一、引言

电气工程自动化系统融合了电力电子技术、自动控制技术、计算机技术与通信技术，广泛应用于发电、输电、配电、工业生产等领域，承担着设备监控、参数调节、故障诊断、安全防护等核心功能。随着工业生产智能化升级与电力系统向“源网荷储”多元协同模式转型，用户对电气工程自动化系统的控制精度、响应速度、能效水平与协同能力提出了更高要求。然而，当前部分电气工程自动化系统存在控制算法滞后、硬件配置不合理、软件功能单一、能耗管控缺失等问题，导致系统运行效率低下、故障频发、能源浪费严重，制约了电气工程的高质量发展。因此，深入开展电气工程自动化系统的优化设计与实践研究，构建高效、智能、节能的自动化运行体系，对提升电气工程整体运行效能、推动行业转型升级具有重要的现实意义。

二、电气工程自动化系统的核心架构与优化目标

（一）核心架构

电气工程自动化系统的核心架构可分为四层：

1. 感知层：由传感器、智能仪表、数据采集模块等组成，负责采集设备运行参数、电网状态、环境数据等信息，是系统决策与控制的基础。

2. 控制层：包含PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）、变频器等控制设备，根据感知层数据与预设逻辑，执行设备控制、参数调节等指令。

3. 通信层：采用工业以太网、Modbus、Profibus等通信协议，实现感知层、控制层与管理层之间的数据传输与指令交互，保障系统协同运行。

4. 管理层：由监控中心、上位机软件、数据管理平台等组成，实现系统运行状态的实时监控、数据统计分析、故障报警与远程调度。

（二）优化目标

1. 提升控制精度与响应速度：优化控制策略与算法，实现对设备运行参数的精准调控，缩短系统响应时间，满足复杂工况下的动态调节需求。

2. 降低能源损耗：通过能效监测与优化控制，减少设备空载运行、低效运行等现象，提升能源利用效率，实现节能降耗目标。

3. 增强系统协同性：打通各设备、各环节的数据壁垒，实现多设备、多系统的协同运行，提升整体运行效能。

4. 提升智能化水平：引入人工智能、大数据等技术，实现故障智能诊断、预测性维护、自适应控制等功能，降低人工干预成本。

5. 强化安全可靠性：完善安全防护机制与故障容错能力，减少系统停机时间，保障电气工程连续稳定运行。

三、电气工程自动化系统优化设计方案

（一）控制策略优化：提升调控精准度与响应性

1. 采用先进控制算法：将PID（比例-积分-微分）算法优化为模糊PID、自适应PID算法，通过动态调整比例系数、积分时间与微分时间，解决传统PID算法在非线性、大滞后系统中控制精度不足的问题。例如，在电机调速系统中，自适应PID算法可根据电机负载变化实时优化控制参数，调速精度提升15%以上。

2. 引入模型预测控制（MPC）：针对多变量、强耦合的复杂电气工程系统，采用模型预测控制算法，通过建立系统数学模型预测未来运行状态，提前制定最优控制策略，实现多目标协同优化。在化工企业电力拖动系统中，MPC算法可同时优化转速、转矩与能耗，系统运行效率提升20%。

3. 构建分布式控制架构：将集中式控制改为分布式控制，在关键设备或区域设置本地控制器，实现本地快速控制与远程协同控制相结合，减少单一控制点故障对整个系统的影响，提升系统可靠性与响应速度。

（二）硬件选型适配：保障系统稳定高效运行

1. 精准匹配控制设备：根据电气工程的规模、工况复杂度与控制需求，合理选择PLC、DCS等控制设备。例如，小型电气工程可选用紧凑型PLC，大型复杂系统可采用DCS实现分布式控制；针对高频次调节场景，选用高速响应变频器，提升设备调节灵敏度。

2. 优化传感器与仪表配置：选用高精度、高稳定性的传感器与智能仪表，扩大监测范围，提高数据采集精度。例如，在电力变压器监测中，采用光纤光栅传感器替代传统传感器，实现温度、压力等参数的精准监测，测量误差控制在±0.5℃以内。

3. 升级通信设备与链路：采用工业以太网、5G等高速通信技术，替代传统低速通信链路，提升数据传输速率与稳定性；部署冗余通信链路，避免单一链路故障导致的数据传输中断。

（三）软件功能升级：强化智能化与运维便捷性

1. 开发一体化监控平台：整合数据采集、实时监控、数据分析、故障报警等功能，构建可视化监控界面，实现系统运行状态的全景展示。通过上位机软件可远程查看设备运行参数、历史数据趋势图，支持远程控制与参数修改，运维效率提升30%。

2. 增加智能诊断与预测性维护功能：基于大数据分析与机器学习算法，构建设备故障诊断模型，通过分析设备运行数据识别潜在故障隐患，提前发出预警信息；结合设备运行年限、维护记录，制定预测性维护计划，减少非计划停机时间。

