孫傳鶴
(東北電力大學(xué),吉林 吉林 132000)
隨著互聯(lián)網(wǎng)與5G 技術(shù)的發(fā)展,人工智能與電氣工程領(lǐng)域的結(jié)合程度加深,在此背景下,人工智能已經(jīng)成為電氣工程的主要發(fā)展方向。傳統(tǒng)電氣工程的控制邏輯較為簡單,具體包括M 型與S 型控制方案,與此同時(shí),還提供了模糊化、知識庫與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種技術(shù)模塊,雖然技術(shù)模塊的加入,在一定程度上提升了控制效率,但是,在電氣工程智能化發(fā)展中產(chǎn)生的作用不明顯。鑒于此,將人工智能引入電氣工程成為必然選擇,需要有關(guān)人員做好數(shù)據(jù)采集、設(shè)備管理與生產(chǎn)監(jiān)控等工作,由此發(fā)揮人工智能應(yīng)用價(jià)值。
現(xiàn)階段,人工智能已在諸多領(lǐng)域得到了廣泛運(yùn)用,而將人工智能用于電氣工程,一方面能夠提升管理效果,另一方面可以確保工程有序推進(jìn),其所具有的意義可以被歸納為以下幾點(diǎn)。
實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明,新時(shí)期,基于常規(guī)管理模式對電氣設(shè)備進(jìn)行管理所能取得效果變得十分有限,通常無法使設(shè)備可靠性、安全性得到有力保障,原因在于僅憑借工作人員的力量,難以做到24h 監(jiān)控電氣設(shè)備。引入人工智能可以有效解決該問題,在全方位監(jiān)控的前提下,針對設(shè)備情況自行采取相應(yīng)的解決方案,以免由于長時(shí)間帶病運(yùn)行,致使設(shè)備無法達(dá)到預(yù)期壽命,或是使現(xiàn)場人員安全受到威脅。
常規(guī)電氣自動化極易受到外界因素的干擾,進(jìn)而出現(xiàn)不必要的問題,導(dǎo)致控制效果無法達(dá)到預(yù)期,合理應(yīng)用人工智能可以降低外界因素所產(chǎn)生影響,在保證設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的前提下,使控制質(zhì)量得到大幅度提升。人工智能可以取得該效果的原因,主要是該項(xiàng)技術(shù)能夠提前設(shè)定操作步驟,并通過發(fā)布相應(yīng)指令的方式遠(yuǎn)程控制設(shè)備的運(yùn)行,與常規(guī)人為操作相比,其所表現(xiàn)出的有效性及可靠性均能夠達(dá)到理想水平。
當(dāng)今社會,電氣自動化建設(shè)工作需緊跟時(shí)代發(fā)展腳步,實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明,將人工智能與電氣工程充分結(jié)合,可以在減少工作量、降低工作強(qiáng)度的前提下,使工作效率得到大幅度提升,在此背景下,各地電氣企業(yè)紛紛選擇引入人工智能,希望能夠憑借人工智能提高設(shè)備安全系數(shù),使生產(chǎn)質(zhì)量及效率最大程度接近預(yù)期。
人工智能在采集數(shù)據(jù)方面同樣具有無法比擬的優(yōu)勢。研究發(fā)現(xiàn),一旦電氣設(shè)備發(fā)生異常,相關(guān)運(yùn)行數(shù)據(jù)便會出現(xiàn)相應(yīng)的變化,以往所采取管理模式,無法做到全面、實(shí)時(shí)采集設(shè)備數(shù)據(jù),導(dǎo)致電氣工程所展現(xiàn)出自動化水平始終無法達(dá)到預(yù)期,如果技術(shù)人員能夠依托人工智能對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,則可以使上述問題得到有效解決,這樣做的優(yōu)點(diǎn)主要是憑借先進(jìn)設(shè)備或軟件采集設(shè)備數(shù)據(jù),對比所采集數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),判斷設(shè)備是否存在異常,通過傳遞信息或是發(fā)布預(yù)警的方式,將設(shè)備情況及時(shí)告知工作人員,確保工作人員能夠及時(shí)了解設(shè)備所存在問題和故障點(diǎn)位置,結(jié)合問題成因采取相應(yīng)的解決措施,使管理工作發(fā)揮出應(yīng)有作用,在提升工作質(zhì)效的同時(shí),將設(shè)備故障給系統(tǒng)運(yùn)行、企業(yè)生產(chǎn)所造成負(fù)面影響降至最低。
