在現(xiàn)代工業(yè)和能源體系中，電氣工程自動化可提高生產(chǎn)效率、合理分配資源以及保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。如今，社會對能源管理和生產(chǎn)效率的要求越來越高，傳統(tǒng)的自動化控制系統(tǒng)已很難滿足實(shí)際需求，在工業(yè)生產(chǎn)控制方面，面臨著諸多難題。人工智能技術(shù)有利于促進(jìn)電氣工程自動化領(lǐng)域的創(chuàng)新，人工智能的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)能力強(qiáng)大，能對復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和精準(zhǔn)調(diào)節(jié)，有效解決傳統(tǒng)控制系統(tǒng)存在的響應(yīng)滯后、精度欠佳等問題，可提升系統(tǒng)的自適應(yīng)能力、智能化水平和運(yùn)行效率。因此，深入研究人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用迫在眉睫。

一、人工智能技術(shù)在電氣工程自動化中的應(yīng)用優(yōu)勢

以往的電氣控制系統(tǒng)大多依賴人工操作，一旦遇到復(fù)雜環(huán)境，適應(yīng)性比較差。在智能控制系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和外部環(huán)境變化，自動調(diào)整參數(shù)、自我優(yōu)化。智能控制器具備自學(xué)習(xí)能力，在電氣工程自動化運(yùn)行過程中，可自動收集系統(tǒng)產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，然后依據(jù)此規(guī)律進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。因此，當(dāng)發(fā)生負(fù)載波動、設(shè)備老化、環(huán)境變化等情況時(shí)，系統(tǒng)依然能夠穩(wěn)定運(yùn)行，避免因人為操作失誤帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

在工廠的生產(chǎn)線上，電力負(fù)載會隨著生產(chǎn)任務(wù)的變化而頻繁波動，傳統(tǒng)控制系統(tǒng)很難快速適應(yīng)這種變化，會導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行不穩(wěn)定，影響生產(chǎn)質(zhì)量。利用智能控制器，可實(shí)時(shí)監(jiān)測負(fù)載變化，迅速調(diào)整控制策略，使設(shè)備始終處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。另外，人工智能技術(shù)可提升操作效率，操作傳動系統(tǒng)一般要求操作人員有專業(yè)的知識和豐富的經(jīng)驗(yàn)，而智能控制系統(tǒng)有直觀的操作界面，決策過程智能化水平高，可降低對操作人員專業(yè)背景的要求，減少企業(yè)在人員培訓(xùn)和管理方面的成本投入[]。

人工智能還可以提升設(shè)備運(yùn)行管理和遠(yuǎn)程監(jiān)控的能力。智能化監(jiān)控平臺能對電力設(shè)備進(jìn)行集中管理，操作人員通過遠(yuǎn)程終端就能隨時(shí)獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和健康數(shù)據(jù)，一旦發(fā)現(xiàn)問題，可以立即做出反應(yīng)，設(shè)備維護(hù)更高效，故障率降低，維護(hù)成本也會隨之減少。另外，通過利用人工智能技術(shù)，電氣工程自動化系統(tǒng)對于復(fù)雜硬件設(shè)施的依賴程度較低。通過智能化調(diào)度和優(yōu)化管理，無需額外增加硬件設(shè)備，即可提升電力系統(tǒng)的整體效能。人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用流程如圖1所示。

通過圖1得知，系統(tǒng)需廣泛采集電氣設(shè)備的各類數(shù)據(jù)，包含分信號、狀態(tài)信號等。采集到的數(shù)據(jù)需要傳輸?shù)街悄茏R別模塊，經(jīng)過分析處理后，再將結(jié)果發(fā)送到主控中心，主控中心根據(jù)信息對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)控，實(shí)現(xiàn)智能化管理。

二、人工智能在電氣工程自動化中的運(yùn)用

（一）人工智能在自動化生產(chǎn)線中的應(yīng)用

人工智能運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)挖掘算法，仔細(xì)研究歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)反饋信息以及設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。在設(shè)備管理方面，通過深度學(xué)習(xí)算法，將設(shè)備過去的故障記錄、運(yùn)行數(shù)據(jù)和維護(hù)記錄進(jìn)行整合，提前預(yù)測設(shè)備故障隱患，并且還能夠識別運(yùn)行環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)隱患。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，自動發(fā)出預(yù)警，并給出具體的維修建議，操作人員收到預(yù)警就能提前做好維護(hù)準(zhǔn)備，避免因設(shè)備故障導(dǎo)致停產(chǎn)。另外，人工智能還能優(yōu)化生產(chǎn)資源的分配，可實(shí)時(shí)獲取并分析生產(chǎn)過程中的各類數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)過程所需的物料、人力進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)算，避免資源浪費(fèi)，使生產(chǎn)流程更順暢。

（二）人工智能在電力負(fù)荷預(yù)測和優(yōu)化中的應(yīng)用

在電力負(fù)荷預(yù)測方面，一般采用線性回歸和統(tǒng)計(jì)分析法，但是面對復(fù)雜多變的電力需求，適用性較低，對此，可利用人工智能技術(shù)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、支持向量機(jī)（SVM）算法，根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合建模，提高結(jié)果預(yù)測的精確性。如預(yù)測到電力需求高峰期時(shí)，即可提前啟動備用發(fā)電機(jī)組，合理安排發(fā)電資源；預(yù)測到負(fù)荷低谷期時(shí)，可以關(guān)閉部分發(fā)電機(jī)組，避免能源浪費(fèi)。在整合可再生能源方面，人工智能也能夠發(fā)揮重要作用。利用人工智能技術(shù)，能實(shí)時(shí)分析天氣變化，預(yù)測可再生能源的發(fā)電量，然后靈活調(diào)整電力系統(tǒng)的調(diào)度策略，減少對化石能源的依賴，推動綠色能源的使用[2]。

