基于人工智能的智能电气设备监测与控制系统研究

宋丹丹，19950.4，女，汉，内蒙古自治区乌兰察布市察哈尔右翼前期，大专，研究方向： 电气

摘要：随着科技的飞速发展，人工智能在电气领域的应用日益广泛。本文深入研究基于人工智能的智能电气设备监测与控制系统，分析该系统的架构、关键技术及其应用优势，探讨其在实际应用中面临的挑战，并提出相应的解决策略，旨在为智能电气设备监测与控制系统的进一步发展和完善提供理论支持。

关键词；人工智能；智能电气设备；监测与控制；机器学习

引言

电气设备在现代工业生产、日常生活中发挥着不可或缺的作用。传统电气设备监测与控制系统依赖人工巡检和简单的自动化技术，难以满足日益增长的高效、精准、智能的需求。人工智能技术，如机器学习、深度学习、专家系统等，具有强大的数据处理、模式识别和决策能力，将其引入电气设备监测与控制领域，能够实现设备状态的实时监测、故障的精准诊断和智能控制，提高电气系统的可靠性、安全性和运行效率[1]。

1 系统架构

1.1 数据采集层

数据采集层负责收集智能电气设备运行过程中的各类数据，包括电压、电流、温度、振动等物理量。通过传感器、智能电表、物联网设备等采集设备，将这些数据转化为数字信号，并传输至数据传输层。传感器的选择需根据监测对象和参数的不同，确保数据采集的准确性和全面性。

1.2 数据传输层

数据传输层主要承担将数据采集层获取的数据传输至数据处理层的任务。可采用有线传输（如以太网、RS485等）和无线传输（如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等）相结合的方式。根据实际应用场景和数据传输需求，选择合适的传输方式。在工业环境中，对于实时性要求较高的数据，可采用有线以太网传输；对于分布范围广、布线困难的监测点，可利用无线LoRa技术进行数据传输，以保障数据传输的稳定性和高效性[2]。

1.3 数据处理层

数据处理层对传输过来的数据进行清洗、预处理和特征提取。通过去除噪声数据、填补缺失值等操作，提高数据质量。利用信号处理、数据挖掘等技术，提取反映电气设备运行状态的特征参数，如电流有效值、电压相位差、振动频谱特征等。

2.4 人工智能分析层

人工智能分析层是整个系统的核心，运用机器学习、深度学习等算法对处理后的数据进行分析。在设备状态监测方面，采用机器学习中的聚类算法，将正常运行数据聚类，建立正常状态模型，当监测数据偏离该模型时，发出异常预警。在故障诊断中，利用深度学习的卷积神经网络（CNN）对电气设备的故障特征进行学习和识别，能够准确判断故障类型和故障位置。

2.5 用户界面层

用户界面层为操作人员提供直观的操作界面，以实时展示电气设备的运行状态、监测数据、故障信息等。通过图表、报表等形式呈现数据，方便操作人员了解设备运行情况。同时，用户可以通过该界面进行参数设置、控制指令下达等操作，实现对智能电气设备的远程监控和管理[3]。

2 关键技术

2.1 机器学习算法

机器学习算法在智能电气设备监测与控制系统中应用广泛。监督学习算法如支持向量机（SVM）、决策树等，可用于故障分类和诊断。通过对已知故障类型和正常状态的样本数据进行训练，建立分类模型，对新的监测数据进行分类判断，确定设备是否存在故障以及故障类型。

2.2 深度学习技术

深度学习技术以其强大的特征自动提取和学习能力，在电气设备监测与控制领域展现出独特优势。深度神经网络（DNN）、递归神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）等常用于处理时间序列数据，如电气设备的运行参数随时间的变化。LSTM网络能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，对设备未来运行状态进行预测，提前发现潜在故障隐患。

