电气系统自动化中智能技术的应用研究

摘要： 智能技术在电气系统自动化控制方面的应用价值颇高，其能够显著增强自动化控制器的精度，实现对电气系统的高效管理与优化调整，同时提升数据的准确性，有力推动电气系统自动化控制领域的可持续发展。本文深入剖析智能技术在电气系统自动化控制中的具体应用，细致阐述其于模糊逻辑、专家系统、人工神经网络系统以及遗传算法等领域的实践运用，旨在为电气系统自动化的技术进步提供理论依据与实践参考。

关键词：智能技术；电气系统；模糊逻辑；专家系统；遗传算法

一、引言

电气系统自动化是现代工业生产的核心要素之一，其运行效率与稳定性直接关联到整个工业生产的质量与效益。在科技持续发展的进程中，智能技术的出现为电气系统自动化带来了新的机遇。智能技术具备模拟人类智能行为的能力，可对电气系统进行智能化的管控，有效解决传统电气系统控制中诸如控制精度低、故障诊断困难等诸多问题。因此，深入探究智能技术在电气系统自动化中的应用具有重要的现实意义。

二、电气系统自动化中智能技术的应用优势

（一）工作效率提升显著

1.高效替代人工操作

智能技术以计算机技术为支撑，能够模拟人类行为执行多样化操作。在电气系统自动化控制领域，对于那些危险性高且操作复杂的工作，智能技术的优势尤为突出。例如，在高压电气设备的检测维护场景中，人工操作面临触电风险，而智能机器人凭借高精度传感器和精确指令，可安全替代人工完成检测任务，有效规避人员伤亡风险。并且，智能技术能够持续稳定运行，不受疲劳、情绪等因素影响，极大提高了生产和操作的稳定性。

2.实现资源优化配置

借助智能技术，电气系统资源的优化配置得以实现。以工业生产中的电气设备调度为例，智能算法能够依据生产任务需求以及设备运行状态，合理分配电力资源，确保设备在最佳工况下运行。这不仅提升了设备利用率，减少了能源浪费，还进一步提高了整体工作效率。据相关统计数据显示，部分采用智能技术优化资源配置的电气系统，其能源利用率提升了约 20% - 30%，设备故障率降低了约 15% - 20%。

（二）设计思路清晰明确

1.数据分析助力精准决策

智能技术借助先进的智能算法和学习模型，能够对海量的电气系统数据和信息进行深入分析。例如在电气系统设计阶段，通过剖析历史运行数据、设备参数以及环境因素等多方面数据，智能技术可以精准提取关键特征，如不同负载条件下电气设备的性能表现、环境温度对电气系统稳定性的影响等。这些关键特征为工程师提供了重要的设计依据，有助于他们作出科学合理的设计决策。

2.推动系统整体设计优化

基于数据分析得出的结果，智能技术能够对电气系统的整体设计进行优化。以电气布线设计为例，智能技术可以综合考虑设备分布、功率需求以及电磁干扰等因素，运用模拟和优化算法确定最优布线方案，使线路布局更加合理，有效降低线路损耗和电磁干扰，提升电气系统的性能和可靠性。

（三）系统模型与参数优化精准

1.自动建模与精准调参

传统电气系统自动化控制中，系统建模和参数调整依赖人工操作，过程繁琐且易出错。智能技术通过机器学习和优化算法，能够自动学习电气控制系统的特性，构建精确的系统模型并自动调整模型参数。在复杂电气传动控制系统中，智能技术可依据电机实际运行数据实时调整控制模型参数，使电机控制更加精准，提高系统动态响应性能和控制精度。

2.智能故障诊断与预测维护有效

智能技术不仅能够优化系统模型与参数，还可实现智能故障诊断与预测维护。通过对电气系统运行数据的实时监测和分析，能够及时发现潜在故障隐患，并预测故障发生的可能性和时间。例如在电力变压器运行维护中，智能监测系统可根据变压器油温、绕组温度、负载电流等参数变化趋势，提前预测可能出现的故障，如绝缘老化、绕组短路等，使维护人员能够提前采取措施，避免故障发生，减少系统停机时间和维修成本。