基于人工智能對電氣設(shè)備加以管理,既能夠使電氣工程所具有自動化水平得到提升,又可以使電氣系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量最大程度接近預(yù)期,人工智能之所以具備以上效果,其根本原因如下:首先,對人工智能加以應(yīng)用,可確保技術(shù)人員對設(shè)備狀況具有及時(shí)且準(zhǔn)確的了解,管理質(zhì)效自然能夠得到不同程度的提高。日常工作中,技術(shù)人員只需要根據(jù)各個(gè)設(shè)備所展現(xiàn)出的狀態(tài),遠(yuǎn)程發(fā)送相應(yīng)的指令,便能夠?qū)崿F(xiàn)對設(shè)備的科學(xué)管理,與此同時(shí),系統(tǒng)資源也能夠獲得更加充分的利用。其次,將人工智能用于設(shè)備管理,便于技術(shù)人員針對系統(tǒng)在各個(gè)階段的狀態(tài),發(fā)布相應(yīng)的指令,確保潛在問題能夠被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并得到解決。最后,將人工智能與設(shè)備管理相結(jié)合,可以使管理效果得到全方位的優(yōu)化,隨著遠(yuǎn)程控制、無人控制等模式的加入,設(shè)備管理工作所消耗資源大幅度減少,該項(xiàng)工作的成本也將得到有力的控制。
傳統(tǒng)的電氣自動化極易受到外界因素影響而失誤,導(dǎo)致控制質(zhì)量無法達(dá)到預(yù)期。引入人工智能技術(shù),可以降低外界因素所帶來的影響,確保設(shè)備運(yùn)行質(zhì)量達(dá)到預(yù)期水平。人工智能具有該作用的原因,主要是其能夠提前設(shè)定操作步驟,通過智能指令遠(yuǎn)程控制設(shè)備,確保設(shè)備始終處于穩(wěn)定且高效的運(yùn)行狀態(tài)。現(xiàn)階段,雖然多數(shù)電氣企業(yè)均已認(rèn)識到自控系統(tǒng)對電氣工程的重要性,并結(jié)合自身情況開發(fā)了相應(yīng)的系統(tǒng),但受技術(shù)制約,既有系統(tǒng)在生產(chǎn)監(jiān)控方面的表現(xiàn)往往難以達(dá)到預(yù)期,例如,被動開展各項(xiàng)工作,再例如,無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并發(fā)布警報(bào),導(dǎo)致電氣工程無法按照預(yù)期計(jì)劃有序推進(jìn)。對人工智能加以運(yùn)用,則能夠有效解決既有系統(tǒng)所存在問題,全新系統(tǒng)和既有系統(tǒng)的區(qū)別如下:全新系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)采集各項(xiàng)參數(shù),全方位對比并分析歷史數(shù)據(jù)、采集所得到的數(shù)據(jù),判斷系統(tǒng)發(fā)生欠壓故障或超載問題的概率,結(jié)合實(shí)際情況調(diào)整參數(shù)或是進(jìn)行檢查,確保潛在隱患能夠得到有效消除,將設(shè)備受到損傷的概率維持在較低水平。
常規(guī)管控方式無法充分保證電氣設(shè)備的可靠性與安全性,改用人工智能則能夠有效解決該問題,通過全面監(jiān)管的方式,確保電氣設(shè)備潛在隱患被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并得到解決。將人工智能用于故障診斷的策略如下。
(1)排查診斷。隨著時(shí)間的推移,電氣設(shè)備往往會出現(xiàn)不同的故障,此時(shí),便需要技術(shù)人員對故障進(jìn)行系統(tǒng)且高效的排查。新時(shí)期,常規(guī)排查模式所存在不足逐漸顯露了出來,以變壓力為例,常規(guī)排查方式需要先收集變壓器油所分解氣體,再分析氣體情況,從而得出最終結(jié)論,這樣做不僅要耗費(fèi)大量的精力與時(shí)間,其準(zhǔn)確率也難以得到保證。對人工智能加以應(yīng)用,可以有效解決常規(guī)模式的問題。人工智能故障診斷涵蓋專家系統(tǒng)、模糊理論以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以快速確定電氣事故發(fā)生位置和事故原因,依托人工智能排查并診斷故障的步驟如下:首先,酌情對新型控制器進(jìn)行配置,并在自控系統(tǒng)中寫入相關(guān)指令;其次,依托智能芯片處理圖像、分析數(shù)據(jù)并診斷電路,全方位掌握變壓器及其他設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài);最后,結(jié)合各項(xiàng)數(shù)據(jù),對設(shè)備是否存在異常加以判斷,啟動診斷故障和發(fā)布預(yù)警等程序,確保潛在問題能夠及時(shí)得到處理。