人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探討

吳桐

摘 要：人工智能技術通過一系列的信息編程將數據進行收集、識別、傳輸、轉換、接收等，對電氣系統進行一定參數的運算，達到提升設備精準度與效率的目的，為整個產業帶來新的發展方向，從而達到提高經濟效益，降低成本，最終提升企業的綜合競爭能力的目的。本文全面探討了電氣自動化在人工智能上的應用，寄望提高電氣自動化在人工智能上的實踐應用。

關鍵詞：電氣自動化;人工智能;應用

引言：

電氣自動化中人工智能的應用在設計過程中、故障處理過程、生產過程等全過程的應用越來越廣泛，大幅度提升電氣自動化運作的工作效率及降低運作的成本。

1 人工智能技術

人工智能技術主要通過計算機編程的手段，對人類獲取、辨別信息的能力和自動反應能力進行模擬，以此處理一些需要人類才能處理好的問題。當前，關于人工智能的探討已經十分深入，儼然成為一個系統，很多專家在語言辨別、結構分析、策略分析、專家系統等方面進行研究。人工智能技術的應用，一方面使電氣自動化水平得到了改善，使設備的操作更加準確，另一方面減少了人力資本和物料的經費開支，使工作效益有所提高，最終推動了智能化的操作水平。其中人工智能設備上參數調節便、準確性高、產品性能保障度高、抗干擾強、誤差率低等方面得到普遍發展。

2 電氣自動化中人工智能技術應用

2.1 電氣設計中人工智能技術的應用

電氣設計在人工智能方面的應用最為突出。眾所周知，電氣設備結構復雜，在實際設計過程中，既需要用到電氣、電路、電機、程序、自動化等多種學科相關知識，又需要發電機、傳感器等多種零部件相結合，并且對設計人員專業水平與工作經驗也需要較高的要求，因而電氣設計是一項復雜的工程。電氣設計傳統方法通過運用簡單的實驗與手工校驗來設計電氣設備，不僅難以找出最優設計方案，而且工作效率低下。這就為人工智能技術在電氣設備設計方面的應用提供了基礎。人工智能技術利用計算機、CAD、ELAN等制圖軟件對電氣進行輔助設計，實現了傳統設計方法優勢與計算機輔助設計的有機結合，從而大大縮短了設備開發周期，提高了設備設計效率，進而提高了電氣設計質量。同時，人工智能技術在電氣設計中的應用，在實現電氣設備高效運行方面也有較好的應用，通過降低腦力勞動強度與人力成本投入，實現設備的自動化控制，從而使設備達到更高效的運行。

2.2 故障檢測中人工智能技術的應用

故障檢測是電氣自動化過程控制中的一個關鍵環節，其檢測準確性、及時性直接關系著整個電氣系統的運行安全性與可靠性。電氣故障診斷中，模糊理論、專家技術及神經網絡控制等人工智能技術發揮著重要的作用，而最常見的是用來處理電路發熱、電子元件、發電機、發動機及變壓器故障等。使用傳統技術對發動機等相關故障進行診斷時，常常耗時費力，極大地浪費了各種資源。與此同時，電氣故障一般具有突發性，傳統的診斷技術往往不能做到及時診斷、有效處理，從而反復處理，效率低下。而此類設備采用了先進的模糊控制、神經網絡控制等相關技術對各種電氣故障實施診斷、及時探測、準確定位、隔離修復，可以及時診斷出真正問題所在，準確判斷故障，最大程度地避免損失的發生。利用先進技術便有可能實現對故障的有效檢測，人工智能技術在電氣設備與電氣自動化系統中的應用就很好的證明了這一點。

2.3 在設備運行過程中的人工智能技術應用

對于設備運行過程的有效控制，可以使整個生產得到有效、更準確、更優化管理。通過人工智能技術主要是達到設備運行中的自動化管理，一方面，提高生產工作效率，另一方面達到降低成本。從具體應用技術看，生產過程的控制主要集中在神經網絡控制、模糊控制、專家系統控制幾個方面。首先，在網絡神經控制方面，其原理是以人腦神經元為對象，進行模擬并建立網絡模型，從而達到系統控制最優化;其次，在專家控制方面，主要是依據專家系統理論，有效的與控制理念技術相結合，關鍵之處還是在于對專家經驗的模仿，并將其以智能化的數據進行參數設置，達到實現應用的目標;最后，在模糊控制方面，即根據模糊推理、模糊語言變量等，將專家經驗規則加以整理，建立起一個模糊的控制模型，通過模糊控制器，最終實現對于電氣控制系統的控制。人工智能技術在設備運行過程中的應用已基本實現了電氣過程控制的智能化，并進一步提升了過程控制的自動化。

3 電氣自動化在人工智能應用案例

3.1 人工智能在電網監控上的應用

智能監控是電網中不可或缺的部分，通過人工智能儀器儀表的監控技術，可以對電力設備運行的現狀和實時數據進行及時的掌控。智能監控可以為人們提供數字化的圖像顯示，并對電力系統工作環節進行及時圖像顯示和信息記錄，為管理人員的工作提供了極大的便利和數據支持。此外，如今的智能監控系統還實現了遠程操作界面、自動警告以及遙控開關等性能，使電力設備的工作和效率有了顯著的提高。不僅合理分配了電力公司的人力資源，對電力生產的安全做出了保障，而且提升了我國電力企業的自動化水準，符合我國電力發展的需求。其智能性主要體現在，當對電力系統中高壓進線結構，低壓進線結構以及電源切換等結構進行控制時，會首先對分布分層式的系統結構進行分析，而且隨時監督并記錄各層的溫度變化和工作狀況，并及時反饋。

3.2 人工智能在電網自愈上的應用

電網自愈由自我預防和自我恢復兩部分組成，自我預防是指采用傳感測量與仿真分析對電網的運行狀態進行在線監視和診斷，以便及時發現、調整及消除事故隱患;自我恢復是指故障發生時，采用自動控制方法快速隔離或快速恢復故障，以免對電網的供電質量產生不利影響。就現有人工智能技術水平而言，這一功能的實現在最大程度上降低了故障對系統、對設備造成的負面影響[2]

總之，電網的故障自愈功能具體表現為以下兩個方面：配電網的關鍵設備及配網設備均采取可視化的管理方法，原因是可視化管理既能及時檢測出配電網設備的異常，又能自動啟動相應的維修決策程序，從而提高故障的響應與處理效率;啟動處理程序時，隔離故障并自動調控隔離參數，由此實現故障自診斷、自治療、自痊愈的功能。研究表明，縮短故障處理的耗時非常重要，即此舉能縮短供電恢復的時間，減輕故障的影響程度，降低故障所導致的經濟損失。

4 結束語

隨著電氣設備高度自動化的發展，人工智能技術在電氣自動化控制方面的應用，使得其更好的服務于人民，服務于生產。隨著電氣自動化工程的不斷發展，人工智能技術也應繼續不斷改革和創新，不斷提高智能化程度，從而為電氣工程及其他行業的智能化與自動化發展注入新的動力。伴隨著人工智能技術的發展，在電氣化設備上應用的提高，也必將釋放了更多勞動力，使人類可以做更多創造性的勞動。

參考文獻

[1]王雪飛.電氣自動化控制中應用人工智能技術的探討[J].才智，2015，2：311.

[2]馬仲雄.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].電子技術與軟件工程，2015，11：246-247.