کاربرد هوش مصنوعی در صنعت برق

در دنیای امروزی که علم و تکنولوژی های جدید و نوین به دنیا معرفی شده اند و زندگی انسان از حالت سنتی و قدیمی به یک شیوه جدید و مدرن تبدیل شده، انسان باید بتواند خود را با این تغییرات سازگار کند و در حوزه های مختلف مانند هنر و صنعت و ارتباطات و … از این تکنولوژی ها استفاده کند تا در زندگی روزمره خود به مشکل دچار نشود و با این علوم جدید، یک زندگی مدرن و آسان را داشته باشد. هوش مصنوعی به ماشینی گفته می شود بتواند مثل انسان فکر کند و بتواند از رفتار انسان تقلید کند.

طراحی هوش مصنوعی به عنوان یک تکنولوژی جدید و نوین توانسته کمک شایانی به انسان در تمام زمینه ها کند و دسترسی به اطلاعات مختلف، ارتباط سریع و آسان و پیشرفت روزمره در صنایع مختلف را برای او به همراه داشته باشد. هوش مصنوعی در صنعت برق نیز مورد استفاده قرار گرفته است و تاثیر به سزایی در گسترش ارتباطات امروزی شده است به طوری که امروزه تبدیل به یک نیاز واجب در این صنعت شده است و کاربرد های بسیار زیادی دارد. 

هوش مصنوعی در واقع شبیه سازی فرآیند تعامل داده ها با تفکر انسانی است، به امید درک ماهیت هوش انسانی و سپس تولید یک دستگاه هوشمند، این ماشین هوشمند می تواند همانند تفکر انسان برای پاسخگویی و مقابله با این مشکل باشد. استفاده از هوش مصنوعی (AL) در کثیری از کاربرد های روزمره، صنعتی، نظامی و … مورد توجه روز افزون قرار گرفته است.

سیستم های ارتباطی نیز از این امر مبری نبوده و این روش ها در بخش های مختلف آنها مورد استفاده قرار می گیرند: از دسترسی به طیف های فرکانسی، طراحی آنتن ها، عملکرد های موجود در لایه فیزیکی، دسترسی به کانال ها، مدیریت شبکه، برقراری امنیت سیستم و … همگی مورد توجه پژوهشگران بوده اند.

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت برق

در سال های اخیر، استفاده از ابزار های هوش مصنوعی در زمینه های مهندسی و صنعت رو به افزایش بوده است. کاربرد هوش مصنوعی در پکیج های طراحی نرم افزار یک منظر مهم برای بررسی و کاوش می باشد همانطور که توانایی کلیدی و مهم یک مهندس حرفه ای، طراحی محصولات و ارائه خدمات می باشد.

امروزه زبان های برنامه نویسی متنوعی توسعه یافتند که هر کدام دارای کتابخانه های وسیعی هستند. یکی از زبان های برنامه نویسی که در بین متخصصان هوش مصنوعی محبوبیت زیادی پیدا کرده است، پایتون می باشد. پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالاست و می تواند برای سناریو های پیچیده ای استفاده شود.

زبان های سطح بالا از متغیرها، آرایه ها، اشیا، عبارت های محاسباتی پیچیده یا عبارت های بولی و سایر مفاهیم انتزاعی علوم کامپیوتر استفاده میکنند تا جامع تر شوند و کاربرد پذیری آنها به شکل نمایی افزایش یابد یکی از مهم ترین دلیل سوءاستفاده از این زبان سادگی یادگیری می باشد.

همین مسئله سبب شده تا کار متخصصان هوش مصنوعی تا حد زیادی راحت شود. الگوریتم های هوشمند نظیر الگوریتم ژنتیک، جستجوی ممنوع، بهینه سازی کلونی مورچگان، شبیه سازی گداختگی فلزات، الگوریتم اجتماع ذرات و … به عنوان ابزارهایی گسترده و مفید در حل مسئله مکان یابی و تعیین ظرفیت تجهیزات الکتریکی مورد استفاده قرار می گیرند. در ادامه با بررسی روش ها و الگوریتم ها به کاربرد و کارکرد آنها در صنعت برق و زیر مجموعه های این صنعت پی می بریم.

در صنعت برق، هوش مصنوعی کاربرد های گسترده ای دارد و اغلب مشکلات احتمالی را حل میکند. از تکنیک های هوش مصنوعی می توان برای توسعه دادن استراتژی های کنترل استفاده کرد. از هوش مصنوعی در بهینه سازی بسیاری از حوزه ها در مهندسی برق استفاده می شود. مشکلات مهندسی مربوط به سیستم های قدرت که با تکنیک های معمول و رایج قابل حل نیستند، توسط تکنیک های هوش مصنوعی قابل حل می باشند.

