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1 什么是"人工智能"
人工智能是指研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何使计算机变得更聪敏、更能干；如何设计和制造具有更高智能水平的计算机的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴的科学技术。
人工智能研究与计算机软件开发有着不可分割的关系：一方面各种人工智能要用计算机软件实现；另一方面许多计算机软件也要应用人工智能的理论、方法和技术去开发，例如专家智能系统、计算机故障诊断、计算机财会、计算机游戏等软件。
人的智能体现在思维、感知、行为三个层次，因此，计算机人工智能也要研究解决这三个层次的问题。
(1) 机器思维。具体讲是计算机思维、计算机学习、计算机诊断、计算机辅助设计、计算机证明疑难算例、计算机编程、计算机下棋、计算机作曲、计算机绘画等等。
(2) 机器感知。让计算机像人一样能感觉到气味、颜色、触觉。
(3) 机器行为。研究计算机模拟、延伸和扩展人的智能行为，如语言、动作、智能监测、智能控制等行为。
人工智能的应用十分广泛，如智能控制、智能材料、智能家电、智能通信等等。
2 专家系统
专家系统是人工智能中的一个重要分支。专家系统是一种具有推理能力的智能程序系统，是根据某一特定领域内专家们的知识和经验，按照一定格式建成的。专家系统是指"用有关问题领域中的专家知识进行推理，并具有能与专家同等水平来解决十分复杂问题能力的智能程序系统"。建立专家系统的主要目的，是利用某一特定问题领域的专家知识，支持和帮助该领域的非专家去解决复杂问题。
在电力系统规划、控制、诊断、调度、管理等方面已开发了许多专家系统，有的已经投入使用，如设备、网络故障诊断；智能式警报处理；电力系统规划；电力系统负荷管理等。
3 人工智能在电力系统的应用
(1) 专家系统的应用。应用知识获取的多层流式模型，可以自动获取变电所的拓扑结构和保护配置等方面的知识，用于产生变电所停电后的恢复方案的确定；用于以启发式优化方法确定配电系统中对地电容器和电压调节器的地点，达到损耗最小和投资费用最少；采用面向对象技术开发用于保护系统设计的专家系统，考虑保护系统设计与电力网络本身设计的协调；用于开发实现电厂内部电力设备系统的管理与运行状态监视的智能系统；以数字故障录波器的信息为基础的自动分析故障和实践的方法；实现电力系统的稳定控制等。
(2) 人工神经元网络的应用。采用多个人工神经元网络，实现故障诊断；用人工神经元网络进行设想事故的自动选择和评估静态安全性；用非线性优化方法训练多层前馈神经网络，并估计受扰动的电压和电流的正弦波形；用人工神经元网络识别高压电气设备局部放电现象；用人工神经元网络监视高压充油电缆系统工作状况，检测泄漏；用人工神经元网络整定数字距离保护，自动适应网络运行条件变化；用并行自组织分层人工神经元网络估计电力系统不安全的程度；用不安全运行点和最接近的安全运行点距离作为刻画不安全程度的指标；评估电力系统暂态稳定；采用多层前馈神经元网络识别配电系统中的多个谐波源位置等。
(3) 模糊集理论的应用。应用多目标模糊决策方法，进行故障测距和故障类型识别；给出模糊集理论的配电系统潮流与状态估计方法；采用模糊推理估计配电系统负荷水平，归纳各类用户随不同因素的变化；用模糊集方法构造变压器保护原理，区别内部故障、涌流、过激以及电流互感器饱和情况下的外部故障；寻求维持电力系统安全运行和充分利用输电容量之间的折衷解；运用于配电系统损耗模糊计算模型，提高计算精确度等。
(4) 模糊进化优化方法的应用。采用遗传算法，求解火力发电系统经济调度问题；解决发电规划、输电系统扩展规划；实现发电机励磁系统参数协调的确定；求解无功和电压控制问题；求解燃料合同约束下的多时段经济调度问题等。
4 智能诊断和智能维修
