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摘要：互联网时代的来临为人们的工作生活带来极大便利的同时，也有效推进了各行各业生产管理的发展，尤其是在基于互联网之下的大数据、云计算等新的信息技术的不断涌现，有效推动了人工智能产业的发展，并为人工智能技术与电气工程中的融合应用提供了有利的条件，通过在电气工程中融合应用人工智能技术，能够有效节约成本，促使电气工程从“自动化控制”实现“智能化控制”转型，对于推动电气工程实现可持续发展具有重要的意义。就此，本文探讨互联网+视域下人工智能与电气工程的融合发展。
关键词：互联网+；人工智能；电气工程；融合发展
1“互联网+”与人工智能的联系
“互联网+“与人工智能的关系，首先要明确何为人工智能，如今很多人直接将”机器人技术“等同于”人工智能技术”，事实上，人工智能概念非常广泛，涵盖机器学习、自然语言识别处理、图像识别处理、计算机视觉等多个领域，并且人工智能所包含的技术都可以应用于机器人，换句话说，机器人的技术包含所有人工智能技术。然而反过来，机器人技术却不仅仅限于人工智能技术，还包含自动化、电子、材料、机械等领域，例如如何解决类人机器人行走时的稳定性控制问题，不仅使用人工智能技术，还需要电气工程自动化领域知识，同理，针对于机器人部件的材料构成问题，需要涉及到材料学领域知识，因此从这一角度来看，机器人技术比人工智能技术概念还要广泛，正如中国人工智能学会理事长李德毅院士所说：”人工智能是内在支撑，机器人是外在表现“。但人工智能技术具有更好的融合性与应用性，它能够与其他各个领域中的技术进行广泛的智能化融合与应用，例如电气工程，通过引入融合人工智能技术，能够让”电气工程“更好的实现”自动化、智能化“，而”互联网+“的出现，则有效促进了机器人、人工智能的发展。
2人工智能在电气自动化中有效应用的优势
2.1受外界干扰程度小
传统的电气工程控制器在建立电气自动化模型时，经常会受各种相关因素的影响，尤其是模型参数变化、数值计算数据与类型不同等等。而实现人工智能与电气自动化的有机融合，能够全面控制外界因素对其造成不必要的影响，干扰性也会明显下降。人工智能电器控制器对模型环境与参数的要求相对较低，其不需要获取十分精确化的动态数据信息。
2.2计算的精确性非常高
因为人工智能技术具有十分强大的外界抗干扰能力，因此工程师可以提前明确电气系统参数，在实际操作中，可以直接忽略参数的实时变化。而参数会划分到固定范围中去，而且不会产生太大差异，从而在很大程度上保证了计算的精确度。在电气工程控制过程中，工程师通过利用参数模型，便可以模拟处理一般故障，以此避免故障发生。
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2.3自动化控制能力较强
智能化技术的控制能力较强，能够全方位分析、评估、处理各种数据信息，与人工计算数据比较而言，可以获得更加准确的数据信息。人工智能控制系统还具备数据处理一致的特性，由于对象不同，内容也存在一定差异，可以根据现实问题的具体需求，做智能化技术集中处理，从而快速有效解决一系列相关联的问题。
2.4便于适当调整相关参数
人工智能技术不仅在参数调整与方式控制方面独具优势，而且在实际应用中系统学习与操作也十分简单。人工智能技术在实践应用中的适应性非常强，根本不需要人工控制现场，便可以对电气系统故障进行检测与处理，并对电气工程运行中所出现的不确定性参数进行合理调整。一般来说，电力系统的不确定参数出现是无法防止的。由于测量值不准确，参数的实际值偏离设计值，再加上在运行过程中，电气系统会受到环境影响，直接造成参数明显不一致。利用抗变换性的变化、下降时间、响应时间，可以有效节约电气工程系统的人力、物力、财力。
3人工智能技术与电气工程的融合应用
3.1促进电气产品优化
