人工智能技术在电气工程自动化中的应用

引言

在科技飞速发展的当下，电气工程自动化作为现代工业的重要基石，对推动社会经济发展起着关键作用。随着电气系统规模的不断扩大和运行复杂度的持续提升，传统控制与管理技术逐渐难以满足行业日益增长的高效、智能、可靠运行需求。与此同时，人工智能技术凭借强大的数据分析、学习与决策能力，在众多领域取得了突破性进展。

一、人工智能与电气工程自动化概述

1.1 人工智能技术基本概念与分类

人工智能（简称 AI）是一门模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学，旨在让计算机系统具备学习、推理、解决问题及感知环境的能力。其核心技术涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。机器学习通过算法使计算机从数据中自动学习规律，实现对未知数据的预测或决策；深度学习则借助多层神经网络，在图像识别、语音处理等领域展现出强大的特征提取与模式识别能力。自然语言处理专注于实现人机间自然语言的交互与理解，计算机视觉致力于让机器 “看懂” 图像和视频内容。

1.2 电气工程自动化的发展与特点

电气工程自动化历经从手动控制到自动化、智能化的演变。早期，电气系统主要依赖人工操作与简单继电控制，效率低且可靠性差。随着计算机技术、电子技术的发展，可编程逻辑控制器（PLC）、集散控制系统（DCS）等的应用，推动电气系统向自动化迈进，实现了对生产过程的集中监控与分散控制。在物联网、大数据等技术驱动下，电气工程自动化进入智能化阶段，能够实现对电气设备运行状态的实时监测、故障预警及优化控制。其特点表现为高度集成化，通过通信网络将各类电气设备与控制系统互联；精准化控制，借助先进算法实现对电气参数的精确调节。

1.3 人工智能与电气工程自动化融合的必要性

随着电气系统规模不断扩大、结构日益复杂，传统控制与管理方式已难以满足高效、可靠运行的需求。人工智能与电气工程自动化的融合成为必然趋势。从技术层面看，人工智能的数据分析与处理能力，能为电气系统优化控制策略提供支持，如通过机器学习算法优化电网调度，提升能源利用效率；深度学习技术可实现对电气设备故障的精准诊断，减少停机时间。从行业发展需求出发，在 “双碳” 目标与能源转型背景下，电力系统需要更智能的运行管理模式，人工智能能够辅助实现新能源的高效消纳与电网的稳定运行。

二、人工智能技术在电气工程自动化中的具体应用

2.1 智能控制领域的应用

人工智能在电气工程自动化智能控制中具有重要意义。模糊控制就是利用模糊推理和判断来模拟人类思维方式的一种智能控制技术，对于电气控制对象所存在的非线性和不确定特性都有较好的解决作用，对于交流电机调速系统可以通过模糊控制方法实现对电机负载不同情况下的运行速度改变，从而保证系统的稳定性，提升系统运行效率。

2.2 故障诊断与预测维护

深度学习的故障诊断方法通过学习电力设备的历史运行数据、故障数据，形成故障诊断模型，当设备运行期间，将实时采集得到的振动、温度、电流等数据送入故障诊断模型，快速辨识设备潜在故障类型及位置，诊断效率和准确率是传统人工巡检所无法比拟的。深度学习的故障诊断模型相比机器学习具有优势，卷积神经网络(CNN)能够自动对图像、波形数据提取特征，针对变压器油色谱分析、绝缘子缺损检测等运用CNN 进行识别；采用长短期记忆网络(LSTM)对设备运行数据进行时间序列分析，预测设备故障的产生时间，进行预测性检修，避免出现突发故障所产生的损失。

2.3 电网运行优化

人工智能推动电网运行更加优化。在电网负荷预测过程中，基于机器学习理论的负荷预测技术，结合气象条件、时间因素、用户用电行为等多种参数，预判所辖区域内负荷发展情况，为进行发电计划和电力资源分配提供支撑。在电网调度过程中，利用遗传算法、粒子群算法等人工智能的智能调度算法，能够在较为复杂的电网拓扑结构中快速寻优，找到最佳功率分配方案，以有效减小网损，提升电网运行经济水平。在新能源大量接入的情况下，可能存在间歇性、波动性等困难问题，人工智能可以通过对风光发电功率预测，协调传统能源发电和新能源发电，确保电网运行平稳。

2.4 智能家居与建筑电气自动化

智慧家庭中运用语音识别技术实现人和家庭电器设备的语音交互，只需要通过语言来发出命令，就可以实现灯光、空调、窗帘等的开关控制，给人们生活带来便利。计算机视觉技术被应用于家庭安防电气系统，运用摄像头获得的图像数据，通过目标检测算法检测异常行为，比如非法闯入、火灾风险等，立刻触发警报。在建筑电气自动化应用中，人工智能可以通过根据建筑中人们的活动、环境参数等因素调节建筑照明亮度、空调温度等，以一种精细化的管理模式对建筑能源进行利用。通过分析建筑电气系统中各种数据，以此来优化设备和建筑电气系统的运行方式，从而达到降低整个建筑物的能耗的目的，以此来发展绿色建筑

三、人工智能技术应用的优势与挑战

3.1 应用优势

人工智能技术应用于电气工程自动化，显著提升了系统运行效率与精准度。在智能控制领域，模糊控制和神经网络算法能快速响应系统变化，实现电气设备的精准调控，降低能耗损失；在电网运行中，负荷预测与调度优化算法可提升电力资源利用效率，减少网损。人工智能赋予系统强大的自适应能力与可靠性，故障诊断与预测维护技术能够提前识别潜在问题，减少停机时间，保障电气系统稳定运行。人工智能还催生了智能家居等创新应用，满足用户个性化需求，拓展了电气工程自动化的应用边界与商业价值。

3.2 面临挑战

尽管优势显著，人工智能技术在应用中也面临诸多挑战。数据安全与隐私保护问题尤为突出，电气系统运行数据涉及敏感信息，一旦泄露可能引发安全事故；算法复杂性与计算资源需求高，深度学习等先进算法训练需大量算力与数据支撑，增加了部署成本与技术难度。人工智能与电气工程自动化的交叉领域专业人才短缺，技术融合存在障碍，企业难以快速实现技术落地与创新。算法的可解释性不足，也限制了人工智能在部分对安全性要求极高场景中的应用。

结语

人工智能技术深度赋能电气工程自动化，在提升系统效能、拓展应用场景上成果斐然。但数据安全、算法瓶颈等问题仍制约发展。随着技术融合加速，未来需攻克关键难题，深化人工智能应用，推动电气工程自动化向更智能、高效、安全的方向迈进，为能源变革与工业智能化升级提供核心技术支撑。

参考文献

[1]张婷婷,黄雨莼.人工智能技术在电气工程中的应用分析[J].中国轮胎资源综合利用,2024,(12):160-162.

[2] 冯娟. 人工智能信息技术在电气工程自动化中的运用[J]. 信息记录材料,2024,25(12):64-66.