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【摘 要】全面实现电子工程自动化是我国电子工程改革的方向，电子工程自动化的发展建立在计算机科学技术发展的基础上。随着一种新型模拟人智能的计算机科学技术的创新和发展，电子工程自动化也有了大的突破。那么智能化技术到底是如何在电气工程自动化中大显身手的，未来智能化技术在电气工程应用的发展方向是什么，本文將从分析阐述模糊逻辑、专家系统、人工神经网络和遗传算法这四种典型的智能技术的应用角度切入，解决以上提出的问题。
【关键词】计算机科学技术；电气自动化；智能化技术
电气自动化的发展是离不开计算机科学技术发展，随着计算机学科新分支——人工智能技术的诞生和发展，电气自动化也有了一定程度新突破。
一、智能技术的应用是电气自动化发展的新突破
电气自动化程度是衡量一个国家工业科技水平高低的标尺，是电气工程发展的必由之路和最终目的。电气自动化应用可以减少电气工人劳动强度、提高电气控制的精确度和电气设备设计速度等。电气自动化主要体现在三方面：电气化工程信息自动采集、信息数据自动化统计分析计算和电器设备自动化控制。
电气自动化发展要依靠计算机科学技术发展，计算机科学技术发展是电气自动化发展的基石：电力系统信息采集、信息数据分析计算、电力系统管理控制无一不用到计算机技术。所以，作为计算机科技的新分支——人工智能技术的出现在一定程度上刺激了电气自动化发展，而随着人工智能技术的发展，电气自动化技术也有了突破性的发展。
二、智能技术的内涵与外延
1956年麦卡锡等人提出“人工智能”，标志着智能技术正式诞生。智能技术是指利用计算机编程实现模拟人类识别图像文字、收集和分析信息并作出自主决策的能力，解决一些只有依靠人类智能才能解决的难题。其最大特点是模拟人类思维方式自动处理问题。而随着智能技术的发展，上世纪80年代初一些电气专家将其应用于电气工程自动化领域，带来了电气自动化领域的迅速发展。
（一）智能技术的工作原理
在电气自动化系统遇到问题时，智能系统通过在相关数据库中查找行业专家的知识、经验和行业内规则并以此为依据，对照、分析和判断当前所遇到的问题，最终采取合适方法有效解决该问题，从而保障其所在电力系统正常运行。一个完整的电气自动化系统至少要用到专家系统、模糊推理、遗传算法和人工神经元网络四种智能化技术。
（二）智能技术的应用优势
智能化技术可以优化电气设备设计，提高电力系统的可靠性、电力单位的工作效率和电力工人的安全度。具体可以从以下几方面来讲：
1.一部分智能技术属于非线性函数近似器，如遗传算法等，这种分类方法便于电气工作人员从总体上了解电气自动化系统。但是非线性函数的最大优势是和传统线性函数相比较，非线性函数的近似器对其所控制对象的数学模型并不需要过分苛刻地精确，只要其控制对象的模型在一定区间内，智能技术就能凭借相关数据库知识调整自身，以期适应系统正常运行。
2.人工智能控制的电气设备可以通过相对应的语言和信息进行设计，比传统函数控制的电气设备更容易调整。因为这样的电气设备具有高度统一性，在投入使用时，电气工作者可以忽略驱动器对它的影响，对输入的陌生数据进行直接估计。如：在反模糊化和模糊化检测过程中，只要坚持使用规则库控制器和隶属函数就能对系统进行实时确定。
三、智能技术在电气自动化中的应用现状
从上世纪80年代初智能技术在电气自动化工程应用开始，智能技术为电气工程自动化的发展程度立下了汗马功劳，广泛地应用在电气设备优化设计、电气故障诊断、电气自控与保护、电气负荷测试、电子机器人、电力电子装置和驱动、继电保护等领域。本文接下来就从模糊逻辑、专家系统、遗传算法和人工神经网络这四种最常见的智能技术切入，为大家阐述智能技术在电气自动化工程中的具体应用。