电气产品设计一定程度上决定着最终电气工程自动化水平，是电气工程最为重要的组成部分。在具体进行电气产品设计时，需要兼顾到两方面内容，一方面是科学技术知识；另一方面是经过实践后的经验总结知识。在传统电气产品设计过程中，主要是依靠设计实践中的经验总结，并通过一定的实验手段做好相应验证，由于缺乏相应科学理论的支持，在实际设计中存在很多不可控因素，并且花费的工作量也比较大，同时也增加了设计的难度，因此很难保证设计方案具备足够的科学合理性。尤其是在电气设备设计方面，其作为电气工程自动化控制最为重要的环节之一，不仅设计过程非常繁琐，实际完成需求较多，并且对相应设计人员自身专业综合素养能力也有着较高的要求，目前在智能化设计方案上，主要通过利用计算机辅助软件与CAD技术，来实现电气设备产品设计，对于设计水平与效率提升有着较为积极的影响意义，与此同时，在电气产品设计与人工智能的融合上，主要采取了遗传算法与专家系统两种方法，以达到优化电气产品设计的目的。其中专家系统会将多个专家提供的技术经验进行整合、判断、推理，并依照专家提供处理该问题时方法进行仿真模拟，从而利用最终的结果，来对设计决策提供强有力的支持。尽管当下这一人工智能技术与电气工程融合的还不够彻底，但未来可以预见的是，这种人工智能技术在电气工程发展应用中具有非常大的前景与空间，随着互联网技术与人工智能技术不断发展进步，这项技术将会有更多的发展机遇。
3.2关键电气设备故障智能诊断
关键电气设备由于自身故障产生原因的复杂性及多变性，从而为实际电气设备故障的诊断带来了很大的困难与挑战，传统的故障诊断方法如比值诊断法、时域波形诊断法虽然能够达到一定的诊断效果，但仍存在诊断过程复杂、受不可控因素影响大、诊断处理效率低下、诊断结果准确率低等缺陷。在实际进行关键设备故障诊断过程中，通过与人工智能方法相融合，则有效的的改善了上述问题，其使得诊断过程更加简洁，促使故障诊断的效率得到有效的提升，具体诊断方式可包括以下几种，一种是模糊诊断法，能够根据设备征兆空间与故障状态空间的映射关系，从而将设备故障发生时与设备征兆联系在一起，来实现设备状态的智能诊断。另一种是人工神经网络诊断法，通过模拟人大脑的神经网络及人思考问题的方式，结合电气设备运行状态中的各种参数，进行相对较浅层次的逻辑推理，最终达到故障诊断的目的，这种方式需要人工神经网络进行不断的学习、修正，才能达到良好的诊断效果。第三种即是专家系统，系统自身包含拥有大量专门知识的程序子系统，能够根据一个或多个专家提供的理论知识与方法数据进行模拟推理，最终实现故障的准确诊断。
3.3人工智能化控制技术
人工智能技术功能与电气工程自动化领域实际需求本就十分贴合，在未来人工智能技术会逐渐成为电气工程自动化控制领域中的主流技术。当下在电气工程自动化领域，人工智能技术已经逐渐开始被利用，当下的电气工程自动化控制方式主要有专家系统控制、模糊算法控制以及人工神经网络控制等方式。主要在电气设备故障信息记录、在线分析、自动收集及处理开关量与模拟量实时数据等方面进行了广泛的应用，并且上述功能的实现可以直接利用计算机进行操控，有效节省了大量的人力物力，提高了电气工程自动化控制水平。
结语
综上所述，人工智能具有较高的技术含量，而且十分复杂，应用范围非常广泛，其正在逐渐渗透到各行各业。随着现代技术的飞速发展和计算机算法的优化更新，我国已融入了世界先进的工业生产体系。而对电气自动化控制也提出了更高的要求，传统的电气自动化控制已不能一直沉浸在旧生产技术和生产模式中了，因此，在此形势下，在电气自动化控制中应用人工智能具有极其重要的现实意义。相信随着时代不断进步与发展，人工智能在电气自动化与控制中的应用范围更大、发展前景更广阔。
参考文献：
[1]吴斯.浅议人工智能在电气工程中的应用探讨[J].山东工业技术，2018（10）：174.
[2]陈孝恒.人工智能在电气工程自动化中的运用分析[J].科技风，2018（12）：73.
论文作者:张俊杰,张波琦
论文发表刊物:《建筑细部》2018年第15期
论文发表时间:2019/1/23
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