智能技术在电气工程自动化控制中的应用探讨

智能技术在电气工程自动化控制中的应用探讨

赵辉

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摘要：近年来，我国社会不断进步，随着科学技术的迅速发展,人工智能技术已经逐渐成为研究热点。人工智能技术在诸多领域中都已有广泛的应用,其中包括电气工程自动化。电气工程自动化作为现代工业的重要组成部分,其发展对于提高生产效率和产品质量具有重要意义。人工智能技术的引入为电气工程自动化领域带来了新的机遇和挑战。

关键词：智能技术；电气工程；自动化控制；应用探讨

引言

于电气工程自动化控制中引入并广泛应用智能化技术具有显著的实践价值，对切实提高自动化控制器的精确程度、实现电力系统的精准控制以及提高数据的准确性都不可或缺。在实践中，为满足现代社会和工业发展的需要，需不断优化技术手段，实现智能技术的最大化运用，从而积极助力电气工程自动化控制行业长期稳定发展。

1人工智能在电气工程自动化领域的重要性

首先,人工智能的引入提高了电气工程自动化的效率和精度。传统的电气工程自动化控制系统需要大量的人力、物力和时间来调试和维护,而且受到各种环境因素的影响,效率低下且精度难以保证。而人工智能技术可以通过机器学习和神经网络等算法,自动识别和调整系统的参数和状态,使得系统更加稳定、可靠,同时也大大提高了工作效率和生产质量。

其次,人工智能的引入优化了电气工程的设计和制造。传统的设计和制造过程需要大量的人工干预,而且受到设计师的经验、技能等因素的影响,难以实现精准的设计和制造。而人工智能可以通过数据分析和机器学习等算法,实现自动化设计和制造,大幅缩短了设计和制造周期,提高了生产效率和质量。

最后,人工智能的引入提高了电气工程的智能化水平。现代工业生产对于智能化水平的要求越来越高,而人工智能技术可以实现智能化控制、智能化诊断和智能化维护等,为电气工程的智能化发展提供了强大的技术支持。例如,通过应用人工智能技术,可以实现电气工程的故障诊断和预测,提前发现潜在的问题并及时进行维修,降低了故障造成的损失和影响。

2人工智能技术的特点

（1）人工智能技术是利用计算机技术来构建智能操作系统，使某些机械设备在运行控制中能够实现自动化以及智能化发展，以此来保证工作的顺利开展。人工智能技术能够实现对数据信息的采集与分析，可以将处理结果反馈到主控制系统，由主控制系统完成判断以及执行指令，该技术能够实现在没有人工干涉的情况下，模拟人的思维来对问题进行判断，找到最佳答案并开展实践行动。（2）人工智能对于电气自动化控制的影响。实现电气自动化智能控制，最大的应用优势在于控制系统能够及时处理收集到的信息并反馈到控制中心，电气自动化智能控制能够代替大量的人工操作。利用人工智能促进电气自动化面向智能控制发展，有利于提高生产效率，节约生产成本，减轻人工操作的压力。在电气自动化控制中引进人工智能科技，能够实现产业结构的创新优化，促进电气自动化的高质量发展。（3）人工智能技术的应用优点。人工智能技术不仅应用广泛，能够快速完成信息的传递，而且操作流程也比较简单，能够迅速完成信息数据的可视化分析，并且拥有一定自主性与适应性、可以快速对相关执行指令进行统筹协调，还具备强大的学习能力，能够独立完成信息筛查与关键信息整合，针对收集的数据进行科学分析处理，在应用时具备一定稳定性与可靠性。

