人工智能在电气工程自动化中的运用

人工智能在电气工程自动化中的运用

邢少晖

身份证号：130122198102080013

摘要：现如今，人工智能技术被广泛应用于电气领域中，弥补了传统工作方式中存在的不足之处，提高了工作效率。同时，人工智能技术的普及，极大增强了电气控制系统的稳定性，延长了系统使用寿命，与我国提倡的可持续发展理念相呼应。与传统电气自动化控制技术相比，人工智能技术优势明显，值得在行业内全面普及。基于此，本文重点研究了人工智能在电气工程自动化中的运用。

关键词：人工智能；电气工程；自动化

引言

随着技术的发展，人工智能技术日益成为现代电气自动化控制领域的关键技术。从原始的自动控制到如今高度集成的智能系统，人工智能技术已经渗透到了电气控制的每一个环节。其中，机器学习，作为人工智能技术的代表，因其在数据处理、模式识别和预测等方面的突出优势，已在电气自动化控制中得到广泛应用。

1人工智能技术运用价值

1.1优化控制性能

将人工智能技术融合至电气自动化领域，能显著提升控制性能的效率及灵活性。在人工智能支持下，电气自动化系统不仅变得更加灵活，还极大地增加了生产便利性与可操作性，使得自动化生产过程可以根据不同的加工要求灵活调整加工路线及生产方法。人工智能具有较强的数据处理能力，能够敏感而准确地处理大量数据，通过精确分析和学习机器的实际运行情况，实现对参数性能的精细调节优化，进而提升处理效率及生产操作精度。在实际操作中，人工智能技术还能预设加工路线，根据具体生产需求进行适配，从而使自动化生产具备更高的可操作性，制定出多种解决方案以应对各种生产挑战。

1.2简化运行模型

模型化管理方式能让技术人员能及时控制复杂的自动化控制系统，保证每个环节运行的稳定性，可根据提前设计的模型来进行管理。同时，在智能化系统应用中，通过建立该模型有利于工作人员掌握工作流程，甚至能发现个别隐蔽的关联性。但值得注意的是，如果在系统运行中出现卡顿问题，虽然参数几乎不会给正常生产带来影响，但依旧是一个存在安全隐患的故障点。通过智能系统，能在最短的时间内分析产生卡顿设备的基本情况，再将现存数据和以往检修数据进行对比，能在最短时间内发现潜在故障，及时上报到中控平台进行处理。可见，在自动生产模型中能准确判断机械设备和电气线路的基本情况，根据实际情况来做出科学处理，从而提高系统运行效率。

2人工智能在电气工程自动化中的运用

2.1故障预防诊断

引进人工智能技术对电气自动化系统及设备进行故障预防，事先编制相关应用程序的软件系统，设计电气系统及设备的故障预防保护机制，确保各个环节操作的可靠性，以防止因某一环节产生问题而增加故障定位、排查及分析难度，以此来促进电气自动化系统安全稳定运行，并要贯彻落实可视化设计工作，能够实时掌握电气设备运行中容易发生故障和问题的点位，精准把控这些高频故障点，最大限度上减少电气设备安全隐患问题发生。同时，针对以往电气自动化系统及设备故障诊断中，所使用方法较为传统，不仅步骤繁琐、费时费力，且故障诊断精度较差、效率不高，通过将人工智能技术与电气自动化设备有机融合，构建故障诊断系统并不断加以完善，以便于工作人员可以及时判断电气自动化设备运行中的故障位置及成因，加之模糊控制、专家控制、网络神经控制等理念和技术得以运用，实现了电气设备故障的自动诊断，为增配预测错误等功能模块，真正发挥出人工智能技术应用优势。

2.2日常管控系统

在电气工程自动化控制中，为了提高系统运行的稳定性与安全性，往往需要加强对系统平台的日常管控，包括日常巡检、定期维护等。人工智能技术可以实现设备的自动监测、远程控制和智能化管理，如利用物联网、大数据分析和人工智能算法等技术，可以大大管控效率和精度。具体来看，通过传感器和物联网技术，智能化系统可以实时获取设备的运行状态和性能指标，且这些数据会被传输到中央控制中心，并通过大数据分析和人工智能算法进行处理和诊断。例如，在电力系统中，人工智能技术可以实时监测电网的负荷、电压、频率等参数，并根据设定的阈值进行预警和故障诊断，从而大大提高设备的可靠性和安全性。除此之外，人工智能技术还可以实现对生产线的远程监控和控制，减少操作风险，保证操作安全。

2.3电气设备维护和保养

电力设备是电力企业的核心资产，其正常运行对于电力系统的稳定运行至关重要。然而，由于电力设备使用寿命较长、运行环境恶劣等原因，设备故障和损坏时有发生。为了保证电力设备正常运行，需要进行定期的维护和保养。国内某电力企业利用人工智能技术，开发了一套基于大数据分析和机器学习算法的电气设备健康管理系统。该系统通过实时监测电气设备的运行状态和参数，对设备进行故障预测和维修建议，提高设备的可靠性和稳定性。该系统采用了深度学习算法，可以对电气设备的运行状态进行精准的识别和分类，并预测设备可能存在的故障类型和位置。例如，当电流波形出现异常或温度超过正常范围时，系统可以预测存在过载或短路的可能性，并给出相应的维修建议。某电力公司在其火电厂中应用了人工智能技术进行电气设备的监测和维护。该企业采用了机器视觉技术和智能诊断技术，通过安装摄像头和传感器等设备，对电气设备进行在线监测和诊断，实现了设备的自动化维护。即电力公司利用机器视觉技术对电气设备进行监测。摄像头安装在关键位置，实时拍摄设备的运行状态和参数。通过图像处理和模式识别算法，系统可以对设备的外观、温度、震动等进行分析和判断。

2.4生产监控

在电气工程生产监控环节中，传统自动化系统由于容易受到外界因素影响，常常导致控制质量不稳定，难以达到预期水平。相较之下，引入人工智能技术后，可以显著提高监控效率和质量，减少外界因素对生产过程的不利影响。人工智能之所以能在生产监控中发挥如此重要的作用，主要是因为其能够提前设定操作步骤，并通过智能化指令远程控制设备，从而确保设备始终处于稳定且高效的运行状态。此外，人工智能系统能够实时采集和分析运行参数，与历史数据进行对比以准确判断系统是否存在欠压、超载等问题。另外，虽然当前许多电气企业已经认识到自控系统的重要性并开发了相应系统，但由于技术限制导致既有系统在生产监控方面的性能往往不能满足高标准要求。例如，无法主动进行工作或不能及时发现故障并发出警报，由此导致电气工程无法按预期计划顺利推进。针对此种问题，需要充分考虑应用人工智能系统。与传统系统相比，全新的人工智能系统能够实时收集关键参数，全面地分析和对比历史数据，及时识别和预测系统故障风险，并基于数据分析调整参数或执行检查，确保有效消除潜在隐患，从而最大限度地降低设备受损概率。

结语

目前人工智能技术逐渐渗漏到不同行业中，给电气行业带来质的改变，能有效提高电气自动化控制能力，加强行业管理水平，保证电气设备运行稳定性。因此，电气企业要加强对人工智能技术的重视程度，将人工智能技术和电气自动化技术实现深度融合，帮助电气系统排除系统故障，降低系统故障维修时间，有利于企业实现可持续发展。

参考文献

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