电气工程及其自动化的智能化技术应用

电气工程及其自动化的智能化技术应用

李伟

合肥建工钢结构彩板有限责任公司 合肥市庐阳区

摘要

电气智能化技术是目前电力系统广泛应用的技术，对电气工程的发展具有重要作用。本文对电气工程及其自动化的智能化技术应用进行研究，从电力系统智能化和智能控制系统两方面进行探讨，较为深入地对智能化技术的应用进行了分析，有助于推动电气工程的高质量发展，为相关研究提供一定参考。

关键词：电气工程；自动化；智能化；技术

引言

电气工程及其自动化技术是现代工业发展的支撑，在我国经济、社会发展历程中有着不可磨灭的贡献。但随着我国综合实力不断提高，高质量发展成为时代主旋律，传统的电气工程及其自动化技术难以满足当前时代高效、绿色、智能的需求，亟需进行技术升级。智能化技术的推广，为电气工程及其自动化技术升级带来了思路。基于以上背景，本文对电气工程及其自动化的智能技术应用进行研究，期望通过研究能够推动电气工程及其自动化智能化技术应用水平的提升，同时为相关研究提供一定参考。

1 电力系统智能化

1.1 智能电网的建设和运行

电力系统智能化是电气工程及其自动化智能技术应用最广泛的领域，而智能电网建设和运行，是电力系统智能化的核心部分。智能电网集成控制技术、通信技术、信息技术等为一体，能够进行安全、高效的电力网络管理。在智能电网的建设中，电气工程及其自动化智能化技术应注重电力系统的智能化、数字化、集成化改造，通过实时数据采集、分析和处理，实现对电网运行状态全过程监控。在具体的应用中，电气工程及其自动化智能技术主要通过人工智能、物联网等技术进行智能电网建设。通过引入人工智能、机器学习等技术，电力系统能够根据实现自动优化电力调度，进行智能决策；通过物联网技术，智能电力系统能够远程监控电力设备的状态，当设备出现故障时，可通过无人机、机器人等工具进行远程维护，设备运行更有保障；通过大数据分析技术，能够对智能电网的使用情况进行分析，为后续电网运营提供依据。在技术要点方面，智能电网建设首先要保证信息安全，通过加强网络安全防护、设置信息管理系统用户权限等，防止数据泄露，防范网络攻击。为适应不断变化的用电需求，智能电网建设时还需要具备较好的兼容性和扩展性。

1.2 基于人工智能的电力负荷预测和优化调度

电力负荷是影响电力系统稳定性的关键参数，电力负荷过高很容易造成电网供电故障，因此就需要对电力负荷进行预测，根据预测结果进行优化调度，在电力负荷预测和优化调度中，人工智能是关键智能化技术。具体而言，电力负荷预测和优化调度中主要用到的人工智能技术为深度学习和机器学习算法，通过以上技术对历史电力负荷数据进行学习和分析，构建精确的负荷预测模型，通过实时数据的不断输入对模型进行优化，如此便能够实现智能化预测未来时间段的电力负荷，再根据电力负荷预测结果，通过智能化调度系统优化电力资源分配，保障电力系统的供需平衡。在该环节中，数据的完整性、准确性尤为重要。无论是电力负荷预测还是优化调度，都需要依托大量的历史数据和实时数据，倘若数据不完整、不准确，预测便会存在偏差。此外，预测模型的泛化能力也至关重要。由于电力负荷受到多种因素的影响，模型需要具备较好的泛化能力，以应对不同场景下的预测和调度需求。

1.3 智能电力设备和传感器应用

在电气系统智能化建设中，需要使用大量的智能电力设备和传感器，采集和传输电力系统的相关数据。智能电力设备主要包括智能开关、智能变压器、智能电表等，能够实现对电力网络状态的实时监测、数据分析和远程控制。智能开关中内置了传感器和通信模块，通过模块能够实时监测电路中的电流、电压等参数，当监测参数到达一定指标时，智能开关能够根据预设程序自动进行开关操作。智能变压器中集成了温度、压力、绝缘等类型的传感器，主要是对变压器的运行状态进行实时监测，并将数据传输至控制中心，控制中心中的分析模型能够根据数据，预测变压器的维护周期，使变压器的运行更加稳定。智能电表中集成了信息采集和通讯模块，能够实时采集用户用电数据，通过无线通信将数据上传，方便用户查询用电量的同时，也能够为负荷预测和优化调度提供依据。

