电气工程中的智能控制系统设计与优化研究

引言

在全球能源变革与工业智能化转型的大背景下，电气工程作为能源传输、分配与应用的关键领域，正面临从传统控制模式向智能化控制模式的深刻变革。传统电气控制系统依赖人工操作与固定程序逻辑，存在运行效率低、故障响应滞后、控制精度不足等问题，难以满足现代电力系统高可靠性、工业生产柔性化及建筑节能等多样化需求。

一、智能控制技术概述

1.1 智能控制的概念与特点

智能控制是一种无需建立精确数学模型，能模拟人类智能活动，对复杂系统进行自主决策与调控的先进控制技术。它融合了计算机科学、人工智能、自动控制等多学科理论，通过感知环境变化、分析决策和执行控制，实现系统的优化运行。相较于传统控制技术，智能控制具有显著特点：自主性，可根据系统状态与外部环境变化，自主调整控制策略，无需人工频繁干预。适应性，能在参数变化、干扰因素多的复杂工况下，保持良好控制性能。学习性，借助机器学习算法从运行数据中学习规律，持续优化控制效果。

1.2 主要智能控制技术介绍

智能控制方法种类多样，比如模糊控制技术就是建立在模糊数学的基础上，将人的经验知识用成规则表达出来，使用模糊算法的推理进行控制，不要求严格数学模型，可以针对非线性、时变系统控制空调系统中，使用的模糊算法对压缩机功率进行调节控制，使得温度控制更加平滑。

二、智能控制系统在电气工程中的作用

2.1 提升系统运行效率

对于电气而言，智能控制系统通过对能源合理地分配以及灵活地控制，能够有效地提高系统的运行效率。在用电高峰期时，智能控制系统能够自动化地安排火力与水力等以及风力等其他发电方式的发电优先级，并合理地对输电的方式与路径进行安排，降低输电过程当中的电能损失，对电网的整体运行效率也有所提高。对于一个工业电气系统而言，智能控制系统能够根据电机的实际运行情况与生产的情况调整相应的设备进行运行时电机的运转速度，启停时间等。在大型的工厂中的通风设备，在对其进行通风时，借助于传感器的测量分析不同情况下的环境温、湿度以及空气质量等参数，智能控制系统自动对风机的转速进行调整，能够避免设备在不间断的运转的情况下，长期的高速运转，虽然对设备的使用也更加的耗能。

2.2 提高了系统的可靠性和稳定性。

控制级的智能系统能够在信息实时监控以及故障信息警告环节中，充分提高电气系统工程的稳定性和可靠性。电力系统工程线路沿途的信息感应器会对系统中的电流、电压、线缆的温度等各类信息进行全方位的信息采集，当系统中出现的异常变化以及出现故障隐患，例如某段线缆的绝缘层老化、电缆局部温度过高，导致系统出现漏电等情况发生时，智能系统自动进入警备状态，在故障分析算法帮助下能够明确故障出现的具体地点，从而自动切换供电通道或者控制功能参数，使得影响保持在较小限度，故障点的影响程度控制在最小范围内。

2.3 实现自动化与精准控制

智能控制是电气工程智能化、精准控制的重要组成部分。智能控制是建立在各种智能化检测系统、判断系统和综合系统的智能电气控制系统。在照明控制系统中，照明灯具会在外界光线强弱、光照环境的变化、人群的动态变化等因素影响下自动开启关闭照明灯具、调节照度。在空调的温度控制中，在外界环境因素变化、室内环境变化、空调负载变化等动态参数影响下智能控制系统的智能算法在响应快速的基础上能够对空调制冷制冷制热的负载控制精度达到微米级、毫秒级，能够在节能的基础上，使环境温度波动控制在 3% 之内，提高节能 40% 以上。在精密加工设备电气驱动系统中，在基于神经元的智能电气控制系统的反馈控制中对电动机转速、转矩的控制能够在微米级、毫秒级实现最优控制。

三、电气工程智能控制系统设计要点与方法

3.1 系统设计的关键要点

首先，需求与功能是电气工程智能控制系统的规划设计的第一步，需要对实际需要控制的对象和空间进行勘察分析，考虑智能控制系统需要实现的功能，比如电力调度控制系统应当具备预测负载、排除故障的调度功能。考虑硬件选型与系统配置，对于控制CPU 的要求是运算速度高、反应迅速，可以选择 PLC 或者工业计算机，对于所需求的控制器的选择，要考虑其成本和性能，根据监测的实际需求合理选择；硬件的传感器部分主要是选择控制器，传感器的选择需要考虑其实际功能的需要，比如监测电流等，还需注意监测电力数值，可以采用互感器等工具。在软件部分的设计主要从软件架构着手，可以在其上分层建立多个软件模块，采用实时操作系统保障系统控制任务完成，并且用数据存放运行数据，然后做出相应的分析与决策。

3.2 系统设计方法与策略

系统由数据采集模块、控制算法模块、人机交互模块等小系统独立构成，方便开发调试，有利于后期维护；对于大型的电气工程系统设计，采取分布式控制设计思想，由网络对每个控制节点进行连接，实现资源共享以及相互控制，从而加强了系统的伸缩性和容错能力；基于模型进行设计，通过仿真工具建立系统模型，对控制算法和系统设计做提前验证等。

3.3 电气工程智能控制系统优化策略与方法

根据优化算法确定相应的控制参数，通过遗传算法、粒子群算法等全局搜索方法，对 PID 控制器参数优化，控制精度以及响应速度；按照优化系统结构原理，减少系统的冗余模块，优化系统中的拓扑结构，减少系统复杂性等，例如在结构上由串联控制结构变为并联控制结构，降低信号传输的时间；基于智能诊断及故障预测，通过机器学习方法对设备运行数据进行分析，实现预测设备的故障。

3.4 优化方法的具体实施与应用

硬件优化方法为采用性能更好的 CPU 和通信设备进行更换，提高数据的处理和传输效率，比如将以前的以太网更换成千兆工业级以太网。软件优化方法为优化控制算法，代码优化数据处理算法以减小内存消耗和运算周期。系统协同优化方法注重各子系统的联合，比如智能楼宇，将照明、空调、安防系统数据共享，通过对各信息的综合分析对系统的节能和安全进行同时控制。

结语

总之，本研究系统完成了电气工程智能控制系统的设计与优化探索，明确其在提升系统性能、保障稳定运行等方面的显著成效。通过创新设计方法与优化策略的实践应用，有效解决了传统控制模式的弊端。随着技术不断革新，未来智能控制系统将在算法融合、跨系统协同等方向持续突破，为电气工程智能化、高效化发展注入更强动力，推动行业迈向新高度。

参考文献

[1]张云峰.电气工程中的智能控制系统设计与应用研究[J].电子元器件与信息技术,2024,8(10):106-109.

[2]戴萱,伏杰,徐书洋.电气工程中的智能控制系统设计与优化研究[J].电子元器件与信息技术,2024,8(10):239-241.