电气工程及其自动化的智能化技术分析

摘要：随着科技的飞速发展，人工智能、大数据等新兴技术正在深刻影响和重塑各行各业。电气工程及其自动化作为工业的神经中枢，面临着提质增效、转型升级的迫切需求。如何在新一轮科技革命中抢占先机，实现智能化发展，成为电气工程及其自动化领域亟待探索的重大课题。本文立足于智能化发展大势，剖析了电气工程及其自动化在传统模式下面临的短板和痛点，重点探讨了大数据、机器学习、知识工程等智能化技术在电气自动化系统、状态检修、智能决策等典型场景中的应用实践，展望了未来电气工程及其自动化在感知泛在化、决策自主化、协同一体化等方面的发展趋势，以期为电气工程及其自动化的智能化变革提供参考和启示。

关键词：电气工程；自动化；智能化技术；应用探索

引言：

作为国民经济的基础性、先导性产业，电力行业肩负着保障能源安全、服务经济社会的重要使命。电气工程及其自动化作为电力行业的核心，直接关系到电力系统的安全、稳定、经济运行。然而，在新形势下，电气工程及其自动化领域也面临着前所未有的挑战和机遇。传统的自动化模式在设备智能化、运行优化、决策支持等方面仍存在不足，难以满足电力系统日益复杂的需求。迫切需要通过技术变革，加快电气工程及其自动化的数字化、网络化、智能化进程，实现高质量发展。智能化是新一代信息技术的显著特征，通过人工智能等技术赋予系统感知、分析、决策、执行的智慧。智能化技术为破解电气工程及其自动化领域的发展瓶颈提供了新的思路和方法。将智能化技术引入电气工程及其自动化各环节，对于提升电力装备的智能化水平，优化电力系统的运行控制，改善电力服务的供给质量，具有重要意义。

1 电气工程及其自动化存在的问题

1.1 设备状态感知能力不足

电气设备是电力系统的核心组成，其健康水平直接关系到电网的安全稳定运行。然而，当前电气设备状态感知和监测手段仍较为落后。传统的状态监测主要采用定期试验、人工巡检等方式，存在实时性差、数据利用率低、信息孤岛严重等问题。缺乏设备全生命周期的状态数据积累，难以准确把握设备的健康状况，预判其退化趋势。一旦发生故障，只能被动应对，影响电网的安全稳定。

1.2 运行控制智能化程度不高

目前电力系统运行控制仍以常规控制和人工调度为主，对于日益增长的新能源接入、大规模充电、多元负荷等新情况缺乏有效的感知和响应能力。调度员在面对突发事件、多目标优化时往往难以高效处置，存在过度依赖经验、决策不够精准等问题。提升电力系统的智能调控水平，实现源网荷储协同优化运行，是保障电力安全、经济、绿色供应的关键。

1.3 运维决策专业化程度不足

电力设备种类繁多、结构复杂，运维管理涉及设备选型、缺陷诊断、检修策略、寿命预测等诸多专业决策。在实际工作中，这些决策往往过度依赖专家经验，知识总结不够系统，决策过程缺乏可视可控的量化分析。大量专业知识掌握在少数专家手中，业务部门对决策的参与度不够。在设备全生命周期管理、缺陷隐患治理等方面，难以做到调查研究深入化、会商论证制度化、决策部署精准化，面临专业决策能力不足的问题[1]。

2 智能化技术在电气工程及其自动化中的应用

2.1 感知智能赋能状态检修

随着物联网、大数据等技术的进步，电力设备的状态感知正从离散走向连续，从局部走向全面。通过在一次设备上部署各类传感器，并接入边缘网关、智能终端，可以实现对设备温度、电流、振动等关键参数的实时采集。大数据平台通过汇聚设备铭牌、台账、运行、环境等各维度异构数据，借助数据挖掘、机器学习等智能化技术，发现设备群体的共性特征，刻画其健康演变规律，探索影响其可靠性的关键因素。由此形成面向不同设备、不同场景的状态评估模型，对设备的健康水平做出定量判断，并预测其剩余寿命[2]。

