人工智能背景下推進系統自動化控制技術分析

摘 要：當前時期，科學技術的高速化發展，使得人工智能的應用領域與范圍愈發廣闊，將其真正落實在系統自動化控制中，有助于系統自動化控制在正確方向上穩步前進，從根本上解決以往人力控制的弊端問題。本文以人工智能背景下系統自動化控制特征為切入點，重點分析了以人工智能為導向推進系統自動化控制技術要點，以期將人工智能技術的優勢最大化發揮出來，更好地為系統控制所服務。

關鍵詞：人工智能 系統運行 自動化控制技術 專家系統

系統自動化控制作為信息化時代下的新興產物，能夠由自動化技術取代人力，將人力從原有繁重的工作壓力中解放出來，但是由于此技術發展不夠成熟，所以存在著一定的不足之處，而依托于人工智能技術，對系統自動化控制技術加以優化推進，強化其可靠性能，滿足動態化、實時化控制調配根本需求，以及能夠長時間保持在穩定運行狀態之下。

1 人工智能背景下系統自動化控制特征

人工智能技術作為有著優越功能的技術手段，在人工智能背景下的系統自動化控制，有助于促使工作效率處于高水平，有效規避風險問題，其根本特征主要表現在以下幾方面。

1.1 無需構建控制模型

縱觀以往的系統自動化控制，其通常需要先構建操作模型，后續實際控制是基于模型而展開，但是在模型構建環節容易因各種因素與問題而出現偏差，特別是在數據信息與參數層面上，導致所構建的模型難以得到預期的精準化要求，操作過程中面臨眾多不良問題，進而造成自動化控制效率呈低下狀態。而依托于人工智能所構建的自動化控制系統可以從根本上防范這一問題，不用構建模型就可以精準化控制數據，得到標準化參數，由此切實把控系統自動化控制精準系數與運行效率。

1.2 可以做到實時調控

之前的系統自動化控制需要系統先下達故障警示指令，之后相關人員再組織開展檢測工作，由此鎖定故障位置，查明故障原因以及統籌規劃相應的維修手段。而基于人工智能的系統自動化控制則擺脫了這一局限性，系統可以自動化檢測故障問題以及明確故障原因，可以系統運行標準化指標為基礎而設定出科學合理的維修程序，由此完成系統自動化修復，并且還具備遠程修復功能，為系統運行效率提升創造出了良好條件[1]。

1.3 控制器具有一致性

在人工智能技術的有力支撐下，系統自動化控制基于智能化控制器這一載體而實施，其指令與工作原則處于統一狀態下，對控制器進行設計時，特別注重強調其運行精準系數與規范系數。為每一設備都構建出相應的智能化系統，為系統自動化控制創造出良好條件，使其具備穩定地運行環境。同時，智能化系統在正式投入使用之前，需經由檢測環節與驗收環節而確保其具有高度的準確系數與高效系數，與系統自動化控制安全、穩定需求相契合。

1.4 具備突出抗干擾性

除了上述特征之外，以人工智能為導向的系統自動化控制還具備突出抗干擾性，因為其所具有的便捷化與自動化特點，為自動化控制系統穩定運行打下了堅實基礎，外界的各個條件因素對自動化設備的運行狀態影響較小，所以表現出了優越的抗干擾性。這是因為在人工智能技術的作用下，系統可以在較短時間期限內就全面化、系統化地采取設備運行相關信息，并且還能夠在識別干擾因素的期間同步保護自動化控制系統狀態，為相關參數信息安全傳輸而創造便利條件，能夠有效規避自動化控制系統出現失誤情況。

2 以人工智能為導向推進系統自動化控制技術要點

2.1 專家系統自動化控制

在當前人工智能背景下，借助于人工智能技術對系統自動化控制技術發展加以推進，其首要要點應當圍繞在專家系統自動化控制層面。具體來說，是由人工智能系統取代某一專家職能，代替專家而進行某一方面工作，也就意味著每一臺計算機都可以成為某一方面專家，在計算機中設定規范化程序，使其能夠自動化運行，當程序出現異常問題會自動報警以及同步對故障信息加以處理。專家系統自動化控制的突出優勢在于，邏輯推理性優越，搜索系統與預警設備處于完善狀態。此系統主要可以被運用在下述幾個方面的自動化控制。

其一，處理報警信號。人工智能的關鍵特征在于預警性，當系統存在異常問題或陷入故障狀態，專家系統能夠做到及時高效地向相關人員發送故障位置與故障參數信息，相關人員依據系統的提示指令而進行相應的修復處理，由此能夠在原有基礎上大幅加快工作效率，同時系統的維修難度也呈現出下降趨勢。

其二，開關操作處理。從現實實踐統計結果來看，有40%以上的EMS系統都被用于開關控制層面，為系統自動化控制實現以及效率提升創造了必要條件，開關操作的自動化控制需借由智能化系統而完成[2]。

