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人工智能技术在电气工程自动化中的应用分析

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  【摘要】伴随着人工智能技术、信息技术、大数据产业的迅速发展,人工智能技术已经被广泛应用到各个领域,并促进着社会行业的高速发展。本文主要结合电气工程自动化领域引入人工智能的领域及优势进行简要分析,期待从应用层面能够为电气工程自动化升级作出前沿概念和应用研究。
  【关键词】人工智能  电力系统  电气工程自动化  大数据
  人工智能技术是一项现代的前沿技术,包含了图像识别、智能控制、语言识别、大数据分析统计计算、智能判断力分析能力研究等,利用计算机系统和电子系统的高速运算能力,通过模仿人类的思维和处理方式,实现高度自动控制系统等方面的研究。电气工程自动化则是一项传统学科,主要是电气工程运行,电子系统的自动控制技术、处理技术等。人工智能技术如果能够顺利地与电气工程自动化技术高度融合,必将使电力工程系统的自动化程度、工作效率、系统稳定性大为提高,能够智能识别电气相关的数据进行实时分析并处理,必将实现电气工程自动化技术的历史性突破。
  一、人工智能概述
  (一)人工智能的概念与应用领域
  作为一门极富挑战性的学科,人工智能不同于原有的学科,而是让机器在模拟人的思维方式基础上,进而扩展人的智能的先进学科。
  (二)在电气工程自动化领域的应用优势
  电气工程自动化,主要是通过对电子信号的判断和处理,实现指令的自动传达和控制。其中,大量复杂的指令是要通过人事先设置好的条件进行触发而实现。如果能够将人工智能更好的植入电气自动化系统中,就会使机器能够提升自主思维的能力,从而实现自身非线性函数近似器的相关特性,主要的优势具体表现在以下几个方面:
  (1)有利于增强稳定性。传统的电气工程控制器一般是通过电子模型的计算推演得到,这个模型具有一般的采样性,但是容易受外界环境的参数变化,以及计算类型等诸多不确定因素的影响,模型的计算准确度不一而足,存在误差的可能性很大。如果能够采用人工智能控制器,将会淘汰传统的模型指令方式,通过人工智能实时判断、实时分析,从而实现自动计算和自动控制,稳定性将会大幅度提高。
  (2)有利于大数据的整合应用。相对于传统控制器,人工智能控制适应能力强,实时处理数据的能力更为突出和明显。人工智能将会把系统运行中的各类数据进行智能化分析,形成强大的大数据库资源,从而在众多指令中优先中更为科学合理的处理指令,通过将大数据的应用进行查找、匹配和输出,形成较为普遍和通用的规律性语言与响应信息,为自动化系统的平稳运行提升更为科学的参数。在这种条件下,即使忽略部分外部影响因素,或者向系统中输入任何未知的相关数据,也能够在系统大数据的处理过程中,有效地得到最为快捷和科学的数据处理,使控制器自身的抗干扰性较强,指令正确率能够达到99.99%,从而保证了自动化指令与产品性能的一致性。
  (3)有利于资源的集约化应用。人工智能技术是基于人的智能模拟发展的技术,不同于传统基于控制器的电气常规操作,不会依赖于大量的电子线路、变压器以及电线和电缆等各种复杂的电气设备,也就直接避免了这些设备设施的设计、施工、管理和维修整套环节,节约大量成本和资源的消耗,这将使电气工程自动化的自动化程度更高,减少大量人力、物力的投入,实现资源的利用更加科学化、集约化、专业化。
  二、人工智能在电气工程自动化中的应用
  (一)在电气设备设计中的应用分析
  电气设备的优化设计工作较为复杂,不仅要求设备的优化与设计人员具备电路、电磁场以及电机和电器等方面的知识,还需要其具有丰富的经验和较强的应变能力。以人工手动制作为基础的产品设计方式已经无法满足当前电气工程自动化的具体要求,在电气设备的设计过程中,将人工智能引入CAD中,可以有效提高产品的设计质量与设计效率。人工智能在电气设备设计优化方面主要体现在遗传算法和专家系统两个层次上。由于遗传算法对自动化模型的计算方法较为先进且其计算结果具有较高精度,遗传算法经常被应用于相关电气产品的优化设计中。在专家系统的应用方面,由于电气设备在出现故障前是存在相关征兆的,根据电气设备故障的非线性与不确定性的特点,在专家系统中加入人工智能,可以最大限度地发挥专家系统对产品合理性的设计作用,从而提高电气产品的整体专业化水平。
  (二)在电气控制过程中的应用分析
  电气系统的控制过程也相对繁琐,由于技术人员的操作不当会容易使得电气设备发生故障。人工智能通过借助计算机自动计算的核心技术,能够代替部分人工智能工作的电气控制功能,使控制精度得以提高。人工智能的应用以界面化的形式简化了控制流程,不仅提高了电气系统的控制效率,而且也实现了对电气系统的远程控制。通过自动生成報表的形式,降低人力物力的投入,并为技术人员日后的数据查询工作提供较大便利。根据电气系统传统控制过程的交、直流传动实现对整个电气系统的控制。一方面,在以直流传动为主的电气控制过程中,人工智能的模糊逻辑控制主要包括了Sugeno 与Mamdani,Mamdani 主要用来对电气系统的运行速度进行调控,而Sugeno 则是Mamdani 的一种特殊情况。在以交流传动为主的电气控制过程中,则主要应用基于人工智能理论的模糊控制器来代替传统的电气调速控制器来实现电气系统的各方面功能。
  (三)在故障诊断中的应用分析
  传统的电气工程自动化系统的故障诊断方法,是基于变压器传送介质分析,根据介质是否有变质等来作为故障判断的依据。这种传统的方法不仅要耗费大量时间外,还会受人为因素影响较为明显。加之电气设备所应用的环境不同,产生故障自身具有较强的突发性和不确定性,大幅增加了设备故障诊断的难度。基于人工智能的电气设备故障诊断方法在设备诊断过程中加入了模糊理论以及基于人工智能技术的神经网络和专家技术,进而有效提高了电气设备故障诊断的效率,并在提高电气工程生产效率的同时,也减少了人力和物力资源的输出。
  三、结论
  本文结合人工智能的特点,以及在电气工程自动化领域中的应用优势进行分析,进而对其在电气设备设计、故障诊断以及电气控制过程中的应用进行了分析。在电气自动化领域大力发展人工智能技术,对于提高电气工程的自动化水平并促进电力产业健康、全面发展具有重要的历史作用和积极意义。
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