人工智能技術在電氣工程自動化中的應用分析

鄭百伸

【摘要】伴隨著人工智能技術、信息技術、大數據產業的迅速發展，人工智能技術已經被廣泛應用到各個領域，并促進著社會行業的高速發展。本文主要結合電氣工程自動化領域引入人工智能的領域及優勢進行簡要分析，期待從應用層面能夠為電氣工程自動化升級作出前沿概念和應用研究。

【關鍵詞】人工智能 ?電力系統 ?電氣工程自動化 ?大數據

人工智能技術是一項現代的前沿技術，包含了圖像識別、智能控制、語言識別、大數據分析統計計算、智能判斷力分析能力研究等，利用計算機系統和電子系統的高速運算能力，通過模仿人類的思維和處理方式，實現高度自動控制系統等方面的研究。電氣工程自動化則是一項傳統學科，主要是電氣工程運行，電子系統的自動控制技術、處理技術等。人工智能技術如果能夠順利地與電氣工程自動化技術高度融合，必將使電力工程系統的自動化程度、工作效率、系統穩定性大為提高，能夠智能識別電氣相關的數據進行實時分析并處理，必將實現電氣工程自動化技術的歷史性突破。

一、人工智能概述

（一）人工智能的概念與應用領域

作為一門極富挑戰性的學科，人工智能不同于原有的學科，而是讓機器在模擬人的思維方式基礎上，進而擴展人的智能的先進學科。

（二）在電氣工程自動化領域的應用優勢

電氣工程自動化，主要是通過對電子信號的判斷和處理，實現指令的自動傳達和控制。其中，大量復雜的指令是要通過人事先設置好的條件進行觸發而實現。如果能夠將人工智能更好的植入電氣自動化系統中，就會使機器能夠提升自主思維的能力，從而實現自身非線性函數近似器的相關特性，主要的優勢具體表現在以下幾個方面：

（1）有利于增強穩定性。傳統的電氣工程控制器一般是通過電子模型的計算推演得到，這個模型具有一般的采樣性，但是容易受外界環境的參數變化，以及計算類型等諸多不確定因素的影響，模型的計算準確度不一而足，存在誤差的可能性很大。如果能夠采用人工智能控制器，將會淘汰傳統的模型指令方式，通過人工智能實時判斷、實時分析，從而實現自動計算和自動控制，穩定性將會大幅度提高。

（2）有利于大數據的整合應用。相對于傳統控制器，人工智能控制適應能力強，實時處理數據的能力更為突出和明顯。人工智能將會把系統運行中的各類數據進行智能化分析，形成強大的大數據庫資源，從而在眾多指令中優先中更為科學合理的處理指令，通過將大數據的應用進行查找、匹配和輸出，形成較為普遍和通用的規律性語言與響應信息，為自動化系統的平穩運行提升更為科學的參數。在這種條件下，即使忽略部分外部影響因素，或者向系統中輸入任何未知的相關數據，也能夠在系統大數據的處理過程中，有效地得到最為快捷和科學的數據處理，使控制器自身的抗干擾性較強，指令正確率能夠達到99.99%，從而保證了自動化指令與產品性能的一致性。

（3）有利于資源的集約化應用。人工智能技術是基于人的智能模擬發展的技術，不同于傳統基于控制器的電氣常規操作，不會依賴于大量的電子線路、變壓器以及電線和電纜等各種復雜的電氣設備，也就直接避免了這些設備設施的設計、施工、管理和維修整套環節，節約大量成本和資源的消耗，這將使電氣工程自動化的自動化程度更高，減少大量人力、物力的投入，實現資源的利用更加科學化、集約化、專業化。

二、人工智能在電氣工程自動化中的應用

（一）在電氣設備設計中的應用分析

電氣設備的優化設計工作較為復雜，不僅要求設備的優化與設計人員具備電路、電磁場以及電機和電器等方面的知識，還需要其具有豐富的經驗和較強的應變能力。以人工手動制作為基礎的產品設計方式已經無法滿足當前電氣工程自動化的具體要求，在電氣設備的設計過程中，將人工智能引入CAD中，可以有效提高產品的設計質量與設計效率。人工智能在電氣設備設計優化方面主要體現在遺傳算法和專家系統兩個層次上。由于遺傳算法對自動化模型的計算方法較為先進且其計算結果具有較高精度，遺傳算法經常被應用于相關電氣產品的優化設計中。在專家系統的應用方面，由于電氣設備在出現故障前是存在相關征兆的，根據電氣設備故障的非線性與不確定性的特點，在專家系統中加入人工智能，可以最大限度地發揮專家系統對產品合理性的設計作用，從而提高電氣產品的整體專業化水平。

（二）在電氣控制過程中的應用分析

電氣系統的控制過程也相對繁瑣，由于技術人員的操作不當會容易使得電氣設備發生故障。人工智能通過借助計算機自動計算的核心技術，能夠代替部分人工智能工作的電氣控制功能，使控制精度得以提高。人工智能的應用以界面化的形式簡化了控制流程，不僅提高了電氣系統的控制效率，而且也實現了對電氣系統的遠程控制。通過自動生成報表的形式，降低人力物力的投入，并為技術人員日后的數據查詢工作提供較大便利。根據電氣系統傳統控制過程的交、直流傳動實現對整個電氣系統的控制。一方面，在以直流傳動為主的電氣控制過程中，人工智能的模糊邏輯控制主要包括了Sugeno 與Mamdani，Mamdani 主要用來對電氣系統的運行速度進行調控，而Sugeno 則是Mamdani 的一種特殊情況。在以交流傳動為主的電氣控制過程中，則主要應用基于人工智能理論的模糊控制器來代替傳統的電氣調速控制器來實現電氣系統的各方面功能。

（三）在故障診斷中的應用分析

傳統的電氣工程自動化系統的故障診斷方法，是基于變壓器傳送介質分析，根據介質是否有變質等來作為故障判斷的依據。這種傳統的方法不僅要耗費大量時間外，還會受人為因素影響較為明顯。加之電氣設備所應用的環境不同，產生故障自身具有較強的突發性和不確定性，大幅增加了設備故障診斷的難度。基于人工智能的電氣設備故障診斷方法在設備診斷過程中加入了模糊理論以及基于人工智能技術的神經網絡和專家技術，進而有效提高了電氣設備故障診斷的效率，并在提高電氣工程生產效率的同時，也減少了人力和物力資源的輸出。

三、結論

本文結合人工智能的特點，以及在電氣工程自動化領域中的應用優勢進行分析，進而對其在電氣設備設計、故障診斷以及電氣控制過程中的應用進行了分析。在電氣自動化領域大力發展人工智能技術，對于提高電氣工程的自動化水平并促進電力產業健康、全面發展具有重要的歷史作用和積極意義。