人工智能在電氣工程自動化中的運用

在現代工業和能源體系中，電氣工程自動化可提高生產效率、合理分配資源以及保障系統穩定運行。如今，社會對能源管理和生產效率的要求越來越高，傳統的自動化控制系統已很難滿足實際需求，在工業生產控制方面，面臨著諸多難題。人工智能技術有利于促進電氣工程自動化領域的創新，人工智能的數據處理和學習能力強大，能對復雜系統進行實時分析和精準調節，有效解決傳統控制系統存在的響應滯后、精度欠佳等問題，可提升系統的自適應能力、智能化水平和運行效率。因此，深入研究人工智能在電氣工程自動化中的應用迫在眉睫。

一、人工智能技術在電氣工程自動化中的應用優勢

以往的電氣控制系統大多依賴人工操作，一旦遇到復雜環境，適應性比較差。在智能控制系統的實際應用中，可根據系統運行狀態和外部環境變化，自動調整參數、自我優化。智能控制器具備自學習能力，在電氣工程自動化運行過程中，可自動收集系統產生的各種數據，運用機器學習算法分析數據背后的規律，然后依據此規律進行動態調整。因此，當發生負載波動、設備老化、環境變化等情況時，系統依然能夠穩定運行，避免因人為操作失誤帶來的風險。

在工廠的生產線上，電力負載會隨著生產任務的變化而頻繁波動，傳統控制系統很難快速適應這種變化，會導致設備運行不穩定，影響生產質量。利用智能控制器，可實時監測負載變化，迅速調整控制策略，使設備始終處于最佳運行狀態。另外，人工智能技術可提升操作效率，操作傳動系統一般要求操作人員有專業的知識和豐富的經驗，而智能控制系統有直觀的操作界面，決策過程智能化水平高，可降低對操作人員專業背景的要求，減少企業在人員培訓和管理方面的成本投入[]。

人工智能還可以提升設備運行管理和遠程監控的能力。智能化監控平臺能對電力設備進行集中管理，操作人員通過遠程終端就能隨時獲取設備的運行狀態和健康數據，一旦發現問題，可以立即做出反應，設備維護更高效，故障率降低，維護成本也會隨之減少。另外，通過利用人工智能技術，電氣工程自動化系統對于復雜硬件設施的依賴程度較低。通過智能化調度和優化管理，無需額外增加硬件設備，即可提升電力系統的整體效能。人工智能在電氣工程自動化中的應用流程如圖1所示。

通過圖1得知，系統需廣泛采集電氣設備的各類數據，包含分信號、狀態信號等。采集到的數據需要傳輸到智能識別模塊，經過分析處理后，再將結果發送到主控中心，主控中心根據信息對整個系統進行調控，實現智能化管理。

二、人工智能在電氣工程自動化中的運用

（一）人工智能在自動化生產線中的應用

人工智能運用機器學習、深度學習以及數據挖掘算法，仔細研究歷史數據、實時反饋信息以及設備的運行狀態。在設備管理方面，通過深度學習算法，將設備過去的故障記錄、運行數據和維護記錄進行整合，提前預測設備故障隱患，并且還能夠識別運行環節的風險隱患。根據預測結果，自動發出預警，并給出具體的維修建議，操作人員收到預警就能提前做好維護準備，避免因設備故障導致停產。另外，人工智能還能優化生產資源的分配，可實時獲取并分析生產過程中的各類數據，對生產過程所需的物料、人力進行準確計算，避免資源浪費，使生產流程更順暢。

（二）人工智能在電力負荷預測和優化中的應用

在電力負荷預測方面，一般采用線性回歸和統計分析法，但是面對復雜多變的電力需求，適用性較低，對此，可利用人工智能技術，采用深度神經網絡、長短期記憶網絡（LSTM）、支持向量機（SVM）算法，根據數據進行整合建模，提高結果預測的精確性。如預測到電力需求高峰期時，即可提前啟動備用發電機組，合理安排發電資源；預測到負荷低谷期時，可以關閉部分發電機組，避免能源浪費。在整合可再生能源方面，人工智能也能夠發揮重要作用。利用人工智能技術，能實時分析天氣變化，預測可再生能源的發電量，然后靈活調整電力系統的調度策略，減少對化石能源的依賴，推動綠色能源的使用[2]。

