楊小敏

（國(guó)網(wǎng)山東省電力公司東營(yíng)供電公司，山東 東營(yíng) 257100）

在全新時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)在電氣工程中應(yīng)用前景廣闊，逐漸取代了傳統(tǒng)的手動(dòng)控制與自動(dòng)控制方式，由智能控制系統(tǒng)基于程序運(yùn)行準(zhǔn)則和決策分析結(jié)果下達(dá)控制指令，把控電氣工程運(yùn)行過(guò)程，電氣控制精度與整體運(yùn)行效率得到明顯提升。但由于人工智能技術(shù)應(yīng)用時(shí)間尚短，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有限，如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用范圍涵蓋至電氣自動(dòng)化控制的各個(gè)方面，是當(dāng)前一項(xiàng)重要課題。

1 人工智能技術(shù)概述

1.1 技術(shù)概念

人工智能概念最早在1956年Dartmouth 學(xué)會(huì)上被提出，被一致認(rèn)為是一種負(fù)責(zé)模擬、延伸與擴(kuò)展人類(lèi)智能方法技術(shù)的新興科學(xué)。隨著科技水平的持續(xù)提高以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、模糊邏輯算法等技術(shù)的問(wèn)世，多項(xiàng)外圍技術(shù)共同構(gòu)成實(shí)質(zhì)意義上的人工智能技術(shù)，可以模擬人類(lèi)思維方式進(jìn)行決策分析、判斷與執(zhí)行指令。簡(jiǎn)單來(lái)講，在無(wú)人工干預(yù)條件下，模擬人類(lèi)思維方式來(lái)判斷問(wèn)題，尋求最優(yōu)解答案并將其付諸行動(dòng)[1]。

1.2 技術(shù)應(yīng)用價(jià)值

在電氣工程中，相比于傳統(tǒng)控制方式，人工智能技術(shù)價(jià)值主要體現(xiàn)在減少成本、提高控制精度、節(jié)省人力資源3個(gè)方面，具體如下。

減少成本。人工智能憑借卓越的現(xiàn)場(chǎng)控制與環(huán)境感知能力，既可以保證電氣設(shè)備始終維持良好運(yùn)行工況，避免因執(zhí)行錯(cuò)誤操作指令而出現(xiàn)不必要的物料損耗、設(shè)備燒損問(wèn)題，由此節(jié)省物料成本，延長(zhǎng)設(shè)備實(shí)際使用壽命。同時(shí)，也可以根據(jù)生產(chǎn)要求與現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的變化而實(shí)時(shí)調(diào)整設(shè)備負(fù)荷，避免因電氣設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間保持滿負(fù)荷、超負(fù)荷狀態(tài)而造成電能浪費(fèi)，系統(tǒng)運(yùn)行能耗居高不下。

提高控制精度。在早期電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，主要采取遠(yuǎn)程控制、自動(dòng)控制2 種方式，遠(yuǎn)程控制是由工作人員遠(yuǎn)程掌握系統(tǒng)工況與下達(dá)控制指令，自動(dòng)控制是由系統(tǒng)基于程序準(zhǔn)則、預(yù)導(dǎo)入方案來(lái)下達(dá)控制指令，如果現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境發(fā)生明顯變化，或是工作人員決策錯(cuò)誤，都會(huì)對(duì)控制精度造成明顯影響。相比之下，人工智能技術(shù)有著強(qiáng)大的邏輯運(yùn)算與環(huán)境感知能力，根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行要求來(lái)制定控制方案，并在現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境等要素發(fā)生變化時(shí)，重新尋求最優(yōu)解答案，對(duì)控制方案內(nèi)容與各項(xiàng)參數(shù)的整定值進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，始終維持高水準(zhǔn)的控制精度。

節(jié)省人力資源。人工智能技術(shù)可以模擬人類(lèi)思維方式進(jìn)行決策判斷，在系統(tǒng)運(yùn)行期間出現(xiàn)超出預(yù)先導(dǎo)入控制方案預(yù)期的突發(fā)狀況時(shí)，系統(tǒng)可以準(zhǔn)確判斷現(xiàn)場(chǎng)情況、運(yùn)行工況和問(wèn)題形成原因，根據(jù)智能算法輸出值來(lái)調(diào)節(jié)控制方案內(nèi)容，如調(diào)整電氣參數(shù)的整定值。如此，除去電氣設(shè)備檢修、零部件更換等少數(shù)工作外，其他流程無(wú)需工作人員深度參與，在無(wú)人工干預(yù)條件下維持電氣工程良好運(yùn)轉(zhuǎn)，起到節(jié)省人力資源、縮減工作團(tuán)隊(duì)規(guī)模的作用。