（一）模糊逻辑的应用
模拟人类的思维方式，模糊逻辑认为所有实物的发展变化都有一定的度，而不是“非好即坏”的简单逻辑，其依据人类心理学，结合数学函数，通过用模糊集的方式反映出类似于人类的心理变化。例如在“好”和“坏”的变化中，模糊逻辑可以模仿人类心理一般将其分为好、不太好、一般、有点儿坏、坏五个等级。这种模拟人类心理的自然分法最大程度地方便了其从数据库中搜索专家经验应对难以解决的问题。
模糊逻辑一般用在电力工人对电力系统发生的故障过程不甚了解，或是被保护的电气对象数学建模模糊时，用来进行数据挖掘和统计、确定最佳电容分配方案和预测系统障碍型操作等。
（二）专家系统的应用
专家系统是指在某一领域中，以人类专家的专业水平来解决本领域无法用准确数字模型来表示的难题的计算机程序，程序最重要的部分是建立专家经验数据库和模拟人类判断推理程序。它的工作原理很简单，当遇到难以解决的问题时，计算机就会在专家数据库中查找类似问题，依据这些数据进行推理判断，最后做出正确决策使问题得以解决。
专家系统一般用于电力系统恢复、归类畸变电压和电流、分析判断电磁兼容率和电网调度等方面。
（三）遗传算法的应用
遗传算法是一种模拟自然界适者生存和生物遗传规律的程序，遗传算法先把把每一个有可能的候选解都按顺序编制成一个程序，类似于“染色体”，而相应的编码位置则是“基因”。接下来用适应度函数来测试“染色体”，最后根据适者生存将适应函数能力强的程序保存下来作为最优解。遗传算法主要应用于全面计算、组合问题优化求解、图像处理等领域。
遗传算法在电气工程自动化的应用主要是选择电气信号最佳采样率、无功优化电力系统、输电系统中电容的最优控制和配比等。
（四）人工神经网络的应用
人工神经网络系统是一种模拟人类神经网络传输信息和处理信息的计算机程序。此系统具有容错、联想、记忆、判断、推测、自学等类似人类思维的复杂逻辑和自主逻辑。
人工神经网络系统通常被应用于实时监控电力系统、检测与诊断障碍、负荷预测等领域。具体是用来建立谐波模型、分析系统动态和静态的安全度、基于系统可靠性上的容错控制、故障诊断和警报处理等。
四、智能技术在电气自动化中的应用前景
从上文可以看出，智能系统目前在电力自动化工程的大多领域都有应用。但是，智能化技术本身的缺陷也给电气自动化带来了不少麻烦，如模糊逻辑本身的复杂性为建立数据库带来麻烦，并且模糊集并不能将人类专家的准确判断全部包含在内，这为障碍判断带来不确定性；专家系统不具备自学能力和电力知识的庞杂性使得专家系统建立和维护的工作量过大，而建立的系统一旦数据不完备，还将会导致推理紊乱，造成损失；目前遗传算法中最重要的是确定适应度函数中的交叉算子和变异算子理论支撑不足；人工神经网络的缺点则是只能局部模拟人的神经，无法适用于大型电网系统运用。
为弥补智能技术各自的不足和缺陷，未来智能技术在电气自动化系统中的应用应该是混合式智能技术应用，如利用人工神经网络的自学性和推理性弥补模糊逻辑无法包括专家所有体验的缺憾和专家系统无自学能力的不足；利用专家系统为人工神经网络提供大量研究样本，提升其推理判断能力；利用人工神经网络系统和专家系统、模糊系统为遗传算法提供更多有依据的交叉算子和变异算子，使其挑选出更为合理的优化解法。
五、总结
总之，伴随着智能技术在电气控制、电气障碍检测等方面的应用，电气工程自动化有了显著的突破。未来电气自动化的发展则同样要依靠智能技术发展，混合式智能技术将会推动电气工程自动化的进一步的突破，推动其上一个更高的台阶。
