摘要：人工智能技术从整体框架上建设包括数据的获取过程、数据的整合和处理过程、相关控制指令的发布过程，电力基建系统也需要经过这三个步骤完成对于各项工作内容的管理以及调整，以提高整个电力基建体系的工作开展质量。就具体的工作过程来看，需要在人工智能技术整体框架建设的基础上完成对于电力基建系统的管理工作。鉴于此，本文对人工智能技术在电力基建领域的研究与实践进行分析，以供参考。
关键词：人工智能;电力基建工程;技术应用
引言
人工智能技术在电力基建工程的应用过程中，整体建设框架包括对数据获取装置的使用、数据获取技术的使用以及控制指令发送系统的建设等。所以这些项目都需要通过专用设备以及数据模型实现对于所有数据的高效有序处理，并通过对于数据获取精度保持系统等辅助体系的使用，确保最终获取的数据处理精度符合具体的管理标准要求。
1人工智能基本的内涵
人工智能(artificialintelligence，简称AI)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，人工智能属于计算机学科，人工智能的核心目标为通过对智能信息相关理论的处理及应用，设计出一些与人类智能思维、行为等比较相似的计算系统和程序。随着人工智能的不断发展，在人工智能领域中产生诸多技术，且这些技术正在不断成熟与完善。
2人工智能技术的特点
结合《“互联网＋”行动指导意见》得知，要想推动人工智能制造产业的快速发展，相关部门要适当加大资金投入力度，并构建智能工程，保证人工智能制造水平得到显著提升。相关部门也可以设立智能制造试点，该智能制造试点具有一定的引导作用，可推动人工智能行业的快速发展。相关部门还要适当加大工业数据研发力度，促进人工智能化快速转型，为人工智能制造产业提供良好的数据与技术支持。
3人工智能技术在电力基建领域中的应用思路
3.1基础数据获取
数据来源于两个方面，其一为现场管理人员的各项记录数据，其二为自动控制系统获取的所有数据，这两项数据需要进行横向对比和纵向处理。横向对比是信息化系统和人工智能系统之间的数据存在交叠时，要分析这两类数据的实际精度，只有符合精度要求情况下，才可将其应用于后续的核算过程。对于不存在重叠范围的数据获取，要确保数据的本身精度，以防止后续的控制指令与实际需求之间存在过大误差。纵向处理过程则需要将所有数据整合到已经建成的数学模型中，以了解当前整个基建工程开展进度、开展流程以及落实水平，以此为标准落实后续的具体管理项目。
3.2管理指令发出
管理质量发出要由现场监管人员以及相关的监理人员和施工人员，采用专业设备记录和上传各项数据，同时整个工程基建体系的管理层人员也要了解当前的工程造价消耗总量、工期管理质量等所有参数，各项数据要能够处于统一调配体系内。对于现场监管人员以及监理人员来说，要按照系统给出的方案完成对整个系统管理方法的调整，通过工作问题的研究和了解，制定最为科学合理的管理方案。同时也要考虑按照控制系统中发出的要求和相关指令实现对于所有要求的全面践行，而管理层人员则需要了解当前整个工程的实际建设质量，为后续的管理方向和管理方法进行微调。
4人工智能在电力系统运行中的应用分析
4.1人工神经网络在继电保护中的应用
保护继电器并维护电力系统运行性功能，一直以来都是电力系统发展中比较关键的问题。
在社会科学技术的日益成熟和不断助推下，大众对电力系统的运行要求与过去相比呈现出越来越高的特征。而保护继电器的相关工作也在不断发展和进步，从最初的保护普通计算机到应用人工神经网络，高度体现出了电力系统相关工作人员对继电器的保护。将人工神经网络广泛应用于电力系统的继电器保护中，可以更好地完善继电器运行功能，降低继电器不良事故的发生率。人工神经网络与人类的思维与行为比较相似，其在电力系统的继电器保护中可产生非常良好的效果，对整个继电器系统的运行过程起到一种动态监控的作用，可以及时发现各种继电器运行问题。在当下的许多电力系统运作中都应用了人工神经网络，其具有良好的价值。
4.2模糊理论在电力系统运行中的应用
众所周知，模糊理论不同于一般的人工智能技术，在应用模糊理论的过程中，其有效突破经典集合内部的部分特殊概念。在应用模糊理论的环节中主要采取了模糊搜索基本原理，对电力系统中一些相对不明确、不科学、不精准的现象实施分析和整合。首先，在模糊理论中引进一些与推理非常相似的模糊逻辑与诸多语言变量，从而对电力系统中的各种事情与现象完成准确地描述与分析。现如今，模糊理论的技术与过去相比较，已经比较成熟，其应用范围也非常的广泛，常常涉及到许多行业及其领域。电力系统中存在着明显的非线性，而当线路在穿过非线性时会形成一些分量，这些分量通过重叠操作可以呈现在故障上，且不容易被消除。而通过应用模糊理论的相关技术可以有效消除电力系统中的各种输电线路故障因素，降低互相影响效应，让各个因素处于相互独立状态，从而提升电力系统运作和发展的稳定性、安全性。
4.3神经网络
在电力故障诊断操作中，为充分提高诊断工作的智能化水平，还应用了常见的神经网络技术。神经网络技术是一种先进的科学技术，将其应用于电力系统的故障分析中，可以提高电力系统的灵敏性，并确保电力系统中有关安全装置工作的可靠性。目前，神经网络技术已经渗透到多个行业及领域中，为社会经济发展奠定了坚实的基础。一方面，可以促进专家系统的建立，另一方面也可以对神经网络进行科学的建设，这有助于充分提升电力系统中的故障检修工作质量，类神经网络可以模拟人类处理故障的行为及思维模式，并在知识库的相互比较中形成对故障的判断和评价。在这个对比中，电力系统可以发出一定的警示与标示，进而促进了故障诊断准确性的提升，有助于科学探究故障修复的计划与具体方案。神经网络技术的应用对于电力部门基础设施的要求比较高，一方面，要有完善的神经网络系统及设备；另一方面，还要拥有大量熟悉神经网络技术的专业化管理人才。
结束语
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。在电力系统的各种非线性问题求解和处理中，常常广泛应用人工智能技术。相比较传统方法而言，人工智能技术拥有许多不可替代的良好优点。现如今，在国内外科技发展中已产生了诸多的人工智能系统，常见的主要有人工神经网络、专家系统(ES)、模糊集(FS)和启发式搜索(HS)等。这些人工智能技术已被应用于电力系统中，对电力系统的运行、维护、故障检修等产生关键性意义。
参考文献
[1]刘玉田,孙润稼,王洪涛,顾雪平.人工智能在电力系统恢复中的应用综述[J].山东大学学报(工学版),2019,49(05):1-8.
[2]李仕林,韩凯,孙晨曦,马启林,赵旭.人工智能技术在电力系统中的应用研究[J].中国标准化,2019(14):223-224.
[3]杨东升,秦佳,周博文,庞永恒,汉焕英.人工智能在电力系统中的应用综述[J/OL].郑州大学学报(工学版):1-9[2020-03-27].
[4]杜虎.人工智能技术在电力系统中的应用[J].电子技术与软件工程,2019(11):246.
[5]胡涛.大数据人工智能在电力营销服务调度系统中的应用[J].电子技术与软件工程,2019(10):246-247.
[6]闫国珍.对目前人工智能在电力系统故障诊断中的应用探讨[J].中国新通信,2019,21(08):98.
[7]朱永利,石鑫,王刘旺.人工智能在电力系统中应用的近期研究热点介绍[J].发电技术,2018,39(03):204-212.