人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

趙冬梅

吉林省人力資源技師學院，吉林 長春 130000

0 引言

近年來，AI（人工智能）技術在各個領域得以高度應用，逐步取代了部分人力工作。同樣，在電氣自動化控制領域，AI技術以其運算高效、操作精準、學習能力較強等優勢，得到了越來越多的關注，而這些優勢是電氣自動化控制發展過程的剛需。在高速發展的信息化、智能化時代，對AI技術在電氣自動化控制的應用展開研究，具有一定的意義。

1 AI技術概述

AI技術指人們利用計算機研發出類人化處理的智能系統，從而使機械設備在工作運行過程中智能化和擬人化的水平更高，使其不斷提升各項工作的業務效率。在科學技術和時代發展理念的更新進步下，AI技術應運而生，在社會發展過程中的應用價值也越來越高。在AI研發過程中，不僅需要以計算機相關的理論知識作為基礎，對于其他學科的知識掌握度也有著一定要求，從而使研發出的產品能夠同時具有人類的智能化和機械的高效率。現階段，在研發AI技術時，主要將重點落在機器人系統和專家平臺兩個領域。AI技術在研發過程中所面臨的最大問題就是對人類大腦的仿真，這主要是因為人類大腦過于煩瑣、精密[1]。目前，在現代化技術發展的助推下，AI技術在工作、生活、生產等多個領域都得到了較好的應用，并取得了一定成效，如人工智能音箱、智能家居、智能汽車、智能建筑等。

2 AI技術應用于電氣自動化控制的優勢

要想高效應用AI技術，就應對AI技術的每一種控制方法進行了解，從而做到根據不同的情況選擇不同的控制方式。AI技術與其他智能模式不同，其在處理數據時是應用函數近似器，這是其特有的優勢。

（1）強化控制性能。調整控制器數據，實現控制性能的提升，如微調整模糊邏輯控制器的數據，能夠在一定程度上改變其反應速度，通過減少過沖，實現提升性能的目的。

（2）優化使用方法。在電氣自動化控制中，傳統控制器在調節能力方面并不具備絕對優勢，通過AI技術的應用，可以對這一缺陷進行彌補，降低其控制難度，使控制器能夠更好地適應新的數據信息。簡而言之，即使沒有專業的知識儲備和專家指導，也能夠根據數據信息和語言開展工作。

（3）保持高度一致。傳統的電氣控制方法往往是一對一，每一種控制方法對應一個特定的服務對象，在控制方面的針對性較強，控制效果較優，但具有靈活性差的缺點，更換控制對象就不能發揮其性能。然而，基于AI技術的電氣自動化控制則可對這一問題進行優化，即不管是針對某一特定數據還是一些隨機數據，AI技術都可達到同樣的控制效果[2]。

3 AI技術在電氣自動化控制中的具體應用

3.1 在電氣設備設計和運行中的應用

第一，電氣設備設計。與AI技術一樣，在設計電氣自動化控制設備時同樣面臨著較大的難度，這主要是因為在設計過程中，不僅需要運用到多學科知識，如電磁場、電機、電路等，還需要一定的實際經驗。傳統設計方案是依靠經驗進行不斷的試驗，即使需要消耗大量的時間，也很難找出一個最優化的設計方案。將AI技術應用在電氣設備設計中時，設計人員可以結合計算機技術完成電氣設備設計，一定程度上可以縮短電氣設備設計研發周期，提升產品質量和使用效率。

第二，在電氣設備運行過程中能夠有效應用AI技術。一直以來，在電氣自動化控制領域，提升電氣自動化控制運行效率存在一定難度，而AI技術在研發初期，其目的是替代人腦進行工作，能夠將電氣設備運行問題加以優化，在減少人力成本支出的情況下，提升電氣自動化設備運行效率。

