电气工程自动化中人工智能的运用分析

引言

电气工程自动化覆盖电力系统、工业生产、设备控制等领域，承担电力调度、电机控制、设备运维等职能。随工业规模扩大与能源结构转型，其系统呈现工况复杂化、设备集成化、运行动态化特征，传统模式局限凸显：固定程序难应对参数动态变化，人工巡检难发现隐性故障，单一系统控制难实现多设备协同优化。

一、电气工程自动化中人工智能的核心技术支撑

1.1 机器学习

机器学习是基础技术，通过学习历史运行数据与工况特征，构建参数优化与控制模型，适配系统动态变化。从海量数据挖掘参数关联规律，建立输入与输出的映射关系，实现自适应调节。如工业电机控制中，机器学习整合电机历史运行数据与负载变化数据，通过回归算法优化转速与电流匹配，负载骤增时自动调整电流维持转速稳定；电力系统无功补偿中，分析不同时段负荷特性与电压变化，通过分类算法确定最优补偿容量与投切时机。其自我迭代能力可随新数据输入修正参数权重，适配工况变化，解决传统控制程序固化、响应滞后问题。

1.2 深度学习

电气工程自动化系统存在大量非结构化、高维度数据，传统技术难提取有效特征。深度学习凭借多层神经网络，实现复杂数据特征自动提取与深度分析。如变压器故障诊断中，通过卷积神经网络对油中溶解气体色谱数据提取特征，预判绝缘老化、局部放电等隐性故障；电力系统谐波检测中，通过循环神经网络分析电压电流时序波形，分离不同频次谐波成分；光伏并网系统中，处理气象数据与光伏输出功率关联，构建高精度功率预测模型。

1.3 模糊控制

电气工程自动化系统存在大量非线性、不确定性因素，传统线性控制难实现稳定控制。模糊控制基于模糊数学理论，将模糊语言变量转化为可量化控制规则，实现非线性系统柔性控制。如工业锅炉水位控制中，根据水位偏差与偏差变化率制定规则，避免传统 PID 控制工况突变时的超调问题；风机变频控制中，结合车间温湿度与风机转速非线性关系动态调整转速；电力系统负荷调节中，通过模糊推理快速调整发电出力，维持系统频率稳定。

二、电气工程自动化中人工智能的典型运用场景与价值

2.1 电力系统调度

电力系统调度核心是平衡发电与负荷需求，传统调度依赖人工经验与固定策略，难应对新能源并网、多区域负荷联动挑战。人工智能通过动态建模与协同决策实现智能化升级。如新能源并网调度中，整合气象、新能源出力预测与电网负荷数据，通过多目标优化算法制定发电计划，最大化接纳新能源；跨区域调度中，分析负荷特性、输电容量与发电成本，通过强化学习算法调整输电功率；应急调度中，基于故障类型快速生成恢复策略，缩短停电时间。

2.2 电气设备故障诊断

电气设备故障易导致损坏、停运甚至安全事故，传统诊断依赖定期检修与人工巡检，难发现隐性故障且定位效率低。人工智能通过数据驱动模型实现早期预警与精准定位。如电机故障诊断中，通过振动传感器采集数据，结合机器学习识别轴承磨损、转子不平衡等特征；高压开关设备诊断中，分析操作机构电流波形与机械特性数据，提取异常特征定位故障；电缆故障诊断中，结合局部放电数据与历史故障记录，确定故障位置。

2.3 工业电气控制

工业电气控制传统模式存在能耗高、响应慢、适配性差问题。人工智能通过动态控制与优化算法实现高效节能。如工业电机控制中，结合变频调速与机器学习，根据负载变化调整转速；生产线电气传动控制中，优化多电机转速与转矩分配；车间供电控制中，动态调整无功补偿设备投切；电梯电气控制中，分析人流规律优化运行调度。

三、电气工程自动化中人工智能运用的挑战与优化策略

3.1 挑战

大量老旧设备硬件接口、数据格式与人工智能技术适配性差，改造需更换硬件或加装模块；不同厂商系统采用不同通信协议与数据标准，人工智能平台难实现跨系统数据共享与协同控制，形成信息孤岛。如部分运行超十年的继电保护装置仅支持模拟信号输出，需加装数模转换模块才能接入 AI 监测平台，且模块安装需改造原有柜体空间，还需解决供电稳定性问题；而不同品牌的变频器与 PLC采用专属通信协议，还可能因协议解析延迟导致数据传输滞后，影响 AI 决策的实时性。

3.2 挑战

需电气技术与人工智能复合型人才，现有从业人员多熟悉传统控制，缺乏机器学习建模等能力；人工智能系统依赖网络传输与数据驱动，存在数据泄露、模型被攻击等安全风险。比如很多工厂的电气运维人员能熟练调试 PLC 与变频器，但不会使用数据分析工具处理设备运行数据，无法对 AI 诊断模型进行日常维护与参数校准；安全方面，电力系统的负荷数据、工业生产线的工艺参数若被非法获取，可能被用于恶意干扰生产，而 AI 模型若被注入异常数据，可能导致电机误启停、电网调度指令偏差，难以及时发现与处置。

3.3 优化策略

按电气系统场景特性制定差异化适配方案：新建系统优先选用带人工智能接口设备，同步部署平台；老旧系统优先改造高能耗高风险设备，加装数据采集模块。推动行业标准统一，明确数据交互格式与通信协议，构建统一数据中台。例如新建智能变电站在设备采购时，要求互感器、开关设备等自带以太网接口与 OPC UA 协议，方便直接接入 AI 调度平台；老旧钢铁厂的轧机传动系统改造时，优先更换能耗高的直流电机为带智能监测功能的交流电机，并加装边缘计算模块采集电流、温度数据；让电力调度、配电监控等系统数据能直接互通，提升协同效率。

3.4 优化策略

建立分层培养机制，对一线人员开展人工智能基础应用培训；对技术人员开展进阶培训；与高校合作开设交叉学科课程。构建全流程安全防护：数据采集加密传输，模型运行权限管控与异常监测，系统部署物理隔离；建立模型验证机制。一线人员培训可结合实操案例，比如教其通过 AI 诊断平台查看电机故障预警信息并初步判断故障类型；技术人员培训可联合 AI 厂商开展专项课程，学习数据预处理、模型调优方法；与高校合作开设电气工程与智能科学交叉专业，培养兼具电气知识与 AI 技能的人才。安全防护上，数据传输采用国密 SM4 算法加密，权限管控按岗位设置操作权限，如巡检人员仅能查看数据、工程师可修改模型参数；系统部署时将 AI 平台与生产控制网物理隔离，避免外部网络攻击；模型上线前需经过仿真测试与小范围试点，确保安全可靠。

结语

人工智能正改变电气工程自动化传统模式，全方位提升运行效率与可靠性，推动其从被动控制转向主动优化，从单一系统升级为协同体系，助力工业绿色低碳与能源安全。尽管面临挑战，但通过分场景改造、标准统一、人才培养与安全防护可逐步化解。未来随人工智能与物联网、数字孪生深度融合，电气工程自动化将实现更精准预测、高效控制与可靠运维，为智能制造与新型电力系统注入动能。

参考文献

[1]毕爽，叶天迟.电气工程自动化中人工智能的运用分析[J].数字技术与应用，2025，43（08）：226-228.

[2]曹旭.电气工程自动化中人工智能运用[J].智慧中国，2025，（08）：58-59.