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摘 要：人工智能技术通过一系列的信息编程将数据进行收集、识别、传输、转换、接收等，对电气系统进行一定参数的运算，达到提升设备精准度与效率的目的，为整个产业带来新的发展方向，从而达到提高经济效益，降低成本，最终提升企业的综合竞争能力的目的。本文全面探讨了电气自动化在人工智能上的应用，寄望提高电气自动化在人工智能上的实践应用。
关键词：电气自动化;人工智能;应用
引言：
电气自动化中人工智能的应用在设计过程中、故障处理过程、生产过程等全过程的应用越来越广泛，大幅度提升电气自动化运作的工作效率及降低运作的成本。
1 人工智能技术
人工智能技术主要通过计算机编程的手段，对人类获取、辨别信息的能力和自动反应能力进行模拟，以此处理一些需要人类才能处理好的问题。当前，关于人工智能的探讨已经十分深入，俨然成为一个系统，很多专家在语言辨别、结构分析、策略分析、专家系统等方面进行研究。人工智能技术的应用，一方面使电气自动化水平得到了改善，使设备的操作更加准确，另一方面减少了人力资本和物料的经费开支，使工作效益有所提高，最终推动了智能化的操作水平。其中人工智能设备上参数调节便、准确性高、产品性能保障度高、抗干扰强、误差率低等方面得到普遍发展。
2 电气自动化中人工智能技术应用
2.1 电气设计中人工智能技术的应用
电气设计在人工智能方面的应用最为突出。众所周知，电气设备结构复杂，在实际设计过程中，既需要用到电气、电路、电机、程序、自动化等多种学科相关知识，又需要发电机、传感器等多种零部件相结合，并且对设计人员专业水平与工作经验也需要较高的要求，因而电气设计是一项复杂的工程。电气设计传统方法通过运用简单的实验与手工校验来设计电气设备，不仅难以找出最优设计方案，而且工作效率低下。这就为人工智能技术在电气设备设计方面的应用提供了基础。人工智能技术利用计算机、CAD、ELAN等制图软件对电气进行辅助设计，实现了传统设计方法优势与计算机辅助设计的有机结合，从而大大缩短了设备开发周期，提高了设备设计效率，进而提高了电气设计质量。同时，人工智能技术在电气设计中的应用，在实现电气设备高效运行方面也有较好的应用，通过降低脑力劳动强度与人力成本投入，实现设备的自动化控制，从而使设备达到更高效的运行。
2.2 故障检测中人工智能技术的应用
故障检测是电气自动化过程控制中的一个关键环节，其检测准确性、及时性直接关系着整个电气系统的运行安全性与可靠性。电气故障诊断中，模糊理论、专家技术及神经网络控制等人工智能技术发挥着重要的作用，而最常见的是用来处理电路发热、电子元件、发电机、发动机及变压器故障等。使用传统技术对发动机等相关故障进行诊断时，常常耗时费力，极大地浪费了各种资源。与此同时，电气故障一般具有突发性，传统的诊断技术往往不能做到及时诊断、有效处理，从而反复处理，效率低下。而此类设备采用了先进的模糊控制、神经网络控制等相关技术对各种电气故障实施诊断、及时探测、准确定位、隔离修复，可以及时诊断出真正问题所在，准确判断故障，最大程度地避免损失的发生。利用先进技术便有可能实现对故障的有效检测，人工智能技术在电气设备与电气自动化系统中的应用就很好的证明了这一点。
2.3 在设备运行过程中的人工智能技术应用
对于设备运行过程的有效控制，可以使整个生产得到有效、更准确、更优化管理。通过人工智能技术主要是达到设备运行中的自动化管理，一方面，提高生产工作效率，另一方面达到降低成本。从具体应用技术看，生产过程的控制主要集中在神经网络控制、模糊控制、专家系统控制几个方面。首先，在网络神经控制方面，其原理是以人脑神经元为对象，进行模拟并建立网络模型，从而达到系统控制最优化;其次，在专家控制方面，主要是依据专家系统理论，有效的与控制理念技术相结合，关键之处还是在于对专家经验的模仿，并将其以智能化的数据进行参数设置，达到实现应用的目标;最后，在模糊控制方面，即根据模糊推理、模糊语言变量等，将专家经验规则加以整理，建立起一个模糊的控制模型，通过模糊控制器，最终实现对于电气控制系统的控制。人工智能技术在设备运行过程中的应用已基本实现了电气过程控制的智能化，并进一步提升了过程控制的自动化。
3 电气自动化在人工智能应用案例
3.1 人工智能在电网监控上的应用