3.2 在電氣控制中的應用

現階段，電氣自動化控制技術在電氣控制過程中已經進入瓶頸期，電氣實現自動化控制，與人們生活的便捷性和安全性有一定的關聯。在傳統模式下，實現電氣自動化控制需要消耗大量的人力資源，相關人員操作的規范性直接決定電氣安全。在實際工作中，人員手動操控難免會出現一些問題，影響電氣的正常使用。將AI技術應用到電氣控制中，可降低由失誤引發問題的發生概率。工作人員能夠及時獲取到設備相關的信息，從而逐步實現電氣自動化控制。另外，將AI技術應用到電氣自動化控制中，能夠減少技術人員的工作量，使其能夠將更多精力投入自動化控制科研中，推動技術的更新迭代。

在傳統模式下，進行電氣控制需要人工對設備的運行數據進行記錄并分析，從而保證電氣自動化設備的穩定運行。若這些數據不能夠得到及時有效處理或者處理得不到位，設備的高效運行就會受到限制，并且無法保證工作人員的安全。AI技術的應用則能夠較好地解決這一問題，通過對程序進行提前設定，在電氣自動化控制運行時就能夠對相關數據進行自動記錄、分析、處理，再根據數據了解電氣自動化設備運行情況，進而實現設備的自動化控制。

3.3 在故障檢測中的應用

電氣設備的種類多、數量大，在運行過程中很多內在因素和外在因素會影響到其運行性能，從而導致發生設備故障問題，如不加以重視，將導致生產事故的發生，甚至給企業帶來不必要的損失。在生產運行過程中，電氣自動化控制產品的檢測往往是依據一些技術手段，但自動化生產所應用的設備精密度較高，檢修手段難以實現高精密度分析，導致消耗大量人力成本和時間成本，也不能保證故障處理效果。例如，在變壓器故障檢測中，以往是先對氣體進行收集，再分析氣體成分，判斷是否會對變壓器的運行產生影響，難以保證其精密度。將AI技術應用在故障檢測中，可以拓寬檢修范圍，為設備檢修人員故障檢修提供理論判斷依據[3]。此外，在AI技術的應用下，能夠仿真模擬電氣自動化控制系統的故障狀態。檢修人員可以根據故障原因和故障處理經驗，制訂科學合理的故障處理方案，高效處理設備故障，為企業的穩定生產提供保證。

3.4 在電力系統中的應用

目前，電力系統已成為人們生活能源供給的關鍵。在電力系統中應用AI技術可以進一步發揮其價值。現階段，在電力系統中所使用的AI技術主要包括模糊集理論、專家系統、神經網絡等，其中專家系統最為普遍，要求AI系統需要將諸多具有豐富經驗的專家知識以及經驗判斷設定加以融合，一旦電力系統在運行過程中發生異常，則可以及時結合所存儲的經驗以及知識，充分調用，使其能夠及時作出判斷處理。該系統在運行過程中通常會采取IF-THEN程序，符合條件，則會立刻執行程序。值得一提的是，系統需要將其數據內存及時、長期更新，以便及時補充新出現的問題以及相應的解決辦法，從而避免出現運行期間出現無法識別的問題、無法找到解決辦法等情況。

3.5 在日常生產操作中的應用

相比人工操作，AI技術能夠簡化煩瑣的流程，提升設備運行效率，提高其操作精準度。在電氣自動化控制領域，對于人工操作的工作都有著較為嚴格的要求，不允許出現絲毫差錯，否則會造成重大經濟損失，甚至威脅到人們的生命安全。在AI技術的應用下，優化了操作流程，實現了電氣系統的遠程控制，進而提升電氣自動化系統的生產效率和安全運行性能。

4 結論與展望

近年來，在科學技術的進一步推進下，AI技術以其高智能化和學習能力等優勢得到了廣泛關注，并在各個領域實現了高效應用。將AI技術應用在電氣自動化控制中，對傳統的電氣自動化控制和故障檢測方式進行了優化，極大程度上提升了電氣系統的運行效率，在電氣自動化系統中具有較高的應用和推廣價值。

隨著科學技術水平的不斷進步，我國電氣自動化控制水平不斷發展，經歷了人工操控、半自動化半人工生產、全自動生產，再到現在的人工智能控制模式。電氣設備逐步實現了脫離人類操控，進入自動化、智能化控制階段。AI技術在電氣自動化控制領域還有較大的發展空間，借助強有力的交互能力，將逐步實現不同行業中人工智能的相互交流。