电气工程自动化中智能化技术探讨

引言

在数字化、智能化浪潮席卷全球的背景下，电气工程自动化领域迎来深刻变革。传统自动化技术在应对复杂系统运维、海量数据处理及精准控制需求时，逐渐显现出效率低、灵活性差等局限。人工智能、物联网等智能化技术凭借强大的数据分析、自主决策能力，为电气工程自动化升级注入新动能。

一、电气工程自动化与智能化技术基础理论

1.1 电气工程自动化的概念与发展历程

电气工程自动化是以电气技术为基础，融合计算机技术、自动控制技术等，实现对电气系统运行的监测、控制、优化的综合性技术。其发展历程可追溯至 20 世纪初，初始阶段主要通过继电器、接触器等简单元件实现电路的逻辑控制，自动化程度较低。随着电子技术的发展，晶体管、集成电路的应用推动电气工程自动化进入新阶段，可编程逻辑控制器（PLC）的出现，使得工业控制更加灵活高效 。进入 21 世纪，计算机技术与网络技术的飞速发展，促使电气工程自动化向智能化、网络化方向迈进，实现了远程监控、数据共享与智能决策，广泛应用于电力、交通、工业制造等多个领域，成为现代工业发展的重要支撑。

1.2 智能化技术的内涵及核心技术体系

智能化技术是通过模拟人类智能，使系统具备自主感知、学习、分析和决策能力的先进技术。其核心技术体系涵盖人工智能、物联网、大数据、云计算等多个领域。人工智能技术通过机器学习、深度学习等算法，赋予系统自学习和自适应能力，可实现复杂任务的自动化处理，如故障诊断、模式识别 。物联网技术借助传感器、通信网络，实现设备间的互联互通与数据实时交互，为智能化应用提供数据基础。大数据技术能够对海量数据进行存储、分析和挖掘，揭示数据背后的规律，为决策提供支持。云计算技术则实现了计算资源的动态分配与共享，降低了智能化系统的建设和运维成本。

二、智能化技术在电气工程自动化中的具体应用研究

2.1 人工智能技术的应用

人工智能技术在电气工程自动化中发挥着关键作用，尤其是在故障诊断与系统优化方面。在故障诊断领域，专家系统通过收集大量电气设备故障案例与专家经验，构建知识库和推理机制。机器学习算法则可对电气设备运行数据进行深度分析，以深度学习中的卷积神经网络（CNN）为例，将电机振动信号、电流波形等数据转化为图像特征，通过训练模型自动识别轴承磨损、转子不平衡等故障，相比传统方法诊断准确率提升显著。强化学习算法可应用于电力系统调度，通过不断与环境交互，优化发电计划与负荷分配，提高系统运行效率。

2.2 物联网技术的应用

物联网技术实现了电气工程自动化设备的全面互联与实时监测。在智能电网中，通过在输电线路、变电站设备上部署传感器，可实时采集电压、电流、温度、湿度等数据，并借助 5G、NB - IoT 等通信技术上传至云端平台。物联网技术支持设备远程控制，运维人员可通过手机 APP 或监控中心，对断路器、隔离开关等设备进行分合闸操作，远程调整变压器分接头，实现无人值守变电站的高效运维。物联网与地理信息系统（GIS）结合，可直观展示设备空间分布与运行状态，辅助故障定位与抢修决策。

2.3 大数据技术的应用

大数据技术为电气工程自动化提供了强大的数据分析能力。电力企业通过收集电网多年的运行数据、用户用电数据、气象数据等，利用大数据分析技术挖掘数据价值。在设备管理方面，对电气设备的历史故障数据、巡检记录、维护信息进行关联分析，可预测设备故障发生概率，制定精准的维护计划，避免设备突发故障。大数据技术还可用于电能质量分析，通过对电压波动、谐波含量等数据的长期监测与分析，评估电网电能质量，提出优化治理方案。

2.4 云计算技术的应用

云服务提供弹性计算资源和数据存储服务，面向电气工程自动化系统的云服务，可根据用电高峰期或低谷期的计算服务需求量，实时调整系统所占用的 CPU、内存等计算资源，在数据峰值期仍然保持系统稳定高效地运行。电力企业不再需要购置大量服务器等硬件基础设施，通过云存储服务，进行海量运行数据、图纸资料存储和快速的数据读写，可大大降低 IT 基础建设的成本。

三、电气工程自动化中智能化技术的发展策略

3.1 加强技术研发与创新

智能化技术需要大力推进电气工程自动化智能化技术的研发创新，鼓励企业、高校及科研院所组成产学研用联盟，相互共享技术、资金、资源等手段，解决人工智能的算法优化、物联网低功耗通信、大数据实时分析的共性关键技术，促进融合技术发展，进行人工智能与物联网、大数据、云计算的应用发展融合技术创新，如通过深度学习算法与物联网设备相结合实现智能化的电气设备预测性维护，对设备的各种故障提前预警。

3.2 完善人才培养体系

智能化技术人才是智能化技术进步的基础，在高校教育中完善电气工程及其自动化、智能科学与技术等专业理论授课体系，注重相关专业知识的教学，扩大课程中人工智能算法、物联网技术、大数据分析技术等智能化课程占比，强化学生的学科交叉能力，加强与企业之间的交流，建立实习训练站，参与企业的实际工程项目，强化学生职业动手能力的提升；针对工作中的企业职员定期开展智能化相关的培训课程，邀请行业的工程师或技术人员为学生普及目前最新的人工智能化相关技术以及运用实例。

3.3 强化安全保障措施

电气工程自动化系统需要利用智能化的技术，这就加大了安全问题的难度，需要加强安全管理工作。计算机网络安全技术中要注意将物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层五个层次的防护技术和设备与硬件有效衔接，发挥防火墙、入侵检测软件、安全数据加解密等设备和软件的作用，避免和缓解网络安全问题。

3.4 健全标准规范体系

完善的规范标准是智能化技术应用电气工程自动化健康发展的保证。相关部门应组织行业技术人员、企业单位共同制定统一标准，规范人工智能算法应用标准、物联网设备接口、大数据格式等标准，解决各不同制造商设备和系统间兼容性差的问题。建立智能化技术应用评估机制，对智能化系统功能、性能、安全性等进行全方位评估，确定其符合相关标准要求。

结语

智能化技术深度赋能电气工程自动化，在提升系统运行效率、增强故障处理能力等方面成效显著。通过推进技术研发、完善人才培养等发展策略，有效化解了应用过程中的关键难题。随着技术的持续迭代，未来需进一步深化多技术融合创新，完善安全与标准体系，推动电气工程自动化向更高水平的智能化、数字化迈进，为能源领域可持续发展提供坚实支撑。

参考文献

[1] 王秋洋. 智能化技术在电气工程自动化系统中的应用[J]. 张江科技评论,2024,(12):57-59.

[2] 莫亚欣. 电气工程及其自动化的智能化技术应用探讨[J]. 中国设备工程,2024,(24):185-187.