（三）人工智能在故障預(yù)警中的應(yīng)用

在電氣系統(tǒng)運(yùn)行過程中，利用人工智能技術(shù)，可全面分析各類運(yùn)行數(shù)據(jù)，如電流、電壓、溫度、振動等物理量，再結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備當(dāng)前的狀態(tài)，監(jiān)控整個(gè)系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)行模式存在的問題。人工智能利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和模式識別技術(shù)，從大量的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)里找出潛在的故障線索，識別出不正常的信號，提前預(yù)測故障。訓(xùn)練模型，掌握設(shè)備正常運(yùn)行的模式，然后對比實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如果系統(tǒng)出現(xiàn)偏離正常狀態(tài)的情況，人工智能即可通過設(shè)定好的故障預(yù)警模型進(jìn)行分析，準(zhǔn)確判斷出故障類型，包括電壓波動、過載、過熱等問題，并馬上發(fā)出預(yù)警。另外，人工智能還能通過深度學(xué)習(xí)和智能分析，提高預(yù)警系統(tǒng)的有效性。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林算法，可高效處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還能處理圖像、聲音等數(shù)據(jù)。

（四）人工智能在系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用

在系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方面，人工智能的應(yīng)用優(yōu)勢顯著。人工智能會先學(xué)習(xí)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，然后建立起設(shè)備正常運(yùn)行的模型。在設(shè)備運(yùn)行過程中，對于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可隨時(shí)與模型內(nèi)容進(jìn)行對比，如果發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)任何異常情況，人工智能系統(tǒng)即可快速發(fā)現(xiàn)異常，并且發(fā)出警報(bào)，當(dāng)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)收到警報(bào)后，即可快速處理，進(jìn)而有效防止小問題變成大故障。另外，人工智能的模型還能自我學(xué)習(xí)、不斷優(yōu)化，在系統(tǒng)長期運(yùn)行的過程中，監(jiān)測精度會越來越高，診斷復(fù)雜故障的能力也會逐漸增強(qiáng)[3]。

（五）人工智能在電氣控制中的應(yīng)用

在智能家居、智能建筑以及工業(yè)自動化領(lǐng)域，人工智能可深度學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法，提升電氣系統(tǒng)控制的智能化水平，根據(jù)環(huán)境變化、用戶的需求以及系統(tǒng)自身的狀態(tài)，可自動調(diào)節(jié)設(shè)備的工作狀態(tài)。在工業(yè)自動化領(lǐng)域，人工智能的優(yōu)勢更為顯著。通過采用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)線上的各種電氣設(shè)備，還能夠進(jìn)行自動調(diào)控。在生產(chǎn)設(shè)備的控制方面，人工智能根據(jù)實(shí)時(shí)傳感器傳來的數(shù)據(jù)和設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，能預(yù)測設(shè)備接下來的運(yùn)行狀態(tài)，提前調(diào)節(jié)設(shè)備的工作參數(shù)，包括電機(jī)的轉(zhuǎn)速、加熱的溫度等，保證生產(chǎn)過程能達(dá)到最佳狀態(tài)。

（六）人工智能在閉環(huán)邏輯控制中的應(yīng)用

在閉環(huán)邏輯控制中，人工智能可使系統(tǒng)的精確性和響應(yīng)速度大幅提升，提高控制水平，閉環(huán)邏輯控制系統(tǒng)依靠反饋機(jī)制來自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)輸出，保證控制目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。人工智能通過深度學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法，能實(shí)時(shí)分析和處理系統(tǒng)的反饋信號。通過不斷學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，能發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行中一些細(xì)微的變化和潛在的趨勢，然后調(diào)整控制參數(shù)，減少外部干擾和內(nèi)部不穩(wěn)定因素對系統(tǒng)的影響。在復(fù)雜的工業(yè)自動化和精密制造領(lǐng)域，人工智能通過精準(zhǔn)分析設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)流程以及外部環(huán)境的變化，能實(shí)時(shí)動態(tài)地調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，保證生產(chǎn)出來的產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定、一致性高[4]。

三、結(jié)束語

綜上所述，本研究全面探討了人工智能在電氣工程自動化多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況，詳細(xì)分析了人工智能在自動化生產(chǎn)線、電力負(fù)荷預(yù)測、故障預(yù)警、系統(tǒng)監(jiān)測、電氣控制和閉環(huán)邏輯控制等方面的技術(shù)優(yōu)勢。研究結(jié)果表明，人工智能可提高系統(tǒng)運(yùn)行的精度、加快響應(yīng)速度、增強(qiáng)自適應(yīng)能力，推動電氣工程自動化向智能化、節(jié)能化方向發(fā)展。同時(shí)，人工智能還能優(yōu)化資源配置，減少設(shè)備故障和停機(jī)時(shí)間，進(jìn)而提高生產(chǎn)效率，節(jié)能效果也十分顯著。能

參考文獻(xiàn)：

[1]田立強(qiáng)。人工智能技術(shù)在電氣自動化控制的運(yùn)用研究[J].中國設(shè)備工程，2025，（S1）：41-43.

[2]張永進(jìn)。電力系統(tǒng)電氣工程自動化的智能化應(yīng)用[J].產(chǎn)品可靠性報(bào)告，2024，（12）：89-90.

[3]張婷婷、黃雨莼。人工智能技術(shù)在電氣工程中的應(yīng)用分析[J].中國輪胎資源綜合利用，2024，（12）：160-162.

[4]馮娟。人工智能信息技術(shù)在電氣工程自動化中的運(yùn)用[J].信息記錄材料，2024，25（12）：64-66.作者單位：湖北省電力有限公司武漢供電公司