摘要：在科技水平的发展之下，电力自动化控制系统也得到了完善的发展，与此同时，人工智能系统在电气自动化控制中的应用也取得了一定的成效，将人工智能应用在电气自动化控制系统中可以有效提升设备的使用效率与使用质量，但是由于一些客观因素的限制，人工智能技术还存在一些不足，相信在不久的将来，这一问题定可以得到完美的解决。本文主要分析人工智能在电气自动化控制中的应用。
关键词：电气自动化控制；人工智能；应用
1 人工智能基本内容
人工智能是一门新型的技术科学，缩写为AI，它是计算机科学的一个重要分支，它的研究领域十分广泛，包括机器人、语言识别、图像识别。它的任务主要是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统。它的一个重要目标就是能够胜任一些复杂的工作。如今，人工智能研究迅速发展，具有很强的实用性和广泛性，主要包括运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域，且更新速度快。
2 人工智能在电气自动化控制中的应用优势
2.1 受干扰程度低
以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的，管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析，套入固定的问题处理软件上，选择指令发布，不具备具体问题具体分析的能力，会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能，不需要精确的动态模型和具体参数的设置，就能够有效处理生产信息，调控电气化生产设备。除此之外，人工智能技术能够实现调控的一致性，掌控全局进行智能调控，根据生产信息作出有效应答，而不会局限于某一固定生产指令，只调控某一环节的生产设备。
2.2 误差小
由于人工智能化的技术在运行的过程中很少有工作人员的参与，所以其之前设定好的参数一直不会发生人为地变动，数据的显示一直是理论上的真实数据，所以在操作时如果不是机器性能出现问题，一般不会出现实际数据和理论数据差别太大的现象。
2.3 减少人力资源的使用
在传统的电气操作中要涉及到很多的电气设备，机器、线路、变压器等，甚至是一个车间布满了各种性质的电线或电缆等，杂乱无章，这每台机器都有需要工作人员的看管和调制才能正常的发挥功能，这些线路也只有梳理才能各尽其能，是一个很复杂的整体，所以这就需要大量的人力资源，而人工智能化技术，机器的本身就具有数据分析能力不用外接很多线路利用其他设备来检测其性能，并且在技术人员的控制下都是自动化运行省去了很多繁琐的工作，所以解放了人力资源。
3 人工智能在电气自动化控制中的实际应用
3.1 人工智能在电气自动化设计中的应用
自动化电气的设计十分的复杂，牵扯到很多专业，如变压器、电路、电力电子技术、电机等等，对设计人员专业技能水平的要求也较高，也需要用到大量的人力、物力与财力，利用人工智能技术就可以有效解决人力难以解决的问题，有效提升设计的精度与工作效率。此外，在电气设备的设计过程中，需要根据不同的情况采取相应的算法，要想有效提升设计的质量与效率，工作人员必须要具有应用人工技能的经验与能力。
3.2 人工智能在机械运行过程的应用
社会在不断发展，数年前机械化生产代替了人工生产，而随着社会需求的不断扩大，企业生产效率也必须不断提高，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆人工智能技术的发展，为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下，工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的，人工无法快速处理这些信息作出有效决策，智能依靠计算机技术的使用，而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息，只有将二者结合，才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统，具有计算速度快的优点，能够在短时间内处理大量信息，得出正确的结果，及时作出生产决策。
3.3 人工神经网络控制技术的应用
在各种不同模式的鉴别及信号处理方面，人工神经网络控制技术发挥了巨大的作用，它以并行结构为主，能够在一定的程度上提高监控、诊断的准确性。它采用误差反向传播，在网络具备以下条件时（隐藏层充足、节点和激励函数恰当）能够计算出非线性函数的近似值，输出的节点误差能够及时反馈给网络，做到动态调整，提高运行效率。并且用作步进电动机进行控制时，通过实验数据的应用，能够更快确定智能监控系统可监测的最大速度增加值，能够缩短电气自动化系统定位所需的时间，强化变化范围的控制工作，包括对定子电流的控制和转子速度的控制。
3.4 人工智能在电力系统中的应用
目前，人工智能在电力系统中的应用包括神经网络、专家系统、启发式搜索、模糊集理论几个方面，其中，专家系统是一种集经验、规则与专业知识一体的程序性系统，该种系统需要依赖一定领域的知识与经验进行推理，并模拟专家的决策对各个难题来处理。专家系统主要包括六个部分，即推理机、知识库、人机接口、知识获取、咨询解释、数据库。在整个系统的使用过程中，需要根据实际情况的变化来更新规则库，以便获取到最及时的要求。
目前，很多训练算法与神经网络都在电力系统中得到了一定程度的应用，神经系统的储存方式与学习方式都十分的灵活，也有着强大的状态分类能力以及识别能力，在负荷预测的过程中，神经网络能够对模型进行科学合理的分类，并实现对输入的选择，构建出日预测模型以及周预测模型，将人工神经网络与元件关联进行有机结合即可实现对复杂系统的诊断，识别是不同的故障。
3.5 人工智能在故障诊断中的应用
人工智能技术中的模糊理论、专家系统和神经网络在电气设备故障诊断中应用较广泛，特别是在变压器故障诊断、发电机和电动机故障诊断中。目前变压器故障诊断常用方法是取变压器油分解出气体，对气体进行分析来判断故障状态。传统的故障诊断方法无法针对设备故障的不确定性、非线性和复杂性等特点进行诊断，诊断效率较低。而人工智能方法的应用提高了诊断准确率。人工智能技术主要使用模糊逻辑、神经网络和专家系统三种故障诊断方法。如在电动机和发动机的故障诊断中使用人工智能化的故障诊断技术，结合了神经网络和模糊理论，实现了故障诊断知识模糊性与较强的神经网络共同的诊断，相对提高了故障的针对准确率。
结束语：
随着我国科学技术的不断发展，人工智能已经逐渐成熟起来，并且广泛应用在当前企业的经营活动中。伴随着电气工程规模不断的扩大，电气自动化技术在电气工程中的作用也越来越大。在社会主义市场经济当中，随着市场竞争越来越激烈，我国电气工程要想在市场中取得发展，不断满足现代化经济快速发展的需要，就必须提高电气工程自动化的办公效率，利用人工智能技术，对企业办公实行自动化控制，从而有效的改善电气工程运行环境，提高经济效益，促进经济发展。
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论文作者:张同辉,王芳亮
论文发表刊物:《基层建设》2017年第23期
论文发表时间:2017/11/23
标签：人工智能论文; 神经网络论文; 技术论文; 电气论文; 自动化控制论文; 故障诊断论文; 专家系统论文; 《基层建设》2017年第23期论文;