کاربرد دیگر هوش مصنوعی در مهندسی برق برای تشخیص خطا و نمایش شرایط در تجهیزات الکتریکی و ماشین هاست. همچنین از هوش مصنوعی در پردازش تصویر و نرم افزار های قابل مشاهده کامپیوتر با محدوده وسیعی از آنها استفاده می شود. از ابزار هوش مصنوعی به طور گسترده در بسیاری از حوزه های مربوط به مهندسی برق و الکترونیک استفاده و به کار گرفته می شود.

در صنعت برق با وجود پیشرفت های روزافزون در زمینه های مختلف و کشف تکنولوژی های جدید از جمله هوش مصنوعی، نیاز به استفاده از این ابزار و نرم افزار های مختلف، به یک ضرورت تبدیل شده است. در ادامه مقاله، روش ها و تکنیک های هوش مصنوعی در این صنعت در مواردی چون خدمت رسانی عمومی، سیستم های انتقال و توزیع انرژی الکتریکی، تشخیص خطا و مکان یابی آن در سیستم های قدرت را به همراه نرم افزار ها و برنامه های پرکاربردی چون پایتون، مورد بررسی قرار می دهیم.

روش

هوش مصنوعی در سالیان اخیر به عنوان یک موضوع علمی و پژوهشی، تغییرات بزرگی را در علم ایجاد کرده است. با استفاده از تکنیک ها و روش های هوش مصنوعی در زمینه های مختلف، می توانیم پیشرفت های بزرگی را شاهد باشیم که نتایج و دستاورد های آن دنیای مدرن تر و پیشرفته تری را برای جامعه انسانی می سازد. این موضوع در زمینه صنعت برق نیز صدق می کند و استفاده از هوش مصنوعی و تکنیک های آن می تواند موجب حل عمده مشکلات موجود در این صنعت پرکاربرد شود.

 موارد استفاده از هوش مصنوعی در صنعت برق 

هوش مصنوعی به عنوان یک ماشین ، دقیقا مثل انسان فکر و عمل می کند و عملکرد با دقت بالایی دارد. این ماشین در صنعت برق در مواردی چون خدمت رسانی عمومی به مشتریان، تشخیص خطا و مکان یابی در سیستم های قدرت، کنترل امنیت در سیستم های قدرت کاربرد دارد. نرم افزار هایی برای برنامه نویسی هوش مصنوعی نیز وجود دارند که در صنعت برق نیز مورد استفاده قرار می گیرند. نرم افزار پایتون به عنوان یکی از بهترین نرم افزار ها در این زمینه می باشد.

هوش مصنوعی و کاربرد آن در خدمت رسانی عمومی به مشتریان 

از آنجا که تقاضا برای خدمات مشتری دائما در حال افزایش است، شرکتهای بیشتری در تالش برای استفاده از فناوری هوش مصنوعی در زمینه خدمات مشتری، فعال سازی خدمات هوشمند مشتری، کاهش فشار خدمات مشتریان و کاهش هزینه های عملیاتی هستند. تکنولوژی های مختلفی از هوش مصنوعی در خدمت رسانی به مشتریان استفاده می شوند که در ادامه چند مورد از آنها را تحلیل و بررسی می کنیم.

یادگیری ماشین 

یادگیری ماشین هسته اصلی هوش مصنوعی است. این یک میان رشته چند محوری است که الگوریتم ها را از داده ها مطالعه میکند. این مطالعه نشان میدهد که چگونه کامپیوترها رفتار یادگیری انسان را شبیه سازی کرده یا درک میکنند، الگوریتم ها را انتخاب میکنند و مدل ها را براساس داده های موجود یا تجربیات گذشته می سازند، و در نهایت داده های جدید را پیشبینی کرده و ساختار دانش موجود را به طور تکراری سازماندهی میکنند تا عملکرد خود را بهبود بخشند. هسته یادگیری ماشین داده ها، الگوریتم ها (مدل ها)، و قدرت محاسبه است.

تشخیص خودکار سخن 

تشخیص سخن به تکنولوژی اشاره دارد که سخن را از طریق مجموعه ای از تکنولوژی ها به زبان و متن تبدیل میکند. تکنولوژی تشخیص سخن ابتدا از تکنولوژی تشخیص الگو برای استخراج ویژگیها، مدل های زنجیره ای و برنامه های آزمایشی برای داده های آماده استفاده میکند. داده ها باید در مرحله آماده سازی داده ها مورد استفاده قرار بگیرند و سپس یک مدل ویژگی از طریق پردازش سیگنال و استخراج ویژگی ها بدست می آید.

در نهایت، یک الگوریتم شبکه عصبی برای یادگیری و آموزش تکرار شونده برای به دست آوردن مدل های صوتی و زبانی مورد استفاده قرار میگیرد و نتایج هر دو مدل صوتی و زبانی داده های گفتار آزمون هدف بدست می آید. به علاوه، از الگوریتم جستجوی کاندید برای بدست آوردن نتایج بازشناسی به کار میرود. دقت تشخیص سخن مستقیما بر صحت درک اهداف کاربر یک سرویس مشتری هوشمند تاثیر می گذارد.

