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[摘 要]人工智能应用的广泛性以及在各学科之间的相容性，帮助人们解决了很多现实的困难。人工智能虽然是一门新兴的学科，但是已经广泛的应用到交通信号控制、航空国防领域等等。人工智能对人脑的一种模拟再将模拟复制到机器中，实现机器代替人的工作，将在很大程度上减轻人的工作负担，所以下一阶段的研究重点将是电气自动化控制领域的应用研究。
[关键词]人工智能；电气工程；自动化
中图分类号：TM76；TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）31-0065-01
1 前言
现在，人工智能运用已经非常普及，从而带来的各个领域的专家和学者研究和开发很多的成绩，以此来更好的开发人工智能的运用领域。人工智能的开发的主要内容有以下五点：第一，专家系统；第二，人工神经网络；第三，语言识别能力；第四，图像识别功能；第五，智能控制。而电气工程自动化研究的技术主要内容也有四点：第一，信息处理；第二，电子电气；第三，自动控制；第四，电气工程有联系的运行或者自动控制。人工智能技术只有运用到电气自动化的领域当中才能发挥两者的最大效用，人工智能可以技术的分析和处理电气工程自动化过程中的数据，从而达到自动化生产的目的。
2 人工智能的优势
2.1 人工智能有效的节省人力物力。传统的电气设备进行电器操作时往往会出现设备摆放的杂乱无章，诸如变压器、线路、各种电线等设备的分类是一项长期繁琐的工作。在这个层面讲传统的电器设备需要投入大量的人力物力，而人工智能的引入可以减少大量人力物力的投入[2]。人工智能控制比传统的控制更加方便快捷，也更加容易调节，只要调制好，再输入实际的数据、语言信息等就能快捷操作，比人工操作节省了一半以上的时间，节省下的人力资源就可以减少企业的人力投资。
2.2 人工智能技术方便操作、线路高。人工智能可以通过对相关数据的采集，实现电气工程自动化的应用。电气自动化的应用又是对开关量和模拟量的控制和专家系统的控制以及神经网络控制来实现的，还需要精良的设备作为辅助，才能帮助我们了解设备的运行整体状态。人工智能又一优势便是能够进行预警，对数据进行设定保护定值，当出现数据故障时我们的人工智能的优势将会显现，自动警报响起，这样能够便于保护电气设备以及周围设施的安全。
3 智能化技术应用
3.1 模糊逻辑及其控制应用
电气工程的自动化控制系统中含有较多的模糊控制器，它能有效代替PID控制器，并可用于其他任务。模糊控制器由英国的阿伯丁大学开发，它常应用于各类数字动态的传动系统里。对于模糊逻辑的控制应用主要有M型与S型两种，截至目前为止，仅有M型控制器用在调速控制当中。不过，这两种控制器均有规则库，可称为ifthem的模糊规则集。S型控制器的规则为ifX是G，且Y是H，则W=（fX，Y），其中G与H为模糊集。M型控制器主要由模糊化、推理机、知识库与反模糊化所构成，模糊化主要用来实现变量的量化、测量与模糊化，其隶属函数具有很多形式；推理机为模糊控制器关键部分，可模仿人类对模糊控制行为进行决策与推理；而知识库主要是由语言控制的规则库与数据库所构成，规则库开发方式为：将专家知识与经历放于控制及应用目标上，建设操作器控制的行动，在建模过程当中，应用模糊控制器与神经网络的推理机来操作；反模糊化主要用来量化与反模糊化，包括中间平均技术与最大化的反模糊化等技术。
3.2 神经网络及其控制应用
在电气工程的驱动系统与交流电机等的诊断监测中运用了神经网络，其中，神经网络的反向转波算法要比梯形控制法性能更好，它有效减短了定位时间，并且有效控制了非初始速度与负载转矩大范围的变化。神经网络系统结构为多层的前馈性，可运用常规的反向学习算法，在两个子系统里，其中一个系统经过机电系统参数可辨别控制转子的速度，另一系统经过电气动态参数辨别控制定子的电流。智能神经网络已在信号处理与模式识别上获得了广泛应用，因智能神经网络具有非线性一致的函数估计器，所以被有效应用于电气传动的控制领域，其优势前文已提及，即具有较强的一致性，不用被控系统的数学模型，抗噪音能力强。而且智能神经网络为并行结构，较为适合很多个传感器的输入应用，例如用于诊断系统及条件监控中可使其决策可靠性得到加强。神经网络常用学习技术为误差反向的傳播技术，当网络含有足够多的隐藏结点、隐藏层与激励函数时，网络神经仅能实现所需映射，而对最优隐藏结点、层数及激励函数等进行选择的问题，一般是通过尝试法来解决的。反向传播的算法为最快的下降法，结点误差反馈到网络可用来调整权重，应用反向传播技术可快速得到非线性函数的近似值，对网络结点具有较大影响。
