智能化技术在电气自动化控制中的作用及实践

智能化技术在电气自动化控制中的作用及实践

康雅超 吴信洁  韩雯

山东黄金矿业股份有限公司新城金矿

山东省   261438

摘要：随着技术的发展，智能化技术日益成为现代电气自动化控制领域的关键技术。从原始的自动控制到如今高度集成的智能系统，智能化技术已经渗透到了电气控制的每一个环节。基于此，文章就电气工程自动化控制中智能技术的运用展开讨论，希望能充分把握智能化技术在电气自动化控制中的作用，更为有效地利用智能化技术来提高电气系统控制效率、整体服务水平，使电气工程更好地造福于全社会。

关键词：智能化技术；电气自动化；作用及实践

引言

随着社会的不断进步和科技的飞速发展，电气自动化控制已经成为现代工业、交通和民生领域不可或缺的一部分。传统的自动化控制系统已经难以满足日益增长的性能和效率需求，这就需要寻求更先进的解决方案。智能化技术，尤其是机器学习，应运而生，为电气自动化控制带来了革命性的改变。从简单的数据采集到复杂的数据处理、分析和决策，机器学习在自动化控制的每个环节都发挥着重要的作用。为了全面了解智能化技术在电气自动化控制中的应用现状和前景，本文对相关技术进行了深入的研究和分析。

1智能化技术在电气自动化控制中的作用

1.1提高控制性能

虽然电气自动化系统和人工手段相比，其处理方式更加简单，但在日常应用中很容易受到各种外界因素影响，工作人员需要对其进行调整处理。而将智能化技术应用到电气自动化系统中，能简化整个操作流程，工作人员可利用智能化系统的技巧来学习各种知识，从而达到自动优化生产的作用，技术人员只需要通过远程操作的方式就能对生产设备进行处理，无形中提高生产设备的灵活性和便捷性。一旦自动化系统运行出现问题时，智能化系统能利用数据信息模型来提前进行预期，避免机械停止生产，给生产效果带来严重影响，能生产损失控制在合理范围内。同时，智能化技术在电气工程自动化控制具有重要作用，能实现设备自动化控制作用，控制人工检测成本，避免人工成本过高给企业带来巨大的发展负担。另外，将智能化技术应用在电气工程自动化控制时，工作人员在规定范围内控制各环节机械的正常运行，能有效提升电气工程工作效率。

1.2简化运行模型

模型化管理方式能让技术人员能及时控制复杂的自动化控制系统，保证每个环节运行的稳定性，可根据提前设计的模型来进行管理。同时，在智能化系统应用中，通过建立该模型有利于工作人员掌握工作流程，甚至能发现个别隐蔽的关联性。但值得注意的是，如果在系统运行中出现卡顿问题，虽然参数几乎不会给正常生产带来影响，但依旧是一个存在安全隐患的故障点。通过智能系统，能在最短的时间内分析产生卡顿设备的基本情况，再将现存数据和以往检修数据进行对比，能在最短时间内发现潜在故障，及时上报到中控平台进行处理。可见，在自动生产模型中能准确判断机械设备和电气线路的基本情况，根据实际情况来做出科学处理，从而提高系统运行效率。

2智能化技术在电气自动化控制中的作用及实践

2.1人工智能提升电力负荷预测精度

在信息爆炸的数字化时代，人工智能通过对大数据的整合，准确复盘以往负荷数据、气象数据，以及其他与自动化控制相关的“数字”，让计算结果无限接近准确，实现负荷预测的高度精准。通过深度学习和模型训练，人工智能能够识别出不同因素对负荷变化的影响程度，从而提供更精确的负荷预测结果。这样的预测能力使得电力系统能够更好地进行负荷调度和资源分配，提高供电的稳定性和效率。人工智能还能够通过与其他技术的融合，如物联网、大数据分析和优化算法等，进一步提高负荷预测的精度。通过实时监测设备运行状况、天气变化和用户需求等多维度数据，人工智能能够动态调整预测模型和算法，以适应复杂多变的电力系统环境。这种高精度的负荷预测能力对于电力系统的运行和管理至关重要，可帮助实现资源优化配置、减少能耗，并提高电力系统的可靠性和经济性。

2.2智能控制系统应用

以智能控制技术为基础进行电气工程自动化控制，是保证控制质量、提升控制效率的不二之选，其能够带给企业更多的经济收益，和过去的电气工程控制模式相比较而言，基于智能控制系统的全新控制模式，具有根据生产计划和运行方案灵活把握控制时间点的功能，在发现电气设备运行异常情况的时候，还能够对其运行数据进行系统化分析，这在一定程度上保证了电气工程自动化控制效果。即使是在十分复杂的数据信息中，智能控制系统仍然具有可观的处理能力，其能够从根本上提升电气工程数据处理的效率，降低控制所需要的成本、时间等，工作人员还能够在智能控制系统将数据转化为图像文字等信息的基础上，准确把握电气工程自动化控制情况，这对于提升控制质量也有一定的积极作用。

2.3自动化设备的应用

智能化技术在电气工程及自动化控制中的应用非常突出，尤其在设备应用层面发挥着重要作用。其中，模糊逻辑和神经网络是两个重要的方面。首先，传统的逻辑运算只能处理二元逻辑，但现实世界中的问题往往具有模糊性和不确定性，通过引入模糊集合和模糊推理，能够处理模糊性信息，并在模糊环境下做出准确的决策。在控制系统中，模糊逻辑可应用于模糊控制器的设计，通过将输入变量模糊化、定义模糊规则和进行模糊推理，实现对模糊输入的自动调节和控制，提高控制系统的鲁棒性和性能。其次，神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，能够通过学习和训练来实现自主学习和模式识别的功能。在电气工程中，神经网络可应用于信号处理、故障诊断、预测和优化等方面，例如利用神经网络学习历史负荷数据和相关因素，预测未来的电力负荷需求，以便更好地进行电力调度和规划。

2.4工程设计的优化

传统电气工程产品设计往往依赖于经验和试错，而且更注重串行设计内容的应用情况，这就导致整个设计过程非常复杂，不仅效率低下，而且存在资源浪费的问题。加强智能化技术的有效应用，则可以改善这一现状，通过优化算法、机器学习和仿真模拟等，能够实现工程设计的智能化和优化，打造更完整的跟踪性设计模式。具体来看，智能化技术通过利用优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，可以对设计参数进行全局搜索和优化，从而找到最优的设计方案。例如，在电力系统中，智能化技术可以通过优化算法来确定电网的传输线路和设备容量，从而最大程度提高系统的稳定性和效率。

2.5在电气故障诊断中的应用

电气系统在运行过程中，由于线路老化、设备性能降低、外界环境和人为因素等影响会不定期地出现各种故障。而且由于现今的经济发展节奏加快，对于电气工程的依赖性更高，导致设备以及线路控制手段也越来越复杂，电气系统难免会出现故障。而人工进行故障发现、分析、定位、处理等工作准确度较低，花费时间较久，且对于操作人员的经验和水平要求高，对于故障检修人员也有一定的危险。为了尽可能避免电气故障的出现，及时处理电气故障，减小电气故障带来的影响。

结束语

随着技术的持续进步，智能化技术在电气自动化控制领域的应用已呈现出明显的增长趋势。从深入挖掘智能化技术的演变背景到详细解析机器学习的核心原理和应用，本文全面评估了此技术对电气自动化控制的积极作用。

参考文献

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