在現(xiàn)代工業(yè)和能源體系中,電氣工程自動(dòng)化可提高生產(chǎn)效率、合理分配資源以及保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。如今,社會(huì)對(duì)能源管理和生產(chǎn)效率的要求越來(lái)越高,傳統(tǒng)的自動(dòng)化控制系統(tǒng)已很難滿足實(shí)際需求,在工業(yè)生產(chǎn)控制方面,面臨著諸多難題。人工智能技術(shù)有利于促進(jìn)電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的創(chuàng)新,人工智能的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)能力強(qiáng)大,能對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和精準(zhǔn)調(diào)節(jié),有效解決傳統(tǒng)控制系統(tǒng)存在的響應(yīng)滯后、精度欠佳等問題,可提升系統(tǒng)的自適應(yīng)能力、智能化水平和運(yùn)行效率。因此,深入研究人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用迫在眉睫。
一、人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
以往的電氣控制系統(tǒng)大多依賴人工操作,一旦遇到復(fù)雜環(huán)境,適應(yīng)性比較差。在智能控制系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中,可根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和外部環(huán)境變化,自動(dòng)調(diào)整參數(shù)、自我優(yōu)化。智能控制器具備自學(xué)習(xí)能力,在電氣工程自動(dòng)化運(yùn)行過程中,可自動(dòng)收集系統(tǒng)產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,然后依據(jù)此規(guī)律進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。因此,當(dāng)發(fā)生負(fù)載波動(dòng)、設(shè)備老化、環(huán)境變化等情況時(shí),系統(tǒng)依然能夠穩(wěn)定運(yùn)行,避免因人為操作失誤帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。
在工廠的生產(chǎn)線上,電力負(fù)載會(huì)隨著生產(chǎn)任務(wù)的變化而頻繁波動(dòng),傳統(tǒng)控制系統(tǒng)很難快速適應(yīng)這種變化,會(huì)導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行不穩(wěn)定,影響生產(chǎn)質(zhì)量。利用智能控制器,可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)負(fù)載變化,迅速調(diào)整控制策略,使設(shè)備始終處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。另外,人工智能技術(shù)可提升操作效率,操作傳動(dòng)系統(tǒng)一般要求操作人員有專業(yè)的知識(shí)和豐富的經(jīng)驗(yàn),而智能控制系統(tǒng)有直觀的操作界面,決策過程智能化水平高,可降低對(duì)操作人員專業(yè)背景的要求,減少企業(yè)在人員培訓(xùn)和管理方面的成本投入[]。
人工智能還可以提升設(shè)備運(yùn)行管理和遠(yuǎn)程監(jiān)控的能力。智能化監(jiān)控平臺(tái)能對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行集中管理,操作人員通過遠(yuǎn)程終端就能隨時(shí)獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和健康數(shù)據(jù),一旦發(fā)現(xiàn)問題,可以立即做出反應(yīng),設(shè)備維護(hù)更高效,故障率降低,維護(hù)成本也會(huì)隨之減少。另外,通過利用人工智能技術(shù),電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)對(duì)于復(fù)雜硬件設(shè)施的依賴程度較低。通過智能化調(diào)度和優(yōu)化管理,無(wú)需額外增加硬件設(shè)備,即可提升電力系統(tǒng)的整體效能。人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用流程如圖1所示。
通過圖1得知,系統(tǒng)需廣泛采集電氣設(shè)備的各類數(shù)據(jù),包含分信號(hào)、狀態(tài)信號(hào)等。采集到的數(shù)據(jù)需要傳輸?shù)街悄茏R(shí)別模塊,經(jīng)過分析處理后,再將結(jié)果發(fā)送到主控中心,主控中心根據(jù)信息對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)控,實(shí)現(xiàn)智能化管理。
二、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的運(yùn)用
(一)人工智能在自動(dòng)化生產(chǎn)線中的應(yīng)用
人工智能運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)挖掘算法,仔細(xì)研究歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)反饋信息以及設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。在設(shè)備管理方面,通過深度學(xué)習(xí)算法,將設(shè)備過去的故障記錄、運(yùn)行數(shù)據(jù)和維護(hù)記錄進(jìn)行整合,提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障隱患,并且還能夠識(shí)別運(yùn)行環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)隱患。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,自動(dòng)發(fā)出預(yù)警,并給出具體的維修建議,操作人員收到預(yù)警就能提前做好維護(hù)準(zhǔn)備,避免因設(shè)備故障導(dǎo)致停產(chǎn)。另外,人工智能還能優(yōu)化生產(chǎn)資源的分配,可實(shí)時(shí)獲取并分析生產(chǎn)過程中的各類數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)過程所需的物料、人力進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)算,避免資源浪費(fèi),使生產(chǎn)流程更順暢。
(二)人工智能在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化中的應(yīng)用
在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方面,一般采用線性回歸和統(tǒng)計(jì)分析法,但是面對(duì)復(fù)雜多變的電力需求,適用性較低,對(duì)此,可利用人工智能技術(shù),采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、支持向量機(jī)(SVM)算法,根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合建模,提高結(jié)果預(yù)測(cè)的精確性。如預(yù)測(cè)到電力需求高峰期時(shí),即可提前啟動(dòng)備用發(fā)電機(jī)組,合理安排發(fā)電資源;預(yù)測(cè)到負(fù)荷低谷期時(shí),可以關(guān)閉部分發(fā)電機(jī)組,避免能源浪費(fèi)。在整合可再生能源方面,人工智能也能夠發(fā)揮重要作用。利用人工智能技術(shù),能實(shí)時(shí)分析天氣變化,預(yù)測(cè)可再生能源的發(fā)電量,然后靈活調(diào)整電力系統(tǒng)的調(diào)度策略,減少對(duì)化石能源的依賴,推動(dòng)綠色能源的使用[2]。