تبدیل متن به سخن 

گفتار متن به سخن (TTS) به تکنولوژی اشاره دارد که گفتار مصنوعی را از طریق روشهای مکانیکی و الکترونیکی برای تبدیل متن ورودی دلخواه به گفتار مربوطه تولید میکند. TTS هماهنگ سازی ارتباط داده ها و ارتباط صوتی در یک پایانه را ممکن میکند. با تبدیل اطلاعات ارائه شده توسط کاربر در حالت متن به خروجی صدا، این تکنولوژی به طور قابل توجهی به کاربران مجموعه کمک می کند و تجربه کاربران خدمات هوشمند مشتری را بهبود میبخشد.

نمودار دانش

نمودار دانش اساسا یک شبکه معنایی بزرگ است که در ابتدا رویداد های مفهومی دنیای عینی و روابط بین آن ها را توصیف میکند. سیستم پرسش و پاسخ خدمات هوشمند مشتری، بر اساس سوال مشتری، پاسخ مربوطه را تعیین میکند، و پاسخ آن یک دانش و یک نهاد است و نمودار دانش مبتنی بر روابط گراف برای ساختن دانش در هستی شناسی و ساخت پایگاه دانش شامل معلومات آن حوزه است

درک معنایی

درک معنایی، تکنولوژی کلیدی سیستم های خدمات هوشمند مشتری است که میتواند به درک معنایی بر اساس قواعد زبان، روشهای یادگیری ماشین بر اساس اصول آماری و درک معنایی انتها به انتها تقسیم شود. در بین آنها، درک معنایی به استفاده از روش های مدل سازی یادگیری ماشین مختلف برای یادگیری و درک محتوای معنایی نشان داده شده توسط یک متن اشاره دارد. در سیستم های گفتگوی انسان – ماشین، درک معنایی در درجه اول متشکل از دو زیر بخش است: شناسایی هدف و پر کردن شکاف. شناسایی هدف، فرآیند تحلیل اطلاعات ورودی کاربر و شناسایی هدف کاربر است که یک مساله طبقه بندی است.

شکاف زمانی، فرایند پر کردن اطلاعات با پر کردن یک جای خالی است، یعنی تبدیل هدف ضمنی کاربر به دستورالعمل های صریح برای کامپیوتر که آن را درک کند، یک مساله برچسب گذاری شده است. اطلاعات شکاف زمانی را میتوان به عنوان پارامتر متناظر با یک هدف در نظر گرفت و یک هدف ممکن است متناظر با چندین شکاف باشد.

تشخیص خطا و مکان یابی آن در سیستم های قدرت 

در پی توجه بیشتر به کاربرد های هوش مصنوعی در سیستم های قدرت، این مقاله یک بررسی جامع از رویکرد های هوش مصنوعی در شبکه های قدرت ارائه می کند. در برخی از روش ها امکان تشخیص مکان رخ دادن خطا نیز وجود دارد که در ادامه بررسی می کنیم.

سیستم پیشرفته

سیستم پیشرفته، اولین تکنولوژی هوش مصنوعی است که برای تشخیص خطا در شبکه قدرت اعمال میشود. زمانی که خطایی رخ میدهد، اطلاعات خطا با قوانین بنیادین دانش مقایسه می شود تا مولفه های خطا را برداشت کند. این سیستم، توانایی استدلال قوی برای اطلاعات قطعی دارد و میتواند یک توضیح علمی برای فرایند توسعه عیب ایجاد کند.

با این حال، برخی نقص ها نیز وجود دارند: هنگامی که مواجه با شبکه های قدرت بزرگ یا پیچیده است، اکتساب دانش دشوار است، سرعت تشخیص مشکل است؛ هنگامی که توپولوژی شبکه تغییر میکند، حفظ و به روز رسانی پایگاه دانش مشکل است و توانایی یادگیری ضعیف و تحمل خطا وجود دارد.

ادبیات این سیستم از تطبیق الگو برای تجزیه و تحلیل رابطه بین تغییرات ساختار شبکه، رفتارهای حفاظتی و نقص های مختلف در طول خطا های شبکه استفاده میکند که تکمیل بودن و قابلیت تفسیر فرایند تشخیص خطا را تا حد معینی بهبود میبخشد. فرآیند منطقی ساده و آسان است.

ادبیات همراه با شبکه عصبی مصنوعی برای تعیین اطلاعات نامشخص، ساده سازی قوانین دانش و کاهش تداخل اطلاعات غیر عادی، به منظور مقابله موثر با عدم قطعیت ها نظیر اطلاعات، حفاظت و مدارشکن. در این مقاله یک روش عددی جدید متشکل از سیستم خبره و نظریه اطلاعات پیشنهاد شده است. سیستم پیشرفته رایج بر پایه حکم تطبیق قانون به روش محاسبات عددی برای حل ابهام اطلاعات و صحت استدلال تبدیل شده است.

