人工智能技术在电气自动控制中的应用研究

摘要：文章深入探讨人工智能在智能电网、工业自动化、智能家居中的具体应用，涵盖电力负荷预测、智能机器人控制、家电智能管理等场景。同时分析技术应用面临的数据安全、算法可解释性等技术挑战，以及系统集成、人才短缺等应用难题，并针对性提出应对策略，为推动电气自动控制智能化发展提供理论与实践参考。

关键词：人工智能技术；电气自动控制；应用；策略

引言

随着电气自动化技术的快速发展，传统控制方法在应对复杂工况与海量数据时逐渐显露局限性。人工智能以其强大的数据分析、模式识别与自主决策能力，为电气自动控制领域带来新的发展机遇。从智能电网的高效调度，

一、人工智能技术与电气自动控制基础

1.1 人工智能技术概述

人工智能（AI）在模拟人类智能，通过算法与模型实现学习、推理与决策能力。其核心技术涵盖机器学习、深度学习与专家系统等领域。机器学习作为 AI 的基石，可分为监督学习、无监督学习与强化学习三类。监督学习基于标注数据训练模型，如支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面实现数据分类，常用于设备故障诊断。决策树算法则以树形结构划分数据特征，在预测任务中展现出强大的逻辑推导能力。无监督学习通过聚类算法挖掘数据潜在规律，如在电力负荷分析中识别用电模式。

1.2 电气自动控制原理与现状

自动控制指的是在传感器、控制模块、执行机构的配合下对电气设备进行自动控制。传感器接收温度、电流、电压等参数，并将其转化为电能信号；控制装置会按照既定逻辑或者公式对信号进行处理；最终，控制器根据自身命令控制相关设备运转。目前，电气自动控制技术已被大量应用于工业控制、智能电网、智能家电。在工业控制方面，PLC系统对工业生产过程实施精准控制。智能电网利用SCADA系统进行远程监测与控制。目前，传统控制技术仍然存在问题：整定系数一般依靠人工经验值来获取，对于复杂的工况不具备适应性。控制系统的鲁棒性较差，容易在干扰环境中降低控制系统稳定性。缺少故障诊断技术，也无法对所出现故障进行人工智能判断。

二、人工智能技术在电气自动控制中的应用研究

2.1 智能电网中的应用

人工智能应用于智能电网领域，使得电力系统的运行更加安全、可靠。人工智能帮助电力系统的负荷预测，基于历史的用电负荷数据、天气信息、节假日等多元数据的信息输入，利用机器学习的时间序列分析模型LSTM、Prophet模型等对用户区域与时间上的电负荷进行预测。对于电网的故障诊断和自愈中应用的人工智能技术较多，基于卷积神经网络CNN等方法对电力设备的影像、振动、红外图像等相关数据进行分析，能够较早发现设备的故障问题。电网出现故障后，基于专家系统和强化学习的智能算法能够尽快找到电网故障，评估故障的影响程度，并自动生成故障隔离和恢复决策方案。

2.2 工业自动化中的应用

工业自动化是人工智能与电气自动控制相结合最为深刻的应用领域之一。在机器人智能化控制领域，人工智能使机器人具有更高的灵活控制性和自主控制能力，通过视觉计算机技术和深度学习，机器人可以识别工件的外形、位置及姿态从而实现精巧的抓取装配。在生产优化方面，人工智能通过生产过程数据的实时分析，进而优化生产过程，通过机器学习算法对设备运行过程的参数、产品质量数据进行分析挖掘，建立生产过程的预测模型，提前发现生产问题，优化生产参数。人工智能可以应用于设备维护环节，通过设备运行状态的振动、温度等数据，预测设备故障情况，通过预测性维护，实现预知性维护，减少停机时间，降低维护成本。

2.3 智能家居中的应用

对于智能家居的应用，人工智能给人们提供了简便的、舒服的、安全的使用感受。对于智能家电的操控，用户可以通过智能管家或者手机 APP实现家电的远距离控制。人工智能语音识别，能将语音转换成用户指令，例如操控空调、电视、灯具等。通过机器学习，智能电器还能够对用户的使用习惯进行学习，用户通过智能音箱请求为用户调低房屋内部光线，智能音箱会对光的强度进行调整等。智能冰箱根据用户购买的记录以及饮食习惯，为用户制定食谱以及提醒补购等。

三、人工智能技术应用面临的挑战与应对策略

3.1 技术挑战

数据安全与隐私保障存在风险。对于自动控制类的电气系统，数据信息安全对于数据的重要性更甚于电气设备本身，这些电气的底层数据可能是电力用户敏感的用电数据、工业企业重点工业产品的生产数据。在深度学习等智能算法的训练及应用环节中，数据加密、身份鉴权等安全机制存在疏漏，则会导致数据被非法窃取或更改，侵犯数据的用户及企业信息安全。算法的可信问题。深度学习是机器学习算法的一种，算法经常被用作黑盒子，其结果无法直接理解。在电气控制的关键行业场景中，技术人员无法信任模型输出结果，极大地限制了模型推广落地。

3.2 应用挑战

应用壁垒人工智能技术在不同设备上的嵌入并非是完美结合，如大多数情况下的人工智能技术应用是单独存在于产品内部，实现技术的补充，但电气自动化的复杂系统在接入人工智能时会存在巨大的兼容障碍，这就对系统架构、通信、数据收集产生巨大挑战，提高了集成的成本和门槛。人才断层由于人工智能应用是复合型技术，包含人工智能和电气控制两方面人才的特质，行业内的人才培育并未成熟，目前依然缺乏能够提升人工智能相关数据，进而支持电气自动化实际应用的专业人才，影响人工智能应用技术的发展。三是用人观望。人工智能是新兴事物，企业面对人工智能及其技术应用往往会采取较为谨慎的态度，往往认为人工智能发展技术过于昂贵，风险过高，不愿意将其应用于企业，应用人才更是无心开发。

3.3 应对策略

针对存在的问题，可以从技术手段和方法、政策、人才等三个方面提出解决方案。从技术手段方法上，提高数据的安全性技术，如联邦学习、同态加密等，确保数据 可用不可见，确保数据安全。提出可解释的人工智能（XAI），如基于注意力机制的可视化技术等，以便提高模型决策的可解释性。改进算法设计，如可以借助迁移学习、强化学习等方式，提高算法在复杂应用场景中的适用性等。其次，从推广应用的角度出发，如政府和行业协会应该出台相应的技术规范和接口接口设计，以方便系统之间的集成等，且系统集成的成本等方面应该降低推广应用的难度。出台相关政策，对应用人工智能技术的企业，应予以相应的财政补贴、税收优惠等方面的政策。

结语

人工智能技术为电气自动控制注入新动能，在智能电网、工业自动化、智能家居等领域成效显著，显著提升了系统运行效率与控制精度。尽管在数据安全、算法可解释性及人才储备等方面仍存挑战，但随着技术创新与跨领域协同发展，其应用边界将持续拓展。深化人工智能与电气自动控制融合，完善技术体系，将为能源高效利用与工业智能化升级提供更强支撑。

参考文献

[1]王宏维.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].科技创新与生产力，2023，44（09）：15-16+20.

[2]黎楚越，周韵，查云龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].大众标准化，2023，（14）：178-180.