智能化技術在電氣工程自動化系統中的應用研究

摘要：電氣工程自動化是能源行業未來的主要發展方向，將智能化技術應用于電氣工程中勢在必行。首先，分析了應用智能化技術對電氣工程自動化的影響，總結出智能化技術對于自動化控制、數據分析均具有重要作用；然后，探討了智能化技術在電網負荷預測、電量調控、設備狀態監控等方面的應用，旨在為電氣工程中智能化技術引入提供參考，保障智能化技術科學應用，進而促進電力系統的穩定和安全運行。

關鍵詞：智能化技術電力工程自動化控制資源配置

ResearchontheApplicationofIntelligentTechnologyinElectricalEngineeringAutomationSystems

CHENYuchao

NingxiaPowerTransmissionandTransformationEngineeringCo.，Ltd.，Yinchuan，NingxiaHuiAutonomousRegion，750001China

Abstract：Electricalengineeringautomationisthemaindevelopmentdirectionoftheenergyindustryinthefuture，anditisimperativetointegrateintelligenttechnologyintoelectricalengineering.Firstly，theimpactofapplyingintelligenttechnologyonelectrical&nbvg27D8PN7ZL0GocPzpMFu9NwIrNeHN6SeGZ2/f4DwBM=sp;engineeringautomationisanalyzedinthisarticle，anditissummarizedthatintelligenttechnologyplaysanimportantroleinautomationcontrolanddataanalysis.Thentheapplicationofintelligenttechnologyinpowergridloadforecasting，electricityregulation，equipmentstatusmonitoring，andotheraspectsisdiscussed，aimingtoprovidereferencefortheintroductionofintelligenttechnologyinelectricalengineering，ensurethescientificapplicationofintelligenttechnology，andpromotethestableandsafeoperationofthepowersystem.

KeyWords：Intelligenttechnology;Electricpowerengineering;Automationcontrol;Resourceallocation

電氣工程系統的穩定和安全運行是實現電氣自動化目標的關鍵。新時代背景下，智能化技術不斷創新與發展，為電力工程自動化創造了有力驅動，在電網高效操作、動態監控與安全管理方面均具有重要作用。目前，一些電力工程及其自動化過程中逐步融合了智能化技術，為負荷預測、系統調度、運行監測與故障處理提供了有力支持，為能源產業長效發展、滿足社會能源供應需求提供了可靠保障。

1智能化技術對電氣工程自動化的影響

1.1增強電氣工程穩定性

智能化技術是一種操作簡便、速度快捷的控制技術，將此技術應用于電氣工程自動化控制過程，可實時和動態地監測電力系統，能夠全過程追蹤各個電力設備的運行情況，可自動化采集設備運行數據，還可根據編程數據糾正非正常數據參數，提升電氣工程自動化控制效果。

1.2提高數據分析精度

在電氣工程自動化控制中引入智能化技術，可在大數據處理器支持下科學歸類和統計各類數據信息。電氣工程運行時會受到各方面因素的影響，數據變動幅度相對較大，如果采用傳統人工讀數與人工計算的數據處理方式，會耗費大量的時間成本與人力成本，還可能存在數據統計出錯和歸類錯誤問題。而應用智能化技術后，則可利用大數據處理器自動采集電力系統各個時刻和各個環節所產生的數據參數，所獲數據更加準確和全面，數據歸類處理更加科學高效。