2.3 专家系统

专家系统是基于领域专家的经验和知识建立的智能系统。在智能电气设备监测与控制中，专家系统可用于故障诊断和决策支持。将电气领域专家的知识和经验以规则的形式存储在知识库中，当监测系统检测到异常情况时，推理机根据知识库中的规则进行推理判断，给出故障原因和处理建议。

3 应用优势

3.1 提高监测准确性

人工智能技术能够对大量的监测数据进行深入分析，准确识别电气设备运行状态的细微变化，及时发现潜在故障隐患。相比传统监测方法，大大提高了监测的准确性和可靠性，减少了误报和漏报情况[4]。

3.2 实现故障预测与诊断

通过机器学习和深度学习模型对历史数据和实时监测数据的学习，能够预测电气设备可能发生的故障，并准确诊断故障类型和位置。提前采取维修措施，避免设备突发故障导致的生产中断和经济损失，降低设备维护成本。

3.3 优化设备控制

根据电气设备的运行状态和实时监测数据，利用人工智能算法自动优化设备控制策略，实现设备的高效运行。例如，在智能电网中，通过对电力负荷的预测和分析，优化电力分配和调度，提高电网的稳定性和能源利用效率。

3.4 提升智能化水平

基于人工智能的监测与控制系统使电气设备具备智能化的自我监测、诊断和控制能力，减少了对人工干预的依赖，提高了系统运行的自动化程度和智能化水平，适应现代工业智能化发展的趋势。

4 挑战与对策

4.1 数据质量与安全问题

数据是人工智能系统的基础，数据质量直接影响系统的性能。在实际应用中，可能存在数据采集不准确、数据缺失、数据噪声等问题。此外，数据安全也至关重要，电气设备监测数据涉及电网安全和企业生产机密，一旦泄露将造成严重后果。对策包括采用高精度的传感器和可靠的数据采集设备，加强数据预处理和清洗，提高数据质量；建立完善的数据安全管理体系，采用加密技术、访问控制等手段保障数据安全。

4.2 模型可解释性问题

深度学习等人工智能模型通常被视为“黑盒”，模型的决策过程和输出结果难以解释，这在一些对安全性和可靠性要求较高的电气领域应用中存在一定障碍。为解决这一问题，研究人员正在探索可解释性人工智能技术，如特征重要性分析、可视化技术等，使模型的决策过程和结果能够被理解和解释，增强用户对模型的信任[5]。

4.3 人工智能技术与电气专业知识融合问题

将人工智能技术应用于电气设备监测与控制，需要跨领域的知识融合。目前，人工智能技术人员和电气专业人员之间存在沟通和协作障碍，导致人工智能算法在电气领域的应用效果受到影响。应加强跨学科人才培养，促进人工智能技术人员与电气专业人员的合作交流，共同研发适合电气设备监测与控制的人工智能解决方案。

5 结论

基于人工智能的智能电气设备监测与控制系统，融合了先进的人工智能技术和电气设备监测控制技术，具有显著的应用优势和广阔的发展前景。然而，在应用过程中也面临着一些挑战，通过采取相应的对策，不断完善和发展该系统，将为电气领域的智能化发展提供有力支持，推动电气行业的技术进步和产业升级。未来，随着人工智能技术的不断创新和发展，智能电气设备监测与控制系统将在更多领域得到应用和推广，为经济社会的发展做出更大贡献。

参考文献

[1]王柯杰.基于人工智能的智能电气设备监测与控制系统研究[J].软件，2024，45（09）：178-180.

[2]吴嘉晖，王博文，万超凡.基于机器学习算法的采掘电气设备状态智能监测系统研究[J].电气技术与经济，2025，（02）：275-277.

[3]周永宁.基于智能传感器的电气设备状态监测与故障诊断研究[J].中国设备工程，2024，（24）：147-149.

[4]孙红玲.基于物联网技术的电气设备智能监测与远程控制系统研究[J].电气技术与经济，2024，（11）：31-33+36.

[5]杜伟.智能电网视域下电力设备监测与维护[J].科技创新与应用，2024，14（30）：152-155.