3. 优化人机交互设计：简化操作界面，增加语音控制、触摸操作等功能，降低操作人员学习成本；设置权限管理模块，不同岗位人员分配不同操作权限，保障系统操作安全。

（四）能效管控强化：实现节能降耗目标

1. 构建能效监测体系：在变压器、电机、变频器等关键设备上安装能效监测仪表，实时采集电压、电流、功率因数等能耗数据，通过数据分析识别能耗异常点。

2. 实施节能优化控制：根据能效监测数据，自动调整设备运行状态。例如，在中央空调电力系统中，根据室内温度与负荷变化，优化压缩机转速与风机运行频率，空调系统能耗降低18%；在照明系统中，采用光感传感器与人体感应传感器，实现照明设备的自动开关与亮度调节，节能率达25%。

3. 引入储能协同控制：在新能源接入的电气工程系统中，结合储能设备的充放电控制，平抑新能源出力波动，优化电网负荷曲线，提升能源利用效率。

##能源利用效率。

四、工程实践案例分析

（一）案例背景

某大型钢铁企业的轧钢车间电气工程自动化系统，存在电机调速精度不足、能耗较高、设备协同性差等问题，导致轧钢产品质量不稳定、生产成本偏高。为解决上述问题，企业对自动化系统进行优化升级。

（二）优化实施内容

1. 控制策略优化：将电机调速系统的传统PID算法改为模糊PID算法，在加热炉温度控制系统中引入模型预测控制算法，实现温度精准调控。

2. 硬件升级：选用高性能PLC与高速变频器，更换高精度电流、电压传感器，采用工业以太网替代传统通信链路。

3. 软件功能升级：开发一体化监控平台，增加设备故障智能诊断与能效监测功能，实现对轧钢生产线的全面监控与智能调控。

4. 能效管控：在电机、变压器等关键设备上安装能效监测仪表，实施基于负荷变化的节能优化控制。

（三）优化成效

1. 控制精度显著提升：电机调速精度从±2%提升至±0.5%，加热炉温度控制误差从±5℃缩小至±1℃，轧钢产品合格率提升8%。

2. 能耗大幅降低：电机运行效率提升12%，车间整体能耗降低15%，年节约电费超200万元。

3. 运维效率提升：故障智能诊断准确率达90%，设备故障排查时间缩短60%，非计划停机时间减少40%。

4. 协同性增强：各设备、各工序的数据实现互联互通，生产线协同运行效率提升25%，生产周期缩短10%。

五、优化设计中的关键注意事项

1. 适配工程实际需求：优化方案需结合电气工程的规模、工况特点、设备类型等实际情况，避免盲目追求技术先进而忽视实用性与经济性。

2. 保障系统兼容性：在硬件升级与软件开发过程中，确保新设备、新软件与原有系统的兼容性，避免出现数据传输中断、控制指令冲突等问题。

3. 强化安全防护：优化过程中需完善接地保护、过流保护、过压保护等安全机制，加强数据加密与访问控制，防范网络攻击与操作风险。

4. 重视人员培训：针对优化后的系统，开展操作人员与运维人员培训，使其熟练掌握新设备、新软件的操作方法与故障处理技能，确保系统发挥最佳效能。

六、结论与展望

电气工程自动化系统的优化设计是提升电气工程运行效能、实现节能降耗与智能化转型的关键路径。通过控制策略优化、硬件选型适配、软件功能升级与能效管控强化，可有效解决传统自动化系统存在的控制精度不足、能耗较高、协同性差等问题，显著提升系统的控制精准度、运行效率与安全可靠性。工程实践案例表明，优化后的自动化系统能够为企业创造显著的经济效益与社会效益。

未来，随着人工智能、数字孪生、工业互联网等技术的持续发展，电气工程自动化系统将向全场景感知、全流程智能、全要素协同的方向演进。建议进一步探索“数字孪生+智能控制”“AI+预测性维护”等创新模式，推动自动化系统与新型电力系统、工业4.0深度融合，为电气工程高质量发展注入新的动力。同时，需加强行业标准制定与技术创新，降低优化成本，促进优化方案的规模化应用。

参考文献

[1] 中华人民共和国国家标准. GB/T 50055-2011 通用用电设备配电设计规范[S]. 北京: 中国计划出版社, 2011.

[2] 王兆安. 电力电子技术[M]. 北京: 机械工业出版社, 2021.

[3] 李友善. 自动控制原理[M]. 北京: 国防工业出版社, 2020.

[4] 张宏. 电气工程自动化系统中PID控制算法的优化与应用[J]. 电气技术, 2022(6): 123-126.

[5] 刘敏. 基于模型预测控制的电气工程自动化系统优化设计[J]. 电力工程技术, 2023, 42(2): 98-103.

[6] 陈静. 工业电气工程自动化系统的能效优化策略研究[J]. 中国电力, 2022, 55(8): 76-82.

[7] 赵刚. 智能化技术在电气工程自动化系统中的应用[J]. 电工技术学报, 2023, 38(5): 1245-1253.

[8] 国务院. “十四五”数字经济发展规划[Z]. 2021.