3智能技术在电气工程自动化控制中的应用

3.1优化电气工程设计

在过去的电气工程设计工作中，工作人员往往需要反复沟通和确认各个部分的设计情况，这在一定程度上增加了工作量，拉长了产品设计和制造的周期，合理应用智能化技术，是解决这一问题的必然选择。（1）在电气工程项目设计过程中，工作人员可以充分发挥智能化技术的优势作用，利用智能化技术对相关参数进行多次处理，同时还需要利用智能化技术自动匹配电气工程设计标准，从而确保电气工程设计参数的合理性和科学性，从根本上提升设计方案的有效性。（2）利用智能化技术进行电气工程设计优化，也是未来发展的重要方向之一，目前已经有一部分企业利用智能化技术进行软件操作系统的升级，确实取得了一定的阶段性成果，升级后的软件具有呈现设计后整体效果的功能，工作人员只需要将设计参数输入系统，即可获得设计模型等，这保证了电气工程自动化设计效率。（3）合理利用智能化技术对CAD技术进行优化应用，也是保证电气工程自动化控制质量的不二之选。工作人员应根据智能化技术的应用要求，建立完整的系统设计升级模式，保证计算机设备和其他设备得到妥善配合，准确、实时模拟电气自动化控制情况，保证整体控制水准。

3.2.对未知问题的准确预测与灵活应对

实现对未知问题的准确预测与灵活应对需要采用一系列创新性策略。引入基于异常检测的方法，通过监测实时数据流，系统能够识别与正常行为不符的模式，迅速发现潜在的异常情况。该策略能够提前预警系统运行中可能发生的问题，为及时干预和调整提供了宝贵的时间窗口。结合迁移学习，通过先前学到的知识，系统可以更快速地适应新问题的解决。将已经训练好的模型参数迁移到新的问题上，加速系统对新情景的学习过程，使其更为高效地应对未知问题，这一策略具有很强的通用性，使系统能够适应不同类型的未知问题。引入模糊逻辑系统，建立模糊推理机制，处理系统中存在的模糊信息，模糊逻辑可模拟人类的模糊推理过程，帮助系统更好地理解和处理不确定性的信息。通过在决策过程中引入模糊逻辑，系统能够更灵活地应对未知问题，提高对复杂情况的适应性。

3.3应用于遗传算法

遗传算法是指对当前社会发展以及自然界建设的整体规律进行分析，在目前的自然界建设过程中应充分地了解到适者生存以及生物遗传规律这一程序，并且对该系统进行有效的模拟，对染色体以及相关的编码进行解析，应明确染色体以及相关编码一直以来都是遗传算法过程中极为重要的基因，而遗传算法也需要基于该原理将不同的答案内容进行排序、进行解析，利用最合适的适度函数将这些解进行逐一的测试，最终根据适者生存，优胜劣汰这一规律有效的剔除。在整个函数运用过程中，将最好的解作为整个遗传算法中的解决方案，这种遗传算法在应用时应用质量较加，同时也能够有效地实现对所有解和图像处理的最佳质量，确保图像在处理过程中处理效果可以得到显著的改善。

结语

智能控制技术在电气工程系统中的深度应用为系统运行与管理带来了革命性的变革。通过深度学习技术的实时预测，系统能够准确应对电力负荷波动、能源消耗等挑战，提高工程效率与设备利用率。创新性智能控制策略的实际应用价值体现在多方面，包括对抗性攻击威胁的解决方案，提高系统的安全性，以及引入自适应学习率调整等算法，提升系统在不同工况下的稳定性。这一系列创新性应用在电气工程系统中具有显著的实际效益，为系统的准确性和智能性提供了可行的途径。对电气工程领域可持续发展的启示在于智能控制技术的全面推广。通过提高能源利用效率、降低运营成本，电气工程系统能够更好地适应未来可持续发展的能源环境。智能控制策略的安全性提升为电气工程系统的可持续发展提供了坚实的保障。对于可再生能源的集成和利用，智能控制技术的应用为实现绿色能源的可持续利用提供了有效途径。这些启示将在未来推动电气工程领域更加全面、高效和可持续的发展。

参考文献

[1]刘春林.有关人工智能技术应用于电气自动化控制探索[J].中国设备工程,2022(18):27-29.

[2]李纯.人工智能在电气自动化控制中的应用探讨[J].数字技术与应用,2021(08):63-65.

[3]魏新.人工智能技术在电气自动化控制中的运用与探究[J].企业科技与发展,2021(11):87-89.