智能监控是电网中不可或缺的部分，通过人工智能仪器仪表的监控技术，可以对电力设备运行的现状和实时数据进行及时的掌控。智能监控可以为人們提供数字化的图像显示，并对电力系统工作环节进行及时图像显示和信息记录，为管理人员的工作提供了极大的便利和数据支持。此外，如今的智能监控系统还实现了远程操作界面、自动警告以及遥控开关等性能，使电力设备的工作和效率有了显著的提高。不仅合理分配了电力公司的人力资源，对电力生产的安全做出了保障，而且提升了我国电力企业的自动化水准，符合我国电力发展的需求。其智能性主要体现在，当对电力系统中高压进线结构，低压进线结构以及电源切换等结构进行控制时，会首先对分布分层式的系统结构进行分析，而且随时监督并记录各层的温度变化和工作状况，并及时反馈。
3.2 人工智能在电网自愈上的应用
电网自愈由自我预防和自我恢复两部分组成，自我预防是指采用传感测量与仿真分析对电网的运行状态进行在线监视和诊断，以便及时发现、调整及消除事故隐患;自我恢复是指故障发生时，采用自动控制方法快速隔离或快速恢复故障，以免对电网的供电质量产生不利影响。就现有人工智能技术水平而言，这一功能的实现在最大程度上降低了故障对系统、对设备造成的负面影响[2]
总之，电网的故障自愈功能具体表现为以下两个方面：配电网的关键设备及配网设备均采取可视化的管理方法，原因是可视化管理既能及时检测出配电网设备的异常，又能自动启动相应的维修决策程序，从而提高故障的响应与处理效率;启动处理程序时，隔离故障并自动调控隔离参数，由此实现故障自诊断、自治疗、自痊愈的功能。研究表明，缩短故障处理的耗时非常重要，即此举能缩短供电恢复的时间，减轻故障的影响程度，降低故障所导致的经济损失。
4 结束语
随着电气设备高度自动化的发展，人工智能技术在电气自动化控制方面的应用，使得其更好的服务于人民，服务于生产。随着电气自动化工程的不断发展，人工智能技术也应继续不断改革和創新，不断提高智能化程度，从而为电气工程及其他行业的智能化与自动化发展注入新的动力。伴随着人工智能技术的发展，在电气化设备上应用的提高，也必将释放了更多劳动力，使人类可以做更多创造性的劳动。
参考文献
[1]王雪飞.电气自动化控制中应用人工智能技术的探讨[J].才智，2015，2：311.
[2]马仲雄.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程，2015，11：246-247.
关键词：电气自动化;人工智能;应用
引言：
电气自动化中人工智能的应用在设计过程中、故障处理过程、生产过程等全过程的应用越来越广泛，大幅度提升电气自动化运作的工作效率及降低运作的成本。
1 人工智能技术
人工智能技术主要通过计算机编程的手段，对人类获取、辨别信息的能力和自动反应能力进行模拟，以此处理一些需要人类才能处理好的问题。当前，关于人工智能的探讨已经十分深入，俨然成为一个系统，很多专家在语言辨别、结构分析、策略分析、专家系统等方面进行研究。人工智能技术的应用，一方面使电气自动化水平得到了改善，使设备的操作更加准确，另一方面减少了人力资本和物料的经费开支，使工作效益有所提高，最终推动了智能化的操作水平。其中人工智能设备上参数调节便、准确性高、产品性能保障度高、抗干扰强、误差率低等方面得到普遍发展。
2 电气自动化中人工智能技术应用
2.1 电气设计中人工智能技术的应用
电气设计在人工智能方面的应用最为突出。众所周知，电气设备结构复杂，在实际设计过程中，既需要用到电气、电路、电机、程序、自动化等多种学科相关知识，又需要发电机、传感器等多种零部件相结合，并且对设计人员专业水平与工作经验也需要较高的要求，因而电气设计是一项复杂的工程。电气设计传统方法通过运用简单的实验与手工校验来设计电气设备，不仅难以找出最优设计方案，而且工作效率低下。这就为人工智能技术在电气设备设计方面的应用提供了基础。人工智能技术利用计算机、CAD、ELAN等制图软件对电气进行辅助设计，实现了传统设计方法优势与计算机辅助设计的有机结合，从而大大缩短了设备开发周期，提高了设备设计效率，进而提高了电气设计质量。同时，人工智能技术在电气设计中的应用，在实现电气设备高效运行方面也有较好的应用，通过降低脑力劳动强度与人力成本投入，实现设备的自动化控制，从而使设备达到更高效的运行。
2.2 故障检测中人工智能技术的应用
