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[摘 要]随着社会的不断发展，科技研究成果和技术软件逐步升级广泛应用到了人民的生产生活中，极大地促进了人工智能软件设施得到明显的发展，同时也提升了电力企业的发展效率和发展水平，人工智能在电气工程自动化中的运用也将为我国的电力事业增添强大助力。
[关键词]电气工程；人工智能；自动化；运用
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）23-0022-01
引言
随着科技生产力水平的飞速提升，电气企业为了更好的适应社会生产力的需要，引进现今发达的科学技术提高企业生产力尤为必要，人工智能技术正是在这一形势下应运而生的，将其应用到电气自动化控制运行中不仅能够确保其内部程序的安全运行，还能够在一定程度上提高企业生产效率，为电气企业创造最大化的经济效益，提高电气企业在社会经济中的地位。
1 人工智能的优势
1.1 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。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。
1.2 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。
2 智能化技术在电气工程自动化控制中的应用特点
2.1 无需控制模型
与传统的控制器相比，智能化控制器有着明显的优势，其优势主要体现在：自动化控制器的紧密系数有了很大程度的提高，在工作时，由于传统的控制器技术欠佳，一旦面临着控制对象有着复杂动态方程的情况时，则会出现无法有效掌控控制对象的情况。
2.2 处理不同数据智能化控制器有着较高的一致性
对于输入的任何数据，智能化控制器都能够借助相关处理实现准确评估，即使不常应用的数据输入，评估工作也可以快速进行。由于各个控制器的控制对象的变更性十分强，所以各个控制对象的控制效果也不尽相同。由于控制对象的复杂性和多样性，控制对象的全面化即便是智能化技术也不能实现，即使智能化技术对于某此控制对象不采取任何行动也能到达理想效果，但面对全体控制对象则无法实现。
3 人工智能在电气自动化中的应用
3.1 人工智能在优化设计中的应用
电气设备的设计不仅要大量运用设计中的经验性知识，还要机电、电磁场、应用电路等学科的知识，可以说是一项复杂的工作。与传统的产品设计相比，为了获得最优方案，计算机辅助设计（CAD）成为电气产品设计的重点，而人工智能的引进帮助改进传统CAD技术，产品设计的效率及质量得到全面提高，也大大缩短了产品开发周期。人工智能技术用于优化设计主要有专家系统和遗传算法两种技术手段。电气产品人工智能优化设计大部分采用遗传算法，这种算法适合于产品优化设计，相对前者比较先进。
3.2 人工智能在故障诊断中的应用
在电气设备故障诊断中人工智能技术中的神经网络、模糊理论、专家系统等应用较广泛，特别是在发电机和电动机故障诊断、变压器故障诊断中的应用。针对设备故障的复杂性、不确定性、非线性等特点，用传统的故障诊断方法无法进行诊断，致使诊断效率较低。为了提高诊断准确率，就要应用人工智能方法。专家系统、模糊逻辑和神经网络三大故障诊断方法是人工智能技术采用的主要手段。如在电动机和发动机的故障诊断中，结合神经网络和模糊理论，使用人工智能化的故障诊断技术，可实现较强的神经网络与故障诊断知识模糊性共同诊断，起到提高故障诊断准确率的效果。
3.3 人工智能在电气设备设计中的应用
电气自动化专业中电力电子技术、电路、变压器、电机、电磁场等多门学科内容都在电气设备设计里涉及到，这是一个复杂过程，不仅需要大量的财力、物力和人力投入，也对设计者的实际工作经验要求很高。如果借助于人工智能技术，就能大大提高设计的精度和工作效率，解决很多人脑难以快速解决的模拟过程和繁琐计算。优化设计常常采用遗传算法，开发性设计通常采用专家系统，要进行高效率、高质量的设计工作，应用时就要注意不同的实际情况和不同算法的使用，此外还要求工作人员具有丰富人工智能软件工作经验和较高水平的应用能力。
3.4 人工智能在电力系统中的应用
启发式搜索、专家系统、模糊集理论神经网络这四方面是人工智能技术在电力系统中的应用。专家系统主要是模拟专家的决策过程，依靠特定领域的专家的知识和经验进行推理判断。该系统由知识库、推理机、数据库、咨询解释、人机接口和知识获取六部分组成，对各种需要专家进行决策的难题进行处理，是集经验和专业知识、大量规则于一身的复杂程序系统。
现有许多种神经网络和训练算法在电力系统中得到广泛应用。神经网络的复杂状态分类能力、识别能力都很强，有完全分布式的存储方式和灵活的学习方式，广泛应用于大规模信息处理中。模糊逻辑对负荷变化和电力生产等小确定因素建立求属函数，能够完成高难度的数学近似计算，可以构建电力系统的最优化潮流模型。模糊理论广泛应用于电力系统的系统规划、潮流计算和模糊控制方面。
结语
从目前的科技發展水平看来，以前需要通过人控制机器去完成的重大任务，到现在位置完全可以交由人工智能来完成。人工只能通过计算机来模拟人类智能活动的方式，不但是理论研究上的突破，还能够极大地节省人力、物力、财力，获得很高的经济效益和社会效益。总之，人工智能在电气自动化方面具有极大地潜力，我们应当不断地推动其完善和前进。
参考文献
[1] 李鸿涛.人工智能在电气工程自动化中的运用实践研究[J].黑龙江科技信息，2016（32）：38.
