摘要：人工智能綜合了多學科，如：信息論、控制論、自動化及生物學等，擁有數(shù)據(jù)分析、信息處理、文字識別等能力，其在各個領域均扮演著重要的角色。本文介紹了人工智能的概況，重點探討了其在電氣功能自動化中的應用，旨在充分發(fā)揮人工智能的作用，保證電氣工程自動化的安全性及有效性。

關鍵詞：電氣工程;自動化;人工智能

0.引言

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，電氣行業(yè)的重要性愈加顯著，特別是其電氣工程自動化，不僅保證生產(chǎn)質(zhì)量，還降低生產(chǎn)成本。為了進一步提升電氣工程自動化水平，人工智能技術(shù)得到了人們高度關注。目前，該技術(shù)在電氣工程自動化中的應用優(yōu)勢顯著，如：便于調(diào)節(jié)參數(shù)、縮小了操作誤差、基本不受外界影響、節(jié)省了大量資源。在此基礎上，本文主要闡述了人工智能在電氣設備、電氣控制過程、故障診斷等方面的應用，旨在指導實踐，凸顯人工智能的價值。

1.人工智能的概況

人工智能是20世紀50年代由美國學者提出來的，其又稱機器智能，其核心為計算機，經(jīng)多學科共同作用，使其具備了推理、規(guī)劃、交流、感知及操控等能力。它的本質(zhì)為對人腦思維及處事方式等進行模擬，但其僅為無意識的機械物理操作，缺少創(chuàng)造性。目前，人工智能在電氣工程自動化中的應用研究相對較少，因此，本文探討了其應用意義及具體應用內(nèi)容。

2.在電氣工程自動化中人工智能的應用

2.1應用意義。

一是便于調(diào)節(jié)參數(shù)，人工智能控制優(yōu)點明顯，如：操作簡便、較強的適應力等，此外，它可借助有關數(shù)據(jù)，設計自動化模型參數(shù)，從而保證了參數(shù)調(diào)節(jié)效果;二是，縮小了操作誤差，人工智能控制器具有較強的抗干擾性，參數(shù)設定后，實際運行中基本不會出現(xiàn)誤差;三是，基本不受外界影響，對于傳統(tǒng)電氣工程控制器而言，在構(gòu)建自動化模型時，極易受不確定因素的影響，如：模型參數(shù)改變、不同數(shù)值計算類型等，而借助人工智能后，無須精準動態(tài)模型，實際構(gòu)建中不受參數(shù)、模型環(huán)境等因素影響，并明顯提升了自動化水平;四是，節(jié)省了大量資源，傳統(tǒng)控制器中涉及著諸多的電氣設備，如：變壓器、電纜、電線等，并要配備專業(yè)人員，以此實現(xiàn)管理與維修，在此情況下，其占用了大量的資源，與其相比，人工智能大幅度減少了資源占用率，控制了生產(chǎn)成本，保證了生產(chǎn)效益;五是，保證了電氣產(chǎn)品性能，傳統(tǒng)控制方法以特定目標為依據(jù)，而人工智能下的電氣自動化系統(tǒng)，將未知數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)后，便可獲得規(guī)范性、一致性的產(chǎn)品。

2.2應用內(nèi)容

2.2.1在電氣設備方面。人工智能優(yōu)化設計了電氣設備，由于實際優(yōu)化工作具有一定的復雜性，因此，對相關人員有著較高的要求，其不僅應具備完善的知識體系，對電磁場、電路、電器及電機等知識有充分的掌握與了解，此外，還應擁有豐富的設計經(jīng)驗以及良好的應變能力。以往設計多采用人工手工制作法，未能適應電器工程自動化的發(fā)展需求，因此，人工智能優(yōu)化設計得到了各個企業(yè)高度關注，經(jīng)實踐可知，其縮短了開發(fā)周期，保證了設計質(zhì)量與效率。目前，人工智能的應用主要體現(xiàn)在兩方面，一是遺傳算法，二是專家系統(tǒng)，前者應用頻率偏高，其利用自動化模型實現(xiàn)了設計，不僅先進，而且精準;后者根據(jù)故障的征兆特點，充分考慮了電氣設備故障的不確定性與非線性，有機結(jié)合了專家系統(tǒng)與人工智能，進而優(yōu)化了產(chǎn)品設計，使其更加合理，大幅度提高了其整體性能。

2.2.2在電氣控制過程方面。在電氣工程自動化發(fā)展中最為關鍵的便是電氣控制過程，其直接關系著系統(tǒng)的穩(wěn)定性與高效性。因此，實踐中對電氣控制過程有著嚴格的要求，但因控制過程過于煩瑣，極易出現(xiàn)各種問題，一旦操作不當，則會引起設備故障，從而降低了其運行效率。而人工智能利用計算機技術(shù)，保證了操作精準性，通過界面化形式，簡化了控制流程，同時及時、完整保存了有關信息、數(shù)據(jù)，可自動生成報表，節(jié)約了人力、物力，增強了數(shù)據(jù)查詢的便捷性?，F(xiàn)階段，常見的控制方法為模糊控制，其優(yōu)點為操作簡便，此外，還包括專家系統(tǒng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制等。

2.2.3在故障診斷方面。電氣設備運行中極易出現(xiàn)各種故障，傳統(tǒng)診斷方法是利用氣體樣本分析法實現(xiàn)的，此方法缺點明顯，如：占用了大量維護人員及時間，效率偏低。雖然對設備展開了實時監(jiān)測，但因其故障具有突然性與不確定性，從而增加了診斷難度。為了有效處理故障，實踐中需要采用高效的診斷方法保證設備正常運行，減少損失。人工智能診斷方法采用模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡及專家技術(shù)等，憑借先進技術(shù)保證了診斷效果及效率。

2.2.4在電力系統(tǒng)方面。在電力系統(tǒng)自動化中廣泛應用著人工神經(jīng)網(wǎng)絡及專家系統(tǒng)，前者擁有靈活的學習方法及分布式的存儲方式，滿足了海量數(shù)據(jù)的處理需求，此外，其合理分類了模型，借助季節(jié)性時間模型，有效預測了電力系統(tǒng)短期負荷狀況，全面分析了可能出現(xiàn)故障的環(huán)節(jié);后者作為程序系統(tǒng)，融入大量經(jīng)驗、知識及規(guī)則等，使其具有一定的復雜性，其分析了電力系統(tǒng)問題，通過模擬專家決策過程，實現(xiàn)了有關問題的有效處理。結(jié)語綜上所述，人工智能作為先進技術(shù)，將其應用于電氣工程自動化的各個方面，提升了自動化水平，為電力行業(yè)穩(wěn)定與健康發(fā)展提供了可靠的保障。日后，人工智能技術(shù)將趨于成熟，其應用范圍也將進一步擴展。

參考文獻

[1]王丹婭.智能化技術(shù)在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技致富向?qū)В?012，27(7)：217.

作者：楊帥            單位：華北理工大學電氣工程學院