其三，電壓電流控制。電壓和電流是系統運行的關鍵參數，其中電壓會在很大程度上影響電流的運行速度和負載。以電力系統為例，在人工智能技術中使用專家系統可以顯著提高電壓和電流控制的效率，該過程的復雜性較高，因為其需要準確計算各種電壓下的潮流結果，并同步預測未來的當前負載條件，以前所應用的自動化控制方法很難高質量地完成上述任務，而選擇應用專家系統自動化控制技術則能夠實現高質量、高效率完成電壓電流控制。

其四，故障診斷。專家系統自動化控制在故障診斷方面也可發揮出優越性能，縱觀以往的系統表現來看，其產生故障問題的概率較高，而且有著十分多樣的故障形式與類別，采取人工檢測故障模式，其檢測效率相對較為低下。而借助于人工智能中的專家系統可做到自動化故障診斷檢測，由此提升檢測工作效率，此系統無論是在元件故障還是線路故障都可以發揮優越作用。

其五，恢復控制。當系統出現故障異常問題，極易造成系統停滯，無法正常運行，傳統的人工檢測方式通常是采取階段式故障檢測方法，需要較長的檢測時間，同時可能會因為沒有快速鎖定故障位置而導致故障問題進一步惡化，造成更為嚴峻后果。而基于專家系統可以做到自動化檢測系統故障，每排除一個故障區域后就使其恢復至正常運行狀態，將因故障問題所帶來的不良影響降至最低。

2.2 故障診斷自動化控制

立足于人工智能技術，推動系統自動化控制技術發展，則還應當圍繞在故障診斷自動化控制層面，保障故障診斷及時率與準確率。由人工智能化系統開展故障診斷作業，其優勢為可以在較短時間期限內完成故障診斷任務，所覆蓋的范圍十分廣泛，診斷效率處于高水平。在系統運行期間，當其存在異常或表現出事故征兆，依托于人工智能可提前做出準確預測以及對外發出預警，并且對故障問題自動化解決，系統會下達準確的故障修復指令。若系統無法修復故障區域，則會第一時間收集整合故障原因以及相關數據信息，向計算機反饋，相關工作人員由此進行數據分析而查明故障原因，再采取相應的故障修復手段。自動化設備運行過程中因受限于自身條件以及外部條件因素，使得容易出現一些故障問題，以往所采取的故障檢修方法不僅較為復雜，投入較大的維修成本，而且難以實現精準化把控，而基于人工智能技術的故障診斷自動化控制可同時解決這一問題以及加大對系統的保護力度，為系統穩定運行保駕護航。由人工智能實現故障診斷自動化控制目標，需對系統中的核心設備與指標參數進行系統化評估與檢測，自動化識別出設備異常問題，快速鎖定故障點位，配合使用多元化處理器對故障問題加以有效解決。在故障診斷自動化控制作用下，有效把控因故障問題所輻射的影響范圍，故障診斷流程在原有基礎上得到明顯簡化，故障不會繼續惡化引發后果更為嚴峻的安全事故。

2.3 人工神經網絡應用

人工神經網絡作為人工智能技術中的核心單元模塊，其為推擠系統自動化控制可發揮顯著作用。以電力系統為例，人工神經網絡更多被應用在繼電保護層面，便于準確分析出所隱含的故障問題以及相應原因，起到主要設備保護作用。人工神經網絡的優勢為其具有優秀的計算能力，將其真正用于繼電保護當中，可做到全面化分析關鍵的數據內容，這是傳統的計算機技術難以實現的內容，確保繼電保護適應性與穩定性更強。與此同時，人工神經網絡還可以高質高效地完成負荷檢測工作，對電力系統實施負荷檢測工作應當特別注重衡量與深入解析影響條件與負荷表達式，傳統的檢測方法效率較差以及預報精確性不足[3]。而將人工神經網絡技術落地，則可擺脫上述問題局限性，其是立足于人工神經訓練，在較短時間內達成檢測目標，促使故障問題出現概率在一定程度上有所下降，負荷檢測準確系數得到明顯提高。除此之外，利用人工神經網絡，還可起到主設備保護作用，在此方面的自動化控制主要針對故障相判別子網絡、故障區域判定子網絡、前置信號處理子網絡，由人工神經網絡對不同的信號形式加以全面分析，在滿足自適應保護的基礎上深入分析電力系統輸電線路中的電壓信號，全面化獲取變量信息并且將其及時上傳，再通過網絡測試檢測出系統所隱含的故障問題。