参考文献：
[1]华树超，孙娜.基于电气工程自动化的智能技术应用分析[J].科技创新与应用，2012（10）
[2]李毅.探析人工智能技术对电气自动化的实践应用[J].中国电业，2012（6）
【关键词】计算机科学技术；电气自动化；智能化技术
电气自动化的发展是离不开计算机科学技术发展，随着计算机学科新分支——人工智能技术的诞生和发展，电气自动化也有了一定程度新突破。
一、智能技术的应用是电气自动化发展的新突破
电气自动化程度是衡量一个国家工业科技水平高低的标尺，是电气工程发展的必由之路和最终目的。电气自动化应用可以减少电气工人劳动强度、提高电气控制的精确度和电气设备设计速度等。电气自动化主要体现在三方面：电气化工程信息自动采集、信息数据自动化统计分析计算和电器设备自动化控制。
电气自动化发展要依靠计算机科学技术发展，计算机科学技术发展是电气自动化发展的基石：电力系统信息采集、信息数据分析计算、电力系统管理控制无一不用到计算机技术。所以，作为计算机科技的新分支——人工智能技术的出现在一定程度上刺激了电气自动化发展，而随着人工智能技术的发展，电气自动化技术也有了突破性的发展。
二、智能技术的内涵与外延
1956年麦卡锡等人提出“人工智能”，标志着智能技术正式诞生。智能技术是指利用计算机编程实现模拟人类识别图像文字、收集和分析信息并作出自主决策的能力，解决一些只有依靠人类智能才能解决的难题。其最大特点是模拟人类思维方式自动处理问题。而随着智能技术的发展，上世纪80年代初一些电气专家将其应用于电气工程自动化领域，带来了电气自动化领域的迅速发展。
（一）智能技术的工作原理
在电气自动化系统遇到问题时，智能系统通过在相关数据库中查找行业专家的知识、经验和行业内规则并以此为依据，对照、分析和判断当前所遇到的问题，最终采取合适方法有效解决该问题，从而保障其所在电力系统正常运行。一个完整的电气自动化系统至少要用到专家系统、模糊推理、遗传算法和人工神经元网络四种智能化技术。
（二）智能技术的应用优势
智能化技术可以优化电气设备设计，提高电力系统的可靠性、电力单位的工作效率和电力工人的安全度。具体可以从以下几方面来讲：
1.一部分智能技术属于非线性函数近似器，如遗传算法等，这种分类方法便于电气工作人员从总体上了解电气自动化系统。但是非线性函数的最大优势是和传统线性函数相比较，非线性函数的近似器对其所控制对象的数学模型并不需要过分苛刻地精确，只要其控制对象的模型在一定区间内，智能技术就能凭借相关数据库知识调整自身，以期适应系统正常运行。
2.人工智能控制的电气设备可以通过相对应的语言和信息进行设计，比传统函数控制的电气设备更容易调整。因为这样的电气设备具有高度统一性，在投入使用时，电气工作者可以忽略驱动器对它的影响，对输入的陌生数据进行直接估计。如：在反模糊化和模糊化检测过程中，只要坚持使用规则库控制器和隶属函数就能对系统进行实时确定。
三、智能技术在电气自动化中的应用现状
从上世纪80年代初智能技术在电气自动化工程应用开始，智能技术为电气工程自动化的发展程度立下了汗马功劳，广泛地应用在电气设备优化设计、电气故障诊断、电气自控与保护、电气负荷测试、电子机器人、电力电子装置和驱动、继电保护等领域。本文接下来就从模糊逻辑、专家系统、遗传算法和人工神经网络这四种最常见的智能技术切入，为大家阐述智能技术在电气自动化工程中的具体应用。
（一）模糊逻辑的应用