在此基础上，电力企业可建立起覆盖设备全生命周期的状态检修体系。以设备的实际健康状态为依据，制定差异化的运维策略，对于高健康度的设备减少检修频次，对于低健康度和高风险的设备制定预防性维护措施。在检修过程中，借助增强现实、虚拟现实等新兴技术，将设备缺陷、检修知识等进行可视化呈现，指导检修人员开展作业，提高检修效率和质量。

2.2 控制智能赋能自动化系统

传统的自动化系统在智能优化方面仍有较大提升空间。引入自学习、自适应、自优化的智能化技术，可有效提升自动化系统的控制水平。

在变电站层面，可通过在智能装置中植入专家知识库，赋予其故障诊断和处置能力，实现故障情况下的自动隔离、自动恢复等智能控制。在配电网层面，通过对配电设备、用户负荷等进行精准建模，并结合负荷预测、分布式电源出力预测等，构建起多时间尺度、多空间维度的配电网智能调控系统，实现配电网的可观可控。在电厂层面，通过对发电设备进行精细建模，并引入模型预测控制、多目标优化等先进控制理论，构建智能发电控制系统，在满足机组安全约束的前提下，优化调节各工况参数，实现节能增效。

从电网整体来看，通过在调度自动化系统中嵌入电网在线分析、安全稳定计算等智能化应用，可以增强调度员对电网安全状态的洞察力，在满足静态安全约束的基础上，对有功、无功、电压等实现协调优化，提高电网运行的安全裕度。引入区块链技术，还可以支撑源网荷储各方开展交易，通过价格机制引导分布式电源、可控负荷、储能设备的灵活调节，实现多能互补，提升电网消纳新能源的能力[3]。

2.3 决策智能赋能专业管理

电力运维、规划、营销等各专业领域的管理，面临着海量异构数据、复杂业务流程、频繁人机交互的特点，对专业决策能力提出了更高要求。通过构建领域知识图谱和推理引擎，将专家经验、行业标准等显性知识和案例数据中蕴含的隐性知识加以系统化梳理和智能化建模，形成智能决策支持系统，可显著提升各专业领域的管理水平。

以电力营销为例，通过整合客户用电信息、电费缴纳、投诉工单等数据，利用关联分析、聚类分析等数据挖掘算法，可实现客户的精准画像和分层分类，并据此开展针对性营销。在客户服务方面，通过语音识别、自然语言理解等人工智能技术，建立智能客服系统，可高效应对客户的常见问题和诉求，大幅提升服务效率。在电力规划领域，面对新能源、电动汽车等不确定性因素，传统的规划方法难以应对。引入多情景分析、鲁棒优化等不确定规划理论，并借助仿真、机器学习等技术手段，可在众多不确定因素下寻求最优的网源结构和配置，提高规划方案的适应性和鲁棒性。在电力调度领域，知识图谱和智能搜索技术可用于构建"调度员认知助手"，从海量历史数据中提炼形成典型场景，匹配相似工况，形成调度决策的情景类比和策略推荐，从而减轻调度员的认知负荷，提高调度决策的专业化水平。

结语：

综上所述，电气工程及其自动化领域正处在创新变革、转型升级的关键期。通过积极应用大数据、人工智能等新兴技术，推动感知、控制、分析、决策等环节的智能化，是顺应智能化发展大势，提升电力系统智慧水平的必由之路。这需要产学研各界加强协同，围绕感知泛在化、系统自治化、服务精准化等方面加大技术创新。在感知泛在化方面，应加快构建天地一体化的泛在电力物联网，形成更全面、更精准、更实时的数据感知能力。在系统自治化方面，应着力打造具备自学习、自适应、自演化能力的自治式电力系统，实现电网的柔性调节和智能控制。在服务精准化方面，应加速建设面向能源生态的智慧服务平台，通过数字孪生、虚拟现实等手段，创新人机交互和业务协同模式。

参考文献：

[1]杜雯雯.电气工程及其自动化中的智能化技术应用[J].现代工业经济和信息化，2024，14（05）：141-143.

[2]姜永浩.电气工程及其自动化的智能化技术分析[J].电气技术与经济，2023，（08）：346-348.

[3]姜永浩.电气工程及其自动化的智能化技术分析[J].电气技术与经济，2023，（08）：346-348.