电气工程自动化中智能化技术研究

引言

随着工业数字化转型加速与能源结构调整深化，电气工程自动化作为电力生产、传输、分配及应用的核心支撑领域，面临着更高效率、更优性能、更低碳排放的发展需求。传统电气工程自动化依赖固定控制逻辑与人工干预，在应对复杂工况、动态负载变化及多系统协同等场景时，逐渐显现出响应滞后、调节精度不足、数据利用效率低等局限，难以满足现代电气系统的智能化发展要求。

一、电气工程自动化与智能化技术核心概念

1.1 电气工程自动化的核心内涵

电气工程自动化以电力系统稳定运行与效率提升为核心目标，通过技术手段实现电气设备与系统的自主控制、状态监测及流程优化，减少人工干预的同时提升运行可靠性。其核心内涵在于依托自动化控制理论，结合电气设备特性，构建从数据采集、信号处理到指令执行的闭环系统，实现对电力生产、传输、分配及应用全流程的精准管控。

1.2 智能化技术核心范畴

智能化技术是融合多学科理论与技术的综合体系，核心范畴围绕感知、分析、决策、执行的智能闭环展开。人工智能技术是核心驱动力，涵盖模糊控制、神经网络、深度学习等方法，具备模拟人类思维进行复杂问题分析与决策的能力；物联网技术构建了物理世界与数字世界的连接桥梁，通过感知设备、通信网络实现海量设备的互联互通与数据实时传输；大数据技术专注于对海量、多维度、高增速的电气运行数据进行清洗、分析与挖掘，提炼数据背后的运行规律与潜在风险；云计算技术则为智能化应用提供了强大的算力支撑，实现对大规模电气数据的高效处理与智能算法的快速部署。

1.3 智能化技术与电气工程自动化的适配性分析

二者的适配性源于技术目标与应用需求的高度契合。从功能层面看，电气工程自动化追求精准控制与高效运行，而智能化技术可弥补传统自动化在复杂场景下的局限性。从应用场景看，电力系统的复杂性与多样性要求自动化技术具备更高的智能水平：在电力传输环节，大数据与云计算技术可对电网运行数据进行全局分析，保障电网稳定；通过数字孪生技术构建电气系统虚拟模型，实现物理系统与虚拟系统的实时映射，为自动化控制提供模拟仿真与优化验证平台，进一步提升自动化系统的运行精度与可靠性，形成技术互补、功能协同的适配关系。

二、电气工程自动化中常用智能化技术及应用

2.1 人工智能技术

在电气工程自动化领域，人工智能技术凭借其强大的自主分析与决策能力，成为优化系统运行的关键支撑。模糊控制技术可有效应对电气系统中存在的非线性、不确定性问题，例如在电机调速控制中，无需建立精确的数学模型，就能根据实际运行工况的模糊信息，动态调整控制参数，确保电机在不同负载下均保持稳定转速，避免传统控制方式因参数固定导致的调速精度不足问题。神经网络技术则在设备故障诊断中发挥重要作用，它能模拟人类大脑的信息处理模式，通过学习大量历史故障数据，构建故障识别模型。当电气设备出现异常时，该模型可快速分析设备运行参数的变化特征，精准定位故障类型与故障部位，如在变压器故障诊断中，能及时发现绕组绝缘老化、铁芯多点接地等潜在问题，为维修决策提供可靠依据。专家系统则整合了领域内专家的知识与经验，可在电力系统调度中，根据电网运行状态自动生成最优调度方案，平衡电力供需关系，保障电网安全稳定运行。

2.2 物联网技术

物联网技术为电气工程自动化搭建了全场景数据互联的基础，实现了电气设备从孤立运行到智能互联的转变。在电气设备状态监测方面，通过在断路器、互感器、电缆等关键设备上部署物联网感知终端，可实时采集设备的运行参数与环境信息，并借助无线通信网络将数据传输至监控中心。工作人员无需现场巡检，就能远程掌握设备的实时状态，及时发现设备温度异常、绝缘性能下降等问题，提前采取干预措施，避免故障扩大。在数据实时采集环节，物联网技术打破了传统自动化系统中数据采集的局限性，不仅能实现多设备、多参数的同步采集，还能保证数据传输的实时性与准确性。

2.3 大数据与云计算技术

大数据技术为电气工程自动化提供了深度数据挖掘能力，通过对电力系统长期积累的海量运行数据进行分析，可挖掘出电力负荷变化规律、设备运行趋势等有价值信息。在电力负荷预测中，结合历史负荷数据、气象数据、经济数据等多维度信息，运用大数据分析算法，能精准预测未来一段时间内的电力负荷需求，为电力调度、电网规划提供科学依据，避免电力资源浪费或供需失衡。云计算技术则解决了电气工程自动化中大规模数据处理与存储的难题，其强大的分布式计算能力可快速处理海量电气数据，支持智能算法的高效运行。在区域电网管理中，借助云计算平台，可实现对多个变电站、配电线路运行数据的集中处理与分析，实时监控区域电网运行状态，优化电网潮流分布，提升电网运行效率与可靠性，同时降低本地数据存储与计算设备的投入成本。

三、未来发展展望

3.1 智能化技术的深化应用方向

智能化技术将向更精细、更协同的方向深化应用。数字孪生技术将与电气工程自动化深度融合，构建与物理电气系统完全映射的虚拟模型，实现设备运行模拟、故障预演及控制策略预验证，打破传统调试依赖实际设备的局限，大幅提升系统优化效率。边缘计算技术会进一步普及，在变电站、工业车间等场景中，就近处理设备实时数据，减少数据传输延迟，让本地控制决策更迅速，尤其适配对响应速度要求高的电气传动系统。5G 技术与智能化技术的结合将拓展应用边界，支持海量电气设备的高速互联，为远程精准控制、无人值守电站等场景提供更稳定的通信保障。

3.2 电气工程自动化智能化的发展趋势

电气工程自动化智能化将朝着全场景覆盖与绿色低碳方向迈进。全场景智能化意味着从电力生产的发电端，到传输、配电的电网端，再到工业、民用的用电端，实现智能化技术的全面渗透，形成全域协同的智能电气体系，消除各环节数据壁垒，提升整体运行效率。绿色低碳导向则更为突出，智能化技术将更精准地优化能源调度，推动新能源与传统电网的高效融合，减少能源损耗，助力电气系统实现低能耗、低排放运行，同时通过智能调控用电设备，引导用户合理用电，为双碳目标的实现提供技术支撑。

结语

智能化技术为电气工程自动化的革新提供了核心动力。从人工智能优化控制策略，到物联网实现全域互联，再到大数据与云计算挖掘数据价值，各类技术的融合应用有效突破了传统自动化的局限，显著提升了电气系统的效率、可靠性与绿色性。尽管当前仍面临技术兼容、安全防护等问题，但随着技术的持续深化与应用场景的不断拓展，电气工程自动化必将朝着全场景智能化、低碳化方向稳步迈进，为能源领域高质量发展与双碳目标实现提供坚实支撑。

参考文献

[1]王秋洋.智能化技术在电气工程自动化系统中的应用[J].张江科技评论,2024,(12):57-59.

[2]莫亚欣.电气工程及其自动化的智能化技术应用探讨[J].中国设备工程,2024,(24):185-187.