电气工程自动化中人工智能的运用分析

引言

电气工程自动化是保障电力生产、传输、分配稳定运行的关键体系，涵盖供配电、设备控制、能耗管理等多个环节。传统自动化技术依赖预设程序与人工干预，面对复杂工况时，易出现响应滞后、调控精度不足、故障处置被动等问题，难以满足现代电力系统高效、安全的运行需求。

一、电气工程自动化中人工智能运用的现存问题

1.1 技术适配性不足，与自动化系统协同不畅

当前部分电气工程自动化系统沿用传统硬件与控制逻辑，人工智能算法与现有设备、程序兼容性差。老旧供配电自动化设备缺乏数据接口，无法向 AI 系统传输实时负荷数据；AI 故障诊断模型未结合设备实际运行参数校准，导致诊断结果与现场情况偏差大；部分 AI 调控算法响应速度与自动化系统执行节奏不匹配，如负荷调控指令下发滞后于实际负荷变化，引发系统运行波动。此外，不同厂商的 AI 模块通信协议不统一，多系统协同时易出现数据传输中断，降低整体调控效率。

1.2 数据利用效率低，支撑 AI 分析的基础薄弱

人工智能运行依赖海量、高质量数据，但当前电气工程自动化中的数据管理存在明显短板。数据采集不全面，部分关键环节（如设备温度、线路损耗）未安装传感器，导致 AI 分析缺乏关键参数；数据孤岛现象突出，供配电、设备管理、能耗监测等系统的数据独立存储，未形成统一数据库，AI无法获取完整数据链进行深度分析。同时，数据预处理机制缺失，采集的数据中存在噪声、冗余信息，直接影响 AI 模型的分析精度，如负荷预测误差增大、故障诊断误判率上升。

1.3 人员操作能力薄弱，AI 技术落地受阻

电气工程自动化领域人员对人工智能的认知与操作能力不足，制约技术落地。部分运维人员仅能完成 AI 系统的基础启停操作，无法对算法参数进行优化调整，如 AI 能耗优化模型未根据季节负荷变化更新参数，导致节能效果下降；部分技术人员对 AI 故障诊断结果的解读能力不足，无法结合现场实际排查问题，仍依赖传统经验判断；企业缺乏系统的 AI 技术培训体系，人员能力难以跟上技术更新速度，导致 AI 系统沦为 “数据展示工具”，未发挥调控与决策支撑作用。

二、电气工程自动化中人工智能的核心运用场景

2.1 供配电智能调控场景中

人工智能实现负荷动态平衡，依托机器学习算法构建供配电调控模型，通过实时采集配电线路的电流、电压、功率因数等数据，模型可快速分析负荷变化趋势，自主制定调控策略。例如，用电高峰时段，AI 通过分析历史负荷数据与实时用电需求，预测负荷峰值出现时间，提前切除非必要负荷，或调用储能设备补充供电，避免线路过载；用电低谷时段，AI 自动调整变压器运行台数，降低空载损耗，同时引导充电桩、储能设备错峰充电，平衡电网负荷。此外，AI 可结合天气、节假日等因素优化调控逻辑，如极端天气前提前储备电力，保障关键用户供电稳定。

1.2 设备故障诊断场景中

人工智能实现精准预判与快速处置，利用深度学习与神经网络技术构建设备故障诊断模型，通过传感器采集电机、变压器、开关柜等设备的运行数据，模型对比正常运行数据与异常数据特征，可实现故障提前预警与类型识别。例如，变压器运行中，AI 通过分析振动数据识别铁芯松动、绕组短路等潜在故障，提前 3-7 天发出预警；电机运行时，AI 根据电流波动与温度变化判断轴承磨损程度，推送维修建议。故障发生后，AI 可自动匹配故障处置方案，如开关柜短路时，快速下发跳闸指令，同时联动备用设备投入运行，缩短故障处置时间，减少停电损失。

1.3 能耗优化场景中

人工智能实现高效节能，基于大数据分析与强化学习算法构建能耗优化模型，整合工业、建筑等领域电气工程的能耗数据，模型可识别能耗浪费环节，制定个性化节能策略。例如，工业企业中，AI分析生产设备的用电规律，优化设备启停顺序，避免同时启动高耗能设备导致能耗峰值；建筑电气工程中，AI 结合室内外温度、光照强度，自动调整空调、照明系统运行参数，如自然光充足时降低照明功率，室内温度接近设定值时减小空调负荷；公共设施中，AI 通过分析人流变化优化电梯、水泵等设备的运行频率，无人时段降低运行功率，实现能耗精准管控。

三、推动电气工程自动化中人工智能高效运用的优化策略

3.1 加强技术整合

提升 AI 与自动化系统协同性，优先对老旧电气工程自动化设备进行升级改造，增设标准化数据接口，确保 AI 系统可实时采集设备运行数据；统一 AI 模块通信协议，选用支持多协议转换的网关设备，实现不同厂商 AI 系统的数据互通；联合 AI 技术提供商与电气设备厂商开展协同研发，根据电气工程自动化的运行特性优化 AI 算法，如提升负荷调控算法的响应速度、校准故障诊断模型的参数阈值，确保 AI 技术与自动化系统深度适配。同时，构建一体化控制平台，整合 AI 分析模块与自动化执行模块，实现 “数据采集 —AI 分析 — 指令下发 — 执行反馈” 的闭环管控。

3.2 完善数据管理体系

夯实 AI 分析基础，构建电气工程自动化统一数据平台，整合供配电、设备管理、能耗监测等系统的数据，制定统一的数据采集标准（如采集频率、数据格式），打破数据孤岛；在关键设备与线路上增设传感器，覆盖负荷、温度、振动等核心参数，确保数据采集全面性；建立数据预处理机制，通过滤波、去重、补全技术处理原始数据，提升数据质量；构建数据安全防护体系，对敏感数据进行加密存储，设置分级访问权限，避免数据泄露或篡改，为 AI 分析提供可靠数据支撑。

3.3 构建人员培养体系

提升 AI 操作与应用能力，制定分层分类的培训计划：对运维人员开展 AI 系统基础操作培训，重点讲解故障预警解读、参数调整方法，确保其能快速响应 AI 提示；对技术人员开展 AI 算法原理与优化培训，如负荷预测模型、故障诊断模型的参数校准，提升技术深度应用能力；对管理人员开展AI 技术价值与管理培训，明确 AI 在成本控制、效率提升中的作用，推动资源投入。培训方式采用“理论授课 + 实操演练 + 案例教学” 模式，结合实际电气工程案例讲解 AI 运用流程，如通过故障诊断案例演示 AI 预警与处置全流程；建立考核机制，将 AI 应用能力纳入人员绩效，激励主动学习，确保 AI 技术真正落地生效。

结语

人工智能为电气工程自动化突破传统技术瓶颈、实现智能化升级提供了关键路径，其在供配电调控、故障诊断、能耗优化中的运用，可有效提升系统运行效率、可靠性与节能水平。当前人工智能运用中存在的技术适配不足、数据利用低效、人员能力薄弱等问题，可通过技术整合、数据管理、人员培养逐步解决。

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]徐文婧.人工智能在电气工程自动化中的运用[J].能源新观察,2025,(07):40-41.