2 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的主要應(yīng)用場(chǎng)景

2.1 電氣設(shè)備設(shè)計(jì)

電氣設(shè)備是電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的重要組成部分，設(shè)備使用性能決定著系統(tǒng)控制能力的上限、下限。為間接改善電氣工程運(yùn)行效果和電氣控制效果，需要在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)場(chǎng)景中應(yīng)用到人工智能技術(shù)，賦予電氣設(shè)備一定的智能決策與環(huán)境感知能力，在面對(duì)突發(fā)狀況時(shí)，可以在無(wú)人工干預(yù)前提下自動(dòng)執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作，以此來(lái)恢復(fù)設(shè)備正常運(yùn)行工況。例如，在電氣設(shè)備上加裝微型控制器與執(zhí)行元器件，當(dāng)監(jiān)測(cè)到設(shè)備處于異常狀況時(shí)，由控制器判斷設(shè)備狀態(tài)，向執(zhí)行元器件下達(dá)暫時(shí)斷路、充電放容等控制指令。

2.2 故障預(yù)警

在電氣控制系統(tǒng)運(yùn)行期間，借助傳感器等終端感知設(shè)備，持續(xù)采集現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境參數(shù)與電氣參數(shù)，包括工作溫度、電流值、電壓值等，將現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)信號(hào)提交至系統(tǒng)后臺(tái)。隨后，對(duì)監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理后轉(zhuǎn)換為可識(shí)別數(shù)字量，對(duì)比監(jiān)測(cè)值與整定值，如果二者偏差程度超標(biāo)，或是運(yùn)行參數(shù)處于異常波動(dòng)狀態(tài)，表明電氣系統(tǒng)實(shí)際工況與預(yù)期情況不符，由系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)送故障預(yù)警信號(hào)，幫助工作人員快速發(fā)現(xiàn)故障問(wèn)題并采取處理措施，避免因故障發(fā)現(xiàn)不及時(shí)而造成電氣設(shè)備燒損等嚴(yán)重?fù)p失。在故障預(yù)警場(chǎng)景中，相比于自動(dòng)控制技術(shù)，人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于，除對(duì)比實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)值與整定值的預(yù)警手段外，系統(tǒng)將對(duì)所采集現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)量進(jìn)行邏輯分析，根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)參數(shù)變化情況，掌握電氣設(shè)備運(yùn)行工況，判斷是否存在設(shè)備故障前征兆，在識(shí)別到故障征兆后即可報(bào)警，無(wú)需等到出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性故障問(wèn)題后再發(fā)送自動(dòng)報(bào)警信號(hào)[2]。

2.3 故障排查診斷

首先，在故障排查場(chǎng)景，通過(guò)配置PLC 控制器等裝置，在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中設(shè)立若干自檢信號(hào)，依托智能芯片，采取圖像處理、電路診斷和頻率參數(shù)分析等多種方法，定期對(duì)高壓變壓器、電機(jī)等電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢查，逐項(xiàng)排查電氣設(shè)備是否出現(xiàn)各類(lèi)型故障問(wèn)題，在檢測(cè)到設(shè)備故障，或是設(shè)備運(yùn)行參數(shù)曲線變化與故障特征相似度達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)后，判斷設(shè)備故障問(wèn)題出現(xiàn)，進(jìn)而觸發(fā)故障預(yù)警、故障診斷等其他程序，完成故障排查任務(wù)。而故障排查原理在于，由系統(tǒng)持續(xù)采集設(shè)備數(shù)據(jù)和故障維修數(shù)據(jù)，對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、解析、補(bǔ)全、標(biāo)注處理，再由人工智能引擎從中提取關(guān)鍵特征量并開(kāi)展模型訓(xùn)練作業(yè)，預(yù)測(cè)設(shè)備剩余使用壽命和判斷是否出現(xiàn)故障。

其次，在故障診斷場(chǎng)景，依托專(zhuān)家智庫(kù)，根據(jù)故障設(shè)備運(yùn)行參數(shù)變化情況，從中調(diào)取相似度較高的故障案例作為樣本數(shù)據(jù)，對(duì)比故障設(shè)備參數(shù)與同類(lèi)案例中的電流、電壓等參數(shù)量變化曲線，根據(jù)對(duì)比結(jié)果來(lái)確定故障類(lèi)型、故障形成原因和鎖定故障點(diǎn)位，并憑借智能算法，自動(dòng)生成故障診斷報(bào)告、應(yīng)急處置方案和設(shè)備檢修方案。同時(shí)，工作人員也可使用系統(tǒng)的溯源分析工具，從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)取故障出現(xiàn)前后的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，掌握設(shè)備故障發(fā)展情況，對(duì)比溯源分析報(bào)告與故障診斷報(bào)告是否一致，為故障診斷精度提供雙重保障。

