人工智能技术在电气工程中的应用

引言

在数字化、智能化浪潮席卷全球的背景下，电气工程作为能源传输与应用的关键领域，正面临着前所未有的变革机遇。人工智能凭借强大的数据处理、学习与决策能力，为电气工程的高效运行与创新发展提供了新路径。

一、人工智能技术在电气工程中的应用场景

1.1 电力系统运行与控制

在电力系统运行与控制中，人工智能技术发挥着关键作用。通过机器学习算法对电网历史负荷数据、气象数据、经济数据等多源信息进行深度分析，能够精准预测电网负荷变化趋势，为电力调度提供科学依据。基于深度学习的短期负荷预测模型，可将预测误差率降低至 3% 以内，帮助调度人员提前优化发电计划，合理分配电力资源，提升电网运行效率。

1.2 电气设备状态监测与维护

人工智能使得电气设备运维从被动向主动预防转变，在设备状态监测维护上，依托传感器对设备的温度、振动、电流等运行状态进行监测，构建基于深度学习算法的设备健康状态评估模型，对电气设备开展故障特征提前预测，譬如变压器的绕组变形，电机的轴承磨损等问题。无人机以及机器人依托AI 视觉技术，对变电站、输电线路开展的智能巡检，并自动生成巡检报告，提升巡检效率及安全性，降低人工巡检成本。

1.3 新能源发电与微电网

人工智能在新能源发电和微电网方面，有效解决了可再生能源发电的不确定性问题。在风力、太阳能发电方面，通过卫星云图、气象资料以及历史的发电数据，利用神经网络算法预测风力发电功率或发电功率，误差控制在 5% ，电网可以提前改变电网调度计划安排，从而保证了新能源的可靠接入。

1.4 智能家居与楼宇电气系统

人工智能技术给住宅电气系统和楼宇电气带来的好处也是双重的，就是给住户带来方便和节约。住宅电气系统和楼宇电气系统通过智能语音方式，并借助自然语言处理技术，对家庭电气电器进行语音遥控，比如通过说话就能改变室内灯的开关、调节空调的温度等。

三、人工智能技术在电气工程应用中的问题与挑战

3.1 技术层面

在技术层面，呈现算法适应性差，数据安全等问题。鉴于电气工程具有复杂多变的运行工况特征，在电网运行工况突变、新能源发电极端天气情况等复杂情况下，现有的AI 算法模型泛化能力较差，预测与决策准确率降低至一个很小的值。传统电力负荷预测模型由于无法快速适应极端寒潮或高温天气下负荷的突变规律，导致预测误差率达15% 以上。而电力系统运行数据直接关乎着国家能源安全与用户隐私，因此，在这些过程中存在基于深度学习等算法的数据在采集、传输和存储中容易出现数据泄露、数据被篡改，遭受网络攻击的情况下，可导致电力系统的瘫痪等后果。

3.2 管理层面

管理问题上的主要矛盾是传统管理与智能管理的冲突和行业标准缺失等。大部分电力企业仍然保持传统的层级化管理模式，决策周期很长，这不符合人工智能实时、动态的管理要求，会使人工智能技术对电力企业生产设备管理系统的使用效能减弱。人工智能在电气工程管理中没有统一的标准，每个企业开发的智能系统和设备的接口之间不通用，数据无法互通，给行业团结协同发展带来不利影响。如在电气设备的状态监测系统，设备之间因存在协议的差异，无法跨区域进行融合，从而使得电气设备故障诊断效率降低。

3.3 人才层面

人才严重短缺及其培养机制不健全。人工智能和电气工程相关的交叉型复合人才严重匮乏，能够很好地结合电力系统运行的理论知识和理解能力，并具备深度学习算法知识和应用的实务型人才严重不足。高等学校相关专业教学方法滞后，相关课程的理论知识和工程应用知识脱节，相关人才的教学培养体系难以达到相关的行业标准。企业中的自我培训力量薄弱，缺乏系统的针对相关人工智能技术的培训机制，相关的企业技术人员的知识更新缓慢，不能适应当下人工智能技术的快速迭代发展，人工智能和相关电气工程专业知识严重短缺，对人工智能和相关电气工程的研发推广形成巨大的限制。

三、人工智能技术在电气工程中应用的优化策略

3.1 技术创新与突破

从技术维度，要坚持算法和数据安全等的技术攻破。完善自学习自适应算法，在强化学习和迁移学习算法的基础上，让模型可以根据电气工程场景中的动态变化自动调整参数，提高电气工程在极端工况下的预测和决策精准性。通过融合多源数据对电气负荷开展预测，利用长短时记忆（LSTM）捕捉负荷变化规律，将预测误差率从极端天气状态下的约 10% 降为 8% 以下。此外，完善数据安全技术开发，如在量子加密、同态加密等新技术的支持下，保证电气数据在产生、处理、使用、存储和销毁全过程的安全。开发 AI 系统的安全评价、防御和预警系统，用网络模拟攻击开展安全性评估，及时发现并修补系统缺陷，避免电力系统受到恶意攻击。

3.2 管理模式转型

向智能管理、协同管理转化。要改变传统管理的垂直分工原则，形成横向紧密、上下灵活的扁平化、敏捷化的组织管理形式，减少智能管理决策的等级和层级结构，加快对基于AI 系统信息的回馈响应决策。组建跨部门的智能工作团队，汇聚技术、运维、管理资源和力量，加速智能管理决策快速推进、落地。加快行业标准化建设，统一智能装置数据接口标准协议和通信协议，促进智能管理系统的企业数据互联互通。

3.3 人才培养与引进

完善高校人才培养机制，丰富和完善课程教学。在高校，针对电气工程的教学过程中，为了实现人工智能技术与电气工程领域的深度融合，应在课程的设置上注重人工智能与电气工程的结合，比如说人工智能加电气工程相结合的“电力系统智能控制”“电气设备 AI 诊断技术”等方面的课程，同时提高实践教学部分的比重，在教学过程中，应注意强化实践教学环节，可与企业协作建立实训基地，让学生对电气工程领域的实际工程项目进行直接参与，锻炼应用能力。加强企业内部人才培养，一方面针对人工智能技术的内容为企业中的人才进行专题的培训，同时聘请行业专家来向他们讲授这些内容；另一方面企业也应该鼓励员工参加相关的学术交流活动及技术比赛，更加应该加强对复合型人才的引进，以优惠的政策引进外国的优质人才，而另一方面也应该建立有关人才激励机制，比如说，创新型人才奖励基金等，对人才进行激励，积极培育创新人才，这是保障人工智能技术对电气工程领域深入应用与发展的根本支撑。

结语

人工智能技术与电气工程的融合为行业发展带来新动能。通过在多场景的实践应用，提升了电力系统运行效率与设备管理水平。但面对技术、管理和人才等挑战，需持续创新突破。未来，随着技术的进步与策略的完善，二者深度融合将推动电气工程向更智能、高效、安全的方向迈进，为能源领域发展注入强劲动力。

参考文献

[1] 张 峰 儒 , 杨 燕 子 . 人 工 智 能 技 术 在 电 气 工 程 中 的 应 用 [J]. 电 子 技术,2024,53(12):314-315.

[2]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.