論人工智能在電氣設備中的應用及其前景

吳梓豪

摘 要：隨著計算機技術的成熟以及網絡的普及，人工智能已經在人們的生活以及工作中扮演者日益重要的角色，節約了大量的人力與時間成本。本文探討了人工智能在電氣設備中的具體應用及前景展望，有助于加強對人工智能技術的認識，對于促進人工智能在電氣具有重要的作用。

關鍵詞：人工智能;電氣設備;電氣自動化;應用

0 引言

經過半個多世紀的發展，人工智能已經在諸多領域取得了較大發展成果，并且已經引起了眾多學者的重視，成了一門廣泛交叉的前沿性學科。目前已有多種人工智能技術應用于工電氣工程中，人工智能模擬了人腦的工作方式，在機器設計當中加以運用，讓機器帶動代替人類工作，能夠有效減少人類的工作量。目前已有很多電氣科技工作者將人工智能技術引入到電氣設備的優化、故障診斷以及控制過程等，并且取得了諸多成功經驗。

1 人工智能在電氣設備中的應用

1.1 在電氣設備優化設計中的應用

電氣設備設計不僅涉及電機電器、電磁場、電路等諸多學科知識，同時還需要設計者掌握大量設計經驗性知識。在應用人工智能之前，電氣設備的傳統設計主要采取簡單的實驗手段以及用手工方式，這種方式難以獲得最優方案。隨著人工智能技術的快速發展，逐漸實現手工設計轉向計算機輔助設計，大大提高傳統輔助設計的技術的效率以及質量。應用與優化設計的人工智能技術，主要有專家系統和遺傳算法。

目前所開發的專家系統，總體上還處于研究階段，離實際應用還存在一定距離。沈陽工業大學特種電機研究所研制成功了永磁直流電動機以及永磁同步電動機的設計專家系統，河北工業大學將CAD技術與專家系統相融合，開發出了電磁繼電器CAD專家系統。這些專家系統主要由最初設計、優化設計以及零件結構設計三部分所組成，在使用時只需輸入繼電器的參數，專家系統就會按照要求自動設計出電磁系統的結構尺寸、觸頭材料、線圈匝數等，而且繪制出特性曲線與結構圖，大大提高了設計效率。

遺傳算法是一種比較先進的優化算法，對產品優化設計具有非常廣泛的應用，尤其是在電器產品人工智能優化設計中。相關研究指出，將一種多目標動態優化高級遺傳算法引入到電磁電氣設計領域，并且應用該算法優化設計智能交流接觸器的結構以及其控制參數，這種方法有比較好的搜索效率與魯棒性。同時，將效率作為目標函數，采用遺傳算法對內置式永磁同步電動機進行優化設計。另外，也可以在傳統遺傳算法的基礎上進行改良，將其用于電機優化設計。

1.2 在電氣設備故障診斷中的應用

電氣設備的故障與其征兆的關系非常復雜，在很多情況下這種關系是不確定的。傳統的人工故障診斷往往需要花費較高的人工成本。而采取人工智能中的神經網絡、專家系統、模糊邏輯等技術，能夠充分發揮其優勢，提高電氣設備故障診斷效率。在電力系統中，變壓器具有非常重要的地位，變壓器的故障診斷是保持變壓器正常運行的重要保障。目前在診斷變壓器故障的過程中，常用方法是通過分析變壓器油中分解的氣體來判斷變壓器的故障程度。而在人工智能背景下，采用神經網絡BP算法，輸入特征矢量，再將電弧、電暈放電、油過熱以及正常這四種狀態作為輸出節點，再利用三層神經網絡訓練變壓器油的特征氣體和故障狀態二者之間的輸入輸出關系，詳細對比診斷結果與實際的檢查結果，得到的比較結論是一致的，這說明了將神經網絡算法應用于變壓器故障診斷是有效的。有學者根據變壓器的故障特征提出了一種基于決策樹的組合神經網絡系統，這一系統采用的是分級判別法，加強對變壓器故障的診斷與細化，通過這種分解方法可以大大降低使用單個神經網絡所導致的網絡結構復雜性以及訓練的難度這一問題。應用結果表明，這種基于決策樹的組合神經網絡系統具有較高的準確性，具有較高的實用價值。

1.3 在電氣設備智能控制中的應用

目前可用于電氣設備控制的人工智能方法主要包括三種：神經網絡控制專家、系統控制以及模糊控制。其中，模糊控制是最簡單且最實用的方法。有研究者以模糊理論為基礎，提出了一個SF高壓斷路器操作機構的模糊控制模型，根據電流、電壓、功率以及其他相關的參數，可以實現系統的自動調節和控制，進而實現斷路器的智能操作。有研究者將人工智能的自配合適控制與保護開關電器相結合，不僅可以實現實時在線檢測，而且還可以對故障進行提前預測，還可以實現在不改變原有的電氣原理的情況下，采取新的現有技術提高高器件的控制與保護性能。

2 人工智能在電氣設備應用的前景展望

經過半個世紀的發展，人工智能已經取得諸多進展，但仍然存在巨大的發展空間。實踐表明，混合式人工智能技術可以有效彌補單一技術存在的不足，獲得較優性能，有助于開辟更為廣闊的應用空間。例如，將神經網絡與概率論、神經網絡與模糊邏輯、神經網絡與生物細胞學相融合，可以產生隨機神經網絡、細胞神經網絡、模糊神經網絡等。基于小波分析與神經網絡而構建的混合式神經網絡，將其應用于電氣設備的優化設計和故障診斷，已經取得突出成效。隨著人工智能技術的發展，在未來通過混合技術以及組合技術，有助于實現人工智能在電氣設備中應用效率的大大提升。尤其是軟件技術與微電子技術迅猛發展，不斷出現新的開發工具，將會進一步改良人工智能的技術性能，進一步推動人工智能在電氣設備領域的應用。

參考文獻

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