2.4 電氣設(shè)備閉環(huán)邏輯控制

在電氣設(shè)備控制過(guò)程中，人工智能技術(shù)將采取閉環(huán)邏輯控制方式，把受控對(duì)象的狀態(tài)信息反饋到輸入端，對(duì)比輸入值和反饋信息，根據(jù)二者偏差情況來(lái)下達(dá)相應(yīng)糾偏指令，直至系統(tǒng)輸出情況達(dá)到預(yù)期要求為止。如此，在無(wú)人工干預(yù)前提下，系統(tǒng)可以自動(dòng)糾偏受外部環(huán)境、設(shè)備老化、設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行等因素影響而偏離的運(yùn)行參數(shù)，避免參數(shù)誤差持續(xù)積累而引發(fā)設(shè)備故障等一系列連鎖問(wèn)題出現(xiàn)。如此，工作人員僅需提前編寫(xiě)控制程序、設(shè)定各項(xiàng)參數(shù)整定值與劃定偏差范圍、不定期檢查系統(tǒng)運(yùn)行狀況和著手解決設(shè)備故障等突發(fā)問(wèn)題，即可保持電氣設(shè)備乃至電氣工程的良好運(yùn)行工況，無(wú)需全程參與到電氣控制過(guò)程當(dāng)中，這有利于簡(jiǎn)化控制流程與減輕工作負(fù)擔(dān)。此外，考慮到現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境與設(shè)備狀態(tài)并非一成不變，由電氣控制系統(tǒng)定期對(duì)既定整定值的合理性進(jìn)行分析，綜合分析現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境條件、控制要求、電氣設(shè)備運(yùn)行狀況等因素，重新計(jì)算電壓、電流、電機(jī)轉(zhuǎn)速等電氣參數(shù)的最佳整定值，從而解決現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境等要素發(fā)生變化后固有整定值缺乏實(shí)際參考價(jià)值的問(wèn)題。

2.5 狀態(tài)監(jiān)測(cè)

在早期電氣工程中，所構(gòu)建電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的故障處理能力有限，秉持著被動(dòng)控制理念，往往是在設(shè)備故障出現(xiàn)后，再采取自動(dòng)報(bào)警、故障診斷、切斷故障部分與正常部分連接等措施，造成耽誤生產(chǎn)活動(dòng)開(kāi)展等實(shí)質(zhì)性損失。對(duì)此，需要在狀態(tài)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中應(yīng)用到人工智能技術(shù)，根據(jù)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)與歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的設(shè)備運(yùn)行工況，判斷超載、欠壓、過(guò)流等故障的出現(xiàn)率，在故障出現(xiàn)率達(dá)到相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，立即采取調(diào)節(jié)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、設(shè)備停機(jī)檢修等處理措施，將電氣設(shè)備故障隱患消弭于無(wú)形，避免出現(xiàn)設(shè)備故障并造成實(shí)質(zhì)性損失。

3 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用策略

3.1 建立中央控制智能系統(tǒng)

在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)運(yùn)行期間，各臺(tái)電氣設(shè)備間保持緊密的內(nèi)在聯(lián)系，在任意一臺(tái)設(shè)備出現(xiàn)故障問(wèn)題或處于異常工況時(shí)，會(huì)對(duì)相連設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)造成明顯影響，嚴(yán)重時(shí)造成設(shè)備大范圍癱瘓運(yùn)行的后果。針對(duì)這一問(wèn)題，需要依托人工智能技術(shù)來(lái)建立中央控制智能系統(tǒng)，采取集中監(jiān)控方式，全面采集所接入電氣設(shè)備與現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的監(jiān)測(cè)信號(hào)，形成一套完全覆蓋電氣工程的控制系統(tǒng)，以及在各臺(tái)電氣設(shè)備與控制系統(tǒng)間形成一個(gè)信息網(wǎng)[3]。簡(jiǎn)單來(lái)講，則是把電氣工程視作為一個(gè)整體，解決電氣設(shè)備缺乏聯(lián)動(dòng)控制的難題。例如，在單臺(tái)電氣設(shè)備出現(xiàn)故障問(wèn)題后，系統(tǒng)根據(jù)已掌握信息，準(zhǔn)確判斷設(shè)備故障問(wèn)題對(duì)其他電氣設(shè)備與電氣工程造成的具體影響，采取切斷故障部分與非故障部分連接、調(diào)整相關(guān)聯(lián)設(shè)備控制方案內(nèi)容等措施，最大程度地減小設(shè)備故障對(duì)整體運(yùn)行狀況造成的影響。

