电气设备智能化改造与升级技术研究

摘要：文章聚焦电气设备智能化改造与升级技术，深入剖析物联网、大数据与云计算、人工智能与机器学习及传感器技术的应用原理与实践价值，明确设备选型评估、控制系统升级等关键技术要点。研究表明，这些技术通过实现设备互联互通、智能决策与精准控制，显著提升电气设备运行效率与可靠性。分析得出电气设备智能化未来将呈现技术深度融合、自主智能增强、绿色低碳发展等趋势，为行业技术革新与产业升级提供理论支撑与实践指导。

关键词：电气设备；智能化改造；升级；技术要点

引言

在工业 4.0 与智能制造蓬勃发展的时代背景下，电气设备智能化改造与升级已成为推动产业变革的核心驱动力。传统电气设备因自动化程度低、运维成本高、能源浪费严重等问题，难以满足现代工业高效、安全、节能的发展需求。物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的崛起，为电气设备智能化转型提供了技术支撑。

一、电气设备智能化改造与升级的技术分析

1.1物联网技术

物联网技术通过将各类电气设备与网络相连，实现设备间的互联互通与数据交互。在工业生产中，物联网可实时采集电气设备的运行参数，如电压、电流、转速等，管理人员通过云端平台就能远程监控设备状态，实现设备的远程运维。当设备出现异常时，系统可自动报警并通知维护人员，大大提高了设备维护的及时性和效率。​

1.2大数据与云计算技术

大数据和云计算技术是电气设备智能化的基础，大数据和云计算的分析和存储，解决了海量数据的存储和分析问题，电气设备运行过程中也会产生大量数据，云计算有着强大的存储和计算能力，它对这些数据能够进行高效率的处理和分析，设备运行规律的发现，故障情况的预测，科学维护计划的制订，设备历史记录的统计分析都能提前预知设备零部件的磨损状况，及时更换，避免设备发生突然故障，生产停滞的现象。

1.3人工智能与机器学习技术

智能决策。智能决策是指电气设备拥有了自主决策的能力。在故障诊断中，可以采用机器学习算法将大量电气设备的故障数据进行学习分析，从而判断电气设备出现的故障类型及发生故障的位置，迅速诊断出故障并进行智能定位。人工智能可以为电气设备进行运行控制，在不同的工作场合中根据工况的要求对电气设备参数进行实时调整，使得电气设备更加的高效节能。

1.4传感器技术

传感器是电气设备感知外界各种物理量的肢体，也是智能电气的“手指”；温度传感器、压力传感器、电流传感器、电压传感器等电气设备的运行参数转化为能被电气设备系统所识别的信号输入系统。优质的传感器能更准确感知设备的异常，为电气设备的状态诊断和状态预测提供有效的数据。

二、电气设备智能化改造与升级的技术要点

2.1设备选型与评估​

智能化改造除了提升各环节的智能化水平之外，第一步便是设备选型和评估。为保证智能化改造的顺利进行，在选型环节，应充分考虑待选择设备的智能化和可兼容、可靠性、性价比；对于生产线上电气设备采用的技术，优先选择支持物联网通讯接口，能进行远程监控、数据采集等智能设备，保证其能被企业智能化管理系统所兼容。对于数据中心所选择的UPS电源，在评估环节也通过细致的分析，最终选用了具有智能监控功能，转换效率高等的UPS电源，保证了数据中心的正常运行，同时也便于数据中心的维护。

2.2控制系统智能化升级​

控制的智能化。设备的自主控制和智能调整都需要进行控制系统的升级。由于电气系统控制的传统设备主要是固定程序控制，灵活性不够，因此控制系统的智能化主要是指控制系统与PLC结合。比如对于污水厂中的电气系统进行控制升级，将机器学习模型添加到PLC中，这样水泵、风机等就通过PLC能够实现根据污水的流量、水质等实时参数自动调整水泵、风机等，从而提高其调控的准确性。以数字孪生技术来虚拟控制设备，数字化孪生能够虚拟控制设备，并在虚拟环境中对控制方式进行优化，减少因需要调整的环境不同而导致在现实环境进行调整的可能性，增加设备控制的稳定性，提高设备对调用信号的响应速度。

2.3通信协议与接口设计​

对于电气设备之间的通信协议与接口的设计，将直接关系到其通信的质量以及不同电气设备之间的兼容性。而在对智能改造的系统中，一般选择的通信协议有常见的Modbus、OPCUA等。Modbus协议具有简单易操作的特点，一般用于工业现场设备之间的低速度数据传输；而OPCUA则可以实现跨平台、高安全性等方面的优势，在一些结构较为复杂系统中可以进行数据之间的交互与传递。针对电气设备之间的接口则采用其电子接口与软件接口都是标准化形式进行，保障了不同厂商设备之间的连接及通信。在智能楼宇系统中，通过通信协议和接口，实现对照明、空调、安防等电气系统之间共享数据以及系统之间的联动控制，实现智能便捷的环境。

2.4能效管理与优化​

智能化改造的目标之一是进行能效管理和能效改进。可以通过大数据和云计算技术实时采集和监控电气设备的能效数据信息，寻找能够节约能耗的途径，建立起能耗模型分析设备能效和能耗的关系，从而拟定相关节能方案。比如在工业行业中对电机系统的能效进行优化改进，应用变频调速技术的原理调节电机转动，使电机工作频率处于最优状况，减少空载损失，与此同时还可以基于智能电表收集和记录用电数据，分析各生产环节的耗电量，以能够为能源管理部门决策提供可靠依据。

2.5故障诊断与预测性维护​

故障诊断及预测性维护是有效保障电气设备安全运行的基础性技术。运用人工智能及机器学习算法建立故障诊断模型，以设备运行过程中的状态数据、振动信号、温度变化等为信息源，对设备开展快速故障诊断和诊断结果进行快速定位。以风电场发电机组故障诊断为例，应用深度学习算法对风电场机组的齿轮箱振动大数据进行分析，诊断齿轮磨损、轴承等故障，提前制定预防性维护计划，避免风电场机组故障等。

三、电气设备智能化改造与升级的发展趋势

智能电气设备的技术发展趋势是向深度智能、自主智能、绿色智能发展，5G、量子计算等新兴技术与物联网、人工智能融合并发展，智能化设备实现毫秒响应和高精度控制，更加具有自主决策的能力，通过数字孪生和边缘计算实现自诊断与自优化。节能技术及可再生能源管理系统深度融入电气设备，并不断提高电气设备全生命周期能源效率最大化水平。实现标准化和模块化设计更加普及化，不同厂商间不同智能设备的相互配合或共享数据的藩篱会逐渐被打破，电气设备智能化向更加高效和安全、绿色并可持续的方面发展。

结语

电气设备智能化改造与升级是推动工业现代化的关键路径。本研究通过对核心技术的剖析与关键要点的梳理，证实物联网、人工智能等技术深度应用，可显著提升设备运行效率与管理水平。尽管当前面临技术融合瓶颈、标准体系不完善等挑战，但随着技术的迭代创新，设备自主决策、跨系统协同等趋势将加速实现。未来，需持续强化技术研发与产学研合作，完善行业标准，推动电气设备智能化向更高效、安全、绿色的方向发展，为工业高质量发展注入强劲动力。

参考文献

[1]巩冬梅，马源，张祎玮.智能化技术在电力系统电气工程自动化中的应用研究[J].科技创新与生产力，2023，44（11）：111-114.

[2]刘义卿，隋君.物联网技术在电气设备智能化管理中的应用研究[J].信息记录材料，2024，25（09）：108-110+113.