論電氣自動化控制中人工智能的應用

張亦杰　李杰

摘要：在電氣自動化行業中應用人工智能技術，可以有效地實現電氣自動化控制，提高電氣系統運行效率，極大地減少因為人力資源所投入的資金，本文闡述了電氣自動化控制中人工智能的應用，希望促進電氣自動化行業的改革和創新。

關鍵詞：電氣自動化 控制 人工智能

社會的飛速發展對生產力水平提出了更高的要求，為了適應社會進步與發展的需要，就要將先進的技術轉化為生產力。人工智能技術不僅可以提升工作效率，而且還會降低生產所需要的資金量，因此，該技術受到大多數企業青睞，電氣行業便是其。將人工智能技術運用于電氣行業中，是社會發展的必然趨勢。

一、人工智能技術的內涵及特點

人工智能技術是指探索人類智能的有關理論，且以此為依據對它進行模擬、延伸及拓展的

項方法與技術。它是計算機技術的個組成部分，主要是了解人類智能出現的本質并對它進行模擬，以實現智能機的生產。人工智能技術的主要研究領域有機器人和專家系統等。人工智能化技術跨越很多科，例如心理學和邏輯學以及語言學等，但是計算機科學是人工智能技術的重要基礎。一般情況下，人工智能技術研究的均為一些復雜問題，并力求通過智能機器來完成這些復雜的工作。人的大腦是最精密的機器，但人腦的思考過程也可以被模仿，事實上智能機在編程過程中就是對人腦進行模仿，并對搜集的信息進行研究，從而實現回饋。所以，模擬人腦已成為大多數行業實現自動化的一個手段。

人工智能技術的典型特征為它能夠代替較復雜的腦力勞動，能夠對信息進行收集與鑒別，還可以有效地進行處理。人工智能機的計算精度是很高的，將其運用到電氣自動化控制中，既能使生產和流通以及交換過程得到優化，還能實現生產的自動化，極大地減少了人力資源的投入量，而且還使工作效率得到了提高。將人工智能技術應用于電氣自動化控制行業中，將促進產業結構的優化與升級。

二、電氣自動化控制中人工智能技術的現狀

（一）完善電氣設備的設計是一項復雜的工作，其既需要運用電路及電磁場知識，還要運用一些設計里的經驗性知識。以前的產品設計是利用簡單的方法、依據經驗采取手工方式進行，因此不容易選出最優的方案。然而，隨著計算機技術的進步，電氣產品的設計方式也發生了改變，逐漸由手工設計向借助計算機設計轉變，這極大地縮短了電氣產品的研發周期。將人工智能技術應用于電氣自動化控制中，使得以前的CAD技術得到了極大發展，不僅大大提升了產品設計的效率，也提高了產品的質量。

（二）智能控制功能變成現實。①數據采集與處理：能夠對所有的開關量和模擬量進行實時采集，還能根據需要進行處理或儲存。②運行監視和事件報警：可對各主要設備的模擬量數值、開關量狀態進行實時智能監視，有事故報警越限和狀態變化事件報警，事件順序記錄，事故處理提示和自動處理，聲光、語音、電話、圖像報警等功能。③操作控制：通過鍵盤或鼠標就能實現對斷路器及電動隔離開關的控制、勵磁電流的調整。運行人員可按順控程序進行同期并網帶負荷或停機操作。另外，系統還對運行人員的操作權限加以限制，以適應各級運行值班管理需要。④故障錄波：主要包括模擬量故障錄波、波形捕捉、開關量的變位以及順序記錄等。

三、人工智能技術在電氣自動化行業中的應用

（一）人工智能技術在電氣設備中的應用。通過實踐我們發現，在電氣自動化行業里，電氣化系統的正常運行是個非常煩瑣的問題，其牽扯到很多領域和學科的知識，所以，需要高素質的人才才能夠駕馭得了。同時，他們一定要具有較強的責任感，來保障設備能夠正常運行。然而，經過程序編寫和網絡操作，人工智能技術就成為

種很好的能夠代替人腦勞動的技術，它能令電氣設備實現自動化運作，這大大減少了人力資源所需要的資金，同時也極大地提升了工作速度和精準度。

（二）人工智能技術在電氣控制過程中的應用。電氣控制于整個電氣行業而言起著重要的作用，假如電氣控制過程能夠實現自動化，不僅能夠有效地提升工作效率，減少工作時投入的資金量，還可以節省人力資源。神經網絡控制、模糊控制及專家系統控制是人工智能技術在電氣自動化行業里應用的主要體現。

（三）人工智能技術在平常操作中的應用。電氣行業與我們平常的生活和學習有密切聯系，所以，將以前煩瑣的操作進行簡化，提升電氣系統的操作效率是很有必要的。在平常的電氣系統操作過程中應用人工智能技術，便能夠使復雜的操作程序變得簡單，在家中利用電腦就可以完成有關操作，從而實現遠程遙控。不僅如此，我們還可以簡化界面，將有些重要的信息及時進行保存與處理，便于以后的查詢和使用。除此以外，利用人工智能技術還能夠自動生成報表，這節省了很多時間，提高了工作效率。

（四）人工智能技術在事故和故障診斷中的應用。模糊理論、神經網絡與專家系統是人工智能故障診斷技術的主要構成部分，其在電氣事故以及故障的診斷中非常重要。受多方面原因的影響，電氣行業時常會有故障問題產生，假如對故障診斷不正確或者不及時，引起的損失將會是非常巨大的。以前的故障診斷方式是非常復雜的，并且準確性不是很高。例如，就變壓器而言，以前常用的故障診斷方式是先將變壓器油里分解出來的氣體收集起來，之后再對收集的氣體進行分析，以判斷是不是存在故障。此種方法不僅浪費時間，而且浪費精力，并且需等待很長時間才會有結果，還會出現診斷不正確的情況。此外，傳統的故障解決方法亦很復雜。因此，效率低下的傳統故障診斷與解決方式所帶來的損失是不可小視的。而將模糊理論、神經網絡與專家系統有效地結合起來，就可以將上述問題有效解決，同時，還能夠提高故障診斷的準確程度，并且判斷和解決故障的效率也會有所提高。endprint