3.3 优化设计与故障诊断
电气工程中的电气设备设计是项复杂工作，需要应用到电磁场、电路及电机等有关学科知识，也需要运用经验知识。原来的产品设计一般是运用实验方法与经验手工方法，其所得方案并不是最优化的。可随着计算机技术的发展，电气工程产品设计已由手工方法转变为CAD设计，这有效减短了产品的开发周期，在此基础上引进智能化技术，可说为CAD设计添上了翅膀，使其设计质量与效率得到了更大提高。为进一步优化电气设计，当前正尝试在电气工程中应用专家系统，不过专家系统仍处于研究阶段，其应用于实际尚需进一步努力。我国的沈阳工业大学就研究了永磁同步的电动机专家系统，其他院校也都在积极开发设计专家系统，并获得了一定成效。智能化技术在优化设计方面的应用还体现在遗传算法上，遗传算法是种先进计算法，其计算精度高，在电气工程中十分常用，故作用不可忽视。在电气工程中，故障和它的征兆间具有错综复杂的关系，具有非线性与不确定的特点，应用智能化技术恰好发挥了它的优势。电气设备的故障诊断中应用的技术有神经网络、逻辑模糊与专家系统，在变压器、电动机与发电机等的故障诊断中，智能化诊断技术均得到了较为广泛的应用。
3.4 PLC技术的应用
随着科学技术的发展，电力生产要求也越来越高，有些大型电力企业里的辅助系统，其继电控制器被PLC技术所代替。用PLC系统可实现辅助系统某工艺流程控制，并可协调整个企业的生产。在电力企业当中，其输煤系统由储煤、上煤、配煤与辅助系统等所构成，并通过现场传感器、主站层与远程的I/O站等组成输煤的控制系统，其中，主站层由PLC及人机接口所组成，设立在集控室里，集控室中以自动控制系统为主、手动控制为辅，并通过显示屏监视及控制系统，这大大提高了企业的生产效率。供电系统中应用PLC技术，有效实现了其自动切换，且实物元件被软继电器所取代，极大提高了供电系统的安全可靠性。
结束语
本课题主要是简单的介绍人工智能的相关定义以及在电气工程自动化应用上面的优势，并进行有效的探讨。总之，根据上文我们可以了解到，为了更加健康的发展电力产业，只有有效的提高电气工程自动化的水平，只有这样才能在未来的发展道路上更有效的实现人工智能在电气工程自动化的发展。
参考文献
[1] 赵鹏华，付国良.刍议人工智能在电气工程自动化中的应用[J].数字技术与应用，2016，（08）：231.
[2] 王庆德.人工智能技术在电气工程自动化中的运用[J].山东工业技术，2016，（12）：143.
[3] 张桂昌.试分析人工智能在电气工程自动化中的应用[J].电子技术与软件工程，2015，（22）：260.
[关键词]人工智能；电气工程；自动化
中图分类号：TM76；TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）31-0065-01
1 前言
现在，人工智能运用已经非常普及，从而带来的各个领域的专家和学者研究和开发很多的成绩，以此来更好的开发人工智能的运用领域。人工智能的开发的主要内容有以下五点：第一，专家系统；第二，人工神经网络；第三，语言识别能力；第四，图像识别功能；第五，智能控制。而电气工程自动化研究的技术主要内容也有四点：第一，信息处理；第二，电子电气；第三，自动控制；第四，电气工程有联系的运行或者自动控制。人工智能技术只有运用到电气自动化的领域当中才能发挥两者的最大效用，人工智能可以技术的分析和处理电气工程自动化过程中的数据，从而达到自动化生产的目的。
2 人工智能的优势
2.1 人工智能有效的节省人力物力。传统的电气设备进行电器操作时往往会出现设备摆放的杂乱无章，诸如变压器、线路、各种电线等设备的分类是一项长期繁琐的工作。在这个层面讲传统的电器设备需要投入大量的人力物力，而人工智能的引入可以减少大量人力物力的投入[2]。人工智能控制比传统的控制更加方便快捷，也更加容易调节，只要调制好，再输入实际的数据、语言信息等就能快捷操作，比人工操作节省了一半以上的时间，节省下的人力资源就可以减少企业的人力投资。
2.2 人工智能技术方便操作、线路高。人工智能可以通过对相关数据的采集，实现电气工程自动化的应用。电气自动化的应用又是对开关量和模拟量的控制和专家系统的控制以及神经网络控制来实现的，还需要精良的设备作为辅助，才能帮助我们了解设备的运行整体状态。人工智能又一优势便是能够进行预警，对数据进行设定保护定值，当出现数据故障时我们的人工智能的优势将会显现，自动警报响起，这样能够便于保护电气设备以及周围设施的安全。
3 智能化技术应用
3.1 模糊逻辑及其控制应用