传感器通常是电力设备中集成的模块，在电气系统智能化中，常用的传感器有温度传感器、湿度传感器、压力传感器、电流传感器等，各类传感器的主要功能为读取相应参数，是电气智能化系统获取数据参数的直接来源。传感器通常安装在电气设备的关键部位，如变压器的绕组、开关的触点等。在选择传感器时，应选择精度较高、稳定性较好的传感器，确保其能够在恶劣环境下长期稳定运行，降低维护成本。

2 智能控制系统

2.1 自适应控制算法在电气系统中的应用

智能控制系统是电气工程及其自动化技术智能化实现的关键，电气工程及其自动化技术的体现也都围绕控制进行。在电气系统中，各项参数都并非一成不变，在外部环境干扰、负载波动、设备参数变化等常见干扰下，常规的固定参数控制方法难以满足实时变化的控制需求，因此自适应控制算法被广泛应用。该种算法能够根据系统状态实时调整控制参数，以最优方法进行电气系统控制。自适应控制算法实现第一步便是系统建模，该环节对电气系统进行数学建模，明确系统的输入、输入等变量，为自适应控制算法设计和实现奠定基础。建模完成后，就需要进行算法设计，根据控制策略、控制参数等，设计合适的自适应控制算法。算法设计完成后，就需要通过计算机编程语言实现，目前自适应控制算法实现常用的编程语言为MATLAB/Simulink或C++等。在算法实现后，将实现好的自适应控制算法集成到电气系统的控制单元中，与系统其他模块协同工作，在其运行过程中，自适应算法会根据实时数据自动调整参数，实现对电气系统的优化控制。例如，在电机控制系统的自适应控制中，自适应控制算法可以根据电机的实时转速和负载情况，自动调整电机的电压、电流等参数，以实现电机的平稳运行和高效能量转换。

2.2 基于机器学习的故障检测与诊断

电气系统运行中不可避免地会出现故障，为提高电气系统的稳定性，就需要对系统进行故障检测与诊断，及时发现潜在故障并进行排除，进而提高电气系统的稳定性。在电气智能化技术应用中，基于机器学习的故障检测与诊断效率和准确率较高，该方法通过训练模型学习数据的内在规律和特征，能够实现对故障的快速、准确识别，提高故障处理的效率和质量。该智能化技术应用前，需要收集传感器、监控等设备的历史运行数据，包括正常状态数据和故障状态数据，通过数据清洗、特征提取等数据处理方法，训练机器学习模型（如TensorFlow、PyTorch等）。机器学习模型训练是根据数据特征及任务要求，选择合适的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络、随机森林等。选择合适的算法后，就可以使用预处理后的数据训练模型。模型训练完毕后，就可以将其应用于实时数据监测中，当监测到异常数据时，模型会自动触发报警机制，并根据模型分析结果输出故障类型、故障原因等预测。

该环节中，需要特别注意特征选择与提取、模型优化与评估两方面技术要点。特征选择与提取需要选择与故障相关的特征，还需要考虑特征的稳定性和可解释性，便于学习模型训练中更好地理解数据。模型优化预评估为模型训练过程中，根据其性能表现，对其模型参数进行调整、改进其算法，通过计算准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能。

结论

电气智能化技术的使用，提高了电气系统的稳定性，降低了维护成本，为电力行业的可持续发展提供了有力支撑。在智能化技术应用中，应明确技术应用流程，准确把握各类智能化技术的适用范围，做好相关技术要点控制，使智能化技术发挥应有价值，推动电力系统的高质量发展。

参考文献

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