三、智能技术在电气系统自动化中的具体应用

（一）数据采集与分析

1.智能传感助力全面数据采集

数据采集是智能技术应用基础。智能传感器在电气系统中作用关键，实时监测设备多种运行参数，如电压、电流、温度、振动等。其具备无线和有线等多种采集方式，灵活性高、便捷性强。在大型工业电气系统中，无线智能传感器便于安装在关键部位，如电机轴承、开关柜母线等，实时采集数据并无线传输至采集系统，降低安装维护成本，实现设备全方位监测。

2.算法驱动深度数据分析应用

数据分析是智能技术应用核心。运用机器学习和数据挖掘等人工智能算法，深度分析采集的电气系统数据。以发电厂电气系统为例，分析发电机历史运行数据，包括输出电压、电流、频率、油温等参数变化规律，建立运行状态模型。利用该模型实时评估发电机运行状态，及时发现输出功率波动、油温异常升高等异常情况并提前处理，确保正常运行。此外，数据分析还可预测设备磨损程度等潜在问题，为维护更换提供依据。

（二）智能控制与优化

1.实时数据优化电气系统运行参数

通过采集分析电气设备运行数据，智能控制系统依实时运行状况和优化算法，优化电气系统运行参数。在智能电网配电系统中，智能配电系统根据用户用电需求变化、电力市场价格波动和电网实时运行状态，利用优化调度算法合理分配电力资源。如用户用电需求增加时，自动调整变压器分接头位置、电容器投切状态等，优化电压和无功功率分布，提高供电质量可靠性，降低网损，提升能源利用效率。

2.智能学习自适应控制保障系统稳定

智能控制技术具备学习和适应性调节能力，实现电气系统智能化控制。在工业电气自动化生产线中，智能控制系统依据设备运行数据和历史经验，学习预测设备运行状态和故障风险。运用神经网络算法等机器学习算法分析数据，建立设备运行状态与控制策略关系模型。设备运行状态改变时，自动调整控制策略，实现自适应控制。如电机负载变化时，自动调整转速和转矩，确保生产线稳定运行，降低能源消耗。

（三）自适应调节与优化

1.实时监测自适应调整确保系统性能

自适应调节与优化技术实时监测电气系统工作状态，采集分析大量实时数据，自适应调节系统参数。在变频调速电气系统中，负载变化时，依据电机实际转速、转矩需求和电源电压等实时数据，自动调整变频器输出频率和电压，使电机保持最佳工况，提高系统性能可靠性，降低能耗，提升能源利用效率。

2.工作模式优化与故障预测提升能效可靠性

自适应调节与优化技术依电气系统实时需求优化工作模式和参数设置。在智能建筑电气系统中，根据不同时段用电需求和环境条件，自动调整照明系统、空调系统等设备工作模式和参数。白天人员活动多时提高照明亮度和空调制冷量，夜间人员稀少时降低，实现节能运行。同时，通过分析实时数据识别异常状态和潜在故障，如实时监测电气线路电流、温度等参数预测短路、过载等故障，及时预警，提高故障诊断维护效率，减少停机时间和维修成本。

四、结论

现代工业生产向智能化、自动化发展，智能技术在电气系统自动化控制中的应用愈发关键。它在提升工作效率、优化系统设计、实现精准控制与优化管理等方面作用显著，为电气系统自动化带来诸多优势，如提高系统稳定性、可靠性和能源利用效率，降低故障率和维护成本等。然而，其应用面临智能算法优化、数据安全隐私保护等挑战。未来需加强技术研发创新，借鉴经验，引入新技术观念，推动电气系统自动化控制领域发展，适应工业生产需求变化，实现技术持续进步和产业可持续发展。

参考文献

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[2] 李纯。人工智能在电气自动化控制中的应用探讨 [J]. 数字技术与应用，2021 （08）：63 - 65.