智能诊断与维修技术不同于以往的基于数学模型和物理模型的诊断技术，它是利用专家系统、神经网络、模糊理论等进行诊断以及与其他传统技术相融合的诊断技术和维修技术。开发研究智能诊断与维修系统的关键是研究切实可行的智能诊断与维修技术，也就是人工智能方法如何合理应用于故障诊断领域及充分发挥其效能的问题。
5 智能诊断技术的内容
(1) 专家系统诊断。专家系统是应用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂实际问题的一种人工智能计算机程序。一般包括知识库、数据库、推理机、人机接口及知识库管理系统、解释系统等。
(2) 人工神经网络诊断。人工神经网络以其大规模并行处理能力、自适应学习能力、分布式信息存储、鲁棒性、容错性和推广能力等特点在故障检测和诊断领域受到广泛重视。
(3) 模式识别诊断。模式识别诊断是将系统的工作流程经过仿真和分析，加上人的经验，建成各种故障模式，并根据测量信息，确定系统属于哪种模式，从而检测和分离故障。
(4) 故障树分析法。故障树分析法是一种自上而下逐层展开的演绎分析法。它以系统或设备最不发生的故障为顶层事件，向下逐层查出导致该事件发生的全部原因，以一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图(即故障树)，表示事件的逻辑关系，并进行定性、定量的安全性和可靠性分析。
(5) 模糊诊断。模糊概念是内涵确定而外延不确定的概念，如："电压过大"，"电机过热"等。正是由于这些模糊知识及故障诊断中的经验知识存在，所以模糊诊断技术具有较多的使用场合。
(6) 灰色系统理论诊断。灰色概念是外延确定而内涵不确定的概念，如"机器人失控"。灰色系统是指部分信息清楚而部分信息不清楚的系统。是控制论观点和方法的延伸，它从系统的角度出发研究信息间的关系，即研究如何利用已知信息去揭示未知信息，也就是系统的"白化问题"。一个运行中的设备实际就是一个复杂的灰色系统。这个系统中，有的信息能知道、有的信息不准确知道或不可能知道，故障诊断就是利用已知信息去认识含有不可知信息系统的特性、状态和发展趋势，并对未来作出预测和决策，实际上是一个灰色系统的白化过程。
(7) 小波分析诊断。小波变换是近几年得到迅速发展并形成研究热点的信号分析新技术，被认为是对傅立叶分析方法的突破进展。
(8) 遗传算法诊断。遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中各个体之间的信息转化，可并行地爬多个峰，搜索不依赖于梯度信息，采用概率的变迁规则来指导它的搜索方向。它尤其适用于处理传统搜索方法中难以解决的复杂问题和非线性问题，不仅避免了局部优化算法的缺陷，而且可以利用固有知识缩小搜索空间，避免其他全局优化算法产生搜索的组合爆炸。
(9) 集成化诊断。包括：①模糊专家系统故障诊断；②神经网络专家系统故障诊断；③模糊神经网络诊断；④神经网络与模糊专家系统结合诊断；⑤模糊模式识别诊断；⑥小波神经网络诊断；⑦进化神经网络诊断；⑧时间序列与神经网络结合诊断；⑨时间序列与灰色关联度结合诊断。
6 智能维修技术的内容
目前维修方式分为三种：事后维修、定时维修和预知维修。
事后维修又称故障维修，这种维修方式适用于发生事故损失不大的简单设备。定时维修又称预防维修，是按照预定时间间隔或检修周期来进行的计划维修，这种维修用于产品价高，生产流程高效和连续的设备。预知维修技术是基于系统或设备检修智能数据库，实现定时保养、定时维修和定时更换。该检修数据库智能水平主要体现在能够根据以往的维修纪录和各部件可靠性要求的统计分析，自动确定设备的检修计划和检修技术方案。
如配电网的带电作业就提上了日程，而且从当前带电作业的水平看，也完全能承担配电网带电作业。
配电网带电作业要根据配电网的线距小、档距短、瓷横担短、绝缘和工作间距小等特点，采用临时遮蔽和高空作业斗车等措施以降低配电网带电作业的难度，提高在配电线路上带电作业的安全性。
7 智能机器人能带电作业
美国研制的机器人及美国和日本联合研制的机器人在国际ESMO-90会议上进行了带电作业项目的表演。从两个机器人的表演情况看，机器人是可以胜任带电作业任务的。