智能化技术在电气工程自动化控制中的应用分析

引言

在工业生产与能源供应体系中，电气工程自动化控制是不可或缺的重要环节，其技术发展水平与系统运行稳定性、经济效益密切相关。在过往的实践中，传统控制模式以人工操作和预设程序为主导，在实际应用过程中，逐渐显现出响应速度与控制精度方面的提升空间。伴随 5G 通信、边缘计算等前沿技术的不断发展与完善，电气工程自动化控制领域迎来了新的发展契机。基于这样的发展趋势，深入探讨智能化技术在电气工程自动化控制中的应用原理与实际效果，对推动该领域技术革新具有重要意义。

1 智能化技术在电气工程自动化控制中的核心应用

1.1 人工智能（AI）与机器学习

AI 技术通过模拟人类决策逻辑实现控制优化，在复杂工况下展现出一定应用潜力：

智能控制算法：模糊控制、神经网络等算法在处理非线性系统问题时具有一定可行性。某化工企业尝试将自适应神经模糊推理系统（ANFIS）应用于电气传动系统，电机转速控制精度由±2%改善至±0.5% ，能耗也有所降低，降幅约为 12% 。

故障诊断：基于深度学习构建的故障识别模型，通过对电流、温度等特征参数进行分析，能够在一定程度上实现对变压器绝缘老化的提前预警，预警时间大约为 3-5 天。国家电网某变电站引入该技术后，故障误报率出现下降，降幅约 65% ，维修成本也相应降低约 40‰

负荷预测：LSTM（长短期记忆网络）模型在电力负荷预测领域具有一定的应用价值。某城市电网采用该技术后，24 小时负荷预测误差从 8%优化至 3.2% ，为电网调峰提供了较为可靠的参考依据。

1.2 物联网（IoT）与边缘计算

物联网技术构建的感知网络，为电气设备互联与实时监控提供了新的可能：

设备状态监测：在风力发电机组的轴承、齿轮箱等关键部位，可通过安装振动传感器与 RFID 标签，将数据经边缘节点预处理后上传云端。实践表明，某风电场采用该方案后，设备故障检出率显著提高，维护人员数量也有所减少。

分布式控制：工业物联网（IIoT）为多设备协同控制创造了条件。例如，某汽车焊装车间借助 5G+边缘计算，实现了 200 台焊接机器人的同步作业，有效降低了控制指令延迟，焊接合格率也得到进一步提升。

能耗管理：在建筑电气系统中，IoT 传感器可实时采集照明、空调等设备能耗数据，经边缘网关分析后对运行参数进行动态调节。某商业大厦改造后，年度节电量可观，投资回报也较为理想。

1.3 大数据与数字孪生

大数据分析与数字孪生技术为电气系统全生命周期管理带来显著变革：

运行优化：某火电厂通过采集锅炉燃烧系统超 10 万点实时数据，构建能耗预测模型辅助风门开度与给煤量调节，实践中发电煤耗呈现出 6g/kWh 的下降趋势。

数字镜像：变电站数字孪生系统整合物理设备参数与环境数据，搭建虚拟仿真空间供运维人员开展倒闸操作模拟训练。据某电网公司反馈，该模式使操作失误率得到明显改善，降幅达 80% 。

寿命预测：基于设备运行大数据的剩余寿命评估模型，能够对断路器、电缆等关键设备的使用周期进行预估。某工业园区应用该技术后，设备更换成本实现有效控制，降低幅度约为 25% ，同时减少了非计划停机现象的发生。

2 典型应用场景分析

2.1 电力系统智能调度

传统电网调度多基于过往经验开展决策工作，在新能源大规模并网所带来的波动性挑战面前，存在一定的应对难度。而智能化解决方案借助“云-边-端”架构，有望为电网调度带来新的优化思路：

云端：国家电网调度中心的大数据平台可整合全网负荷、风光发电等数据资源，通过粒子群优化算法等技术手段，对日前调度计划进行优化编制。实践表明，该方式在提升新能源消纳率方面展现出积极效果，部分场景下可使新能源消纳率提高约 15% 。