ادبیات یک روش استخراج قاعده را بر اساس استخراج ویژگی پیشنهاد کرد، که با سیستم پیشرفته ترکیب شد، سرعت و قدرت استدلال را بهبود بخشید؛ ادبیات تکنولوژی شبکه دانش را با استفاده از نقشه دانش به شکل آنلاین با تغییر گره دانش نقشه دانش معرفی کرد، تا میزان زیادی تعمیر و نگهداری آنلاین و کارایی جستجو را بهبود بخشد.

شبکه عصبی مصنوعی

شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یک سیستم شبکه پیچیدهای است که سیستم عصبی زیستی را برای پردازش موازی اطلاعات، از طریق روابط ورودی و خروجی شبیه سازی میکند و با تعداد زیادی از نورونها ساده به هم متصل میشود. ANN اطلاعات هشدار دهنده را به عنوان ورودی میگیرد و نتایج تشخیص به عنوان خروجی، تعداد زیادی از نمونه های آموزشی را تجزیه و استخراج میکند، به طوری که اطلاعات خطای نامعلوم یا غیرقابل پیش بینی را میتوان آنالیز و قضاوت کرد.

روش ANN مزایای توانایی یادگیری قوی، تحمل نقص قوی، توانایی تعمیم قوی، مقاومت خوب، استدلال سریع و پردازش توزیع شده موازی را دارد. با این حال، معایب زیر را دارد: آموزش به تعداد زیادی نمونه نماینده نیاز دارد، و دستیابی به یک نمونه کامل، به ویژه برای نقص های پیچیده، نسبتا دشوار است؛ فرآیند تشخیص کدر است و توانایی تفسیر نتایج را ندارد. این ادبیات از دو نوع مدل سازی شبکه های عصبی برای تخمین ناحیه خطا استفاده میکند. ادبیات مفهوم مکانیک کوانتومی را هنگامی که یک شبکه عصبی برای تشخیص خطا را به کار میبرد، معرفی کرد.

برای سیستم های قدرت مقیاس بزرگ، متون ترکیبی از توابع پایه شعاعی (RBFNN) و انتگرال فازی را پیشنهاد کردند. اول اینکه، شبکه بزرگ با توجه به روش تقسیم شبکه با هم تقسیم می شود، که دشواری ساخت مدل را کاهش میدهد، و از ارتباط انتگرالی فازی برای ادغام subnet های مجاور استفاده میکند. خروجی تشخیص به دست می آید، و عدد حاصل از خطوط اتصال داخلی و مجاور آن تحقق مییابد. 

ادبیات از یک جز منفرد به عنوان هدف سلول برای ایجاد یک شبکه عصبی جهانی سلولی استفاده میکند و به طور خودکار یک مدل را با استفاده از یک ماتریس سه بعدی تولید میکند و از یک شکل sagittal فازی استفاده میکند. این شکل رابطه منطقی منطقی بین مولفه ها و مدارشکن را توصیف میکند که میتواند به طور موثر با تغییرات در توپولوژی شبکه سازگار شود و قابلیت حمل و قابلیت حمل و انتقال خوبی داشته باشد. به منظور اجتناب از افتادن به مقادیر حداقل محلی، ادبیات الگوریتم ژنتیک را با شبکه عصبی پس رو (BPNN) ترکیب میکند تا به طور موثر محل خطای شبکه برق را تشخیص داده و تحمل نقص را بهبود بخشد.

روش تشخیص حالت جزیره ای

این روش اغلب به جای تبدیل فوریه فوریه که از یک اندازه پنجره ثابت استفاده میکند استفاده میشود. بسیاری از مطالعات به منظور تعیین بهترین نظم موج برای بدست آوردن نتایج دقیق و تعداد کم ضرایب برای پردازش سریع انجام شدند. 

کنترل امنیت در سیستم های قدرت

در شرایط اضطراری و غیر عادی ، یک اپراتور سیستم قدرت باید با حجم زیادی از داده ها سروکار داشته باشد و مناسب ترین اقدامات اصلاحی را انجام دهد. با این حال، به دلیل استرس عاطفی و روان شناختی، ممکن است یک اپراتور نتواند به طور کافی به شرایط بحرانی پاسخ دهد و تصمیمات صحیح بگیرد. اشتباهات میتوانند به تجهیزات سیستم قدرت بسیار گران قیمت یا بدتر از آن منجر به شرایط اضطراری بزرگ و وضعیت های فاجعه بار شوند.

