电气工程自动化中智能化技术探讨

引言

随着工业信息化的不断推进，电气工程自动化领域对技术的精准性、高效性和智能化提出了更高要求。传统电气工程自动化模式在面对复杂工况、动态调控及故障处理等问题时，逐渐显露出响应滞后、资源配置不合理等局限。而智能化技术凭借其自主感知、数据分析、自主决策等优势，为解决这些难题提供了全新路径。

、电气工程自动化中智能化技术基础

1.1 智能化技术的内涵与特征

在电气工程自动化领域，智能化技术是指通过融合多学科技术，赋予电气系统模拟人类智能行为的能力。其核心内涵是打破传统自动化按预设程序运行的局限，实现从被动响应到主动决策的升级。这类技术具有三大核心特征。自主感知能力，通过传感器等组件实时捕捉电流、温度等电气参数，构建系统运行的动态画像。自主决策能力，依托算法对数据进行分析，自动生成适配工况的控制策略。自主执行能力，联动执行机构将决策转化为具体操作。

1.2 相关核心技术

人工智能技术是智能化的大脑，机器学习通过分析历史运行数据训练模型，使系统掌握负荷预测、故障识别等规律；神经网络模拟神经元连接模式，可处理电气系统中的非线性问题，在电机调速等场景实现精准控制。物联网技术是神经脉络，通过标准化通信协议将断路器、传感器等设备接入网络，实现数据实时交互。在配电系统中，它能打通设备间的信息壁垒，为集中监控和协同控制提供基础。大数据技术承担数据中枢角色，对电气系统产生的海量运行数据进行清洗、分析，挖掘隐藏的能耗规律、故障前兆等信息。

二、智能化技术在电气工程自动化中的应用

2.1 在设备控制中的应用

电气自动化设备控制借助智能控制技术实现了控制模式突破，以往传统的设备控制环节都是通过具体的控制程序以及人员手动控制来实现，在不确定因素过多、设备运行遇到故障的情况下很难实现保障，然而借助智能控制技术则可以通过模糊控制技术、神经网络技术使得设备具有自我认知与决策的系统能力。例如在流水线设备联动控制中，如果遇到有故障的环节，则可以通过智能控制主机运用物联网技术感知设备运行情况，便可以使得对应设备自动调整运行状态，对设备之间运行过程给予及时补偿。

2.2 在系统优化中的应用

数据优化。电气工程中自动化设计的优化中，数据智能化应用主要是设计运行系统的数据模型和动态控制，优化资源配置，降低资源使用的不合理性。传统的优化方法是采用人工预先设定固定参数，进而达到优化设计，但是数据动态性和多样性会导致参数固定使用时，很难跟上工作的运行，难以做到数据系统运行工况的调整。而运用智能化系统时可以将大数据对能耗、负载进行模拟计算数据，从而构建精准的数据能耗模型、负载模型，能够实现实时系统分析与评估，按全过程要求进行动态优化。对电力调度系统优化时，利用智能算法，智能分析电力电厂发电环节、发电线路输送环节和电气负荷端环节的综合数据，在预测最大用电功率时提前调节发电机组的功率，防止发电系统和电气设备处于低谷时段，造成电力浪费现象。电力配电系统在工业生产作业时，通过智能化运行优化管理平台系统，根据不同区域车间的作业用电量负荷大小，对变压器线路进行实时分配，从而降低变压器线路的使用损耗率和线路闲置时间，避免空耗。

2.3 在故障诊断中的应用

电气工程自动化系统故障的诊断是关系系统能否稳定运行的重要因素，在系统稳定工作时进行检测处理故障可以将系统可能存在的问题解决在第一时间，事半功倍。传统的故障诊断是人工巡检、定期检验的方式，方式陈旧效率低，很有可能会掩盖起一些先天的缺陷，但是利用智能化诊断系统将传统的运行、维修状况随时记录、采集，从而在第一时间掌握设备的运行情况，用机器识别出故障的产生规律。当系统出现问题时利用自动化控制系统加以识别，还可以根据天气情况通过智能程序识别出线路绝缘子出现故障时间的长短和所需更换的范围，结合天气预报提前做好维修保养工作，与传统的方式相比较的话，通过对历史的故障的判断识别不断提升故障识别诊断的准确率，尽量减少系统的停机时间以及维修的费用。

三、提升电气工程自动化中智能化技术应用水平的对策

3.1 加强技术研发与创新

创新是智能化技术进步的技术源头，目前，部分智能化技术在电气工程自动化中的适应性还有待提高，应该围绕关键技术算法、智能硬件和系统的智能化融合三个重点推进。其中，在核心技术算法上应攻克高适应性的智能控制算法、解决智能化系统多设备协调联动中信号时延和信号畸变等热点问题，提升智能化系统适应强电磁环境的适应性；在智能硬件方面，突破高灵敏传感器、边缘计算装置等核心技术，提高对各种细微参数变化的灵敏度，从而对智能化实现正确的指引。

3.2 完善应用环境与机制

智能化技术的深度应用需要配套的应用环境和机制作为保障。应构建标准化的数据交互体系，统一不同设备、系统的数据接口和格式，解决信息孤岛问题，让电力调度、设备控制、故障诊断等系统实现数据共享，为智能化决策提供完整的数据基础。需建立智能化技术应用的评估与反馈机制，通过设立第三方评估机构，对技术应用效果进行动态监测，及时发现运行中的适配问题并反馈给研发方，形成应用、评估、优化的闭环。要优化政策支持体系，通过税收优惠、项目补贴等方式鼓励企业引入智能化技术。

3.3 强化人才培养与引进

智能化技术的应用离不开既懂电气工程又掌握智能算法的复合型人才。人才培养需构建多层次、递进式培养体系，高校应调整相关专业课程设置，在电气工程专业中增加机器学习、智能控制等课程，让学生在真实工业场景中掌握智能化系统的调试与运维技能。对于企业现有技术人员，需开展常态化培训，重点提升其对智能算法原理的理解和系统操作能力，例如通过案例教学讲解智能故障诊断系统的参数调整方法，帮助技术人员快速适应智能化设备的运维需求。在人才引进方面，应瞄准人工智能、工业互联网等领域的高端人才，通过搭建研发平台、提供项目自主权等方式吸引人才加入，同时建立人才激励机制，将技术创新成果与薪酬晋升挂钩，为智能化技术应用提供持续的人力支撑。

结语

智能化技术为电气工程自动化注入了强劲发展动能，其在设备控制、系统优化和故障诊断中的应用，已成为提升行业效能的核心路径。尽管当前应用中仍面临技术适配、环境支撑等挑战，但通过持续的技术创新、机制完善与人才培育，这些瓶颈将逐步突破。随着智能化技术的不断迭代，二者的融合将迈向更深层次，推动电气工程自动化领域实现更高效、更可靠、更智能的发展新格局。

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.