电气工程的自动化控制系统中含有较多的模糊控制器，它能有效代替PID控制器，并可用于其他任务。模糊控制器由英国的阿伯丁大学开发，它常应用于各类数字动态的传动系统里。对于模糊逻辑的控制应用主要有M型与S型两种，截至目前为止，仅有M型控制器用在调速控制当中。不过，这两种控制器均有规则库，可称为ifthem的模糊规则集。S型控制器的规则为ifX是G，且Y是H，则W=（fX，Y），其中G与H为模糊集。M型控制器主要由模糊化、推理机、知识库与反模糊化所构成，模糊化主要用来实现变量的量化、测量与模糊化，其隶属函数具有很多形式；推理机为模糊控制器关键部分，可模仿人类对模糊控制行为进行决策与推理；而知识库主要是由语言控制的规则库与数据库所构成，规则库开发方式为：将专家知识与经历放于控制及应用目标上，建设操作器控制的行动，在建模过程当中，应用模糊控制器与神经网络的推理机来操作；反模糊化主要用来量化与反模糊化，包括中间平均技术与最大化的反模糊化等技术。
3.2 神经网络及其控制应用
在电气工程的驱动系统与交流电机等的诊断监测中运用了神经网络，其中，神经网络的反向转波算法要比梯形控制法性能更好，它有效减短了定位时间，并且有效控制了非初始速度与负载转矩大范围的变化。神经网络系统结构为多层的前馈性，可运用常规的反向学习算法，在两个子系统里，其中一个系统经过机电系统参数可辨别控制转子的速度，另一系统经过电气动态参数辨别控制定子的电流。智能神经网络已在信号处理与模式识别上获得了广泛应用，因智能神经网络具有非线性一致的函数估计器，所以被有效应用于电气传动的控制领域，其优势前文已提及，即具有较强的一致性，不用被控系统的数学模型，抗噪音能力强。而且智能神经网络为并行结构，较为适合很多个传感器的输入应用，例如用于诊断系统及条件监控中可使其决策可靠性得到加强。神经网络常用学习技术为误差反向的傳播技术，当网络含有足够多的隐藏结点、隐藏层与激励函数时，网络神经仅能实现所需映射，而对最优隐藏结点、层数及激励函数等进行选择的问题，一般是通过尝试法来解决的。反向传播的算法为最快的下降法，结点误差反馈到网络可用来调整权重，应用反向传播技术可快速得到非线性函数的近似值，对网络结点具有较大影响。
3.3 优化设计与故障诊断
电气工程中的电气设备设计是项复杂工作，需要应用到电磁场、电路及电机等有关学科知识，也需要运用经验知识。原来的产品设计一般是运用实验方法与经验手工方法，其所得方案并不是最优化的。可随着计算机技术的发展，电气工程产品设计已由手工方法转变为CAD设计，这有效减短了产品的开发周期，在此基础上引进智能化技术，可说为CAD设计添上了翅膀，使其设计质量与效率得到了更大提高。为进一步优化电气设计，当前正尝试在电气工程中应用专家系统，不过专家系统仍处于研究阶段，其应用于实际尚需进一步努力。我国的沈阳工业大学就研究了永磁同步的电动机专家系统，其他院校也都在积极开发设计专家系统，并获得了一定成效。智能化技术在优化设计方面的应用还体现在遗传算法上，遗传算法是种先进计算法，其计算精度高，在电气工程中十分常用，故作用不可忽视。在电气工程中，故障和它的征兆间具有错综复杂的关系，具有非线性与不确定的特点，应用智能化技术恰好发挥了它的优势。电气设备的故障诊断中应用的技术有神经网络、逻辑模糊与专家系统，在变压器、电动机与发电机等的故障诊断中，智能化诊断技术均得到了较为广泛的应用。
3.4 PLC技术的应用
随着科学技术的发展，电力生产要求也越来越高，有些大型电力企业里的辅助系统，其继电控制器被PLC技术所代替。用PLC系统可实现辅助系统某工艺流程控制，并可协调整个企业的生产。在电力企业当中，其输煤系统由储煤、上煤、配煤与辅助系统等所构成，并通过现场传感器、主站层与远程的I/O站等组成输煤的控制系统，其中，主站层由PLC及人机接口所组成，设立在集控室里，集控室中以自动控制系统为主、手动控制为辅，并通过显示屏监视及控制系统，这大大提高了企业的生产效率。供电系统中应用PLC技术，有效实现了其自动切换，且实物元件被软继电器所取代，极大提高了供电系统的安全可靠性。
结束语
本课题主要是简单的介绍人工智能的相关定义以及在电气工程自动化应用上面的优势，并进行有效的探讨。总之，根据上文我们可以了解到，为了更加健康的发展电力产业，只有有效的提高电气工程自动化的水平，只有这样才能在未来的发展道路上更有效的实现人工智能在电气工程自动化的发展。
参考文献
[1] 赵鹏华，付国良.刍议人工智能在电气工程自动化中的应用[J].数字技术与应用，2016，（08）：231.
[2] 王庆德.人工智能技术在电气工程自动化中的运用[J].山东工业技术，2016，（12）：143.
[3] 张桂昌.试分析人工智能在电气工程自动化中的应用[J].电子技术与软件工程，2015，（22）：260.