援的灾情分析判断、识别搜寻目标、代替人工从事高危作业、辅助决策和处置效果评估等领域。

结合自然灾害应急救援的特点规律和当前实际，应从树立正确指导、建立数据样本、加强实践检验等方面着手，做好人工智能在自然灾害应急救援中的应用。

关键词：人工智能；自然灾害；应急救援中图分类号：TP18 文献标志码：ADOI:10.13612/tp.2019.17.075中国新技术新产品2019 NO.9（上）- 135 -生 产 与 安 全 技 术能医疗、机器翻译和搜索引擎，人工智能已经悄然进入我们生活的多个领域。

人工智能在代替人们工作过程中体现出来的明显优势带来了其实际应用的爆发式增长，机器智能水平也相应得到不断提升。

目前，许多行业领域都在探索人工智能的应用，根据当前发展形势，可以预测随着技术的不断进步，人工智能在未来的发展过程中，准入门槛更低，应用领域更为广泛，正如科学家语言人工智能将引领人类第四次工业革命，广泛影响未来人们的生活。

2 人工智能在自然灾害应急救援中的应用前景我国自然灾害频发，灾害救援任务繁重，且部分自然灾害发生突然，同时随着次生灾害发生，灾害造成的人员伤亡、财产损失和环境破坏等复杂形势局面，给应急救援带来了严峻挑战。

在人工救援行动中，受环境条件限制和主观经验的影响，往往面临灾害情况难以全面掌握、灾情发展难以预测、应急处置难以决策、高危作业带来人员安全隐患等诸多问题。

针对这些情况，可以在自然灾害应急救援中应用人工智能技术，弥补人工救援行动的不足，主要需求体现在以下几个方面。

一是灾情分析判断。

当前，对于部分灾害，仍然难以从积累的大量数据中完全掌握其活动规律，做到准确预测灾情发展。

在火灾救援行动中，面对现场气象、地形、植被分布等多方面因素，要及时准确地判断火灾发展趋势，有效采取应对措施，仍然有一定困难。

人工智能技术可以通过对以往积累的海量灾害信息进行无监督学习，挖掘数据资源中有价值的信息，并进行抽象表示，发现灾情发展规律，建立认识和预测灾害的模型，从而能够有效“筛除”大量的重复、冗余的信息，并根据现有灾情数据进行特征分析，预测灾情发展。

二是跟踪设别、搜寻目标。

灾害应急救援行动中，有许多重要目标需要及时识别、搜寻。

象在地震灾害救援中，被掩埋人员的识别、危害型建筑物识别、灾区域范围内人员的流动情况等。

这些需求可以通过搜索推理技术从大量的数据信息中学习目标特征，对目标进行描述，按照一定规则、算法识别现有对象，并建立相互之间的联系，提升目标识别分类的准确性，确保及时识别、搜寻到关键目标。

三是代替人工从事高危作业。

自然灾害发生后，由于灾情变化迅速、环境条件复杂，应急救援人员有时难以快速应对，往往面临高危作业环境，严重时还可能面临生命危险。

机器人通过运用智能感知、智能导航与规划等技术，能够代替人工进入危险区域搜寻识别目标，并按程序进行作业，降低了人工处置的安全隐患。

当前，机器人在灾害救援中的应用已经得到推广应用，但整体智能化程度不高，主要是完成单项操作，缺乏识别判决环境条件和自主决策的能力，需要人工智能技术的支撑。

四是灾情处置辅助决策。

灾害应急处置过程中，面对灾害情况、力量资源情况和环境情况等形成的大量数据信息库，管理者需要及时有效地提炼出价值信息，判断灾情发展，明确救援重点和关节，合理调配使用力量资源。

此时，人工智能技术能够模拟参谋助手的角色，通过深度学习构建灾情分析模型，对大量灾情信息进行分类、挖掘。

通过专家系统对重要灾害信息的分析、推理，准确预测灾害情况发展。

根据任务轻重缓急进行排序，对任务进行聚类分析，对力量资源需求进行定量计算。

通过人工智能技术合理掌控灾害处置的进度、强度，优化力量资源的配置，根据管理者意图提出处置方案，为管理者决策提供支撑。

五是灾情处置效果评估。

自然灾害应急救援是一项复杂的活动，及时做好救援效果评估，能够及时掌握救援规律，修正救援活动中的偏差，确保救援效果。

利用机器学习技术从过去实践积累的海量信息中训练出灾害救援效果评估原始模型，根据训练数据对救援处置细节标准进行关联性设别和量化设置，再输入新数据进行模拟实验，由此检验应急处置效果。

3 人工智能在自然灾害应急救援中的实现途径人工智能在灾害应急救援中的应用前景广阔，发挥的作用效益突出。

当前，人工智能在自然灾害应急救援的应用还处于起步阶段，许多条件还不够成熟，必须结合当前实际，坚持正确的指导方向，从基础抓起，建立数据样本，注重实践检验，不断深入推进。

一是坚持正确的指导。

当前，人工智能在灾害应急救援中的应用总体来讲，规模较小，智能化水平不够，机器自主学习的能力水平较低。

针对这一实际，必须要认识到灾害应急救援智能化建设是一项系统工程，必须统筹规划，立足当下情况，搞好人才和技术储备等基础建设。

着眼长远，认清人工智能的特点规律，结合灾害应急救援实际加强建设和运用。

二是建立灾害数据样本。

人工智能在灾害应急救援中的应用中，包括机器学习在内的一些关键技术均需要通过对海量数据样本的学习，才能发现对象的规律，建立相应的模型，因此，灾害数据样本是实现人工智能应用的基础。

灾害应急救援实际经验丰富，平时应注重灾情分析数据、演练数据、作业数据等各类数据的积累，及时与其他单位实现数据共享，扩大样本规模，并注重进行分类、注释和标记，便于机器识别学习。

三是注重实践检验。

人工智能在灾害应急救援中的应用是一个新的领域，有其自身特色需求，实践过程中，可能会出现各种情况，因此，必须提前进行检验验证，确保应用效果万无一失。

一方面要建立检验验证的标准，提高验证的可操作性；另一方面，需采取合适的检验验证方法，象通过模拟训练或在应急处置救援实践中进行检验等方式，均可以进行探索。

当前，较为成熟的人工智能技术已经得到了广泛应用，逐渐影响人们的思想和认知。

由于自然灾害应急处置有其自身的特点和规律，该领域的应用创新还有许多工作要做，除上述内容外，在技术创新、应用领域、应用模式等细节落实方面还需要积极探索。

参考文献[1]李德毅.人工智能导论[M].北京：中国科学技术出版社，2018.[2]金欣.指挥控制智能化现状与发展[J].指挥信息系统与技术，2017，8(4):10-18..。