电气工程自动化中人工智能的应用研究获奖科研报告

电气工程自动化中人工智能的应用研究获奖科研报告摘要：科技的发展，智能化技术在各行业得到广泛应用。在电气工程当中应用人工智能技术，能够远程监控电气工程的自动化设备，合理控制设备的稳定运行。在电气工程自动化运行当中应用人工智能技术能够对其进行合理控制，对于企业的健康发展有着一定的推动意义，本文就电气工程自动化中人工智能的应用展开探讨。

关键词：电气工程;自动化;人工智能;电力系统

引言

自从上世纪50年代智能化技术的概念被提出以来，一直受到人们的广泛重视。随着我国经济建设方面取得的巨大成就，电力行业随之蓬勃发展，发展态势十分可观，促进了建筑、工业等领域的全面发展。电力自动化控制在过去很多年的发展中，因为技术和工艺上的缺陷，发展上受到种种限制，难以进行突破性的发展，智能化技术的应用，极大地促进了电气工程自动化的发展，电气工程正式进入快速发展的模式。但是，和西方发达国家相比，我国电气工程自动化控制仍处在初级阶段，在理论基础和实践经验方面还存在一定的不足。可以肯定的是，智能化技术在电气工程自动化控制中发展前景十分乐观。

1概述

1.1人工智能技术

时代的不断进步加速了人工智能技術的产生，同时也是进入信息化的标志之一，主要是研究智能发展模式和人们的工作状态，其主要就是为了通过智能机器人系统对部分人工操作进行替代，进而从根本上保证工程运行的智能化。人工智能所包含的领域十分广泛，主要有语言学、计算机科学等。所以，从另一方面来讲，人工智能能够将其划分为思维科学技术的一种，其理论研究和具体实践工作主要是围绕思维科学来进行的。从思维方面来讲，其同时涵盖的有逻辑思维、形象思维以及灵感思维等。和其他学科相比，人工智能技术的发展离不开数学的大力支持。将人工智能和数学融合在一起，可以从根本上促进人工智能技术的不断进步。

1.2电气工程自动化中人工智能应用的优势

1.2.1外界环境的干扰影响小

电气工程的自动化工作的运行主要是通过控制器来完成的，而作为传统的电气工程的控制器在实现自动化的过程中需要根据模型参数和不同数值计算类型等指标来选择构建自动化的模型，因此会受到较大的外界环境因素的干扰。而人工智能在电气工程自动化中的应用减低了对于参数和模型环境的要求，并且在模拟中也无需获得精细的自动化模型，所以对于电气工程的自动化水平的提高起了较大的促进作用。

1.2.2简化参数调节

人工智能相比于传统的控制而言，更加简便，人工智能控制可以通过相关参数运用语言及反应信息对建模的参数进行自动化设计。而且人工智能与传统控制器相比，人工智能控制适应力强，操作简单，使参数调节更加便捷。

1.2.3电气产品性能的一致性较好，操作过程的误差较小

在电气工程自动化中人工智能的应用使得控制器的抗干扰性能大大的提高，并且即使向控制器中输入具有未知的数据参数同样也可以正常的运行并得到具有较高估计值的结果，不仅减少了参数在运行中的操作误差同时也增加了产品的一致性和规范性。

2在电气工程自动化中人工智能的应用

2.1在电气设备中人工智能的应用

在电气设备中人工智能的应用主要是对电气设备的性能进行优化设计使电气设备的整体工作性能有所提高。但是在实际的优化过程中由于电气设备的设计过程中所涉及了包括电磁学、电路学以及电机电器等多方面的物理知识，因此在要求优化和设计人员具备计算机知识的同时也要具备有一定的物理知识。而这种通过人工智能实现电气设备的优化设计可以实现对产品的开发周期的缩短，在保障设计质量的同时提高了设计的效率。并且通过遗传算法和专家系统辅助于人工智能优化电气设备，可以提高电气设备优化设计的精准度和对故障的非线性与不确定性进行合理性的设计。

2.2在对产品进行设计过程中人工智能的应用

设备产品的设计过程极为重要，因此，对设计人员的整体能力要求不低，要求工作人员具有专业的学科知识以及丰富的工作经验，还需要设计者对设备产品有足够的认知，才能更加直观全面地对设备进行设计;只有对设备足够了解，才能结合设备产品的实用性与适用上的便利性等进行考虑，从而对设备的正常工作运行有了保证，相应地也有利于提高设备的自动化程度。在对电气设备的设计过程中，充分地采用现代化人工智能技术，解决以往人力所无法攻克的难题，利用人工智能技术的计算能力对电器设备进行设计运算，同时结合实际情况以及工作的需要，设计出更加科学实用的现代自动化设备产品，节省了大量的人力劳动，提高了我国电气工程行业的自动化设计水平。

2.3在故障诊断中人工智能的应用

在具体运行的时候，由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象，再加上经过长时间的运行，零部件存在着老化的情况，难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因，进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的，现阶段诊断故障的方法主要有以下三种：在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种，也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术，进行了人工智能算法的开发，与传感技术和数据采集技术相结合，进行了故障诊断系统的设计，可以及时准确的将故障所在位置及其原因找出来，从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统和专家系统人机界面等部分。所谓的案例库其实就是对相关知识和故障案例进行收集;在规则库当中主要涵盖了电气工程与自动化领域的相关准则等;知识处理环节主要是为系统推理提供便利，对相关参数和案例特征进行提取，归纳整理相关知识和案例。而解释器的主要作用就是将修改办法、产生故障的原因以及故常类型等采用客户可以接受的方式将其翻译出来;作为故障诊断系统的核心部件，推理机主要是对用户输入的故障信息进行分析，结合诊断规则库得出科学结论，然后在故障案例库中寻找相似度最高的案例。在具体诊断故障的时候，首先要做的就是提取故障特征，这一部至关重要。诊断结构受提取特征的完整性和准确性的直接影响，所以在提取信号和分析等方面应用人工智能技术，在提取特征的时候可以采取敏感特征对比的方式来进行。

2.4在电力系统中人工智能的应用

在电力系统中人工智能的应用主要是体现在以下两个技术的应用上，即专家系统技术和人工神经网络技术。专家系统技术是指通过对电力系统的问题的分析来实现智能化的模拟专家的诊断决策的过程，同时根据实际情况对电力系统的数据库进行实时的优化和更新;人工神经网络技术则主要是对模型进行分类构建时间模型从而完成电力系统的短期负荷预测和可能发生的故障系统环节