人工智能在电气工程自动化中的应用探析

0 引言

电气工程自动化是工业生产与能源供应的核心支撑，其技术水平直接关系到生产效率与系统可靠性。传统自动化系统依赖固定控制算法与预设逻辑，在应对复杂工况、动态负载时存在适应性不足、调控精度有限等问题。人工智能技术的快速发展为电气工程自动化升级提供了全新可能，通过数据驱动的智能决策与自适应控制重塑系统运行模式。当前，人工智能应用正从单一功能优化向全系统智能升级演进，如何构建高效的技术融合体系，成为推动电气工程自动化智能化发展的关键课题。

1 人工智能在电气工程自动化中的技术支撑体系

1.1 核心技术构成

人工智能在电气工程自动化中的应用依托多层级技术模块。基础层包含数据采集传感器与边缘计算设备，实现电气参数的实时感知与初步处理；算法层涵盖监督学习、强化学习等机器学习方法，以及BP 神经网络、模糊控制等智能算法，提供数据分析与决策支持；应用层集成智能控制模块、故障诊断系统、能效优化平台等，实现技术价值的落地转化。各技术模块通过标准化接口协同联动，形成“数据输入-智能分析-控制输出”的完整技术链条。

1.2 技术应用特性

人工智能技术在电气工程自动化中呈现三大应用特性。自适应性体现在系统可根据工况变化自主调整控制策略，无需人工干预；精准性表现为通过数据训练优化算法参数，实现微米级控制精度与毫秒级响应速度；预测性则依托历史数据建模，提前预判设备状态变化与系统运行趋势。这些特性突破了传统自动化技术的固有局限，为复杂电气系统的高效运行提供技术保障。

1.3 技术适配原则

技术应用需遵循三项适配原则。 场 则要求根据不同电气设备特性选择适宜算法，如电机控制侧重强化学习，电网调度侧重深度学习； 确保数据完整性与标注准确性；安全适配原则要求智能系统具备防干扰能力 与应急冗余设计， c[ 系统安全运行。通过科学适配，最大化发挥人工智能技术的应用价值。

2 人工智能在电气工程自动化中的核心应用场景

2.1 自动化控制的智能优化

人工智能技术显著提升电气系统的控制性能。在电机控制中，采用模糊PID 控制算法实现转速与转矩的动态调节，降低负载波动影响；在电力电子变流器控制中，通过神经网络算法优化开关频率，减少谐波失真与能量损耗；在工业机器人电气控制中，运用强化学习实现运动轨迹的自主规划与精度校正。智能控制算法使系统在复杂工况下保持稳定运行，提升控制品质与响应速度。

2.2 设备运维的智能诊断

人工智能为电气设备运维提供精准诊断手段。通过部署振动、温度、电流传感器采集设备运行数据，利用深度学习算法识别异常特征，实现早期故障预警；构建设备健康度评估模型，基于运行数据预测剩余寿命，指导预防性维护；开发智能诊断专家系统，整合历史故障案例与处理方案，为运维人员提供决策支持。智能诊断技术将设备运维从“事后维修”转向“事前预防”，降低停机损失与维护成本。

2.3 能量管理的智能调控

人工智能在电气能量管理中发挥优化配置作用。在微电网系统中，通过智能算法预测分布式电源出力与负荷需求，实现能量供需动态平衡；在工业配电系统中，基于负荷特性分析优化无功补偿策略，降低线路损耗；

在建筑电气系统中，结合环境参数与使用习惯调节能耗设备运行，实现节能降耗。智能能量管理使电气系统运行更具经济性与环保性，提升能源利用效率。

3 人工智能应用的实施路径与保障策略

3.1 技术融合的实施路径

技术融合的实施路径需遵循渐进式推进原则，分阶段实现人工智能与电气工程自动化的深度融合。初期聚焦单点技术试点，选取关键设备控制场景如电机智能调速、变流器精准调控，或局部运维环节如变压器状态监测，通过小范围技术验证测试算法适配性与应用效果，积累实践经验并优化技术方案。中期重点突破跨系统数据壁垒，建立标准化数据接口与共享机制，整合设备运行、控制指令、环境参数等多源数据，构建覆盖感知、分析、决策多环节的智能分析平台，实现数据驱动的协同管理。远期目标是达成全系统智能协同，打通从底层设备到顶层决策的技术链路，形成具备自感知运行状态、自主优化决策、自适应调整控制的智能电气系统。通过分阶段实施降低技术融合风险，确保应用效果稳步提升，为技术规模化落地奠定基础。

3.2 专业人才的培养体系

专业人才的培养体系是支撑人工智能与电 工程自动化技术融合的核心保障，需构建多层次、全覆盖的培养机制。重点培养复合型工程师， 智能专业知识，强化其系统集成、技术适配及问题解决能力，使其 员开展常态化技术培训，围绕智能控制系统操作、运维流程及故障 备的驾驭能力。精准引进人工智能算法研发人才，聚焦机器学习、 创新与算法优化能力。通过搭建“培养-培训-引进”的人才梯队，打造技术应用的核心力量，为智能系统持续高效运行提供人才支撑。

3.3 技术应用的规范管理

技术应用的规范管理是确保人工智能在电气工程自动化中稳定落地的制度保障，需构建全流程的标准化管理体系。在数据层面，制定统一的数据采集标准，明确电气参数、运行状态等数据的采集频率、精度要求与格式规范，同步建立数据安全管理制度，实施分级授权访问与加密传输，保障数据完整性与保密性。在运维层面，建立智能系统运维规程，细化日常巡检项目、周期与指标阈值，规范故障上报、诊断、处置的全流程操作，明确各岗位运维责任。在算法层面，出台算法迭代管理办法，规定模型更新的审批流程、测试标准与效果评估指标，建立算法版本追溯机制。通过标准化管理消除技术应用的随意性，提升系统运行的规范性与可靠性，为人工智能技术的规模化应用筑牢制度根基。

4 结论

人工智能为电气工程自动化带来了革命性变革，其核心价值不仅在于控制精度与效率的提升，更在于推动电气系统从“被动响应”向“主动智能”的模式转变。通过构建完善的技术支撑体系，实现电气设备的精准控制与系统的高效运行；依托多场景的深度应用，强化故障诊断的预见性与能量管理的优化性；借助科学的实施路径与保障策略，确保技术价值有效落地。未来需持续深化技术创新，加强多学科融合，完善应用生态，推动电气工程自动化向更高智能水平发展，为工业现代化与能源革命提供坚实支撑。

参考文献

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