在此過程中,人工智能的作用主要體現(xiàn)在以下方面:一是實(shí)時(shí)收集并分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù);二是清晰、提取特征量;三是判斷設(shè)備狀態(tài)、剩余壽命。
模糊邏輯診斷、專家智庫等技術(shù)均能夠提高排查診斷工作的效率,其中,最應(yīng)當(dāng)引起重視的技術(shù)為專家智庫?;趯<抑菐焖_展故障排查、診斷工作,強(qiáng)調(diào)以設(shè)備運(yùn)行參數(shù)為依托,提取特征參數(shù)并全面分析,通過對比數(shù)據(jù)曲線的方式,確定故障種類與成因,隨后,系統(tǒng)便可以憑借既有智能算法,自動生成相應(yīng)的診斷報(bào)告和解決方案。
(2)發(fā)布預(yù)警。研究發(fā)現(xiàn),正常工況下,控制系統(tǒng)均會經(jīng)由傳感器等設(shè)備,實(shí)時(shí)采集設(shè)備參數(shù)、溫濕度、電流及電壓值,隨后,再將所采集數(shù)據(jù)同步至后臺,對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并將經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成數(shù)字量,通過對比數(shù)字量的方式,了解設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。若所采集參數(shù)和預(yù)設(shè)參數(shù)之間有較大出入,則代表設(shè)備存在異常,此時(shí),系統(tǒng)便會發(fā)布相應(yīng)的預(yù)警,將設(shè)備情況告知工作人員,由工作人員對設(shè)備進(jìn)行相應(yīng)的檢修,以免由于問題進(jìn)一步發(fā)酵,導(dǎo)致設(shè)備完全損壞。人工智能和傳統(tǒng)預(yù)警模式的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下方面:人工智能強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)監(jiān)測并采集數(shù)據(jù),先對經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,再結(jié)合數(shù)據(jù)變化趨勢判斷設(shè)備狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在問題,以免設(shè)備受到難以挽回的影響。
電氣工程所涉及電氣設(shè)備的種類和數(shù)量較多,常規(guī)控制方法需要先分析設(shè)備情況,再設(shè)置相應(yīng)的控制程序,不僅要消耗大量精力與時(shí)間,還難以保證控制效果。基于人工智能對電氣系統(tǒng)加以控制,能夠使控制效率得到大幅提高,這是因?yàn)槿斯ぶ悄芸刂茝?qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)庫參數(shù)為依據(jù),通過智能化調(diào)整的方式,簡化設(shè)置程序、檢測設(shè)備的步驟,其所具有優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下方面:首先,人工智能的加入,使得工作人員可以借助設(shè)備或儀器對系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,由此達(dá)到精準(zhǔn)監(jiān)測、全過程管理的目的。其次,系統(tǒng)能夠自行切換運(yùn)行狀態(tài),根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行制熱或是冷卻。最后,合理應(yīng)用人工智能,便于工作人員全面了解系統(tǒng)是否存在故障,以免造成不必要的問題。