زمانی برای بررسی مزایا و معایب رویکرد های مختلف به فرآیند بازسازی و بررسی ستون های طولانی نتایج وجود ندارد. واضح است که نیاز شدیدی به کمک به دانش اپراتور وجود دارد. هوش مصنوعی به عنوان یک علم نوین و کاربردی در صنعت برق می تواند کمک بسیاری به انسان کند و با روش های مختلف از صدمات مختلف جلوگیری کند که در ادامه آن ها را بررسی می کنیم. 

اصول تحلیل سیستم قدرت

روشهای مرسوم برای تحلیل سیستم قدرت به مدلهای ریاضی و تکنیک های برنامه نویسی پیچیده تکیه دارند. با این حال، پیچیدگی و اندازه سیستمهای قدرت مدرن مانند راه حل های محاسباتی کامل معمولا می تواند به موقع به دست آید و بنابراین نمی تواند در شرایط اضطراری برای پشتیبانی تصمیم مورد استفاده قرار گیرد. بنابراین، یک روش جایگزین به نام جریان بار مجزا معرفی شد. این روش برای بهبود محاسباتی و کاهش نیاز ذخیره کامپیوتری به کار میرود.

سیستم پیشرفته برای پاکسازی اضافه بار شبکه

برای خطوط انتقال، محدودیت های قدرت و مدت زمان مجاز اضافه بار توسط افزایش دمای رسانا تحت کنترل قرار میگیرد. براساس ویژگی های تجزیه، اضافه بارها میتوانند با کنترل تولید توان واقعی در دریافت و ارسال بخش هایی از سیستم، پیکربندی مجدد شبکه انتقال و ریزش بار در محدوده مجاز نگهداری شوند. یک سیستم پیشرفته برای پاکسازی اضافه بار ها مشخص میکند که یک رسانا چگونه میتواند بار اضافی را بدون عبور از حداکثر درجه حرارت عملیات مجاز خود حمل کند. این سیستم قوانین اکتشافی را اعمال میکند. محافظ سیستم پیشرفته لئوناردو برای توسعه نرم افزار اولیه مورد استفاده قرار گرفت. این سیستم بر روی یک کامپیوتر شخصی IBM اجرا شد.

سیستم پیشرفته برای کنترل ولتاژ

هدف از کنترل ولتاژ، حفظ ولتاژ های سیستم قدرت در محدوده مشخص شده تحت شرایط بار مختلف و تغییرات پیکربندی شبکه انتقال است. روشهای تحلیلی کلاسیک براساس تکنیک های بهینه سازی مختلف قصد کاهش دادن زیان های سیستم و بهبود مشخصه های ولتاژ را دارند. با این حال، اغلب این روش ها بسیار پیچیده بوده و قادر به ارائه راه حل های تحلیلی تنها بدون توصیه اقدامات کنترلی مناسب برای غلبه بر نقض شدید ولتاژ هستند.

به منظور بهبود عملکرد محاسباتی، یک سیستم کاهشی می تواند با استفاده از کاهش زیر سیستمی و تکنیک های متعادل سازی ساخته شود. این رویکرد به کاهش اندازه سیستم و حذف کنترل کننده های ولتاژ کم اثرتر امکان میدهد. بنابراین، شدت های ولتاژ را میتوان به طور عمده توسط تزریق توان راکتیو به زیر سیستم داخلی کنترل کرد.

یک سیستم پیشرفته برای ارائه مجموعه ای از اقدامات کنترلی موثر برای حل مسائل ولتاژ داده شده در زمان واقعی استفاده میشود. سیستم پیشرفته بر پایه محافظ سیستم پیشرفته معاونت توسعه یافت و بر روی کامپیوترهای شخصی IBM پیاده سازی شد. آن با پکیج تحلیل جریان قدرت، تحلیل حساسیت شبکه و دیگر برنامه های خارجی و پایگاه داده تعامل دارد.

پایتون و کاربرد آن در برنامه نویسی هوش مصنوعی مورد استفاده در صنعت برق

امروزه زبان های برنامه نویسی متنوعی توسعه یافتند که هر کدام دارای کتابخانه های وسیعی هستند. یکی از زبان های برنامه نویسی که در بین متخصصان هوش مصنوعی محبوبیت زیادی پیدا کرده است، پایتون می باشد. پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی، دارای مزایای زیادی چون سرعت باال در اجرا، کتابخانه های مختلف برای یادگیری ماشین، آسانی فرایند یادگیری و قابلیت اجرا در تمام پلتفرم ها می باشد که در ادامه به تحلیل و بررسی چند ویژگی مهم از این نرم افزار پر کاربرد و محبوب می پردازیم.

کتابخانه های مختلف برای یادگیری ماشین

انتخاب عالی از کتابخانه ها یکی از دلایل اصلی پایتون است که محبوب ترین زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای هوش مصنوعی است. این زبان برنامه نویسی شامل کتابخانه هایی است که عملکرد های اجرایی فراوان و پر کاربردی را دارند که مهمترین آنها را بررسی و تحلیل می کنیم.

