浅谈电气工程自动化中的人工智能

纪雨辰

摘要：本文主要从人工智能的概念和技术上的优势进行简要分析，再具体探讨人工智能在电气工程自动化中的应用。

关键词：人工智能;电气工程自动化

一、人工智能的概念

伴随着社会的发展，科學的进步，人类创造的机器可以自动化生产，也逐渐替代了人工劳动，我们将其称之为智能机器。但人工智能则更追求机器的柔性生产，在计算机内部输入指令让机器对一些任务自行判断、自动进行工作，是通过采用计算机技术来研究、开发、模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，是通过建立智能信息处理理论，设计出具有近似于人类智能行为的计算机系统。【1】

二、人工智能技术的优势

由于人工智能技术可以模拟人类的思维和行为，然后进行判断，根据判断结果，做出相应的操作，所以，人工智能技术的越来越明显。它不仅可以解放生产力，提高生产效率、扩大产业规模，还可以有效地减少资源消耗，因此也越来越受到重视。

（一）在处理数据方面更智能

由于电气工程自动化相关的数据种类繁杂、数量众多，往往不好被控制与分析，但如果应用人工智能技术恰好可解决这一问题。人工智能技术有着较强的控制一致性，能够更高效快速的处理海量不同种类的数据，在数据处理方面更具有针对性，处理起来也更得心应手，由于人工智能技术的应用，电气自动化的水平得到了进一步的提升。

（二）在系统运行方面更可靠

人工智能技术在电气工程自动化中的应用，研究了数据自动分析与理解、数据与知识相融合、数据驱动的电网安全稳定与能源平衡、电网资源的综合利用与优化、用户用能与电网的智能互动，实现了系统快速响应、快速调节的功能，促使系统运行性能得到显著的提升。

（三）在效率方面更高效

传统的运行控制是基于建立一种控制模型实现的，但是电气工程自动化运行和控制受很多方面的影响，无法通过建议单一精确模型来实现，而多因素的复杂模型又不易建立，这时就需要引入人工智能技术。人工智能技术不需要建立精确的模型，就能较好地拟合各影响因素之间的非线性关系，使得电气自动化效率更高。

三、在电气工程自动化中人工智能的应用

（一）在电力供应与需求领域中人工智能的应用

人工智能在电力供应与需求领域的应用主要有负荷预测和负荷辨识两个方面，主要是通过人工智能技术的应用，对电网负荷进行预测。【2】

电力供应与需求领域是人工智能应用很多的领域，像是电网负荷受价格、政策、天气等多种影响因素的影响，无法建立一个准备的数学模型，使得负荷预测变得很困难。而人工智能方法在分析过程中无须建立对象的精确模型，能较好地拟合负荷与其影响因素之间的非线性关系，因此被用于电网负荷预测。其主要是应用长短时记忆神经网络提取配变本体信息、有功功率、温湿度预报、工作日、节假日、二十四节气等特征数据训练预测模型，实现电网负荷预测与电网设备过载预警。通过与传统学习进行对比，使得预测结果更加精确。

在电力供应与需求领域中另外一个应用是非侵入式负荷辨识技术，这也是近年来电力中很火的一个方向，被认为是电力数据变现的一个主要手段。其关键点就是可以不在用户内部加装感知设备，而是通过用户入口处的电表数据分析用户内部的电器种类，启停信息等，进而为综合能源，上下游产业提供信息参考和服务。

（二）在电力系统安全与控制领域中人工智能的应用

传统的电气控制工作更多的依赖人为操作，如果操作复杂、人员精神状态不佳、人员技术水平又有限，就面临着很大的操作风险。倘若操作失误，不仅会影响设备的寿命，还有可能给电网的安全稳定运行带来严重的威胁，因此，人工智能在电力系统安全与控制领域中起着极其重要的作用。人工智能技术的引入不仅可以提高操作的准确度，还能减少设备误操作，从而提高电力系统的运行效率。人工智能在电力系统安全与控制领域的应用主要有系统稳定性分析和调度智能化两个方面，不仅可以通过收集数据进行稳定性分析，减少系统的干扰性，还可以通过计算进行电网电压-潮流优化控制，最终实现调度智能化。

电力系统安全与控制领域一直以来被认为是电力系统中最核心最专业的领域，近年来人工智能也逐渐被应用到电力系统安全与控制领域上。小干扰稳定分析是电力系统安全分析中的一个重要内容，人工智能也有所涉及，主要是利用仿真数据为样本，求取不同应用状态下的特征值，并分解出不同的系统振荡模式，将各个节点量测的功率数据组成二维矩阵，进而预测出系统的关键特征值，进一步判断系统的小干扰稳定性。

人工智能在电力系统中最高的应用目标是实现电网调度智能化和无人化，但是作为世界上最为复杂和庞大的工业系统的电力系统，其有着非常巨大参数空间和角色空间，想被完全驾驭，未来人工智能仍然有很长的一段路要走。在调度智能化方面，像基于人工智能技术的电网脑系统，主要是利用深度强化学习解决电网电压-潮流优化控制问题。通过在不同的工况下调整发电机端电压设定值以及电容电抗器的投切值，通过计算评估不同的调整动作对电网电压和潮流的影响并进行反馈，最终可以自动形成电网电压和潮流的优化控制方案。

（三）在运维与故障诊断领域中人工智能的应用

由于电气设备的故障发生往往具有突发性和不确定性，传统的电气设备诊断工作往往诊断慢、耗时久，影响了电力系统的送电进度，而人工智能技术恰好可以很好解决这个问题，它可快速进行故障查找，更有利于电力系统的安全稳定运行。人工智能在运维与故障诊断领域的应用主要有无人机巡检和故障诊断两个方面，重在巡视和发现故障。

无人机巡检就是通过提取无人机巡检拍摄的照片，再直接利用成熟的卷积神经网络进行特征的提取和图像识别。可以识别出图像中包含的不同部件，以及部件破损的程度等，进而对运维人员进行一个预警。

运维与故障诊断领域的另一个应用方向是系统级故障诊断。比如不同故障区段、不同地点、不同故障阻抗等所产生的故障电压及电流波形相差较大，可从中充分挖掘信息。利用循环神经网络模型进行故障诊断定位。

四、总结

综上所述，人工智能的存在不仅可以使电气工程效率更高、成本更低，还能更好地帮助电气工程自动化的发展。随着社会的进步发展，电气工程自动化程度愈高，人工智能的发展空间就愈大。

参考文献：

[1]陈薇.人工智能在电气工程自动化中的应用分析[J].无线互联科技，2014，01（09）：229.

[2]任博.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].科技视界，2015（09）：108-109.