(三)人工智能在故障預(yù)警中的應(yīng)用
在電氣系統(tǒng)運(yùn)行過程中,利用人工智能技術(shù),可全面分析各類運(yùn)行數(shù)據(jù),如電流、電壓、溫度、振動(dòng)等物理量,再結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備當(dāng)前的狀態(tài),監(jiān)控整個(gè)系統(tǒng),及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)行模式存在的問題。人工智能利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和模式識(shí)別技術(shù),從大量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)里找出潛在的故障線索,識(shí)別出不正常的信號(hào),提前預(yù)測(cè)故障。訓(xùn)練模型,掌握設(shè)備正常運(yùn)行的模式,然后對(duì)比實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),如果系統(tǒng)出現(xiàn)偏離正常狀態(tài)的情況,人工智能即可通過設(shè)定好的故障預(yù)警模型進(jìn)行分析,準(zhǔn)確判斷出故障類型,包括電壓波動(dòng)、過載、過熱等問題,并馬上發(fā)出預(yù)警。另外,人工智能還能通過深度學(xué)習(xí)和智能分析,提高預(yù)警系統(tǒng)的有效性。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林算法,可高效處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),還能處理圖像、聲音等數(shù)據(jù)。
(四)人工智能在系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
在系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面,人工智能的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)顯著。人工智能會(huì)先學(xué)習(xí)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù),然后建立起設(shè)備正常運(yùn)行的模型。在設(shè)備運(yùn)行過程中,對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),可隨時(shí)與模型內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比,如果發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)任何異常情況,人工智能系統(tǒng)即可快速發(fā)現(xiàn)異常,并且發(fā)出警報(bào),當(dāng)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)收到警報(bào)后,即可快速處理,進(jìn)而有效防止小問題變成大故障。另外,人工智能的模型還能自我學(xué)習(xí)、不斷優(yōu)化,在系統(tǒng)長(zhǎng)期運(yùn)行的過程中,監(jiān)測(cè)精度會(huì)越來(lái)越高,診斷復(fù)雜故障的能力也會(huì)逐漸增強(qiáng)[3]。
(五)人工智能在電氣控制中的應(yīng)用
在智能家居、智能建筑以及工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域,人工智能可深度學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法,提升電氣系統(tǒng)控制的智能化水平,根據(jù)環(huán)境變化、用戶的需求以及系統(tǒng)自身的狀態(tài),可自動(dòng)調(diào)節(jié)設(shè)備的工作狀態(tài)。在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域,人工智能的優(yōu)勢(shì)更為顯著。通過采用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)線上的各種電氣設(shè)備,還能夠進(jìn)行自動(dòng)調(diào)控。在生產(chǎn)設(shè)備的控制方面,人工智能根據(jù)實(shí)時(shí)傳感器傳來(lái)的數(shù)據(jù)和設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),能預(yù)測(cè)設(shè)備接下來(lái)的運(yùn)行狀態(tài),提前調(diào)節(jié)設(shè)備的工作參數(shù),包括電機(jī)的轉(zhuǎn)速、加熱的溫度等,保證生產(chǎn)過程能達(dá)到最佳狀態(tài)。
(六)人工智能在閉環(huán)邏輯控制中的應(yīng)用
在閉環(huán)邏輯控制中,人工智能可使系統(tǒng)的精確性和響應(yīng)速度大幅提升,提高控制水平,閉環(huán)邏輯控制系統(tǒng)依靠反饋機(jī)制來(lái)自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)輸出,保證控制目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。人工智能通過深度學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法,能實(shí)時(shí)分析和處理系統(tǒng)的反饋信號(hào)。通過不斷學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),能發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行中一些細(xì)微的變化和潛在的趨勢(shì),然后調(diào)整控制參數(shù),減少外部干擾和內(nèi)部不穩(wěn)定因素對(duì)系統(tǒng)的影響。在復(fù)雜的工業(yè)自動(dòng)化和精密制造領(lǐng)域,人工智能通過精準(zhǔn)分析設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)流程以及外部環(huán)境的變化,能實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整生產(chǎn)參數(shù),保證生產(chǎn)出來(lái)的產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定、一致性高[4]。
三、結(jié)束語(yǔ)
綜上所述,本研究全面探討了人工智能在電氣工程自動(dòng)化多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況,詳細(xì)分析了人工智能在自動(dòng)化生產(chǎn)線、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、故障預(yù)警、系統(tǒng)監(jiān)測(cè)、電氣控制和閉環(huán)邏輯控制等方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。研究結(jié)果表明,人工智能可提高系統(tǒng)運(yùn)行的精度、加快響應(yīng)速度、增強(qiáng)自適應(yīng)能力,推動(dòng)電氣工程自動(dòng)化向智能化、節(jié)能化方向發(fā)展。同時(shí),人工智能還能優(yōu)化資源配置,減少設(shè)備故障和停機(jī)時(shí)間,進(jìn)而提高生產(chǎn)效率,節(jié)能效果也十分顯著。能
參考文獻(xiàn):
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[3]張婷婷、黃雨莼。人工智能技術(shù)在電氣工程中的應(yīng)用分析[J].中國(guó)輪胎資源綜合利用,2024,(12):160-162.
[4]馮娟。人工智能信息技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化中的運(yùn)用[J].信息記錄材料,2024,25(12):64-66.作者單位:湖北省電力有限公司武漢供電公司