摘要：電氣自動化是電氣信息領域的新興學科, 發展十分迅速, 并且已經形成了一個較為成熟的技術體系, 是高新技術產業當中的重要構成部分。電氣自動化與人們的生活、社會生產存在密切關聯, 在工業、農業等領域均有廣泛應用, 是推動國民經濟發展不可忽視的力量。近年來, 隨著人工智能技術的不斷成熟, 其應用范圍變得愈來愈大, 在電氣自動化領域也有所涉及。將人工智能應用于電氣自動化控制當中, 可優化參數調節, 進一步提升電氣自動化控制效率, 有利于降低生產成本。基于此, 本文對人工智能在電氣自動化控制中的應用進行了綜合性闡述, 以供參考。
1 人工智能概述
人工智能是計算機科學的重要分支之一。它企圖了解智能實質, 并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器, 機器人、自然語言識別處理、專家系統、圖像識別等技術均屬于人工智能范疇。在電氣自動化領域當中, 人工智能與傳統人工控制相比, 其最大的特點在于能夠以計算機技術為輔助, 完全實現機械設備自動化、精確化控制, 能夠大幅度節約人力資源。在工業化生產過程中, 通過人工智能技術能夠對各項信息數據進行實時傳輸、動態分析、處理, 并能夠將生產過程中存在的問題及時向控制管理人員反饋, 最大程度地保證自動化生產的穩定性與安全性, 有利于提升工業生產效率及質量, 在節約生產成本的同時, 可獲得更大的經濟效益。
2 人工智能在電氣自動化控制中的應用優勢分析
與傳統控制方法相比, 人工智能應用于電氣自動化控制過程中具有以下優勢:
(1) 穩定性較好。以往在電氣自動化控制過程中, 容易受到其他不確定性因素干擾而出現故障, 會對生產線穩定性產生一定程度影響。人工智能技術所形成的智能函數不需要對對象進行模型控制。即便實際該控制對象當中存在不穩定或不確定因素, 甚至是難以適應動態變化的控制對象, 均可滿足控制需求。也就是說, 借助人工智能技術, 能夠簡化省去獲取精確動態模型的步驟, 讓電氣自動化控制具備更強的適應能力, 針對于不同環境可對生產設備進行動態性調整, 保證生產的穩定性與安全性。
(2) 可有效提升電氣自動化控制精度。借助人工智能技術的動態調節功能, 能夠保證設備在預設參數下保持穩定運行狀態。在實際操作過程中, 無需對參數進行變動, 保證了實際工作參數與預設參數的一致性, 可提升電氣自動化控制精度, 實現高效控制管理。
(3) 性能突出。與傳統控制方法相比, 人工智能所形成的函數設計中并不需要專家參與, 對相關數據分析即可應用, 過程較為便捷, 且具有良好的適應性, 運算成本低, 運行效率高, 具有良好的抗干擾能力。
3 人工智能在電氣自動化控制各領域的應用
3.1 電力系統
電氣自動化控制在電力系統當中具有廣泛應用空間。將人工智能技術融入其中, 更有利于電力系統發揮作用, 提升其運作效率:
(1) 專家系統。應用知識獲取的多層流式模型, 可以自動獲得變電站拓撲結構及保護配置等方面的知識, 用于產生變電站停電后的恢復方案的確定;采取面向對象技術開發用于保護系統設計的專家系統, 能夠進一步提升電力網絡設計與保護系統設計的協調性;人工智能技術可輔助電力系統智能監控系統開發, 能夠對電力系統整體運行情況進行動態監控;用于以啟發式優化方法確定配電系統中對地電容器和電壓調節器的地點, 可降低線路損耗及投資成本。
(2) 人工神經元網絡。在電力系統當中, 利用多個人工神經元網絡, 能夠實現自動化故障檢測, 為電力系統安全、穩定地運行提供保障;人工神經元網絡可模擬事故, 并自動選擇處理方案, 可進行靜態安全性評估;通過非線性優化方法對多層前饋神經元網絡進行訓練, 能夠對受擾動的電壓和電流的正弦波形進行預估;借助人工神經元網絡整定數字距離保護, 有利于設備自動適應網絡運行條件變化, 讓設備保持穩定的運行狀態;人工神經元網絡還可用于電力系統暫態穩定評估。
(3) 模糊進化優化方法。在解決發電規劃、輸電系統擴展規劃、確定發電機勵磁系統參數協調時, 模糊進化優化方法均能夠發揮作用。
(4) 模糊集理論。采取模糊集理論可對配電系統負荷水平進行評估, 對各類用戶隨不同因素的變化進行整合性分析;采取多目標模糊決策方法,可進行故障測距及故障識別。
3.2 故障診斷
通常情況下, 故障診斷主要涵蓋了3個步驟, 即檢測設備狀態特征信號;在所檢測的信號當中提取征兆;根據征兆及其他診斷信息對設備狀態進行識別。從故障診斷診斷發展趨勢來看, 將專家系統方法與故障診斷技術進行結合是未來設備故障診斷的重要發展趨勢。通常情況下, 為了對設備故障進行診斷及維修, 需要對設備工作情況進行測試及監控。為了能夠準確獲得設備運動狀態信息及位置情況, 在設備當中會置入一些功能執行部件, 并安裝傳感器, 反映出溫度、壓力、功耗等信息。部分設備控制器數據當中還涵蓋了各種指示運動狀態信號、控制器I/O信號等。設備一旦出現故障, 可通過對控制器內各類信號及信號間的邏輯關系進行分析, 便可獲得具體故障部件及位置信息。設備故障診斷專家系統是借助各類診斷知識對數據庫監測到的信息進行分析、整合、處理, 并對設備運行狀態進行判斷及推理的軟件系統。當設備運行出現異常時, 設備故障診斷專家系統能夠對相關信息進行智能化判斷、分析, 獲得故障具體原因, 并反饋故障診斷、推理過程解釋及故障處理結果。
3.3 數控優化
電氣自動化控制過程中, 需要對設備信息數據進行有效采集并處理。借助人工智能技術, 幾乎能夠對所有信息進行實時采集, 并進行處理、存儲。若設備操作人員想要充分了解某設備具體工作流程, 借助人工智能技術, 能夠將設備運行狀態清晰地反映出來。通過專家系統對相關數據進行處理, 還能夠生成圖像文件, 能夠讓設備使用者更為形象地了解設備運行情況。另外, 通過人工智能技術可對設備故障進行模擬, 從而獲得針對性的故障解決方案, 能夠有效預防設備故障發生。
4 人工智能在電氣自動化控制中應用展望
人工智能在電氣自動化控制中應用可歸納為傳統方式的智能化改進, 關鍵技術的延展與創新, 多元因素的智能化融合。電氣自動化控制已經發展多年, 并具備了較為成熟的技術體系, 但在部分領域依然具有較大的發展潛力及空間。借助人工智能技術, 能夠進一步提升電氣自動化控制效率, 拓展電氣自動化控制應用范圍。除了專家系統、人工神經元網絡等技術外, 未來大數據和云技術也將逐漸融入電氣自動化控制當中。在面對大時間跨度、大用戶范圍、多類型行為等因素時會涉及龐大的數據規模, 數據信息之間關聯關系不易分析。大數據可將潛在性的數據信息充分發掘出來, 借助云計算技術則可以解決信息數據規模過大的難題, 進行更為準確的信息數據分析。
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