人工智能在电气工程自动化中的应用探讨

摘要：电气工程自动化系统运行中涉及诸多领域，复杂度较高，要想保障电气设备的安全稳定运行，保障整体电气工程运行效益提升，就要具备充足的知识储备并持续提升技能水平，以保障电气自动化、智能化控制。人工智能技术的出现在很大程度上解决了电气工程自动化运行中的问题，不仅能够实现操作流程简化，还能够优化控制性能，进而促进电气自动化运行效能的最大化提升。因此，要加强人工智能技术分析，将其与电气工程自动化运行紧密结合，并积极探索提高二者契合度的有效方法，为电气工程运行提供更多技术支持。

关键词：人工智能；电气自动化；应用

引言

在当前工业4.0和智能制造的大背景下，电气工程自动化控制作为工业生产的基础技术，正面临着前所未有的变革和挑战。一方面，传统的自动化控制系统在精度、稳定性、能耗等方面已经难以满足现代工业生产的需求；另一方面，新兴信息技术如人工智能、大数据、物联网等的快速发展，为电气工程自动化控制系统的智能化升级提供了新的动力和方向。如何充分利用智能化技术赋能传统电气自动化控制，提升其智能化水平，已经成为当前该领域亟待解决的重大课题。

1智能化技术提升电气自动化控制水平的核心体现

首先，智能化技术提供了更高级的数据采集和处理能力。传感器、仪表和设备可以通过智能化技术实时获取大量的监测数据，包括温度、压力、流量等关键参数。这些数据经过智能算法的分析和处理后，能够提供准确的设备状态和工艺信息，为决策提供重要依据。其次，智能化技术使得控制系统具备了更强的自适应能力。利用智能算法和优化控制策略，控制系统能够根据实时监测数据和预设的目标，自动调整控制参数和策略，以实现对电气设备和工艺的精确控制。这种自适应能力可以使控制系统更加灵活、稳定，能够应对各种外部干扰和变化条件，提高控制的准确性和鲁棒性。再次，智能化技术为电气自动化控制带来了更高的智能化决策支持能力。通过智能决策支持系统，运用机器学习和数据分析等技术，可以实现对历史数据和实时数据的综合分析和挖掘，从而提供更准确的预测和优化建议。智能化决策支持能力可帮助运营人员在复杂的控制环境中做出明智的决策，优化生产过程，并提高资源利用效率。最后，智能化技术为电气自动化控制系统的可持续性发展提供了重要支持。通过对设备和工艺的智能监控和预测分析，可以及时发现和修复潜在故障，避免设备损坏和生产事故的发生。智能化技术还可实现对能源和资源的有效管理，减少能耗和浪费，提高环境可持续性。

2人工智能在电气工程自动化中的应用

2.1数据采集处理

人工智能技术与电气自动化控制的结合可以高效地进行数据收集和处理。用电装置在使用时，会形成一套性能指数，当这些指数值发生变化时，就有可能发生或将要发生故障。从这个观点出发，在人工智能技术的基础上，在电气装置中安装有关的软件，可以对装置的工作状况进行高效的提取。以电气监控为例，为了保证监测质量，必须建立在实时获取的数据信息之上，而现有的数据采集方式很难达到实时获取的目的，也很难有效地解决数据传输时延等问题。为了保证电气资源的高效收集和对特定地区电气资源的利用状况进行准确的解析，必须结合本地用电数据收集的实际情况，将人工智能引入到电气系统中来，以解决电气系统中的“时滞”问题。比如，在采集每个家庭的水表资料时，根据对电脑技术的运用进行的分析，能够理解各个地区的电气消费状况的差别，改善了在常规方式下繁杂的工作程序，让数据资料更加准确地获得，以此来提高电气自动化的控制水平。