對處于運(yùn)行狀態(tài)的電氣設(shè)備而言,基于人工智能展開閉環(huán)邏輯控制,通常能夠取得事半功倍的效果。閉環(huán)邏輯控制強(qiáng)調(diào)先獲取被控制方狀態(tài),將相關(guān)參數(shù)同步至輸入端,并對所獲取數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)值一一對比,再根據(jù)二者所存在差別以及問題成因發(fā)布相應(yīng)的糾偏指令,確保輸出值能夠達(dá)到預(yù)期。事實(shí)證明,對閉環(huán)邏輯控制進(jìn)行應(yīng)用,可以在不進(jìn)行人為干預(yù)的前提下,最大程度降低外界因素給設(shè)備所產(chǎn)生的影響,延長設(shè)備壽命。要想使其作用得到充分發(fā)揮,關(guān)鍵需要做到以下幾點(diǎn):一是提前編寫控制程序,根據(jù)實(shí)際情況確定預(yù)設(shè)值、偏差范圍。二是實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備情況,保證設(shè)備始終處于穩(wěn)定且高效的運(yùn)行狀態(tài),酌情簡化控制流程,降低控制難度。三是考慮到設(shè)備性能、外界環(huán)境均處于不斷變化的狀態(tài),因此,技術(shù)人員需要將研究整定數(shù)值所具有合理性的工作提上日程,綜合分析設(shè)備情況、外界環(huán)境以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),對整定數(shù)值做出相應(yīng)的調(diào)整,確保各項(xiàng)數(shù)據(jù)均具有實(shí)際意義。
以往電氣系統(tǒng)多由人工進(jìn)行控制,該模式存在以下弊端:首先,是人工控制會被時(shí)間、空間所制約,無法做到不間斷監(jiān)控;其次,是人工控制對人員能力所提出要求極為嚴(yán)格,只有理論基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)、專業(yè)能力突出且實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)豐富的人員,才能使控制效果達(dá)到預(yù)期;最后,是系統(tǒng)存在無法手動控制的部分,人工控制所能取得效果十分有限。將人工智能用于系統(tǒng)控制,可以有效解決上述模式存在的不足,在保證控制效果的前提下,節(jié)約工作成本與時(shí)間。
電氣系統(tǒng)具有內(nèi)容煩瑣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn),只有將操作相關(guān)設(shè)備的工作交由經(jīng)驗(yàn)豐富的人員負(fù)責(zé),才能將誤操作的概率降至最低,并使電氣設(shè)備自動化運(yùn)行的設(shè)想成為現(xiàn)實(shí)。對人工智能加以運(yùn)用,可以有效彌補(bǔ)人工在腦力及體力方面所存在的缺陷,在減輕工作負(fù)擔(dān)的同時(shí),使工作效率達(dá)到預(yù)期。
作為電氣自動控制極為重要的一環(huán),模糊控制強(qiáng)調(diào)以模糊控制器為依托,對人工智能與電氣設(shè)備進(jìn)行科學(xué)結(jié)合,由此達(dá)到對電氣設(shè)備進(jìn)行科學(xué)管控的最終目的。以直線電動機(jī)為例,傳統(tǒng)控制模式極易被負(fù)載所影響,導(dǎo)致電機(jī)無法穩(wěn)定運(yùn)行,改用模糊控制則能夠避免該問題出現(xiàn),在保證控制精度的前提下,使設(shè)備得到穩(wěn)定且安全的運(yùn)行。
綜上,將人工智能用于電氣工程,可以取得顯著的應(yīng)用成果,有利于提升工程現(xiàn)代化水平,并確??刂菩蔬_(dá)到預(yù)期要求。在人工智能實(shí)際應(yīng)用中,建議有關(guān)人員明確技術(shù)應(yīng)用要點(diǎn),通過引入各項(xiàng)技術(shù),做好電氣設(shè)備數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控管理、故障診斷等多項(xiàng)工作,并及時(shí)識別與診斷電氣故障,使得人工智能在電氣工程領(lǐng)域獲得高效應(yīng)用。另外,人工智能是電氣自動化控制的發(fā)展趨勢,因此,有關(guān)人員還應(yīng)科學(xué)分析技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢,合理選擇相應(yīng)的技術(shù)方案,確保電氣工程發(fā)展能夠展現(xiàn)出智能化、現(xiàn)代化特征。