[2] 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.
[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]电气工程；人工智能；自动化；运用
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）23-0022-01
引言
随着科技生产力水平的飞速提升，电气企业为了更好的适应社会生产力的需要，引进现今发达的科学技术提高企业生产力尤为必要，人工智能技术正是在这一形势下应运而生的，将其应用到电气自动化控制运行中不仅能够确保其内部程序的安全运行，还能够在一定程度上提高企业生产效率，为电气企业创造最大化的经济效益，提高电气企业在社会经济中的地位。
1 人工智能的优势
1.1 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。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。
1.2 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。
2 智能化技术在电气工程自动化控制中的应用特点
2.1 无需控制模型
与传统的控制器相比，智能化控制器有着明显的优势，其优势主要体现在：自动化控制器的紧密系数有了很大程度的提高，在工作时，由于传统的控制器技术欠佳，一旦面临着控制对象有着复杂动态方程的情况时，则会出现无法有效掌控控制对象的情况。
2.2 处理不同数据智能化控制器有着较高的一致性
对于输入的任何数据，智能化控制器都能够借助相关处理实现准确评估，即使不常应用的数据输入，评估工作也可以快速进行。由于各个控制器的控制对象的变更性十分强，所以各个控制对象的控制效果也不尽相同。由于控制对象的复杂性和多样性，控制对象的全面化即便是智能化技术也不能实现，即使智能化技术对于某此控制对象不采取任何行动也能到达理想效果，但面对全体控制对象则无法实现。
3 人工智能在电气自动化中的应用
3.1 人工智能在优化设计中的应用
电气设备的设计不仅要大量运用设计中的经验性知识，还要机电、电磁场、应用电路等学科的知识，可以说是一项复杂的工作。与传统的产品设计相比，为了获得最优方案，计算机辅助设计（CAD）成为电气产品设计的重点，而人工智能的引进帮助改进传统CAD技术，产品设计的效率及质量得到全面提高，也大大缩短了产品开发周期。人工智能技术用于优化设计主要有专家系统和遗传算法两种技术手段。电气产品人工智能优化设计大部分采用遗传算法，这种算法适合于产品优化设计，相对前者比较先进。
3.2 人工智能在故障诊断中的应用
在电气设备故障诊断中人工智能技术中的神经网络、模糊理论、专家系统等应用较广泛，特别是在发电机和电动机故障诊断、变压器故障诊断中的应用。针对设备故障的复杂性、不确定性、非线性等特点，用传统的故障诊断方法无法进行诊断，致使诊断效率较低。为了提高诊断准确率，就要应用人工智能方法。专家系统、模糊逻辑和神经网络三大故障诊断方法是人工智能技术采用的主要手段。如在电动机和发动机的故障诊断中，结合神经网络和模糊理论，使用人工智能化的故障诊断技术，可实现较强的神经网络与故障诊断知识模糊性共同诊断，起到提高故障诊断准确率的效果。
3.3 人工智能在电气设备设计中的应用
电气自动化专业中电力电子技术、电路、变压器、电机、电磁场等多门学科内容都在电气设备设计里涉及到，这是一个复杂过程，不仅需要大量的财力、物力和人力投入，也对设计者的实际工作经验要求很高。如果借助于人工智能技术，就能大大提高设计的精度和工作效率，解决很多人脑难以快速解决的模拟过程和繁琐计算。优化设计常常采用遗传算法，开发性设计通常采用专家系统，要进行高效率、高质量的设计工作，应用时就要注意不同的实际情况和不同算法的使用，此外还要求工作人员具有丰富人工智能软件工作经验和较高水平的应用能力。
3.4 人工智能在电力系统中的应用
启发式搜索、专家系统、模糊集理论神经网络这四方面是人工智能技术在电力系统中的应用。专家系统主要是模拟专家的决策过程，依靠特定领域的专家的知识和经验进行推理判断。该系统由知识库、推理机、数据库、咨询解释、人机接口和知识获取六部分组成，对各种需要专家进行决策的难题进行处理，是集经验和专业知识、大量规则于一身的复杂程序系统。
现有许多种神经网络和训练算法在电力系统中得到广泛应用。神经网络的复杂状态分类能力、识别能力都很强，有完全分布式的存储方式和灵活的学习方式，广泛应用于大规模信息处理中。模糊逻辑对负荷变化和电力生产等小确定因素建立求属函数，能够完成高难度的数学近似计算，可以构建电力系统的最优化潮流模型。模糊理论广泛应用于电力系统的系统规划、潮流计算和模糊控制方面。
结语
从目前的科技發展水平看来，以前需要通过人控制机器去完成的重大任务，到现在位置完全可以交由人工智能来完成。人工只能通过计算机来模拟人类智能活动的方式，不但是理论研究上的突破，还能够极大地节省人力、物力、财力，获得很高的经济效益和社会效益。总之，人工智能在电气自动化方面具有极大地潜力，我们应当不断地推动其完善和前进。
参考文献
[1] 李鸿涛.人工智能在电气工程自动化中的运用实践研究[J].黑龙江科技信息，2016（32）：38.
[2] 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.
[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.