賈兆光 魏志兵 李勇

國(guó)網(wǎng)山東省電力公司壽光市供電公司稻田供電所 山東 濰坊 262706

引言

電氣自動(dòng)化是一種利用電氣技術(shù)和自動(dòng)控制理論來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備和系統(tǒng)自動(dòng)化運(yùn)行的科學(xué)領(lǐng)域，它通過(guò)將傳感器、執(zhí)行器、控制器和通信設(shè)備等組合在一起，實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備和工藝過(guò)程的監(jiān)測(cè)、控制和優(yōu)化。人工智能在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用有著重要的意義，可以使電氣自動(dòng)化系統(tǒng)具備更強(qiáng)大的智能決策和學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的智能分析和決策，讓電氣自動(dòng)化系統(tǒng)能夠自主地進(jìn)行故障診斷、預(yù)測(cè)維護(hù)和優(yōu)化控制，提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率。并且，傳統(tǒng)的控制算法通?；陬A(yù)先設(shè)定的規(guī)則和模型，無(wú)法應(yīng)對(duì)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的工況變化，而人工智能技術(shù)可以通過(guò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境信息，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制策略的優(yōu)化和調(diào)整。

1 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)

1.1 穩(wěn)定性

隨著人工智能的快速發(fā)展，越來(lái)越多的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)開(kāi)始采用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能化控制和決策，在電氣自動(dòng)化應(yīng)用中，穩(wěn)定性是指系統(tǒng)能夠持續(xù)、可靠地運(yùn)行，不受外部干擾或內(nèi)部故障的影響。人工智能技術(shù)的穩(wěn)定性取決于能算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要考慮到系統(tǒng)的復(fù)雜性和實(shí)時(shí)性要求，算法應(yīng)能夠處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并能夠在短時(shí)間內(nèi)做出準(zhǔn)確的決策。

1.2 便捷性

傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)需要進(jìn)行煩瑣的手動(dòng)配置和調(diào)整，而人工智能技術(shù)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別系統(tǒng)的工作流程和參數(shù)要求。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，人工智能算法能夠智能地配置系統(tǒng)，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)節(jié)，提高系統(tǒng)的性能和效率。這種自動(dòng)化配置和優(yōu)化過(guò)程大大減少了人為的工作量和錯(cuò)誤，并且節(jié)省了時(shí)間和資源[1]。

1.3 實(shí)用性

在電氣自動(dòng)化應(yīng)用中，存在著能源調(diào)度、生產(chǎn)線(xiàn)優(yōu)化等許多復(fù)雜的優(yōu)化和調(diào)度問(wèn)題，通過(guò)應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以建立模型和算法來(lái)解決這些問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)利用和生產(chǎn)效率的最大化，還能對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的分析和計(jì)算來(lái)生成最佳決策，并在實(shí)時(shí)或離線(xiàn)環(huán)境中實(shí)施。傳統(tǒng)的電氣系統(tǒng)操作往往需要投入大量的人力和時(shí)間，而人工智能算法能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的配置和優(yōu)化過(guò)程，不僅減少了人力資源的浪費(fèi)，還使企業(yè)能夠更加高效地利用資源，并且通過(guò)對(duì)電氣設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，人工智能可以檢測(cè)設(shè)備的健康狀況和預(yù)測(cè)潛在故障，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，提高設(shè)備的可靠性和可用性，減少停機(jī)時(shí)間和維修成本。

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

2.1 電氣設(shè)備設(shè)計(jì)

通過(guò)將人工智能算法應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)過(guò)程中的參數(shù)優(yōu)化和布局優(yōu)化，設(shè)計(jì)師能夠快速找到最佳的設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的設(shè)計(jì)流程，從而大大提高設(shè)計(jì)效率和準(zhǔn)確性。在設(shè)備的設(shè)計(jì)前期要收集和整理傳感器數(shù)據(jù)、運(yùn)行記錄等大量的電氣設(shè)備數(shù)據(jù)，利用人工智能算法，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，建立準(zhǔn)確的模型[2]。接下來(lái)，設(shè)計(jì)師可以通過(guò)輸入設(shè)計(jì)需求和參數(shù)，將這些數(shù)據(jù)輸入到人工智能模型中進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，快速分析數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)電氣設(shè)備的性能和運(yùn)行狀況，為設(shè)計(jì)提供準(zhǔn)確的參考和指導(dǎo)。然后定義設(shè)計(jì)的目標(biāo)和約束條件，然后通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，讓人工智能算法自動(dòng)搜索和分析大量的設(shè)計(jì)空間，從而實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備設(shè)計(jì)的自動(dòng)化和智能化，這一過(guò)程中，設(shè)計(jì)時(shí)只需輸入設(shè)計(jì)需求和參數(shù)，人工智能算法就能夠自動(dòng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，生成最佳的設(shè)計(jì)方案，這大大提高了設(shè)計(jì)效率和準(zhǔn)確性，減少了人為錯(cuò)誤和失誤的可能性。還能通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析電氣設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障和問(wèn)題，并提供相應(yīng)的解決方案，讓相關(guān)工作人員根據(jù)算法提供的建議進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，提高設(shè)備的可靠性和安全性，減少故障和風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

