智能化技术在电力系统电气工程自动化中的应用研究

智能化技术在电力系统电气工程自动化中的应用研究

王文杰

新疆中泰矿冶有限公司  新疆阜康市  831500

摘要：随着我国科学技术的快速发展，在电力系统运行过程中，智能化技术也成为了电气工程发展的主要方向，相关企业和技术人员对于智能化技术的研究力度和深度也在不断加强。有鉴于此，文章就电气工程自动化控制中智能技术的运用展开讨论，希望能充分把握智能技术的优势，更为有效地利用智能化技术来提高电气系统控制效率、整体服务水平，使电气工程更好地造福于全社会。

关键词：电气工程；自动化控制；智能化技术；运用

引言

自动化技术为提升我国电气行业发展质量带来了新的可能性。而智能化技术是近年来新兴的技术手段之一，其同样具有不容忽视的重要价值。

1智能化技术发展综述

1.1智能化技术的起源与演进

智能化技术的起源可追溯到上世纪中叶，当时主要体现为基础的自动控制和早期计算机技术的应用。随着计算机技术的飞速进步和算法研究的深入，1970年至1990年见证了人工智能和专家系统的崛起。进入21世纪，大数据、云计算和物联网的兴起，为智能化技术提供了丰富的数据来源和处理能力，使得深度学习、机器学习等前沿技术得以快速发展和应用。这一阶段的技术演进不仅显著提高了自动化控制系统的性能，也催生了诸如智能家居、自动驾驶和智慧城市等新的应用领域。总的来说，智能化技术从初步的自动化控制发展到现今的高度智能集成，其背后反映了科技、数据和算法相互交织的演进历程。

1.2当代智能化技术的特点与分类

当代智能化技术以其独特的特性和广泛的分类吸引了全球的关注。其主要特点包括高度的自适应性、实时性、预测能力以及跨领域的集成性。这些技术能够自主学习、优化，并与复杂的环境进行交互，从而达到前所未有的效率和准确性。从分类的角度来看，智能化技术可以大致分为：机器学习、深度学习、神经网络、模糊逻辑、进化算法、专家系统等。其中，机器学习和深度学习在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了显著的应用成果，而神经网络和模糊逻辑则广泛应用于模式识别和控制系统中。当代的智能化技术，凭借其丰富的分类和突出的特点，为各种应用领域带来了革命性的改变，并推动了科技与产业的快速进步。

2电气工程自动化控制中智能化技术的运用优势

2.1保障数据处理的一致性

利用智能控制技术来促成电气自动化，首要就是要基于大量的电气设备基本数据和电气系统运行状态等信息。只有充分掌握相关数据，利用智能技术对数据进行全面的收集和准确的分析处理，才能得出可供利用的总结数据。因为电气工程被控制的对象本身就具有一定的多变性，各种数据也是在不断变化的，且还会有错误信息出现，从而会导致控制出错或滞后。而运用智能化技术后，可以有效改善此问题，通过对数据全面收集、筛选、分析，来了解电力系统电气设备的实时运行情况，还可以进行合理的预测，进而可以进行更为针对性且时效性的自动化控制。

2.2提高控制系统的调整效率和质量

电气工程自动化控制系统并不是一成不变的，需要结合系统运行效果、检修结果、企业的发展变化等进行适当的调整，以促使系统运行更为高效合理。在运用智能技术前，主要依据系统长期的运行资料，以往成功的相似调整方案，资深且专业的技术人员来确定调整方案。而借助智能技术，由于具有较高的数据收集和处理能力，可以在快速准确分析数据的情况下，加快自动化控制系统的调控，并确保调控的精准性，进而优化自动化控制性能。并且运用智能化技术后，无论是什么样的运行环境，无论面临多少复杂的设备，都可以进行全面调控，还可以实现无人控制、自动调节，从而减少人力、时间成本

3智能化技术在电气自动化控制中的实践应用

3.1人工智能提升电力负荷预测精度

在信息爆炸的数字化时代，人工智能通过对大数据的整合，准确复盘以往负荷数据、气象数据，以及其他与自动化控制相关的“数字”，让计算结果无限接近准确，实现负荷预测的高度精准。通过深度学习和模型训练，人工智能能够识别出不同因素对负荷变化的影响程度，从而提供更精确的负荷预测结果。这样的预测能力使得电力系统能够更好地进行负荷调度和资源分配，提高供电的稳定性和效率。人工智能还能够通过与其他技术的融合，如物联网、大数据分析和优化算法等，进一步提高负荷预测的精度。通过实时监测设备运行状况、天气变化和用户需求等多维度数据，人工智能能够动态调整预测模型和算法，以适应复杂多变的电力系统环境。这种高精度的负荷预测能力对于电力系统的运行和管理至关重要，可帮助实现资源优化配置、减少能耗，并提高电力系统的可靠性和经济性。此外，人工智能在电力负荷预测中还有潜力通过迁移学习和增强学习等技术来进一步提升预测精度。迁移学习借用其他领域的数据和经验，使得负荷预测模型具备更好的泛化能力，从而适应新的电力系统环境。增强学习则通过与电力系统的交互，利用试错和奖励机制来进一步改进负荷预测的效果。

3.2机器学习对电力设备运行状况的精细诊断

机器学习在电力设备运行状况诊断方面的应用，能够通过对设备运行数据进行监测和分析，学习设备的正常运行模式，从而检测和诊断设备故障或异常情况，提供准确的设备健康状态评估和故障预警，减少设备故障和停机时间。通过训练，机器学习还可以延伸出更多作用，如实时监测电气设备的振动、温度、电流波动等细节变化，作为识别电力设备运行规律的辅助工具。通过对这些数据分析和建模，机器学习能够建立预测模型和故障诊断算法，实现对设备运行状况的实时监测和预测，使得运维人员能够及时发现设备异常，采取相应的维修和保养措施，提高设备的可靠性和稳定性。机器学习在电力设备诊断中的另一个重要应用是故障分类和原因分析。通过对大量故障数据和维修记录的学习，机器学习能够识别不同类型的故障模式，并能够推断出可能的故障原因。这为运维人员提供了重要的参考和指导，帮助更快速、准确地诊断故障，并采取相应的措施。

3.3物联网技术支持电力设备的远程操控和监管

物联网技术在电力设备远程操控和监管方面的应用，能够实现设备的智能化管理和运维。通过将电力设备与传感器、通信设备和云平台相连，实现设备数据的实时监测和远程控制。物联网技术为电力设备远程操控和监管带来了多个优势。首先，通过实时监测设备运行状态、能耗和环境条件等数据，运维人员能够远程了解设备的工作情况，及时发现异常和故障。这使得运维人员能够快速响应并采取相应的措施，减少停机时间和设备故障带来的影响。其次，物联网技术通过远程控制功能，使得运维人员能够在任何时间和地点对电力设备进行操控。无论是对单个设备的控制，还是对整个电力系统的运行调节，都可以通过物联网技术实现远程操作和控制，提高运维的灵活性和效率。

结束语

智能化技术的诞生、应用及普及，对实现电气自动化控制作业的高效运转有重要作用。虽然当前这项技术仍有不完善之处，但随着人工智能科技的持续升级，数字化、信息化、智能化将成为未来我国各行各业的主流，届时智能化技术在电气自动化控制中的应用也将再迎新高速。

参考文献

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