引言:随着规模集成电路、计算机技术、控制理论等多学科交叉渗透,人工智能技术得到快速发展,并在电气工程自动化中得到广泛应用。基于机器学习和深度学习的智能控制与优化算法,使得电气设备和系统向自动化、智能化迈进。人工智能技术作为实现电气工程智能制造与高效运维的关键技术之一,其在电气工程自动化中的研究与应用值得重点关注。

1人工智能技术在电气工程自动化中的应用优点

1.1简便参数调节

人工智能技术可以实现对电气设备参数的自主监测与智能调节。以变流器、逆变器、电机系统为代表的电气设备与装置的参数调节往往复杂且相互影响。采用机器学习训练出的参数自适应调节模型,能够简便快速地根据电气设备的工作状态,对相关参数进行优化,无需人工介入参与,从而保证设备高效稳定运行于最佳工作状态。

1.2减少外来因素影响和干扰  

电气设备在实际运行中会受到温度、湿度、负载变动等外部环境变化的影响,容易引起系统的扰动干扰。而人工智能控制积极利用控制理论赋予的自适应控制与抗干扰控制的能力,根据环境变化主动调整控制策略,抑制外部干扰对系统的影响,增强控制的稳定性与鲁棒性^[1]。

1.3节省人力物力投入

应用人工智能技术建立自动化系统,可实现设备的无人值守运行。减少大量重复性的人工操作与监测,从而大幅降低人力成本。此外,基于精准的数据驱动与科学决策,有助于设备的参数优化,减少不必要的能量损耗,实现对人力、物力资源的高效利用。

2人工智能技术在电气工程自动化应用

2.1在电气设备故障诊断中的应用  

电气设备故障诊断一直是保障系统安全可靠运行的重要环节，传统的基于物理模型和经验判断的故障诊断方法，很难实现快速精准的故障定位。基于深度学习的智能故障诊断技术，可以从大量历史运行数据中学习设备的故障模式，并在线监测运行参数，当监测数据与故障模式匹配时，快速作出故障预警，定位精准的故障部位，使维修保养更加高效。深度学习是一种多层次的非线性特征提取和表示学习方法，能够从复杂的高维数据中自动学习抽象的特征表示，从而提高分类、回归、聚类等任务的性能。深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域已经取得了突破性的进展，近年来也逐渐应用于电气设备故障诊断中。基于深度学习的智能故障诊断技术，可以利用神经网络的强大的非线性拟合能力，从数据中自动提取有用的特征，无需人为的先验知识或假设。深度学习的优势在于可以处理高维、非结构化、异构的数据，例如电气设备的电流、电压、温度、振动、声音等信号。深度学习的典型应用包括基于卷积神经网络（CNN）的图像识别、基于循环神经网络（RNN）的序列分析、基于自编码器（AE）的异常检测、基于生成对抗网络（GAN）的数据增强等。这些方法可以有效地提高电气设备故障诊断的准确率、鲁棒性和实时性，为设备的运维管理提供了有力的支持^[2]。

2.2在电气控制中的应用

人工智能技术应用于电机、电力电子设备等的控制系统,使用深度强化学习等方法从运行数据中自动学习最优控制策略。在此基础上结合专家经验制定出强健性强的智能控制模型,不仅可以实时优化控制逻辑,还具备一定的自主学习与决策能力,实现对设备的智能化闭环控制,极大提升了系统控制性能与效率。人工智能技术可以利用数据驱动的方法，从设备的运行状态中自适应地学习最优的控制策略，无需依赖于精确的模型或参数。人工智能技术的优势在于可以处理多目标、多约束、多变量的优化问题，例如电气设备的能效、稳定性、可靠性、安全性等指标。人工智能技术的典型应用包括基于深度强化学习（DRL）的自适应控制、基于模糊逻辑（FL）的模糊控制、基于神经网络（NN）的神经网络控制、基于遗传算法（GA）的进化控制等。这些方法可以有效地提高电气控制的灵活性、智能性和高效性，为设备的性能优化提供了有力的保障。