（三）人工智能在故障預警中的應用

在電氣系統運行過程中，利用人工智能技術，可全面分析各類運行數據，如電流、電壓、溫度、振動等物理量，再結合歷史數據和設備當前的狀態，監控整個系統，及時發現運行模式存在的問題。人工智能利用機器學習、深度學習和模式識別技術，從大量的實時監測數據里找出潛在的故障線索，識別出不正常的信號，提前預測故障。訓練模型，掌握設備正常運行的模式，然后對比實時數據，如果系統出現偏離正常狀態的情況，人工智能即可通過設定好的故障預警模型進行分析，準確判斷出故障類型，包括電壓波動、過載、過熱等問題，并馬上發出預警。另外，人工智能還能通過深度學習和智能分析，提高預警系統的有效性。采用神經網絡、支持向量機（SVM）、隨機森林算法，可高效處理結構化數據，還能處理圖像、聲音等數據。

（四）人工智能在系統狀態監測中的應用

在系統狀態監測方面，人工智能的應用優勢顯著。人工智能會先學習系統的歷史數據，然后建立起設備正常運行的模型。在設備運行過程中，對于實時數據，可隨時與模型內容進行對比，如果發現設備運行狀態出現任何異常情況，人工智能系統即可快速發現異常，并且發出警報，當運維團隊收到警報后，即可快速處理，進而有效防止小問題變成大故障。另外，人工智能的模型還能自我學習、不斷優化，在系統長期運行的過程中，監測精度會越來越高，診斷復雜故障的能力也會逐漸增強[3]。

（五）人工智能在電氣控制中的應用

在智能家居、智能建筑以及工業自動化領域，人工智能可深度學習和自適應算法，提升電氣系統控制的智能化水平，根據環境變化、用戶的需求以及系統自身的狀態，可自動調節設備的工作狀態。在工業自動化領域，人工智能的優勢更為顯著。通過采用數據挖掘和機器學習技術，可實時監控生產線上的各種電氣設備，還能夠進行自動調控。在生產設備的控制方面，人工智能根據實時傳感器傳來的數據和設備的歷史運行數據，能預測設備接下來的運行狀態，提前調節設備的工作參數，包括電機的轉速、加熱的溫度等，保證生產過程能達到最佳狀態。

（六）人工智能在閉環邏輯控制中的應用

在閉環邏輯控制中，人工智能可使系統的精確性和響應速度大幅提升，提高控制水平，閉環邏輯控制系統依靠反饋機制來自動調節系統輸出，保證控制目標的實現。人工智能通過深度學習和自適應算法，能實時分析和處理系統的反饋信號。通過不斷學習歷史數據和實時數據，能發現系統運行中一些細微的變化和潛在的趨勢，然后調整控制參數，減少外部干擾和內部不穩定因素對系統的影響。在復雜的工業自動化和精密制造領域，人工智能通過精準分析設備狀態、生產流程以及外部環境的變化，能實時動態地調整生產參數，保證生產出來的產品質量穩定、一致性高[4]。

三、結束語

綜上所述，本研究全面探討了人工智能在電氣工程自動化多個領域的應用情況，詳細分析了人工智能在自動化生產線、電力負荷預測、故障預警、系統監測、電氣控制和閉環邏輯控制等方面的技術優勢。研究結果表明，人工智能可提高系統運行的精度、加快響應速度、增強自適應能力，推動電氣工程自動化向智能化、節能化方向發展。同時，人工智能還能優化資源配置，減少設備故障和停機時間，進而提高生產效率，節能效果也十分顯著。能

參考文獻：

[1]田立強。人工智能技術在電氣自動化控制的運用研究[J].中國設備工程，2025，（S1）：41-43.

[2]張永進。電力系統電氣工程自動化的智能化應用[J].產品可靠性報告，2024，（12）：89-90.

[3]張婷婷、黃雨莼。人工智能技術在電氣工程中的應用分析[J].中國輪胎資源綜合利用，2024，（12）：160-162.

[4]馮娟。人工智能信息技術在電氣工程自動化中的運用[J].信息記錄材料，2024，25（12）：64-66.作者單位：湖北省電力有限公司武漢供電公司