电气工程及其自动化的智能化技术探究

引言

能源需求增长与工业自动化升级下，智能化技术凭借实时数据处理、自主决策与精准控制能力破解行业痛点，本文探究其在该领域的应用、挑战及未来路径，为技术落地与行业升级提供思路。

1 智能化技术在电气工程及其自动化中的核心作用

1. 设备运行状态的智能监测与诊断层面

在电气工程及其自动化系统中，过去靠人工定期检查设备，不仅耗时费力，还易遗漏潜在问题，等发现时往往已造成故障。有了智能化技术后，智能监测设备会实时收集电流、电压、温度等关键运行数据，并精准捕捉。智能系统对这些数据分析处理，一旦发现电流骤增、温度超标等异常，能立即判断设备问题并提前预警，方便工作人员及时处理，避免小问题演变成大故障，既提升了设备运行可靠性，减少停产损失，又实现 24 小时不间断监测，还节省人力成本。

2. 电力系统的智能调度与控制环节

电力系统调度控制复杂度高，需要保障电力稳定输送、满足用户需求，这离不开智能化技术支持。没有智能化技术时，调度人员要处理大量信息，依赖经验判断易出错，应对突发情况反应也慢。而智能调度系统能实时收集发电站发电量、输电线路负荷、用户用电需求变化等全系统运行数据，通过分析计算制定最优调度方案，比如调整发电量、优化负荷分配，既确保电力供需平衡，又避免线路因过载出故障。遇到输电线路故障、发电站临时停机等突发情况，系统还能快速反应、自动调整方案，最大程度降低对电力供应的影响，保障用户稳定用电，相比人工调度，效率和可靠性都得到提升。

3. 电气设备生产过程的智能优化领域

电气设备生产中，以往生产多依赖人工操作，不仅速度慢，还易因人为因素产生误差，导致产品质量不稳定、出现不合格品，增加生产成本。引入智能化技术后，智能生产系统会实时监控管理整个生产过程，从原材料投入、各工序加工到成品检测，每个环节都有智能设备和系统参与。智能设备按设定程序精准操作，减少人工误差，确保产品质量达标；系统还会分析生产速度、合格率、原材料消耗等数据，据此调整设备参数、优化工序流程，从而提高效率、减少原材料浪费、降低成本。同时，系统能及时发现设备故障问题，及时通知工作人员，避免影响生产进度，让生产更顺畅高效。

2 电气工程及其自动化智能化技术的发展现状与挑战

1. 当前智能化技术的应用普及程度情况

如今电气工程及其自动化领域中，经济发达地区的大型企业，因资金和技术实力充足，能引入智能监测、调度、生产等先进系统，实际应用中有效提升了生产效率与产品质量，还降低了运营成本。而经济落后地区的中小企业，常因资金有限难以购置智能设备，且技术人员缺乏专业知识，即便引入技术也难充分操作维护；还有部分企业虽认可技术重要性，却因担忧成本高、回报周期长而观望，并没有积极推进应用。总体来看，该领域智能化技术应用已有一定基础，但远未全面普及，仍有较大提升空间。

2. 智能化技术本身存在的技术瓶颈问题

一是数据处理能力待提升，随着技术应用，系统需处理的海量数据类型复杂，部分智能系统在处理时易出现速度慢、精度低的问题，数据高峰期还可能卡顿，影响正常运行；二是智能算法适应性不足，不同电气系统的运行环境、设备类型和工作要求不同，可现有多数算法针对特定场景设计，应用到其他场景时效果大幅下降，工作人员需耗费大量精力调整参数，且效果未必理想；三是系统安全性存在隐患，智能化系统多需联网，易遭遇黑客攻击、数据泄露，一旦发生，不仅会导致数据丢失，还可能影响整个电气系统正常运行，造成严重损失。

3. 相关专业人才的供给与需求矛盾

随着电气工程及其自动化智能化技术发展，企业需要既懂电气自动化专业知识，又掌握智能化技术的复合型人才，这类人才需能熟练操作、维护智能系统，还能优化创新、解决实际问题。可多数高校课程设置偏传统，智能化技术教学不够深入系统，学生毕业后虽有理论基础，却缺乏实操与解决实际问题的能力，无法直接满足企业需求；行业内老员工虽有传统技术经验，但对智能化技术了解少、学习新技能难，难以及时适应需求。此外，技术更新快，人才若不及时更新知识易落后，且掌握核心技术的优秀人才易被高薪挖走，导致企业人才不稳定，进一步加剧了人才供给紧张。

3 电气工程及其自动化智能化技术的未来发展趋势与应对策略

1. 智能化技术与新兴技术的融合发展方向

人工智能技术融入后，能弥补传统智能系统在复杂情况应对和自主学习上的不足，让系统依托海量历史与实时数据自主分析规律、优化算法和决策方案，更精准快速处理电力系统复杂运行及设备故障问题。物联网技术与智能化技术结合，可连接电气系统中各类设备、传感器与控制器，实现信息共享和协同工作，提升系统整体性与协调性，比如监测数据实时传递给调度、生产系统，助力各系统协同调整状态，保障运行高效稳定。大数据技术则为智能化技术提供更强支撑，通过高效处理分析海量电力数据，挖掘高价值信息，为智能系统决策与优化提供依据，发挥出智能化技术的作用。

2. 针对技术瓶颈的突破与创新策略

在数据处理能力上，要研发更高效的算法与硬件设备，投入更多资源研究分布式计算、云计算等大数据处理技术，提升数据处理速度与效率，同时研发高性能芯片和存储设备，强化硬件支撑，解决数据存储与计算速度问题。在智能算法适应性上，加强自适应与通用算法研究，引入更多机器学习方法，比如研发迁移学习算法，让算法将单一场景的知识经验应用到类似场景，减少人工调整依赖提升适应性。在系统安全性上，要研发先进加密、身份认证、入侵检测等网络安全技术，全方位保护系统网络，也要建立完善安全管理制度，加强系统安全监测与维护，及时排查隐患，这样才能确保系统安全运行。

3. 完善人才培养体系以缓解人才供需矛盾

缓解相关人才供需矛盾，核心是完善人才培养体系，培育符合行业需求的高素质人才。高校要调整课程设置，增加人工智能、物联网、大数据等新兴技术课程，注重理论与实践结合，通过安排企业实习、参与实际智能化项目等环节，提升学生实操与解决实际问题的能力，还可与企业合作制定培养方案，按企业需求培养人才，助力学生快速适应岗位。企业要加强现有从业人员培训，定期组织智能化技术课程，邀请专家授课，帮助老员工学习新技能，适应技术发展需求。此外，需健全人才激励机制，提高人才待遇福利，提供良好发展空间，吸引优秀人才并减少流失，同时鼓励人才创新，对创新成果给予奖励，激发创新积极性，推动技术持续发展。

4 结束语

智能化技术是电气工程及其自动化升级的核心驱动力，虽面临普及不均、技术瓶颈与人才短缺挑战，但通过与新兴技术融合、突破瓶颈及完善人才培养，未来将推动领域向更高效、稳定、智能发展。行业需协同推进技术研发与应用，以智能化赋能高质量发展。

参考文献：

[1] 王 泽 . 自 动 化 系 统 中 的 智 能 技 术 应 用 [J]. 电 子 技术,2024,53(08):276-277.

作 者 简 介 ： 姜 骅 晏 （ 2007- ） ， 女 ， 广 东 珠 海 ， 身 份 证 ：440402200705189003。