Scikit-learn

از این کتابخانه برای برای مدیریت الگوریتم های پایه ML مانند خوشه بندی، رگرسیون های خطی و لجستیک، رگرسیون، طبقه بندی و موارد دیگر استفاده می شود.

Pandas

از این کتابخانه برای ساختار های داده سطح بالا و تجزیه تحلیل می باشد. به عنوان مثال، امکان ادغام و فیلتر کردن داده ها و همچنین جمع آوری آن ها از منابع خارجی دیگر مانند Excel را فراهم می کند.

Scikit-image

از این کتابخانه برای پردازش تصاویر استفاده می شود.

Matplotlib

از این کتابخانه برای ایجاد نمودار های دو بعدی، هیستوگرام، نمودار ها و اشکال تجسم استفاده می شود.

NLTK

از این کتابخانه برای کار با زبان شناسی محاسباتی، تشخیص زبان طبیعی و پردازش استفاده می شود.

آسانی فرایند یادگیری

کار در صنعت ML و AL به معنای پرداختن به مجموعه ای از داده ها است که باید آنها را به راحت ترین و موثرترین روش پردازش کنید. داده های بیشتر به دانشمندان اجازه می دهد تا به سرعت پایتون را انتخاب کنند و بدون نیاز به تالش زیادی و اتلاف زمان برای یادگیری زبان، از آن برای توسعه هوش مصنوعی استفاده کنند. زبان برنامه نویسی پایتون شبیه زبان انگلیسی روزمره است و این روند یادگیری را آسان تر می کند.

نحوه ساده عملکرد آن به شما اجازه می دهد تا به راحتی با سیستم های پیچیده کار کنید و از روابط شفاف بین عناصر سیستم اطمینان حاصل کنید و بدون هدر دادن تلاش زیادی برای یادگیری زبان، از آن برای توسعه هوش مصنوعی استفاده کنید. برای مثال حل معما ها با استفاده از هوش مصنوعی، یکی از این کاربرد ها می باشد.

قابلیت اجرا در تمام پلتفرم ها

استفاده و یادگیری پایتون نه تنها راحت و آسان است، بلکه بسیار متنوع است . منظور ما این است که پایتون برای توسعه یادگیری ماشینی می تواند بر روی هر پلتفرمی از جمله ویندوز ، MacOS لینوکس، یونیکس و بیست و یک پلتفرم دیگر اجرا شود. برای انتقال فرآیند از یک پلتفرم به پلتفرم دیگر، توسعه دهندگان باید چندین تغییر در مقیاس کوچک اعمال کنند و برخی از خطوط کد را اصلاح کنند تا یک فرم اجرایی از کد برای پلتفرم انتخابی ایجاد کنند. توسعه دهندگان می توانند از پکیج هایی مانند PyInstaller برای آماده سازی کد خود برای اجرا بر روی پلتفرم های مختلف استفاده کنند. باز هم، این باعث صرفه جویی در زمان و هزینه برای آزمایش بر روی سیستم عامل های مختل می شود و روند کلی را ساده تر و راحت تر می کند.

پیشینه پژوهش

در زندگی امروزی که پیشرفت ها و نوآوری های روز افزونی در تکنولوژی های مختلف مورد استفاده در صنعت، خدمات رسانی عمومی، ارتباطات و حمل و نقل و … اتفاق افتاده است، استفاده از یک سیستم هوشمند به نام هوش مصنوعی، زندگی ساده تر و با کیفیت تر شده است و اغلب کار ها و فرایند های اجرایی در زمینه های مختلف چون صنعت برق که یکی از مهم ترین آنها می باشد، سریع تر و ساده تر انجام می شود. در سال ۱۳۹۷ کنفرانسی با عنوان «رویکرد هوش مصنوعی در صنعت برق» برگزار شد. همچنین در سال ۱۴۰۱ کنفرانسی با عنوان (هوش مصنوعی و نقشی اثربخش در کاهش مصرف انرژی برق)در این موضوع برگزار شد.

اهداف پژوهش 

هدف از ارائه این مقاله بیان نکات برجسته و قابل توجه از منابع مربوط به کاربرد هوش مصنوعی در صنعت برق، معرفی زبان برنامه نویسی مناسب در هوش مصنوعی، عملکرد هوش مصنوعی در بخش خدمت رسانی به مردم، یادگیری روش ها و تکنیک های مختلف هوش مصنوعی در بخش های مختلف صنعت برق و در نهایت بررسی تاثیر هوش مصنوعی در زندگی امروزی انسان می پردازیم.

روش تحقیق 

در این مقاله از روش مطالعاتی اسنادی و مراجعه به کتب نشریات و سایت های علمی مرتبط و یادداشت برداری و فیش برداری ، برای رسیدن به نتیجه تحقیق و نتیجه مقاله بهره گرفته شده است. به دلیل پاندمی کرونا به کتابخانه ها و افراد با تجربه در این زمینه دسترسی کافی نبوده است.