故障检测是电气自动化过程控制中的一个关键环节，其检测准确性、及时性直接关系着整个电气系统的运行安全性与可靠性。电气故障诊断中，模糊理论、专家技术及神经网络控制等人工智能技术发挥着重要的作用，而最常见的是用来处理电路发热、电子元件、发电机、发动机及变压器故障等。使用传统技术对发动机等相关故障进行诊断时，常常耗时费力，极大地浪费了各种资源。与此同时，电气故障一般具有突发性，传统的诊断技术往往不能做到及时诊断、有效处理，从而反复处理，效率低下。而此类设备采用了先进的模糊控制、神经网络控制等相关技术对各种电气故障实施诊断、及时探测、准确定位、隔离修复，可以及时诊断出真正问题所在，准确判断故障，最大程度地避免损失的发生。利用先进技术便有可能实现对故障的有效检测，人工智能技术在电气设备与电气自动化系统中的应用就很好的证明了这一点。
2.3 在设备运行过程中的人工智能技术应用
对于设备运行过程的有效控制，可以使整个生产得到有效、更准确、更优化管理。通过人工智能技术主要是达到设备运行中的自动化管理，一方面，提高生产工作效率，另一方面达到降低成本。从具体应用技术看，生产过程的控制主要集中在神经网络控制、模糊控制、专家系统控制几个方面。首先，在网络神经控制方面，其原理是以人脑神经元为对象，进行模拟并建立网络模型，从而达到系统控制最优化;其次，在专家控制方面，主要是依据专家系统理论，有效的与控制理念技术相结合，关键之处还是在于对专家经验的模仿，并将其以智能化的数据进行参数设置，达到实现应用的目标;最后，在模糊控制方面，即根据模糊推理、模糊语言变量等，将专家经验规则加以整理，建立起一个模糊的控制模型，通过模糊控制器，最终实现对于电气控制系统的控制。人工智能技术在设备运行过程中的应用已基本实现了电气过程控制的智能化，并进一步提升了过程控制的自动化。
3 电气自动化在人工智能应用案例
3.1 人工智能在电网监控上的应用
智能监控是电网中不可或缺的部分，通过人工智能仪器仪表的监控技术，可以对电力设备运行的现状和实时数据进行及时的掌控。智能监控可以为人們提供数字化的图像显示，并对电力系统工作环节进行及时图像显示和信息记录，为管理人员的工作提供了极大的便利和数据支持。此外，如今的智能监控系统还实现了远程操作界面、自动警告以及遥控开关等性能，使电力设备的工作和效率有了显著的提高。不仅合理分配了电力公司的人力资源，对电力生产的安全做出了保障，而且提升了我国电力企业的自动化水准，符合我国电力发展的需求。其智能性主要体现在，当对电力系统中高压进线结构，低压进线结构以及电源切换等结构进行控制时，会首先对分布分层式的系统结构进行分析，而且随时监督并记录各层的温度变化和工作状况，并及时反馈。
3.2 人工智能在电网自愈上的应用
电网自愈由自我预防和自我恢复两部分组成，自我预防是指采用传感测量与仿真分析对电网的运行状态进行在线监视和诊断，以便及时发现、调整及消除事故隐患;自我恢复是指故障发生时，采用自动控制方法快速隔离或快速恢复故障，以免对电网的供电质量产生不利影响。就现有人工智能技术水平而言，这一功能的实现在最大程度上降低了故障对系统、对设备造成的负面影响[2]
总之，电网的故障自愈功能具体表现为以下两个方面：配电网的关键设备及配网设备均采取可视化的管理方法，原因是可视化管理既能及时检测出配电网设备的异常，又能自动启动相应的维修决策程序，从而提高故障的响应与处理效率;启动处理程序时，隔离故障并自动调控隔离参数，由此实现故障自诊断、自治疗、自痊愈的功能。研究表明，缩短故障处理的耗时非常重要，即此举能缩短供电恢复的时间，减轻故障的影响程度，降低故障所导致的经济损失。
4 结束语
随着电气设备高度自动化的发展，人工智能技术在电气自动化控制方面的应用，使得其更好的服务于人民，服务于生产。随着电气自动化工程的不断发展，人工智能技术也应继续不断改革和創新，不断提高智能化程度，从而为电气工程及其他行业的智能化与自动化发展注入新的动力。伴随着人工智能技术的发展，在电气化设备上应用的提高，也必将释放了更多劳动力，使人类可以做更多创造性的劳动。
参考文献
[1]王雪飞.电气自动化控制中应用人工智能技术的探讨[J].才智，2015，2：311.
[2]马仲雄.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程，2015，11：246-247.