2電氣工程自動化中智能化技術運用分析

2.1在電網負荷預測方面的運用

預測電網未來相應時段內的電力需求是電力工程運行管理的重點內容，可為電網調度、運行調整與能源分配提供重要依據。以往電力工程主要應用歷史負荷數據預測電網負荷，但此方式在相對復雜的數據處理時存在難度，且因電網數據會不斷更新變化，負荷預測的準確性也不高。若在負荷預測時引入大數據技術，則可以實時獲取和精準統計智能電表、用戶行為等不同類型的數據，涵蓋溫濕度數據、節假日情況、經濟活動信息等多種可能會造成電網負荷變化的因素，可為電網負荷的準確預測提供翔實的信息依據。同時，若在負荷預測時應用機器學習技術、深度學習技術，則能快捷處理海量數據集，并能精準識別復雜模式。可以搭建深度神經網絡模型，進而對電力負荷及各影響變量間的關系進行分析，該模型在長短期電網負荷預測方面精準度均較高[1-2]。例如：長短期記憶網絡可用于構建深度學習模型，能對時間序列數據的長期依賴情況進行預測分析與處理，可結合電網歷史負荷數據，綜合考慮天氣狀況、日期情況等相關變量，對各時段電網的電力負荷進行準確的預測，長短期記憶網絡會對損失函數進行定義，一般以均方誤差公式作為計算方法，可以求出準確的負荷損失數值，從而保障電網負荷預測的準確性。

2.2在電量智能化調度方面26c5c64c0bdef16a159f1f90b6767857的運用

電力工程自動化控制主要利用人工智能算法如神經網絡算法、機器學習算法等調度電量，這些算法可以對大規模數據進行統計和分析，得出準確的分析結果，能夠精準估測電網的電量需求，可以在這些可靠的數據支持下保障系統的科學和合理調度。同時，調度系統會對變壓器、配電線路、發電機組等各類電力設備的運行數據進行實時采集，可利用5G通信網絡向中央處理器及時和完整地傳送采集的數據信息，中央處理器接收到數據信息之后，便可在此基礎上構建人工智能預測模型，然后運用遺傳算法、粒子群優化算法等高級算法展開計算，進而對電力資源配置情況進行科學調整，以此提高電力能源流動的高效性。智能化調度系統通常會提前設置智能合約，其可自動化執行電力交易的合同條款，并能高效和精準地完成交易結算；然后，其可利用可視化顯示器展示相關數據，智能化調度系統的管理人員可動態監測電網運行數據，必要情況下，還可以采用手動方式對相關數據進行合理調控，以有效增強電力系統運行的穩定性[3]。某公司應用智能化技術前后調度系統數據對比詳見表1。

根據表1中數據發現：在應用了深度學習算法這種智能化技術后，該公司的電網負荷預測準確性有了大幅提升，且電力調度的響應速度更快；同時，由于該智能化調度系統中還運用了物聯網技術，因而數據更新頻率更快；因采用了智能合約技術，該公司的電力交易結算更加高效且透明度更高，保障了電力系統運行的高效性，提高了電力系統的運行效益。

2.3在電力設備狀態監控方面的運用

在電力設備狀態監控的過程中，可以借助物聯網平臺，提早發現電力設備出現的故障行為或存在的潛在故障隱患，可以及時采取可行性的故障預防與控制措施，以防止故障擴大導致電力設備運行中斷，并能節約電力系統維修成本。同時，利用物聯網技術可以遠距離監控電力設備，能夠保障電力系統監控工作的高效和經濟地開展。在物聯網支持下，可運用機器學習算法提前預判電力設備運行狀態的未來走向，進而制訂可行的運維管理計劃與方案[4]。例如，某公司在電力工程及其自動化控制過程中引入了物聯網技術，將專用傳感器連接到變壓器上，對變壓器運行情況進行了為期一個月的連續性監測，安裝了3種類型的傳感器，即溫度傳感器、聲音傳感器和振動傳感器，分別用于采集變壓器的溫度數據、異響次數、振動速度等相關信息，采集頻率間隔設為60s，信息采集后會立即向中心處理系統傳送。采集到的變壓器運行數據如表2所示。