模拟人类的思维方式，模糊逻辑认为所有实物的发展变化都有一定的度，而不是“非好即坏”的简单逻辑，其依据人类心理学，结合数学函数，通过用模糊集的方式反映出类似于人类的心理变化。例如在“好”和“坏”的变化中，模糊逻辑可以模仿人类心理一般将其分为好、不太好、一般、有点儿坏、坏五个等级。这种模拟人类心理的自然分法最大程度地方便了其从数据库中搜索专家经验应对难以解决的问题。
模糊逻辑一般用在电力工人对电力系统发生的故障过程不甚了解，或是被保护的电气对象数学建模模糊时，用来进行数据挖掘和统计、确定最佳电容分配方案和预测系统障碍型操作等。
（二）专家系统的应用
专家系统是指在某一领域中，以人类专家的专业水平来解决本领域无法用准确数字模型来表示的难题的计算机程序，程序最重要的部分是建立专家经验数据库和模拟人类判断推理程序。它的工作原理很简单，当遇到难以解决的问题时，计算机就会在专家数据库中查找类似问题，依据这些数据进行推理判断，最后做出正确决策使问题得以解决。
专家系统一般用于电力系统恢复、归类畸变电压和电流、分析判断电磁兼容率和电网调度等方面。
（三）遗传算法的应用
遗传算法是一种模拟自然界适者生存和生物遗传规律的程序，遗传算法先把把每一个有可能的候选解都按顺序编制成一个程序，类似于“染色体”，而相应的编码位置则是“基因”。接下来用适应度函数来测试“染色体”，最后根据适者生存将适应函数能力强的程序保存下来作为最优解。遗传算法主要应用于全面计算、组合问题优化求解、图像处理等领域。
遗传算法在电气工程自动化的应用主要是选择电气信号最佳采样率、无功优化电力系统、输电系统中电容的最优控制和配比等。
（四）人工神经网络的应用
人工神经网络系统是一种模拟人类神经网络传输信息和处理信息的计算机程序。此系统具有容错、联想、记忆、判断、推测、自学等类似人类思维的复杂逻辑和自主逻辑。
人工神经网络系统通常被应用于实时监控电力系统、检测与诊断障碍、负荷预测等领域。具体是用来建立谐波模型、分析系统动态和静态的安全度、基于系统可靠性上的容错控制、故障诊断和警报处理等。
四、智能技术在电气自动化中的应用前景
从上文可以看出，智能系统目前在电力自动化工程的大多领域都有应用。但是，智能化技术本身的缺陷也给电气自动化带来了不少麻烦，如模糊逻辑本身的复杂性为建立数据库带来麻烦，并且模糊集并不能将人类专家的准确判断全部包含在内，这为障碍判断带来不确定性；专家系统不具备自学能力和电力知识的庞杂性使得专家系统建立和维护的工作量过大，而建立的系统一旦数据不完备，还将会导致推理紊乱，造成损失；目前遗传算法中最重要的是确定适应度函数中的交叉算子和变异算子理论支撑不足；人工神经网络的缺点则是只能局部模拟人的神经，无法适用于大型电网系统运用。
为弥补智能技术各自的不足和缺陷，未来智能技术在电气自动化系统中的应用应该是混合式智能技术应用，如利用人工神经网络的自学性和推理性弥补模糊逻辑无法包括专家所有体验的缺憾和专家系统无自学能力的不足；利用专家系统为人工神经网络提供大量研究样本，提升其推理判断能力；利用人工神经网络系统和专家系统、模糊系统为遗传算法提供更多有依据的交叉算子和变异算子，使其挑选出更为合理的优化解法。
五、总结
总之，伴随着智能技术在电气控制、电气障碍检测等方面的应用，电气工程自动化有了显著的突破。未来电气自动化的发展则同样要依靠智能技术发展，混合式智能技术将会推动电气工程自动化的进一步的突破，推动其上一个更高的台阶。
参考文献：
[1]华树超，孙娜.基于电气工程自动化的智能技术应用分析[J].科技创新与应用，2012（10）
[2]李毅.探析人工智能技术对电气自动化的实践应用[J].中国电业，2012（6）