2.4 模糊控制理論應用

模糊控制理論是人工智能技術中應用范圍較為廣泛的一種技術形式，應用此方面可為系統自動化控制起到有力推動作用。其是經由模糊推理方式，配合使用直流或交流傳動形式，著重圍繞在模糊理論、語言參數等方面，將其設定為基礎內容的控制理念。再配合使用模糊控制設備，對需要被自動化控制處理的目標構建出模糊模型以及搭建出相應的反饋結構數控體系，由此與控制根本要求相契合。對比其他的人工智能技術來說，模糊控制理論具有更為優越的自學能力與適應能力，基于這一特征，可以為實現自動化控制而做好必要準備條件，做到自適應化地修改與完善，并且控制器也能夠被自動化校正，促使控制系統有著更加優越穩定性能，對外界擾動具有較強抵御能力，可將擾動所產生的不良影響降至最低，與自動化控制系統運行根本需要相契合。基于模糊控制理論，分析瞬態分量可以及時全面消除系統中的互感耦合效應，優化和提高不同模量下的系統穩定系數，增強系統單元模塊之間的相互依存性，并通過分析和解決缺陷來促進系統自動化控制技術的改進[4]。基于模糊控制，有利于自動化控制系統中的各種信號保持良好的連接關系，為系統自動化控制技術的應用提供支持，為系統中的構件而配備模糊控制器，由其負責收集獲取系統運行過程中所產生的信號，經過一系列的處理流程后，信號能夠被及時反饋至被自動化控制的設備當中，提高控制精準化系數。

2.5 數據采集與系統運行監視

由人工智能技術而推動系統自動化控制技術發展進步，則可借助此技術開展數據信息采集工作以及監視系統的運行情況。數據采集與處理工作和自動化控制系統運行狀態有著十分密切關系，前者是判斷后者的根本依據以及能夠為發現異常問題、深化落實解決處理措施而予以重要的參考價值。經由人工智能技術，可以對系統運行期間所產生的各方數據信息做到高效率、完整化采集，并且還可以同步捕捉到以往容易被遺漏的動態數據信息，確保數據信息處于安全狀態下，防止其泄露丟失，為系統自動化控制技術應用與發展予以更大的安全助力與質量助力。自動化控制系統始終處于計算機程序控制之下，依據預設的設計模型與計算邏輯對設備進行自動化操作與控制，進而滿足自動化管理根本需要，但是一旦運算邏輯或程序發生異常，則會直接造成自動化控制系統陷入混亂或失靈困境中，而選擇應用人工智能技術，可以持續化監測系統運行數據與狀態，同時以自主學習的方式做出合理化判斷，當其發現異常情況或特殊情況都可以同步發出預警，為故障排除與安全生產而做好基礎工作。

2.6 系統故障防范應用

以人工智能技術為依托，進一步加快系統自動化控制進程，除了要重視故障診斷之外，故障預防也同樣必不可少。社會經濟的高速化發展，對系統自動化控制技術有著更高、更嚴格的要求，為了促使系統可以長時間保持在良好穩定的運行狀態之下，則自動化系統的故障預防同樣要十分重視。以人工智能技術為指導，組織進行全天候、不間斷地在線監控檢測，以便于能夠預先分析以及全面化評估出系統與設備出現頻率較高的故障類型，可以第一時間采取相應的規避處理措施，以此盡最大可能降低出現故障問題的概率，使得系統自動化控制具有全面化與有力化的服務保障[5]。以往所采用的方法大多集中在故障診斷方面，而且對診斷經驗有著較大依賴性，無法滿足系統自動化控制關于事先預防層面的根本需要，既不能將故障風險控制在合理范圍內，也無法將故障所引起的損失降至最小。而通過人工智能技術則可以有效解決上述問題，以此為支撐，自動化設置系統運行程序，對自動化控制系統收集整合的數據信息加以全面化深入分析，將數據妥善存儲，關鍵數據被錄入至數據庫當中。由此模擬構建出數據樣本，其可以被設定為故障預防可借鑒的經驗范本，對系統自動化控制運行模式加以優化調整，提高自動化控制有效系數，將調節工作真正落實到位，特別是系統陷入故障狀態下的警報信號參數設定，這樣后續系統出現故障風險時，可以提前發出預警，提醒相關人員注意以及采取科學可行的優化改善措施，規避出現同類型事故，為自動化控制系統穩定化、可靠化運行保駕護航。

3 結語

綜上所述，在人工智能技術深入成熟發展背景下，為系統自動化控制帶來了嶄新思路與更多可能，具體涵蓋專家系統自動化控制、故障診斷自動化控制、人工神經網絡應用、模糊控制理論應用、數據采集與系統運行監視、系統故障防范應用幾方面，促使系統自動化控制具有更加突出的靈活性，可靠系數更高，有助于創造出更大的經濟效益。

參考文獻：

[1]王學斌，梁劍峰.油田電力系統自動化控制技術的應用[J].中國石油和化工標準與質量，2024，44（11）：172-174.

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[3]田振華.供電系統的自動化控制技術應用分析[J].中國新通信，2022，24（23）：69-71.

[4]王蕾云.基于人工智能的自動化控制技術分析[J].集成電路應用，2022，39（11）：106-107.

[5]姚繼榮.油田電力系統自動化控制技術應用及趨勢分析[J].電子制作，2019（12）：61-62.