智能化技术在电气工程自动化系统中的应用研究

摘要：电气工程自动化是能源行业未来的主要发展方向，将智能化技术应用于电气工程中势在必行。首先，分析了应用智能化技术对电气工程自动化的影响，总结出智能化技术对于自动化控制、数据分析均具有重要作用；然后，探讨了智能化技术在电网负荷预测、电量调控、设备状态监控等方面的应用，旨在为电气工程中智能化技术引入提供参考，保障智能化技术科学应用，进而促进电力系统的稳定和安全运行。

关键词：智能化技术电力工程自动化控制资源配置

ResearchontheApplicationofIntelligentTechnologyinElectricalEngineeringAutomationSystems

CHENYuchao

NingxiaPowerTransmissionandTransformationEngineeringCo.，Ltd.，Yinchuan，NingxiaHuiAutonomousRegion，750001China

Abstract：Electricalengineeringautomationisthemaindevelopmentdirectionoftheenergyindustryinthefuture，anditisimperativetointegrateintelligenttechnologyintoelectricalengineering.Firstly，theimpactofapplyingintelligenttechnologyonelectrical&nbvg27D8PN7ZL0GocPzpMFu9NwIrNeHN6SeGZ2/f4DwBM=sp;engineeringautomationisanalyzedinthisarticle，anditissummarizedthatintelligenttechnologyplaysanimportantroleinautomationcontrolanddataanalysis.Thentheapplicationofintelligenttechnologyinpowergridloadforecasting，electricityregulation，equipmentstatusmonitoring，andotheraspectsisdiscussed，aimingtoprovidereferencefortheintroductionofintelligenttechnologyinelectricalengineering，ensurethescientificapplicationofintelligenttechnology，andpromotethestableandsafeoperationofthepowersystem.

KeyWords：Intelligenttechnology;Electricpowerengineering;Automationcontrol;Resourceallocation

电气工程系统的稳定和安全运行是实现电气自动化目标的关键。新时代背景下，智能化技术不断创新与发展，为电力工程自动化创造了有力驱动，在电网高效操作、动态监控与安全管理方面均具有重要作用。目前，一些电力工程及其自动化过程中逐步融合了智能化技术，为负荷预测、系统调度、运行监测与故障处理提供了有力支持，为能源产业长效发展、满足社会能源供应需求提供了可靠保障。

1智能化技术对电气工程自动化的影响

1.1增强电气工程稳定性

智能化技术是一种操作简便、速度快捷的控制技术，将此技术应用于电气工程自动化控制过程，可实时和动态地监测电力系统，能够全过程追踪各个电力设备的运行情况，可自动化采集设备运行数据，还可根据编程数据纠正非正常数据参数，提升电气工程自动化控制效果。

1.2提高数据分析精度

在电气工程自动化控制中引入智能化技术，可在大数据处理器支持下科学归类和统计各类数据信息。电气工程运行时会受到各方面因素的影响，数据变动幅度相对较大，如果采用传统人工读数与人工计算的数据处理方式，会耗费大量的时间成本与人力成本，还可能存在数据统计出错和归类错误问题。而应用智能化技术后，则可利用大数据处理器自动采集电力系统各个时刻和各个环节所产生的数据参数，所获数据更加准确和全面，数据归类处理更加科学高效。

2电气工程自动化中智能化技术运用分析

2.1在电网负荷预测方面的运用

预测电网未来相应时段内的电力需求是电力工程运行管理的重点内容，可为电网调度、运行调整与能源分配提供重要依据。以往电力工程主要应用历史负荷数据预测电网负荷，但此方式在相对复杂的数据处理时存在难度，且因电网数据会不断更新变化，负荷预测的准确性也不高。若在负荷预测时引入大数据技术，则可以实时获取和精准统计智能电表、用户行为等不同类型的数据，涵盖温湿度数据、节假日情况、经济活动信息等多种可能会造成电网负荷变化的因素，可为电网负荷的准确预测提供翔实的信息依据。同时，若在负荷预测时应用机器学习技术、深度学习技术，则能快捷处理海量数据集，并能精准识别复杂模式。可以搭建深度神经网络模型，进而对电力负荷及各影响变量间的关系进行分析，该模型在长短期电网负荷预测方面精准度均较高[1-2]。例如：长短期记忆网络可用于构建深度学习模型，能对时间序列数据的长期依赖情况进行预测分析与处理，可结合电网历史负荷数据，综合考虑天气状况、日期情况等相关变量，对各时段电网的电力负荷进行准确的预测，长短期记忆网络会对损失函数进行定义，一般以均方误差公式作为计算方法，可以求出准确的负荷损失数值，从而保障电网负荷预测的准确性。

2.2在电量智能化调度方面26c5c64c0bdef16a159f1f90b6767857的运用

电力工程自动化控制主要利用人工智能算法如神经网络算法、机器学习算法等调度电量，这些算法可以对大规模数据进行统计和分析，得出准确的分析结果，能够精准估测电网的电量需求，可以在这些可靠的数据支持下保障系统的科学和合理调度。同时，调度系统会对变压器、配电线路、发电机组等各类电力设备的运行数据进行实时采集，可利用5G通信网络向中央处理器及时和完整地传送采集的数据信息，中央处理器接收到数据信息之后，便可在此基础上构建人工智能预测模型，然后运用遗传算法、粒子群优化算法等高级算法展开计算，进而对电力资源配置情况进行科学调整，以此提高电力能源流动的高效性。智能化调度系统通常会提前设置智能合约，其可自动化执行电力交易的合同条款，并能高效和精准地完成交易结算；然后，其可利用可视化显示器展示相关数据，智能化调度系统的管理人员可动态监测电网运行数据，必要情况下，还可以采用手动方式对相关数据进行合理调控，以有效增强电力系统运行的稳定性[3]。某公司应用智能化技术前后调度系统数据对比详见表1。