2.2 故障預(yù)警

要想實(shí)現(xiàn)該功能，就需要收集和監(jiān)測(cè)電氣設(shè)備的電流、電壓、溫度等運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立大數(shù)據(jù)集，利用人工智能算法，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，訓(xùn)練出故障預(yù)警模型[3]。故障預(yù)警模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，識(shí)別出潛在的故障特征，它能自動(dòng)地檢測(cè)和分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并與之前的模式進(jìn)行比較，從而判斷當(dāng)前是否存在潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)，還可以根據(jù)不同類(lèi)型的故障特征，提供相應(yīng)的預(yù)警信號(hào)或警報(bào)，以引起操作人員的注意。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法和專(zhuān)家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)故障診斷和推理，通過(guò)將專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)融入人工智能模型中，模型可以更加準(zhǔn)確地判斷故障類(lèi)型和原因，一旦發(fā)生故障預(yù)警，模型可以通過(guò)推理分析，確定故障的具體位置和影響范圍，為維修和恢復(fù)工作提供有針對(duì)性的指導(dǎo)和建議。借助不斷收集和反饋實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，它還能實(shí)現(xiàn)不斷自動(dòng)更新和優(yōu)化，并自動(dòng)學(xué)習(xí)新的故障特征和模式，及時(shí)調(diào)整預(yù)警的閾值和策略，以此來(lái)適應(yīng)不同電氣設(shè)備和運(yùn)行環(huán)境的變化。

2.3 故障排查診斷

通過(guò)運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以提高故障排查的效率和準(zhǔn)確性，降低故障處理時(shí)間和成本，從而提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。人工智能技術(shù)可以利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)識(shí)別和分析電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中的故障模式，通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，它可以學(xué)習(xí)和識(shí)別不同故障模式的特征和模式，從而能夠快速準(zhǔn)確地診斷故障[4]。例如，通過(guò)分析傳感器數(shù)據(jù)、信號(hào)波形和設(shè)備狀態(tài)參數(shù)等信息，識(shí)別出與正常運(yùn)行不符的模式或異常情況，并確定潛在的故障原因；還能基于專(zhuān)家系統(tǒng)和推理引擎，構(gòu)建智能化的故障排查和診斷系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可以通過(guò)與操作員的交互，收集關(guān)于故障的詳細(xì)信息，并根據(jù)已有的知識(shí)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)進(jìn)行推理和分析，快速給出準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果。通過(guò)人工智能技術(shù)的支持，操作員可以在故障發(fā)生時(shí)迅速找到問(wèn)題所在，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)，從而減少故障對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響。此外，人工智能技術(shù)還可以利用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，對(duì)電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中的設(shè)備進(jìn)行智能化的監(jiān)測(cè)和檢測(cè)，通過(guò)對(duì)設(shè)備圖像和視頻的分析，檢測(cè)到設(shè)備表面的異常狀況、熱點(diǎn)和電氣連接問(wèn)題等，這種基于視覺(jué)的故障排查技術(shù)可以幫助操作員及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)，避免故障進(jìn)一步擴(kuò)大，同時(shí)減少了對(duì)人工巡檢的依賴(lài)。

2.4 電氣設(shè)備閉環(huán)邏輯控制

閉環(huán)邏輯控制是指通過(guò)傳感器采集電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將其與設(shè)定值進(jìn)行比較，進(jìn)而調(diào)整控制策略以實(shí)現(xiàn)期望的運(yùn)行目標(biāo)，該技術(shù)的引入使得電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)具備了更高的智能化和自適應(yīng)能力。還能通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，建立電氣設(shè)備運(yùn)行的模型，預(yù)測(cè)設(shè)備的未來(lái)運(yùn)行趨勢(shì)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，這種基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力使得系統(tǒng)可以更加準(zhǔn)確地判斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，從而及時(shí)采取相應(yīng)的控制措施，提高電氣設(shè)備的性能和穩(wěn)定性。人工智能技術(shù)還可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備閉環(huán)控制策略的優(yōu)化，其中，深度學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，自動(dòng)提取電氣設(shè)備運(yùn)行的特征和模式，并從中學(xué)習(xí)到最優(yōu)的控制策略，該策略的優(yōu)化使控制系統(tǒng)能夠更加靈活地響應(yīng)不同的運(yùn)行需求和工況變化，提高系統(tǒng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。人工智能技術(shù)還可以利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備閉環(huán)控制過(guò)程中的優(yōu)化和決策，在閉環(huán)控制中系統(tǒng)可以根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)和設(shè)定目標(biāo)，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法自主地調(diào)整控制策略，以使得系統(tǒng)的性能指標(biāo)最優(yōu)化，這種基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的學(xué)習(xí)過(guò)程使得系統(tǒng)能夠快速適應(yīng)不同的運(yùn)行場(chǎng)景，提高了電氣設(shè)備的控制精度和效率。