2.2智能控制与优化

通过对电气设备运行数据的采集和分析，智能控制系统可以根据实时的运行情况，结合优化算法，对电气系统的运行参数进行优化调节，以实现能源的高效利用和系统的性能优化。例如，智能电网中的智能配电系统可以根据用户的用电需求和电力市场的变化，通过优化调度算法实现电力的合理分配和调度，从而提高电力系统的效率和可靠性。智能控制技术还可以通过学习和适应性调节实现对电气系统的智能化控制，通过机器学习和自适应控制算法，智能控制系统可以根据电气设备的运行数据和历史经验，学习和预测设备的运行状态和故障风险，并根据实时的运行情况进行智能调节。例如，智能电网中的智能故障诊系统可以通过机器学习算法对电力设备的运行数据进行分析和学习，实现对设备故障的预测和诊断，从而提前采取措施避免设备故障的发生。

2.3故障诊断与预测

故障诊断与预测是智能电气自动化控制系统的核心功能之一，通过应用机器学习、深度学习等人工智能算法对海量运行数据进行实时分析和处理，可以自动发现潜在故障并提前预警，大幅提升了系统的可靠性和安全性。传统的故障诊断主要依赖人工经验，检测周期长、准确率低，且很难对隐性故障做出预判。而智能故障诊断技术充分利用了历史运行数据和专家知识，通过机器学习算法自动建模、特征提取，从而实现了对复杂故障模式的智能识别和诊断。同时，基于深度学习的序列预测模型也能对系统的未来运行状态进行精准预测，一旦发现异常便及时报警，避免故障扩大或系统瘫痪。值得一提的是，智能故障诊断与预测技术并非一蹴而就，需要大量的历史数据累积和持续的模型训练优化。通过长期数据积累，系统可以逐渐学习和总结出正常运行模式和故障模式，形成自己的经验知识库。此外，专家知识和经验法则的融入也是一个重要环节，有助于缩短训练周期、提高模型准确性。随着边缘计算、5G等技术的发展，实时在线学习和更新模型也将成为可能，使故障诊断系统能够持续适应生产环境的变化。除了及时发现和预警故障，智能诊断系统还能对故障原因进行分析和定位，为维修决策提供支持。通过回溯分析关键参数变化历程，结合专家知识库中存储的故障案例，系统能够自动生成可能的故障原因排序，并给出针对性的维修建议，极大提高了维修效率。

2.4生产监控

在电气工程生产监控环节中，传统自动化系统由于容易受到外界因素影响，常常导致控制质量不稳定，难以达到预期水平。相较之下，引入人工智能技术后，可以显著提高监控效率和质量，减少外界因素对生产过程的不利影响。人工智能之所以能在生产监控中发挥如此重要的作用，主要是因为其能够提前设定操作步骤，并通过智能化指令远程控制设备，从而确保设备始终处于稳定且高效的运行状态。此外，人工智能系统能够实时采集和分析运行参数，与历史数据进行对比以准确判断系统是否存在欠压、超载等问题。另外，虽然当前许多电气企业已经认识到自控系统的重要性并开发了相应系统，但由于技术限制导致既有系统在生产监控方面的性能往往不能满足高标准要求。

结语

智能化技术在电气工程自动化控制领域的应用前景广阔。通过应用故障诊断与预测技术、优化控制策略、数据处理与决策支持技术、智能化监控与管理技术等，可以极大提升电气自动化控制系统的智能化水平，提高系统的运行效率、可靠性和适应性。未来，随着人工智能、大数据、物联网等新技术的不断创新，电气工程自动化控制必将向着更加智能化、绿色化的方向发展。智能化技术的深度融合，将为传统电气自动化控制系统注入新的活力，推动整个行业向着智能化、网络化、服务化的方向转型升级。

参考文献

[1]李开东.浅析电气自动化中的智能化技术应用[J].科技创新导报，2019，16（36）：1-2.

[2]孙超.智能化技术在电气自动化控制中的应用分析[J].科学与信息化，2023（2）：37-39.