هوش مصنوعی به عنوان یک ماشین که توانایی تقلید از انسان و رفتار های او را دارد و می تواند مانند او فکر کند، در سالیان اخیر با پیشرفت ها و تغییراتی که در زندگی انسان به وجود آورده است، به عنوان یک رکن اصلی و یک عضو جدا ناپذیر در زندگی انسان تبدیل شده است به طوری که در اغلب موارد چون صنعت، ارتباطات، عملیات خدمت رسانی و … نقش تعیین کننده ای دارد. 

تکنیک ها و روش های مختلف این ماشین یادگیری و استفاده از آنها موجب افزایش سرعت عملکرد و کیفیت کارکرد آنها شده است و در دنیای امروزی که هر روز پیشرفت های بیشتر و تکنولوژی های جدیدی پدیدار می شوند، هوش مصنوعی یک کمک بسیار بزرگ به انسان می باشد و موجب کاهش نیروی انسانی، کاهش هزینه ها و به دست آوردن نتایج بهتر از فرایند ها می شود.

این ماشین پیشرفته و هوشمند در صنعت برق نیز کاربرد های بسیار زیادی دارد و به یک عنصر کلیدی در ارائه خدمات و فرایند های اجرایی در این صنعت مهم دارد. یادگیری ماشین که به عنوان هسته اصلی هوش مصنوعی به شمار می رود، با دریافت داده های موجود، الگوریتم ها و روش های مناسب را انتخاب می کند و با تکرار این روش ها اطلاعات جدیدی را به ما می دهند که در حین اعمال الگوریتم ها عملیاتی چون محاسبه را انجام می دهند و در نهایت نتیجه را پس از اعمال الگوریتم ها نشان می دهند.

یکی از این کاربرد ها، خدمت رسانی عمومی می باشد که شامل موارد متعددی چون: تشخیص خودکار سخن، تبدیل سخن به متن، نمودار دانش و درک معنایی می باشد. هر کدام از این موارد شامل ویژگی ها و بخش های متعددی هستند که با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی خدمات مختلف و متنوعی را به کاربران ارائه می دهند. 

در تمامی موارد فوق یک روش و دستور کار ثابت وجود دارد و تنها تفاوت میان آنها در تکنیک ها و الگوریتم های مورد استفاده از آنهاست که کاربرد و خدمت ارائه شده را متفاوت می سازد. این دستور کار شامل دریافت ورودی ها از سوی کاربر است که می تواند به شکل صدا، متن، سوال و … باشد و در ادامه آن، تحلیل اطلاعات ورودی است که توسط الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی انجام می شود و فرایند های محاسباتی، تحلیلی و معادل سازی شامل این الگوریتم های اعمالی می باشد. در نهایت نیز پس از انجام فرایند ها و اعمال الگوریتم ها، خروجی مورد نظر در قالب متن، صدا و … به نمایش در می آید که همان خواسته اصلی کاربر است.

کاربرد های دیگری چون تشخیص خطا و مکان یابی آن در سیستم های قدرت و کنترل امنیت در سیستم های قدرت می باشد. تشخیص خطا و مکان یابی آن در سیستم های قدرت که در فعالیت شرکت ها و کارخانه جات صنعتی نقش تعیین کننده ای دارد، با روش هایی چون استفاده از سیستم پیشرفته، شبکه عصبی مصنوعی و روش تشخیص حالت جزیره ای امکان پذیر می باشد. با گسترش روز افزون علم و فناوری در صنعت برق و سیستم های جدید و نوظهور در این زمینه، احتمال بروز خطا در به کارگیری از این سیستم ها بسیار بالاست که با استفاده از هوش مصنوعی میتوان این خطاها را تشخیص و در ادامه آنها را با تکنیک ها و روش های مختلف اصالح کرد و در نهایت بتوان از این سیستم های جدید و نوظهور نهایت استفاده در جهت رشد و پیشرفت در این صنعت مهم برده شود.

کنترل امنیت نیز نقش تعیین کننده ای در صنعت دارد و عدم توجه به این موضوع می تواند ضرر و زیان های اقتصادی و جانی زیادی را به همراه داشته باشد که برخی از آنها هرگز قابل جبران نیستند. از این رو باید تمام تالش ممکن را به کار برد تا از مواجهه با این ضرر و زیان ها جلوگیری کرد. کنترل امنیت شامل مجموعه ای از اصول تحلیل سیستم های قدرت می باشد که می تواند موجب بهبود در محاسبات داخل سیستم و کاهش زمان مورد نیاز برای ذخیره اطلاعات در سیستم موجود می باشد.