根据表1中数据发现：在应用了深度学习算法这种智能化技术后，该公司的电网负荷预测准确性有了大幅提升，且电力调度的响应速度更快；同时，由于该智能化调度系统中还运用了物联网技术，因而数据更新频率更快；因采用了智能合约技术，该公司的电力交易结算更加高效且透明度更高，保障了电力系统运行的高效性，提高了电力系统的运行效益。

2.3在电力设备状态监控方面的运用

在电力设备状态监控的过程中，可以借助物联网平台，提早发现电力设备出现的故障行为或存在的潜在故障隐患，可以及时采取可行性的故障预防与控制措施，以防止故障扩大导致电力设备运行中断，并能节约电力系统维修成本。同时，利用物联网技术可以远距离监控电力设备，能够保障电力系统监控工作的高效和经济地开展。在物联网支持下，可运用机器学习算法提前预判电力设备运行状态的未来走向，进而制订可行的运维管理计划与方案[4]。例如，某公司在电力工程及其自动化控制过程中引入了物联网技术，将专用传感器连接到变压器上，对变压器运行情况进行了为期一个月的连续性监测，安装了3种类型的传感器，即温度传感器、声音传感器和振动传感器，分别用于采集变压器的温度数据、异响次数、振动速度等相关信息，采集频率间隔设为60s，信息采集后会立即向中心处理系统传送。采集到的变压器运行数据如表2所示。

正常情况下，变压器的运行温度应在40～60℃范围内变化。然而，分析上表的监测数据发现：在温度传感器回传的温度数据中，3个连续数据均高于60℃，这说明变压器存在过热隐患；同时，声音传感器获取到变压器频繁出现嗡鸣响声，并且传感器在这3次检测中有两次平均振动数值超过了2mm/s。根据监测得到的数据，工作人员及时检查变电器，发现其绝缘材料发生了老化，进而采取措施，有效解决了故障隐患，保障了电力系统变压器的安全运行。

2.4在电气设备预测性维护方面的运用

在电气设备预测性维护时，也可以应用智能化技术，主要是采用机器学习算法等人工智能技术对电力设备的历史数据和实时生成数据进行全面的统计与分析，进而预判可能存在的故障隐患，并采取有针对性的措施对其进行提前预防与处理。在运用机器学习算法分析数据时，可采用的分析方法主要有3种：一是时间序列分析法，其可以通过分析电力设备运行数据判断其运行模式和发展趋势；二是异常检测法，其主要是监测与历史数据差异显著的实时数据，以便提早识别出故障隐患；三是生存分析法，此方法主要用于判断电力设备风险隐患、分析其寿命余量，可以利用支持向量机、深度神经网络构建机器学习模型完成故障预测，并可以在数据不断更新与完善的基础上得出更准确的故障预判结果。通过利用机器学习算法预测性维护变压器或电力线路，可以降低电力设备停机维修时长，并能节约维修成本，还可有效延长电力设备使用期限。但应注意的是，在进行预测性维护时，要获取翔实、可靠的数据，且要构建和训练预测模型，通常采用历史数据训练线性回归模型[5]。

2.5在诊断故障方面的运用

提高电网故障诊断的准确率是保障电气工程自动化控制工作稳定和高效开展的重点所在，因此，可以将人工智能技术融合于电网故障诊断分析过程中。此技术可对电网的历史数据和当前生成数据进行对比分析，进而识别出可能存在的故障问题，并在故障发生后的第一时间及时响应，并采用正确的方法进行修复处理。在故障诊断中，常用的人工智能技术是递归神经网络和卷积神经网络的深度学习算法，这两种算法均能提取和分析电网的负荷数据，也可收集电压数据等其他数据，进而在模式识别的基础上准确判断出电力系统的运行状况。其中，卷积神经网络在故障诊断方面准确率相对较高，基于此技术创建的模型可以在大规模数据中准确提取出特征向量，对相关数据进行训练后，得出的故障诊断结果准确度可超过95%。除此之外，还可以运用自然语言处理技术对系统维护日志和报警记录展开分析，并利用机器学习模型进行故障分析，可通过识别与归类故障信息，快速确定故障原因，为故障及时排除提供保障，进而减少电力设备停机时间。

3结语

智能化技术是推动电气工程自动化和现代化发展的重要手段，有助于优化控制手段，提高数据分析精度，并能保障电气工程安全运行。在具体实践中，智能化技术可被应用于电气工程的负荷预测与系统调度、设备监控与维护、故障检测与处理等多个方面，所应用的技术有大数据技术、深度学习技术、机器学习技术、分布式传感技术、物联网技术、云计算服务技术等多个类别，可增强电气工程运行稳定性和高效性，并能实现电气工程自动化控制目标。

参考文献

[1]巩冬梅，马源，张祎玮.智能化技术在电力系统电气工程自动化中的应用研究[J].科技创新与生产力，2023，44（11）：111-114.

[2]于耀迪.试论电气工程及其自动化的智能化技术应用[J].中国设备工程，2023（17）：28-30.

[3]宋鹰飞.电气工程及其自动化的智能化技术分析[J].电子元器件与信息技术，2023，7（1）：137-139，147.

[4]陈红.信息增强的电气工程领域神经机器翻译研究[D].洛阳：河南科技大学，2023.

[5]张超轶.面向电气工程领域的神经机器翻译系统研究[D].洛阳：河南科技大学，2022.