摘要：人工智能技术，是电气自动化发展中的核心技术，并在自动化控制上，发挥着极其重要的作用，人工智能技术的应用可以优化电气设备的设计、提高电气控制效率、简化电气设备日常操作过程、精确诊断并及时处理电气设备故障等，有效提高了电气工程的运行效率，保障了电气工程运行的安全可靠性。
关键词：人工智能；电气工程自动化；应用
1人工智能技术概述
“人工智能技术”这一词汇最早产生于1956年，之后便以惊人的速度开始发展，简单来说，其主要是借助现代化计算机技术模拟人工操作的过程，其具有传统技术所不具备的优势和特征。经过了长时间的发展和演变，该技术已经逐渐形成一套完善的系统性科学，具体内容包括生物、信息论、语言、医学等各个方面。该技术的应用原理，即对人类的行为活动进行观察，发掘其特定规律，之后再对人类的大脑进行模拟，借助计算机进行编程，使其具备相应的感知能力和思维能力，并可开始从事各种智能活动。在我国的电气工程不断发展的过程中，计算机技术的应用十分广泛，如此也为人工智能技术的应用奠定良好基础，其不仅可大幅度提升工作效率，还可实现自动化生产，为企业节约大量成本。
2人工智能应用于电气工程自动化的作用
人工智能应用于电气工程自动化的作用主要表现为三个方面：首先，优化人力资源配置。对于传统的电气工程而言，操作系统程序相对复杂，加上工程本身涉及电线和变压器等诸多电气设备，所以需要指派专门的人员来管理和处置设备。而在电气工程自动化中应用人工智能，控制器设备的数量有所减少，能优化控制人力资源，最大限度减少因设备管理而投入的人力资源。
其次，受其他因素影响小。传统电气工程中的控制器在建模中会受不确定因素的影响，导致控制器无法正常运行，如建立控制器过程中，某些重要参数的变化会使控制器与预期的运行方向相偏离。然而在设计人工智能的控制器时，能始终以动态建模理念为基础，不会受外部因素的制约，进而降低人工智能控制器对环境的需求，确保系统的安全运行。
最后，简化参数调节的方式。将人工智能技术应用到电气工程自动化中，相关人员只需以人工智能为依据来控制和调整相应的参数，即可有效控制整个电气工程的自动化，进一步简化工程的程序。相较于传统控制器，人工智能还具有如下优势：（1）分析设定的参数，以实际情况为依据完成相应的修改和扩展，提高整体的效率；（2）操作要求相对简单，即便缺乏专业人士的控制，系统也能完成基本工作，降低系统对人力资源的要求；或者是恰当利用数据参数，对自动化设备参数进行设置，减轻人员工作的压力；（3）适应能力好，可以满足不同情况下自动化系统的运行需求。
3人工智能技术在电气工程自动化中的实践应用
3.1电气工程设计技术
企业在进行电气工程自动化设计的过程中，往往需投入大量的时间和金钱，而随着投入的不断增加，也推动了设计和技术水平的提升，从而进一步缩短了我国与发达国家之间的差距。将人工智能技术应用于电气工程自动化设计中，促进了电气工程自动化自主研究的实现，并可全面提升企业的综合实力，从长远角度分析，还推动了我国国民经济的不断增长。在电气工程自动化空控制中，电气设备设计属于关键性环节，同时也具有一定的复杂性和系统性，对于人员的工作水平和专业技术具有较高要求，故在正式开展之前，需对人员进行专业培训，使其熟练掌握电气、电磁、电路等方面的相关知识，并可将其灵活地应用于设计当中。在以往的设计模式下，常以人工设计技术为主，该方式不仅工作效率低，且精致性也得不到保障，一旦出现问题便很难进行修复。而通过人工智能技术的应用，实现了计算机辅助设计（ComputerAidedDesign，CAD）软件和计算机技术的有效结合，其不仅可缩短设计周期，且可大幅度提升设计效率，是优化电气工程设计技术的有效途径。
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3.2电气工程自动化控制技术
电气工程自动化控制的产生，主要是为了实现在无人看守的情况下，依然能够确保设备的高效、自主工作，且运行系统也可在人工智能技术的远程操控下，实现高效运转，从而为自动化控制的实现奠定了良好基础，与此同时，也为人工智能技术的应用提供了良好空间。若想实现电气工程的自动化控制，一般需满足以下原则：（1）人工智能技术在具体应用的过程中，可最大限度的满足机械生产和相关工艺的控制需求。（2）要将满足控制要求作为基本目标，要求在自动化控制的过程中，实现耐用、简单、经济和安全等目标。（3）从经济性和技术性的角度出发，选择恰当的电器元件。（4）在自动化控制的过程中，需对质量和安全检测进行重点控制。（5）若生产技术条件允许，可进行大规模的生产和应用，并确保应用和生产的便捷性。在应用人工智能技术过程中，主要包括专家系统控制、模糊控制、神经网络控制，从多个角度保证了自动化计算的精准度，与此同时，也为企业节约了大量的物力和人力，应用效果十分突出，具有无限的市场发展前景。
3.3电力系统中的应用
在电气工程系自动化的电力系统中应用人工智能技术，具体包括模糊理论、人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANNS）、专家系统（ExpertSystem，ES）。其中，ES可结合专家系统的知识和决策存储，对相关的电力系统问题进行解决和判断；ANNS可对系统运行过程中产生的故障问题进行精准定位和分析；而模糊理论则可对系统进行模糊管理和控制。
另外，人工智能技术还可对电力系统的相关设备进行控制，结合设备自动化实际要求，输入相应算法，对设备的模拟量数据、开关量数据进行全面整理和采集，同时还具备在线分析功能，实现了数据信息的实时存储和检索。
3.4故障诊断技术
电气工程系统在实际运行的过程中，经常会出现很多故障问题，而这些问题往往具有一定的复杂性和多元性，且很难对故障位置和原因进行精准判断和查找。而通过人工智能技术的应用，则可有效解决上述问题，且还可将该技术应用于电机和发电机的故障诊断工作中，目前应用十分广泛。电气设备故障具有非线性、不确定性和复杂性等特征，进而直接对设备故障诊断的精致性造成影响，虽然诊断的时间比较漫长，但实际效果并不理想。而人工智能技术的应用主要是借助专家系统和模糊理论，实现了故障诊断精度和速度的双重保障。
目前，随着我国对人工智能技术研究力度的不断加大，其应用领域也在日益扩展。电气工程自动化对于我国的社会经济增长、工业发展等具有十分关键的作用，而将人工智能技术应用其中，可最大限度地凸显自动化生产的优势和价值。从该技术自身角度来看，其具有便于管理、操作便捷、信息检索无误等特征，可确保设备的高效、稳定运转，提升产品质量，优化设备的自动化性能。总之，该设备的市场应用前景无限，且价值显著，可促进我国自动化技术水平的不断提升，推动电气工程产业的科学进步，造福于人类社会。
结束语
随着科学技术的发展，人工智能技术被广泛应用于各个领域，特别是电气工程自动化控制中的应用，它具有操作简单、精准等特点，能够对庞大的数据进行分析、处理和搜集，不仅大大提高了电气工程的工作效率，还能有效避免可控问题的发生，减少安全隐患。
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论文作者:刘珺
论文发表刊物:《电力设备》2018年第17期
论文发表时间:2018/10/14
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