از آنجایی که راه حل های کامل نمی توانند به موقع به دست بیایند و اغلب این محاسبات، زمان زیادی را می گیرد تا نتیجه تحلیل یک سیستم را در خروجی ارائه دهد، پیروی و به کار گیری این اصول موجب افزایش سرعت و بهبود کیفیت نتیجه ارائه شده می باشد. هنگامی که در یک شبکه قدرت، اضافه بار اتفاق می افتد، باید توسط یک سیستم این اضافه بار تخلیه شود تا صدمات مختلف رخ ندهند. این سیستم باید توان تولیدی را کنترل کند و سپس شبکه را مجددا بازیابی کند و اضافه بار موجود را با روش های مناسب تخلیه کند که این فرایند به گونه ای است که با اعمال پیام به رسانا، میزان بار عبوری از آن مشخص می شود و در نتیجه اضافه بار خارج از حداکثر مقدار حرارت سیستم رخ نخواهد داد.

علاوه بر این موارد، ولتاژ عبوری از شبکه نیز باید برای جلوگیری از صدمات احتمالی تحت کنترل قرار بگیرد که این کار توسط سیستم کنترل ولتاژ انجام می شود به طوری که با کاهش اندازه سیستم و حذف ولتاژ های کم اثر و تزریق توان رادیواکتیو به زیرسیستم داخلی، فرایند کنترل ولتاژ انجام می شود.

در نهایت اما، برای استفاده از تکنیک ها و روش های هوش مصنوعی در موارد مختلف، نیاز است که برنامه ای برای آنها نوشته و اجرا شود که یکی از محبوب ترین و معروف ترین زبان های برنامه نویسی در حال حاضر، پایتون می باشد. این زبان قابلیت و ویژگی های بسیاری دارد که برنامه نویسی را برای متخصصین هوش مصنوعی بسیار راحت کرده است و در بین آنها محبوبیت بسیار بالایی پیدا کرده است. 

سرعت بالای اجرا، کتابخانه های مختلف، آسانی فرایند یادگیری و قابلیت اجرا در تمامی پلتفرم ها از ویژگی های مهم و قابل توجه این زبان برنامه نویسی می باشد. کتابخانه های متنوع این زبان موجب شده که برنامه نویسان برای نوشتن برنامه های مختلف دچار مشکل نباشند و برنامه های مختلفی را به اجرا در بیاورند. این کتابخانه ها فرایند های محاسبات، پردازش، جمع آوری داده ها، تشخیص، تشکیل نمودار و … را به راحتی و با سرعت بالایی انجام می دهند.

برای کار با پایتون نیاز به تسلط بالا در زبان انگلیسی و یا تجربه قبلی از کار با این زبان الزامی ندارد و می توان به راحتی برنامه های هدف را نوشت و اجرا کرد. ویژگی مهم و قابل توجه این زبان، قابل اجرا بودن در تمامی پلتفرم ها می باشد که این زبان را با بقیه زبان های برنامه نویسی متمایز کرده و جایگاه ویژه ای را برای خود دارد.

نتیجه گیری

با پیشرفت های روز افزون و پر شمار تکنولوژی و به وجود آمدن ایده های جدید، انسان به تنهایی قادر به ارائه خدمات و انجام تمام امور نمی باشد و نیازمند به کارگیری کمک های مختلف می باشد تا امور خود را با سرعت و کیفیت بالاتری انجام دهد. در این مقاله به عنصر هوش مصنوعی به عنوان یک ماشین یادگیری که توانایی تقلید رفتار انسان ها و عملکردی مشابه با انسان را دارد و تاثیر آن در صنعت برق اشاره شده است. 

از این ماشین هوشمند در موارد متعددی چون خدمت رسانی عمومی به کاربران، تشخیص و مکان یابی خطا در سیستم های قدرت و کنترل امنیت در سیستم های تولید و توزیع برق استفاده می شود تکنیک ها و روش های هوش مصنوعی می تواند افزایش سرعت اجرای امور مختلف، کاهش هزینه ها و کاهش نیروی انسانی در این صنعت را به همراه داشته باشد.

این ماشین با دریافت ورودی های مختلف از سوی کاربران، با استفاده از تکنیک های پردازش آنها را تجزیه و تحلیل می کنند و نوع ورودی را تشخیص می دهند سپس با تکنیک های محاسباتی و طبقه بندی آنها را در گروه های مختلف قرار داده و با استفاده از اطالعات به دست آمده از این تحلیل ها و گروه بندی ها، خروجی مورد نظر را با تبدیل ورودی به شکل مورد نظر کاربر ارائه می کند. 

در برخی موارد نیز با تحلیل و بررسی اطلاعات ورودی به سیستم، از بروز خطرات و صدمات مختلف که برخی از آنها جبران نشدنی هستند، جلوگیری می کند و با ارسال پیام به سیستم مورد استفاده، انجام فرایندهای مقابله با این خطرات را اطلاع رسانی می کند.