基于人工智能技术的电气自动化控制研究

引言

随着信息技术的迅猛发展,人工智能逐渐成为推动各行各业变革的核心力量之一,特别是在电气自动化领域,其技术融合正推动第四次工业革命的深化发展。电气自动化系统作为现代工业的核心基础设施,聚焦提高生产效率、优化系统性能和增强设备可靠性。然而,面对日益复杂的工作环境与不断增长的市场需求,传统技术手段已难以满足当前的发展要求。在此背景下,将人工智能技术引入电气自动化系统中,不仅能够显著提升系统的智能化水平和自适应能力,还能为解决复杂问题提供全新的思路与方法。这种融合不仅能有效应对现有挑战,还为企业实现产业升级转型提供了强大动力。

1 研究背景

人工智能在电气自动化中的应用，能够进一步提升电器的生产效率和重复操作的运行速度，减少人为失误，实施监控和预测开展全面分析，减少意外停机时间，延长设备使用寿命，借助 AI 算法开展大量数据匹配，还可以进一步提高电气工程运行的安全和统筹特性。优化资源分配，增强决策支持。从目前电气工程自动化的实际运行情况来看，基于人工智能进行故障防范和风险调查，能够有效保障生产安全，降低运营成本，增强数据处理能力，为电气系统的运行和管理提供深入洞察，提升系统的可靠性和稳定性，减少电力中断和供应不稳定带来的额外损失，AI 技术的应用和推广还进一步促进了电气工程行业的技术发展和思想迭代有助于更好地实现能源消耗和有效管理，促进可再生能源的集成并增强用户在电气工程方面的实际体验，例如借助人工智能打造的智能家居智能建筑可以使电气系统更加具备用户友好性。

2 人工智能技术的电气自动化控制

2.1 在分布式控制系统中的应用

（1）实现决策的最优化。在电气自动化系统运行的过程中，人工智能技术自动地对大量数据进行分析，识别各类规律与模式，以识别结果为依据，为施工人员的决策工作提供建议。譬如：如果设备即将出现故障，人工智能系统会根据其异常运行数据，对故障原因进行识别，并通知管理人员，及时维护，避免因设备失灵而导致的生产效率下降。（2）使信息交互更加高效。在过去，为实现分布式控制系统的信息交互，有关单位（部门），通常会投入大量人力、物力与时间，财务压力较大，同时效率相对较低。而在电气自动化系统中渗透人工智能技术后，整个信息交互过程均为自动化操作，达到降本增效的目的。

2.2 在设计方案优化方面

电气设备中，产品的优化需要扎实的理论知识与丰富的工作经验。传统方案优化阶段，通常以工作经验为主，随后利用实践对方案进行验证。该种模式工作流程复杂，且花费时间精力较多，难以保障方案优化的效率。而人工智能技术的融入，能够实现电气产品向着智能化、信息化方向发展，产品研发时间进一步缩短。实际工作中，可运用遗传算法和专家系统。遗传算法主要通过对结构对象处理，以寻找最优制造方案，在产品的设计领域中具有良好应用效果。专家系统则根据多个专家提供的意见进行优化调整。并利用人工智能模拟人类思维，以解决设计阶段的众多问题，以获取良好的解决方案。

2.3 保障电气设备运行安全

在电气设备运行中，运行安全尤为重要。因此，需要强化电气自动化控制设备安全管理，保障设备高效稳定运行。由于传统管理方式对人力资源即时监控依赖性较高，往往造成监控不全面、反应迟缓等问题，影响设备运行的可靠性。为迎接这一挑战，需要利用先进的自动化管理系统强化电气设备运行管理。人工智能技术在电气设备管理领域的广泛应用，使电力系统拥有了全方位监控电气设备的能力。通过持续数据收集与深入分析，人工智能系统可以对设备工作状态进行实时监控，快速检测出可能出现的安全问题或故障，有利于提升设备工作效率与安全性。例如，应用人工智能技术实现变电站智能故障检测。智能系统发现设备故障后，可以自动控制该设备停机，并提示工作人员进行处理，并对该过程进行记录，避免设备发生相同故障，减少了潜在隐患。

2.4 电气系统自动化系统的运行维护

在故障预测与诊断环节，借助 AI 工具电气工程师可以实现复杂性非线性多输入与多输出的故障预测与判断实现高性能控制，这些控制的过程几乎完全由自动化系统运行。事先不需要了解被控制对象的物理知识，即可在仿真环境当中进行控制算法的有效计算，仿真过程可以结合加速训练，利用AI 工具箱了解各个系统运行参数的迭代调节。情况，经过训练的模型直接集成到系统当中进行仿真验证。验证的结果可应用于进一步增强决策支持帮助系统管理者更好地理解自动化系统的运行以及外部环境的状态控制，更有利于系统稳定的可靠判断。技术人员可以使用数据清洗器和实时编辑器任务自动进行数据预处理，从各种内置的机器学习和深度学习模型中进行选择，不需要或只需很少手动编码动作即可上手。或使用深度网络设计器以交互方式设计深度神经网络，使用试验管理器管理深度学习试验，计算加速 AI 训练过程，使用云中的 Matlab 和 Simulink 将模型运营化并部署到生产云环境中，提升故障识别与诊断的效率。

2.5 电气设备控制

电气设备控制领域内,人工智能展现出卓越的学习能力和适应性,成为应对复杂工作环境的理想选择。传统控制系统依赖固定的逻辑规则和预设参数,在面对不断变化的需求时显得力不从心。而基于机器学习算法如强化学习和深度学习的人工智能系统,则可以根据实时反馈的数据不断优化控制策略,实现对电气设备的精准控制。利用数据分析能力,人工智能系统能够迅速响应外界变化,并自动调整设备参数以达到最优性能。这一过程不仅提高了生产质量,还大幅降低了因误差导致的产品缺陷。同时,预测性维护技术的应用,使人工智能能够提前发现设备可能出现的问题,并及时采取修复措施,避免重大故障的发生。由此带来的经济效益不可小觑,企业不仅能减少维修成本,还能提高设备运行的稳定性和可靠性。整体而言,人工智能技术在电气设备控制方面的应用,为企业带来了前所未有的创新机遇,促进了工业自动化向更高层次的发展迈进。

2.6 实现技术共享

将人工智能技术融入至自动化技术领域，需要实现技术的互通，以对各类技术进行优化调整，从而有效管控技术应用成本，实现人工智能与自动化技术的有效融合。人工智能技术融入阶段，应积极吸收外界优秀工作经验，积极借鉴外界相关领域在人工智能和自动化技术的融合经验，了解智能化技术的优缺点，以制定详细的工作计划，实现技术的创新升级。企业也应避免照搬其它企业的融合模式，而是应针对自身实际情况，适当调整融合理念，以推进电气自动化技术的转型发展。

结语

人工智能在电气工程自动化当中有着多方面的应用，既可以实现快速诊断问题，也有助于防止故障扩大，减少对电气系统运行的影响，操作人员需要加强对于人工智能技术的有效学习更好，更及时的发现潜在问题，采取措施进行预防。管理部门也要进一步搭载人工智能网络，减少因资源分配不当导致的可靠性问题，实现智能调度，创建自愈电网，重新配备网络响应用户端需求，减少电网压力。系统科学决策并借助人工智能技术考虑未来的复合增长，进一步地形成技术集成，确保电网的长期运行可靠。

参考文献

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