3.2 組合應(yīng)用人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)

現(xiàn)代電氣工程有著規(guī)模龐大的特征，接入大量電氣設(shè)備，在控制過(guò)程中需要持續(xù)采集海量信息、處理復(fù)雜邏輯問(wèn)題。在這一工程背景下，微處理器、PLC控制器等裝置的運(yùn)算處理能力有限，在同時(shí)處理多項(xiàng)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，容易出現(xiàn)系統(tǒng)卡頓、程序并發(fā)無(wú)序運(yùn)行等問(wèn)題，難以在短時(shí)間內(nèi)提供運(yùn)算處理結(jié)果，進(jìn)而對(duì)電氣控制效果造成影響。例如，在多臺(tái)電氣設(shè)備同時(shí)出現(xiàn)運(yùn)行故障時(shí)，要求計(jì)算機(jī)工作站同步進(jìn)行故障診斷，診斷周期有所延長(zhǎng)，故障設(shè)備受損程度隨時(shí)間推移而持續(xù)加劇。

對(duì)此，需要組合應(yīng)用到人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)。在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)運(yùn)行期間，正常情況下由計(jì)算機(jī)工作站、現(xiàn)場(chǎng)分處理器共用完成運(yùn)算分析任務(wù)，用于判斷設(shè)備狀態(tài)、檢查是否出現(xiàn)故障問(wèn)題。而在出現(xiàn)設(shè)備大面積故障、現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境明顯改變等突發(fā)情況，或是執(zhí)行設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)等較為復(fù)雜的操作時(shí)，則將運(yùn)算任務(wù)提交至大數(shù)據(jù)平臺(tái)，采取分布式計(jì)算方法，由多臺(tái)服務(wù)器完成獨(dú)立計(jì)算任務(wù)，把計(jì)算結(jié)果匯總整理后提交至電氣自動(dòng)化系統(tǒng)，在極短時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜運(yùn)算任務(wù)，獲取準(zhǔn)確結(jié)果。對(duì)這2 項(xiàng)技術(shù)的組合應(yīng)用，既可以顯著改善電氣控制效果和提高決策精度，還可以擺脫硬件設(shè)備性能與數(shù)量造成的限制，僅需在控制系統(tǒng)中配置少量微處理器、控制器等裝置，并保持電氣控制系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)平臺(tái)的通信連接狀況，即可滿足實(shí)際控制要求，把電氣控制系統(tǒng)乃至電氣工程的建設(shè)成本控制在合理范圍內(nèi)[4]。

3.3 強(qiáng)化人工智能自學(xué)習(xí)能力

人工智能技術(shù)具備自學(xué)習(xí)能力，通過(guò)模型訓(xùn)練來(lái)提高系統(tǒng)決策分析能力，模型訓(xùn)練時(shí)間越長(zhǎng)，所提供樣本數(shù)據(jù)越多，則系統(tǒng)決策分析能力提升幅度越大。對(duì)此，為深挖人工智能技術(shù)價(jià)值，持續(xù)提升電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的智能化程度，需要進(jìn)一步加大人工智能模型訓(xùn)練量、豐富專(zhuān)家智庫(kù)樣本類(lèi)型與增加樣本數(shù)量，由智能控制系統(tǒng)在不同假定條件下開(kāi)展運(yùn)算分析操作來(lái)獲取最優(yōu)解答案。例如，Tesauro 在TD-Gammon 棋類(lèi)程序中便采取機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該款程序陸續(xù)進(jìn)行150萬(wàn)次的自生成對(duì)弈模型訓(xùn)練，決策分析能力達(dá)到人類(lèi)頂尖選手的專(zhuān)業(yè)水準(zhǔn)，在后續(xù)棋類(lèi)比賽中取得39∶1的良好成績(jī)，充分論證了人工智能技術(shù)的自學(xué)習(xí)價(jià)值[5]。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，人工智能技術(shù)的問(wèn)世，為電氣自動(dòng)化控制提供了全新方向，系統(tǒng)可以在無(wú)人工干預(yù)前提下完成更為復(fù)雜的控制任務(wù)，是提升電氣控制水平的重要舉措。從業(yè)人員理應(yīng)認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值，加大技術(shù)應(yīng)用推廣力度，在故障排查、故障診斷等場(chǎng)景中做到落地應(yīng)用，依托人工智能技術(shù)來(lái)打造新一代的電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)，推動(dòng)中國(guó)電氣事業(yè)的健康、穩(wěn)步發(fā)展。