电气工程自动化控制中智能化技术的新技术及应用

摘要：在 “双碳” 战略纵深推进与工业智能化浪潮席卷全球的时代背景下，电气工程自动化控制领域正经历颠覆性变革。本文深度聚焦智能化技术的创新演进与实践应用，系统解构人工智能算法突破、物联网与大数据融合等前沿成果，精准剖析算法泛化不足、异构系统集成难、数据安全风险高等挑战，创新性提出 “技术交叉融合 - 场景多元拓展 - 安全防线加固” 三位一体策略，为推动电气工程迈向高效智能新征程、抢占全球制造业竞争制高点提供战略指引。​

关键词：电气工程自动化控制；智能化技术；新技术

引言

当特高压电网跨越山海输送清洁能源，当柔性生产线在智能指令下精准运转，电气工程自动化控制已然成为现代工业的 “动力神经”。随着人工智能大模型的爆发式发展、工业物联网的深度渗透，智能化技术正以破竹之势重塑电气工程的控制范式。

一、电气工程自动化控制中智能化技术应用理论基础​

1.1 电气工程自动化控制与智能化技术的概念及内涵​

电气工程自动化控制是以电气技术为核心，通过自动控制理论与技术手段，实现电力系统、电气设备的无人化或少人化运行，涵盖发电、输电、配电、用电全流程的精准调控。其核心在于通过传感器、控制器、执行器等设备的协同工作，实现对电气参数的实时监测与闭环控制。智能化技术则是融合人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，赋予系统自感知、自决策、自执行能力的技术体系。

1.2 智能化技术在电气工程自动化控制中的作用与意义​

智能化技术为电气工程自动化控制带来革命性变革。在提升效率方面，通过智能算法对电力系统的负荷预测与调度优化，可降低线损 15%-20%，提高能源利用效率；在保障安全层面，基于深度学习的故障诊断模型能够快速识别电气设备的异常状态，将故障响应时间缩短至毫秒级，避免重大事故发生。在运维管理上，智能化技术支持下的预测性维护，可减少设备非计划停机时间 30% 以上，降低运维成本。

1.3 智能化技术应用的相关理论与技术支撑​

智能化技术在电气工程自动化控制中的应用依托多学科理论与前沿技术。自动控制理论中的经典控制理论（如 PID 控制）与现代控制理论（如最优控制、自适应控制）为系统的基础控制提供理论框架；人工智能领域的机器学习、深度学习理论，通过构建神经网络模型，实现对电气系统复杂行为的学习与预测。在技术支撑层面，物联网技术通过传感器网络实现电气设备的全面感知与数据采集；5G 通信技术以其高带宽、低时延特性，保障数据的实时传输；边缘计算技术将数据处理能力下沉至设备端，减少云端计算压力，提升系统响应速度；数字孪生技术通过构建电气系统的虚拟模型，实现物理实体与虚拟空间的实时映射，为系统优化与故障诊断提供可视化工具。

二、电气工程自动化控制中智能化技术的创新成果​

2.1 人工智能算法在自动化控制中的新突破​

近年来，人工智能算法在电气工程自动化控制中取得多项关键突破。强化学习算法通过与环境的不断交互学习，在电力系统的动态调度中展现出强大优势，能够根据实时电价、负荷变化等因素，优化储能系统充放电策略，提升电网灵活性。Transformer 架构的引入革新了故障诊断领域，其自注意力机制可有效提取电气信号中的关键特征，在变压器油色谱分析、电缆局部放电检测中，诊断准确率提升至 95% 以上。

2.2 物联网与大数据技术的融合创新成果​

物联网与大数据技术的深度融合为电气工程带来全新变革。在智能电网领域，通过部署海量物联网传感器，实现对输电线路温度、弧垂、覆冰等参数的实时监测，结合大数据分析技术，可提前 72 小时预测线路故障风险。在工业电气设备管理中，物联网设备采集的振动、电流、电压等多源数据，经大数据平台处理后，能够构建设备健康状态评估模型，实现设备的全生命周期管理。

2.3 新型智能传感与执行技术的发展​

新型智能传感与执行技术不断突破传统电气控制的边界。在传感技术方面，光纤传感器以其抗电磁干扰、高精度的特性，广泛应用于高压设备的局放监测与温度测量；MEMS 传感器凭借微型化、低功耗优势，在智能电表、电气设备状态监测中发挥重要作用。自供电传感器技术的发展，通过能量收集技术（如振动发电、温差发电），解决了传感器的供电难题，实现长期免维护监测。在执行技术领域，智能断路器采用永磁操动机构与电子控制技术，分合闸时间缩短至 10ms 以内，提升电网故障隔离速度；柔性直流输电技术中的智能换流阀，通过精确控制电力电子器件的通断，实现电能的灵活传输与并网。

三、电气工程自动化控制中智能化技术的应用与挑战​

3.1 智能化技术在电气工程领域的典型应用场景​

智能化技术在电气工程领域形成多元应用场景。在智能电网中，通过负荷预测模型与分布式电源协同控制，实现源 - 网 - 荷 - 储的智能互动，提升电网消纳清洁能源能力；在工业自动化生产线，机器视觉与机器人控制技术结合，实现电气设备的智能装配与故障检修；智能家居领域，通过物联网技术实现家电设备的互联互通，用户可通过语音或手机 APP 远程控制电气设备，提升生活便捷性。

3.2 智能化技术应用过程中面临的技术难题​

智能化技术应用面临多重技术挑战。算法层面，深度学习模型存在泛化能力不足问题，在不同工况、不同设备类型下的适应性较差，需要大量标注数据进行训练优化；算法的可解释性难题制约其在关键决策领域的应用，难以满足电力系统安全稳定运行的严格要求。系统集成方面，不同厂商的电气设备与智能化系统采用的通信协议、数据格式各异，形成 “信息孤岛”，导致系统间互操作性差；老旧设备的智能化改造面临接口不兼容、算力不足等问题，改造成本高昂。数据安全层面，电气系统中的敏感数据面临泄露、篡改风险，而现有加密技术在保障数据安全的同时，可能影响数据处理效率；网络攻击手段不断升级，智能电网、工业控制系统等关键基础设施面临黑客入侵威胁，安全防护体系亟待完善。​

3.3 推进智能化技术广泛应用的应对策略​

在技术研发上，加强跨学科合作，推动人工智能算法与电气工程理论深度融合，开发具有强泛化能力、高可解释性的智能控制算法；研究边缘计算与云计算协同架构，解决数据处理效率与安全问题。在标准建设方面，制定统一的电气设备智能化接口标准与数据通信协议，促进设备互联互通；建立智能化系统安全评估标准，规范系统设计、开发与运维流程。在人才培养上，高校与职业院校需增设智能化电气相关专业课程，培养兼具电气技术与信息技术的复合型人才；企业加强内部培训，提升员工对智能化技术的应用能力。此外，政府出台激励政策，对智能化技术研发企业给予税收优惠与资金支持，引导社会资本投入，推动电气工程智能化技术的广泛应用与产业升级。​

四、结论

通过技术创新突破、标准体系完善、人才梯队建设，定能化解挑战。未来，随着人工智能、物联网等技术的持续演进，智能化技术将深度融入电气工程全领域，推动行业向高效、智能、绿色方向加速迈进，为全球能源转型与工业现代化提供强大技术支撑。

参考文献

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