正常情況下，變壓器的運行溫度應在40～60℃范圍內變化。然而，分析上表的監測數據發現：在溫度傳感器回傳的溫度數據中，3個連續數據均高于60℃，這說明變壓器存在過熱隱患；同時，聲音傳感器獲取到變壓器頻繁出現嗡鳴響聲，并且傳感器在這3次檢測中有兩次平均振動數值超過了2mm/s。根據監測得到的數據，工作人員及時檢查變電器，發現其絕緣材料發生了老化，進而采取措施，有效解決了故障隱患，保障了電力系統變壓器的安全運行。

2.4在電氣設備預測性維護方面的運用

在電氣設備預測性維護時，也可以應用智能化技術，主要是采用機器學習算法等人工智能技術對電力設備的歷史數據和實時生成數據進行全面的統計與分析，進而預判可能存在的故障隱患，并采取有針對性的措施對其進行提前預防與處理。在運用機器學習算法分析數據時，可采用的分析方法主要有3種：一是時間序列分析法，其可以通過分析電力設備運行數據判斷其運行模式和發展趨勢；二是異常檢測法，其主要是監測與歷史數據差異顯著的實時數據，以便提早識別出故障隱患；三是生存分析法，此方法主要用于判斷電力設備風險隱患、分析其壽命余量，可以利用支持向量機、深度神經網絡構建機器學習模型完成故障預測，并可以在數據不斷更新與完善的基礎上得出更準確的故障預判結果。通過利用機器學習算法預測性維護變壓器或電力線路，可以降低電力設備停機維修時長，并能節約維修成本，還可有效延長電力設備使用期限。但應注意的是，在進行預測性維護時，要獲取翔實、可靠的數據，且要構建和訓練預測模型，通常采用歷史數據訓練線性回歸模型[5]。

2.5在診斷故障方面的運用

提高電網故障診斷的準確率是保障電氣工程自動化控制工作穩定和高效開展的重點所在，因此，可以將人工智能技術融合于電網故障診斷分析過程中。此技術可對電網的歷史數據和當前生成數據進行對比分析，進而識別出可能存在的故障問題，并在故障發生后的第一時間及時響應，并采用正確的方法進行修復處理。在故障診斷中，常用的人工智能技術是遞歸神經網絡和卷積神經網絡的深度學習算法，這兩種算法均能提取和分析電網的負荷數據，也可收集電壓數據等其他數據，進而在模式識別的基礎上準確判斷出電力系統的運行狀況。其中，卷積神經網絡在故障診斷方面準確率相對較高，基于此技術創建的模型可以在大規模數據中準確提取出特征向量，對相關數據進行訓練后，得出的故障診斷結果準確度可超過95%。除此之外，還可以運用自然語言處理技術對系統維護日志和報警記錄展開分析，并利用機器學習模型進行故障分析，可通過識別與歸類故障信息，快速確定故障原因，為故障及時排除提供保障，進而減少電力設備停機時間。

3結語

智能化技術是推動電氣工程自動化和現代化發展的重要手段，有助于優化控制手段，提高數據分析精度，并能保障電氣工程安全運行。在具體實踐中，智能化技術可被應用于電氣工程的負荷預測與系統調度、設備監控與維護、故障檢測與處理等多個方面，所應用的技術有大數據技術、深度學習技術、機器學習技術、分布式傳感技術、物聯網技術、云計算服務技術等多個類別，可增強電氣工程運行穩定性和高效性，并能實現電氣工程自動化控制目標。

參考文獻

[1]鞏冬梅，馬源，張祎瑋.智能化技術在電力系統電氣工程自動化中的應用研究[J].科技創新與生產力，2023，44（11）：111-114.

[2]于耀迪.試論電氣工程及其自動化的智能化技術應用[J].中國設備工程，2023（17）：28-30.

[3]宋鷹飛.電氣工程及其自動化的智能化技術分析[J].電子元器件與信息技術，2023，7（1）：137-139，147.

[4]陳紅.信息增強的電氣工程領域神經機器翻譯研究[D].洛陽：河南科技大學，2023.

[5]張超軼.面向電氣工程領域的神經機器翻譯系統研究[D].洛陽：河南科技大學，2022.