智能化技术在电气工程故障中的诊断与对策研究

引言

随着社会生活水平的逐渐提升，人们对电能的需求量日益增加，这对电力行业而言是一项巨大的供电挑战。因此，探究电气工程自动化中智能化技术的应用，有利于提升电气系统的安全运转和工作效率，保障电气系统和电力设备运转的稳定性和安全性。在现阶段技术开发的重点领域主要侧重于智能化技术的研发升级，增加电气工程自动化管理的技术研发权重，将为电力行业的内部生产和工作效率奠定良好的技术基础。

1 智能化技术特点

1.1 智能控制

智能控制是智能化技术的显著特点。在电力运行系统的日常维修中，相关检修人员可依托智能化技术记录设备相应的运行数据，快速诊断系统设备出故障的原因；还可以通过智能化平台构建完善的电子信息档案库，为后期的设备维护与检修提供便利。对于电气工程而言，通过智能化技术实时智能监控电力运行系统的相关流程，及时关注电气系统和电气设备的运行状态；当出现故障时，可以智能控制发出警示，并在危急状态下自动断电，为电气工程技术人员维修、及时更换老化部件等争取黄金时间，将对电力系统的安全运行起着保障作用。

1.2 优化电气工程设计

在电气工程自动化实际工作中，有效应用智能化技术有利于优化电气工程设计。智能化控制系统涉及面较多，电气工程相关的设计人员在进行自动化设计方案时，可通过智能化控制系统模拟检验方案的科学性和合理性。随着这种设计工作方式的优化，设计人员需要不断充实基础理论知识，结合先进的智能化技术精进工作技能技巧，以便丰富实践经验，合理设计自动化水平较高的电气设备系统方案。

1.3 多元功能的拓展

智能化技术在电气工程自动化中的应用，其功能在于综合故障诊断、防误功能、设备检测、智能操作等多元化方向发展。其中首要功能则是广泛在线监测设备运行，保障电力系统的安全与稳定，也相对增强了电力设备的维护力度。防误功能对智能变电站起着有利作用，为处理电气系统的突发事件提供有利条件。

2 基于智能化技术的电气工程故障诊断技术

2.1 数据驱动方法

数据驱动方法通过历史数据挖掘规律，实现故障预测。长短期记忆网络是处理时间序列数据的常用模型，其基本单元包括输入门、遗忘门、输出门和细胞状态。长短期记忆网络通过门控机制捕捉长期依赖关系，将传感器数据作为输入，输出故障概率，学习故障前特征模式。

2.2 物理模型与数据融合方法

物理模型与数据融合方法综合了设备物理原理和数据驱动的优势，可提高故障预测的准确性和可靠性，兼具物理解释和挖掘隐藏故障特征的能力。物理模型依据设备的物理特性建立，但其应用需要大量先验知识。数据融合方法通过挖掘数据特征，有效弥补了物理模型的不足。在融合过程中，可以将物理模型的输出结果作为数据驱动模型的输入，或者采用加权平均法对二者预测结果进行融合，从而实现更准确的故障诊断。

2.3 人工神经网络在设备故障诊断中的应用

在制造领域的机械故障检测方面，神经网络技术展现出极大的实用价值。该技术通过接纳机器传感器收集的信息，对神经网络进行训练，使其能够自主掌握设备故障的独特征兆与模式，进而达到自动检测故障的目的。神经网络能依据学得的故障数据，对故障进行类型划分，如区分机械性与电气性问题，以便精确判断设备的实际问题，并提出针对性的解决对策。神经网络深入剖析设备的历史故障记录，能预测故障类别及其发生的时间点，辅助企业采取预防措施，减少故障导致的经济损失。

3 智能化技术在电气工程故障应对中的策略探究

3.1 智能系统辅助下的应急响应流程优化

当电气工程故障突发时，智能系统凭借其强大的数据采集与传输能力，迅速成为应急响应的“前沿哨所”。以智能电网为例，分布在电网各处的智能传感器宛如敏锐的“触角”，以毫秒级的速度捕捉故障瞬间的各类参数变化，如电流的骤增、电压的跌落、局部放电产生的高频信号等，并通过高速通信网络，如 5G 专网或光纤通信，将这些关键信息在数秒内传输至电网控制中心。控制中心的智能故障诊断软件立即启动，利用内置的深度学习模型对故障数据进行深度剖析。该模型基于海量历史故障数据与专家知识训练而成，能够快速匹配故障特征，精准定位故障发生的线路区段、设备节点，甚至能判断故障的严重程度，如轻微短路、绝缘击穿等。一旦确诊故障，智能系统即刻从预案库中调取与之对应的标准化处理方案，方案涵盖详细的操作步骤、所需人力物力资源以及预估修复时间，为抢修人员提供精准指导，大大缩短决策制定与行动部署的时间，将故障对电网运行的影响降至最低。

3.2 远程操作与协同处理机制

在当今电气工程领域，远程监控与操作技术已成为故障应急处理的得力“臂膀”。在大型工业自动化生产线中，通过部署工业物联网，现场电气设备的运行状态被实时传输至远程监控中心，运维人员借助高清摄像头、虚拟仪表盘等工具，犹如身临其境般掌握设备动态。当电机突发故障停机时，运维人员无需奔赴现场，可直接在监控中心利用远程操作终端，依据系统提示，一键式下达重启、参数调整或切换备用设备等指令，快速恢复生产流程，避免长时间停机造成的巨大损失。多部门协同处理机制进一步强化了故障应对效能。以智能建筑电气系统故障为例，当楼内供电出现异常时，物业工程部、设备供应商售后团队、电力运维公司等多部门依托统一的协同平台迅速联动。

3.3 技术创新驱动策略

电气工程自动化智能化的持续性内生动力离不开技术创新驱动，这要求建立系统化的创新激励与支持机制，培育创新文化是基础部分，需要营造鼓励探索、宽容失败的研究氛围，构建多元的创新评价体系，研究人员的创造力与探索精神可借助这些举措激发，同时强化创新意识教育，跨界思维能力的培养同样应包含在内，为技术创新提供人才支撑。技术创新离不开创新资源整合的支撑，这要求构建多渠道、多层次的资源配置体系。资金支持体系应包含政府引导与市场主导的多元投入；创新平台建设可整合实验室、测试中心等基础设施，形成全链条的支撑；人才梯队的建设应同时强化高层次引进与青年人才的并重策略，避免体系化描述和逻辑工整性。

结束语

智能化技术在建筑电气工程中的应用，给行业发展带来了新的机遇与变革。通过在电气系统控制、故障诊断及设备优化等环节的具体应用，有效提升了建筑电气工程的运行效率、稳定性与质量。然而，当前智能化技术在建筑电气工程的应用仍存在范围有限、技术水平不高等问题，为深化智能化技术应用，推动建筑电气工程朝着智能化、高效化与绿色化方向发展，为人们创造出更为舒适、便捷且安全的建筑环境，需采取理论结合实践、拓展应用领域、提升智能化技术应用成效以及重视技术创新等一系列优化策略。未来，随着科技的持续进步，智能化技术在建筑电气工程中的应用前景将更加广阔，需要持续关注与深入研究。

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