2.5 狀態(tài)監(jiān)測(cè)

為了實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的有效運(yùn)用，人工智能技術(shù)需要依賴(lài)于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)，合理選擇傳感器，并確保傳感器的準(zhǔn)確性和可靠性，還需要建立高效的數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)，這樣才能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析大量的電氣設(shè)備數(shù)據(jù)。通過(guò)使用人工智能技術(shù)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備和系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)測(cè)和健康評(píng)估，從而及時(shí)采取相應(yīng)的措施，確保系統(tǒng)的安全運(yùn)行[5]。根據(jù)電氣設(shè)備的工作參數(shù)和歷史數(shù)據(jù)，建立模型來(lái)評(píng)估設(shè)備的健康狀況，通過(guò)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的持續(xù)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，及時(shí)檢測(cè)到設(shè)備的退化和老化情況，預(yù)測(cè)設(shè)備的壽命和性能下降趨勢(shì)，并制定相應(yīng)的維護(hù)計(jì)劃，以確保設(shè)備的可靠性和持續(xù)運(yùn)行。還能應(yīng)用于電氣設(shè)備的優(yōu)化控制，通過(guò)分析大量的數(shù)據(jù)和算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備和系統(tǒng)的優(yōu)化控制。

2.6 將智能應(yīng)用融于電力系統(tǒng)

電力系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜而龐大的網(wǎng)絡(luò)，涉及能源的生產(chǎn)、傳輸和分配，人工智能技術(shù)可以通過(guò)智能優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行策略和資源配置，從而提高能源的利用效率和系統(tǒng)的運(yùn)行效率。將智能應(yīng)用融于電力系統(tǒng)的關(guān)鍵操作措施包括數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)、智能監(jiān)控與診斷、智能優(yōu)化算法以及智能規(guī)劃與調(diào)度，通過(guò)對(duì)電力系統(tǒng)中大量數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力需求、負(fù)荷峰值和能源供應(yīng)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，以便進(jìn)行合理的生產(chǎn)計(jì)劃和資源調(diào)配。此外，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，識(shí)別出潛在的故障和異常，從而采取及時(shí)的措施以確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。智能監(jiān)控與診斷是將智能應(yīng)用融于電力系統(tǒng)的另一個(gè)關(guān)鍵措施，使用圖像識(shí)別、模式識(shí)別和信號(hào)處理等技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控和健康狀況診斷，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障或異常時(shí)，智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別并及時(shí)報(bào)警，以便運(yùn)維人員迅速采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣?lái)減少停機(jī)時(shí)間和損失。分析電力系統(tǒng)的復(fù)雜性和非線(xiàn)性特性，以便利用智能優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化電力系統(tǒng)的控制策略和參數(shù)配置，實(shí)現(xiàn)能源的最優(yōu)分配和利用，通過(guò)智能調(diào)度和優(yōu)化能源供應(yīng)鏈，最大限度地提高能源利用效率，還能結(jié)合以往的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)電力需求和負(fù)荷峰值進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果制定合理的生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度策略。此外，通過(guò)模擬和優(yōu)化算法，可以進(jìn)行電力系統(tǒng)的規(guī)劃和設(shè)計(jì)，找到最佳的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和布局，以滿(mǎn)足未來(lái)的能源需求。

3 電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用變得更加廣泛和深入，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，電氣系統(tǒng)可以從大量的數(shù)據(jù)中提取特征和模式，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的自動(dòng)化控制和決策，這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法為電氣系統(tǒng)的智能化和自適應(yīng)性提供了更多的可能性。傳統(tǒng)的控制算法通?；诮：鸵?guī)則的方法，但這些方法在復(fù)雜系統(tǒng)和非線(xiàn)性系統(tǒng)中的效果有限。相比之下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來(lái)建立模型和控制規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和適應(yīng)性更強(qiáng)的控制力度。智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為電氣自動(dòng)化控制提供了更多的數(shù)據(jù)來(lái)源和信息反饋，智能傳感器能夠?qū)崟r(shí)感知和監(jiān)測(cè)電氣系統(tǒng)的各種參數(shù)和狀態(tài)，而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則可以將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)傳輸和處理，通過(guò)將智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能算法相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的智能化監(jiān)測(cè)、故障診斷和優(yōu)化控制。這將為電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)提供更多的智能化功能和性能改進(jìn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，電氣系統(tǒng)將能夠通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的自動(dòng)化控制和決策，智能傳感器等技術(shù)的發(fā)展為電氣自動(dòng)化控制提供了更多的數(shù)據(jù)來(lái)源和信息反饋，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能化監(jiān)測(cè)、故障診斷和優(yōu)化控制。這些前沿技術(shù)的融合將為電氣自動(dòng)化領(lǐng)域帶來(lái)更多的智能化功能和性能改進(jìn)，推動(dòng)電氣系統(tǒng)向著更高效、安全和可靠的方向發(fā)展。