边缘层：区域变电站的边缘计算节点能够对光伏逆变器、储能系统的运行数据进行实时处理，在较短时间内（如 50ms 左右）完成功率波动的平抑工作，为电网稳定运行提供有力支撑。

终端层：由智能电表与充电桩构成的需求响应终端，可在峰谷电价调节机制中发挥作用。以某试点城市为例，通过此类终端参与电价调节，电网峰谷差实现了一定程度的缩减，降幅约达 20% 。

2.2 工业电气自动化生产线

某汽车零部件厂的智能化改造实践展现出一定的参考价值：

车间电气控制系统通过工业以太网结合 OPCUA 协议，构建起 PLC、机器人与 AGV 之间的通信桥梁，生产效率得到显著提升，单件生产周期由 60 秒优化至 45 秒。

引入的机器视觉质量检测方案在电气元件缺陷识别方面表现良好，能够检测低至 0.1mm 的细微瑕疵，检测效率可达 300 件/分钟，误判率控制在较低水平。

MES 系统与电气控制系统实现数据交互后，在生产调度方面呈现出较强的适应性，可依据订单动态调整电机运行参数和设备工作状态，设备综合利用率从 65% 提高到 89% 。

2.3 建筑智能电气管理

某超高层综合体的电气智能化方案以“节能+安全”为导向，取得了较为显著的成效：

变配电系统借助智能断路器与能效管理平台，对各楼层功率因数进行实时监测，并通过自动投切电容补偿，功率因数基本稳定在 0.95 以上，年度节电效果较为可观，约达 9.6 万度。

消防电气系统运用 AI 算法对烟感、温感数据进行分析，在火情判断方面表现良好，能够有效区分真实火情与干扰信号，误报率显著降低约 70% ，响应时间也大幅缩短至 15 秒左右。

照明系统融合人体感应与光照传感器，实现了“人来灯亮、人走灯灭”的动态控制模式，公共区域能耗得到有效控制，降幅约为 40%

3 未来发展趋势

泛在电力物联网深化：根据行业发展趋势推测，到 2026 年，配电设备物联网接入率有望达到较高水平，届时或将逐步构建起具备设备状态感知、故障诊断及需求响应功能的智能体系。

数字孪生全场景覆盖：随着算力成本的逐步降低，数字孪生技术在电气工程领域的应用场景有望得到进一步拓展，从变电站、电厂向配电网、用户侧延伸，为电气系统全生命周期管理提供虚拟映射与优化的可能性。

AI 自主决策能力提升：基于强化学习的控制算法持续发展，未来一段时间内，AI 在电网调度、工业控制中的自主决策能力或有显著提升，人工干预比例预计将明显下降。

绿色低碳技术融合：智能化控制与碳足迹监测、新能源消纳的融合趋势愈发明显。实践案例显示，通过智能算法优化，电气系统的碳排放存在较大的下降空间，有望为“双碳”目标的实现提供助力。

结束语

智能化技术在电气工程自动化控制领域展现出显著发展潜力，在效率提升、成本管控及安全保障等方面的积极作用已获得行业实践的初步验证。展望未来，随着技术的持续演进与成本的逐步优化，为电气工程自动化控制带来更多创新发展机遇。建议企业结合自身实际需求与业务特点，审慎选择适配的智能化技术，以循序渐进的方式推进智能化改造，从而更好地把握行业变革带来的发展契机。

参考文献

[1]赵国龙.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用探究[J].中文科技期刊数据库（引文版）工程技术，2025，（1）：078~081.

[2]白浩川.电气工程自动化系统中的智能控制技术研究[J].中文科技期刊数据库（全文版）工程技术，2025，（01）：168~171.

[3]李宇航.智能技术在电气工程自动化控制中的应用研究[J].中文科技期刊数据库（引文版）工程技术，2025，（01）：050~053.