2.3在电气设备设计中的应用  

电气设备的设计需要考量产品的多种工作特性与故障情形。而基于高性能计算的大规模人工智能仿真技术,则可以快速高效地评估设计方案,预测产品在不同工况的工作动态,并揭示弱点与潜在风险。人工智能技术为迭代式电气设备设计与风险评估提供了有力支撑。人工智能仿真技术可以通过人工智能技术来近似表示电气设备的物理模型，从而实现对高维、非线性、多目标的设计空间的搜索和优化。人工智能仿真技术可以根据电气设备的历史和实时数据，自动生成和更新电气设备的仿真模型，实现对不同工况、环境、故障的仿真和预测。人工智能仿真技术还可以根据电气设备的性能指标，自动评估和比较电气设备的设计方案，实现对电气设备的优化和改进^[3]。例如，基于神经网络的电气设备仿真模型，可以实现对电气设备的电磁场、热场、力场等的快速计算和分析，从而提高电气设备的效率、稳定性、可靠性等。基于遗传算法的电气设备优化模型，可以实现对电气设备的结构、参数、材料等的自适应调整和优化，从而提高电气设备的性能、寿命、成本等。基于蚁群算法的电气设备测试模型，可以实现对电气设备的故障模式、故障位置、故障原因等的智能检测和诊断，从而提高电气设备的安全性、可维修性、可靠性等。

3人工智能技术在电气工程自动化中的发展趋势

人工智能技术取得长足进展的基础在于算法理论的科学性。为适应工程实际应用与推广的需要,人工智能技术在电气工程自动化中的应用还有待加强相关基础理论方面的研究,如控制理论与模式识别的深入研究,以建立更加严谨的算法模型,保证理论方法在工程实践中的科学性、可靠性与安全稳定性。此外,实现算法理论与行业应用的高效对接也是未来发展的方向。

人工智能技术在电气工程自动化中的应用,涉及到多种复杂的系统与设备,如电力系统、电力电子设备、电机、变压器、开关等,这些系统与设备的物理特性、工作状态、故障情况等,都需要有精确的数学模型来描述和分析。然而,由于电气工程领域的数据量大、数据质量差、数据结构复杂、数据分布不均等特点,传统的基于物理模型的人工智能技术,往往难以有效地处理这些数据,从而影响了人工智能技术的性能和效果。因此,人工智能技术在电气工程自动化中的应用,需要加强对控制理论与模式识别等基础理论的研究,以提高人工智能技术的适应性、鲁棒性、泛化性等。例如,针对电气设备的非线性、多变量、不确定的特点,可以研究基于神经网络、模糊逻辑、支持向量机等的非线性控制理论,以实现对电气设备的精确控制。针对电气设备的高维、非平稳、噪声干扰的特点,可以研究基于深度学习、迁移学习、集成学习等的模式识别理论,以实现对电气设备的有效识别。

人工智能技术在电气工程自动化中的应用,也需要考虑到工程实际应用与推广的需求,如算法的可解释性、可操作性、可扩展性等。为了实现算法理论与行业应用的高效对接,人工智能技术需要结合电气工程的专业知识和经验,以提高算法的可信度和可用度。例如,针对电气设备的故障诊断问题,可以结合电气设备的故障特征、故障原因、故障影响等,以提高故障诊断的准确性和可靠性。针对电气设备的优化设计问题,可以结合电气设备的性能指标、成本约束、安全要求等,以提高优化设计的效率和质量。针对电气设备的智能控制问题,可以结合电气设备的控制目标、控制约束、控制反馈等,以提高智能控制的稳定性和灵活性。

结束语: 人工智能技术提供了实现电气工程智能化与高效运营的可能性。相关企业应继续加大对人工智能技术在电气工程领域应用的研发与应用力度。同时,在基础理论研究方面也需要持续推进,以促进人工智能技术与电气工程的深度融合,释放更大的效能。

参考文献：

[1] 孙传鹤.试论人工智能在电气工程自动化中的应用[J].中国设备工程,2023,(18):41-43.

[2] 黎楚越;周韵;查云龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].大众标准化,2023,(14):178-180.

[3] 董淑英.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].造纸装备及材料,2023,52(07):123-125.