探究人工智能技術在電氣自動化中的應用策略

＊白 瑋

（華陽新材料科技集團有限公司 山西 045000）

前言

在當下技術發達的社會環境中，人們的生活方式開始著重強調智能化。在電氣化領域中，技術的改革創新是促進發展的關鍵，從而使得電氣自動化控制設計理念中不斷更新，人工智能技術逐漸應用于各設備。所謂自動化是指機械控制過程中開始加強自主意識，在控制過程中將執行者的意圖人性化表達。因此，人工智能參與電氣自動化控制是必要的，且在未來的發展領域中會將智能化功能發展到最大，促使自適應神經網絡控制廣泛使用過程中提高機器的辦事效率。

1.人工智能的理論分析

人工智能在目前的發展中成為各方面企業家的討論熱點，也成為了考量一個企業發展狀況的有效依據。在大型企業中人工智能的應用較為廣泛，由于企業的規模較大，使用人工智能技術輔助于企業的運轉，極大程度上簡化了企業的業務辦理流程，使得企業快速運轉。

人工智能的主要理論依據是基于計算機的發展理論，通過特定的生產策略將計算機的語言識別、處理功能、系統化程序以及圖像識別等相關的功能，實現技術發展。1956年人工智能被Dartm outh提出，廣泛涉及到信息論、控制論、自動化、生物學、心理學、語言學、醫學等多方面領域。而對于智能化的電氣控制中，則是要結合信息的收集以及控制功能實現計算機的智能特點，大力減少勞動力，進而提高員工的工作效率。如：鋁電解生產過程中的自適應控制技術，就是使用了人工智能技術降低企業的時效，根據類似于人類的判斷系統、處理功能系統以及控制系統，加強生產力。人工智能技術應用，如圖1、圖2所示。

圖1 智能機器人模擬手勢

圖2 智能化技術在工廠中的應用

2.人工智能應用的優點

電氣自動化控制過程中，人工智能技術的應用主要是對于外界的參數進行分析，由于其受外界的影響因素較小，對于產品的運營環境要求較低，所以利用了信息的自動化參數模型進行分析設計，實現電氣產品的一致性，即使在相關系統中輸入錯誤信息，相關系統也會根據模型中的參數評估系統進行檢測，根據誤差分析將數據信息具體化，從而控制產品的運行。在一定程度上，不僅能保障產品的發展規范性，還能確保產品的一致性，有效的加大產品自身的抗干擾能力。

3.基于人工智能的電氣化的應用策略

目前，人工智能技術的飛速發展，各科研究人員也參加了技術研究工作，尤其是將人工智能技術應用于電氣自動化設備中的相關工作，其主要是在電氣設備的故障預測、診斷、設計、系統控制以及保護等相關方面的發展。

(1)優化設計領域

電氣化設備進行設計中，通常隱藏著極為復雜的工作程序。例如：相關電路、磁場等領域的設計過程中，需要大量的理論知識支撐，結合豐富的設計經驗，將以往所設計的實驗步驟通過實驗手段進行。計算機的發展策略中，如果將電氣產品中的人工收集逐步轉向為計算機設計程序，將產品的開發時間迅速縮短，通過計算機CAD技術的引用，有效的幫助設計人員提升產品的設計質量以及效率。

電氣設備的智能化主要是在遺傳算法和系統算法兩方面。而區別于傳統算法的遺傳算法，自身所帶的優越條件致使運算正確率大大提高，在電氣設備中使用較為廣泛。而系統算法則是在電氣產品發生故障時通過捕捉故障發生前的預兆，結合系統算法的應用進行有效阻止。

(2)診斷應用

電氣設備的使用通常需要各部分機器零件共同運轉才能正常進行，因為有時會因為發動機、發電機等零件出錯而終止整個電氣工程，所以，在設備運行過程中需要不斷加強工程的診斷力度，才能保證工程的有效進行。但是，傳統的診斷方式有時不能及時發現故障原因，進而浪費了資源。

由于很多電氣故障一般是突發情況，想要有效的預測故障的發生，可以在電氣設備中增加故障報警系統，當計算機的控制系統捕捉到設備出現問題時，及時向控制中心傳遞運行狀態，終止整個運行程序，進而降低產品的損壞率。通過人工智能的控制系統，及時在設備運行故障突發前進行預測，融合人工智能技術中的網絡神經控制，在極為復雜的運行領域中迅速找到故障原因，從而大大提高了設備的診斷效率，減少了企業的各項損失。

(3)在電氣控制領域的應用

人工智能控制對于整個電氣運行過程而言具有決定性的作用，不僅能夠及時保障系統的高效運行。但是，在電氣控制過程中由于控制過程較為嚴苛，對于設備的控制過程也很復雜，因此操作人員可以利用計算機的計算能力，提高電氣控制的預算精度。

工作人員可以將人工智能技術的自動運算、結果的預知范圍以及精度控制等相關的運算特點，以簡單的控制界面實現操作步驟，進而進行系統的遠程操控流程，最終將其相關的數據以及運算結果的信息進行自動保存，從而根據圖像化的形式進行展現，為操作人員提供了簡單易懂的操作數據，方便于以后的控制工作。

(4)將智能應用融于電力系統

在電力系統控制中心比較普遍的方式就是專家系統和人工神經網絡系統。專家系統的相關應用程序較為復雜，根據電力系統在運行中出現的問題及時進行虛擬模擬，然后進行場景的判斷，結合系統的實際情況，對電力系統的數據信息以及知識領域進行仔細研究，從而適當更新數據庫，以滿足人類需要。

而神經網絡系統與之最大的區別在于該方法具有較大的靈活性，使用特定的存儲方式將電力系統的龐大數據進行處理，然后更具神經網絡的分類特點，將數據模型進行分類，通過輸入輸出的方式展現系統數據，因此，將智能技術應用于電力系統，無論哪種方式，都能為電氣產品構建出相應的預測模型，然后輔助工作人員在短期內對產品的相關數據進行預測，并提供預測結果，能夠有效的幫助技術人員進行全面的數據分析，從而提高電氣產品的運行效率。

4.總結

在這個科學技術發達的時代，想要提高企業的生產力，一定不能固步自封。應該及時配合社會的發展腳步，將當下科學的智能技術融于產品的生產以及應用，長期以來，為整個電氣時代帶來更大的發展前景，進而使得人類的生活更加方便化。