基于智能化技术的电气自动化控制系统研究

王帆

摘要：随着社会的发展与时代的进步，我国对于电气自动化控制系统的开发与运用也更为关注，为满足现阶段的时代发展与技术运用方面的工作要求，智能化技术的应用也已成为当前的主要应用要求，因此为顺应此类工作，在电气自动化控制系统的开发中运用智能化技术已成为学界热点话题。基于此，本文简单分析智能化技术在电气自动化控制中的应用价值，深入探讨智能化技术在电气自动化中的应用与优化措施，以供参考。

关键词：智能化；电气自动化；控制系统

前言：运用电气自动控制系统能够提高电气工程自动化和工程智能水平，还能够实现自动化识别、生产、自动化优化，提高企业效益、竞争力。利用智能技术，能够拓展电气控制系统设计思路，提高自动化功能，创建稳定的自动化系统。将智能技术应用到电气自动化控制系统中，能够简化系统的设计和操作流程，提升系统控制器性能，降低运行成本，具有明显的优势。

1智能化技术在电气自动化控制中的应用价值

1.1提高设备可靠性

在电气工程的电气自动化控制系统的应用过程中运用智能化技术，可以将机械设备运用的一致性与可靠性进一步提高，在相关系统的工作过程中，时常会面临部分较为复杂与严酷的工作环境，而电气自动化控制系统自身的干扰性相对较强，各器械的运用过程中常常会受到来自浪涌电压与超强度电流的干扰，而器械的智能化运作下，此类干扰因素会被适当削弱，从而起到保障设备工作效率延长设备使用寿命的目标。在电气工程智能化器械得到合理运用后，相关技术的一致性会得到凸显，而为确保智能化技术器械的应用效果，需要将其应用过程中的一致性进行突显，从而为电气工程自动化系统相关任务的顺利完成提供有力保障。

1.2简化工作流程

在电气工程自动化系统的运行过程中，为保证运行的安全性，会安排相关工作人员进行监督管理，但后续的技术运用过程中，难以满足技术简化等方面的工作要求，而为弱化其干扰性，需要对具体的系统控制工程进行监管，明确应用过程中可能存在的影响因素，提高对复杂情况的应变能力，实现相关工作的动态化管理，避免工作难度过大导致后续工作的效果受到影响。而智能化技术可以构建相应的对象控制模型，从而实现对相关内容的监督管理，保证管理工作的可靠性，面对部分较为复杂的情况，其仍拥有较好的处理效果，因此可以将实际的工作流程进一步简化。而在清晰的模型监控下，工作难度会因此大幅度降低，从而将设备的应用弱点进一步降低，提高相关系统运用的合理性与工作的精度，从而为简化施工流程这一目标的达成提供有力保障。

2智能化技术在电气工程自动化控制系统中的应用

2.1智能优化算法在电气控制系统中的应用

遗传算法（GA）：遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的全局搜索优化方法。在电气控制系统中，遗传算法可以应用于参数优化、调度策略选择等问题，提高系统性能。

粒子群算法（PSO）：粒子群算法是一种通过模拟鸟群觅食行为进行全局优化的方法。在电气控制系统中，粒子群算法可用于控制器参数的寻优、负荷预测以及配电网优化等方面，改善系统运行效率。模糊控制与神经网络：模糊控制和神经网络均是具有较强解决非线性问题能力的智能控制方法。这些技术在电气工程自动化控制中应用广泛，如同步发电机励磁系统的控制、电力系统稳定性分析和故障诊断等。

2.2深度学习在电气工程自动化控制中的应用

卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种具有强大图像识别能力的深度学习模型。在电气工程自动化控制领域，CNN 可以用于设备状态监测、故障检测和分类等任务。循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）：这些网络结构可处理序列数据，在电气工程自动化控制中可用于负荷预测、故障预警以及风电、光伏等可再生能源发电预测。

2.3强化学习在电气工程自动化控制中的应用

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。在电气工程自动化控制中，强化学习可以应用于智能电网调度、电力系统保护和控制器参数调整等问题，实现自适应调节和优化。

2.4知识表示和推理在电气工程自动化控制中的应用

知识表示和推理技术可以处理专家知识和经验，为自动化控制系统提供决策支持。例如，在电气设备故障诊断、保护装置选择以及系统安全评估等方面，可以利用知识表示和推理技术来辅助人工智能系统进行决策。智能化技术在电气工程自动化控制领域具有广泛的应用价值，它们可以帮助提高系统性能、降低运行成本、增加可靠性和安全性。随着人工智能技术的不断发展，可以预见未来电气工程自动化控制将更加智能、高效和环保。

3智能优化算法在电气控制系统中的应用

首先，在电气控制系统中，经典控制方法如 PID控制器（比例-积分-微分控制器）虽具有一定的稳定性和实用性，但难以适应复杂、非线性或不确定性系统的需求。因此，智能优化算法成为了改善系统性能的有效手段。其常见类型包括遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等。

遗传算法（GA）是一种基于自然选择和遗传原理的全局搜索算法，它在电气控制系统中的应用包括参数优化、结构优化等。例如，在电气驱动系统中，遗传算法可以通过自适应调整控制器参数，使得系统达到更好的动态性能和稳定性。粒子群优化（PSO）是另一种常用的优化算法，它受自然界鸟群觅食行为的启发，通过群体智能来搜索最优解。在电气控制系统中，PSO 可应用于电机参数辨识、电力系统调度等领域。例如，对于某些涉及能源分布和经济性问题的电气控制系统，粒子群优化算法可以有效地平衡供需关系，实现更高效的电力系统管理。蚁群算法（ACO）是受自然界蚂蚁觅食规律启发的一种优化方法，它通过模拟蚂蚁寻找最短路径的过程来求解问题。在电气控制系统中，如电力网络规划和电力线路故障诊断等方面，蚁群算法可有效地优化路径选择，降低线损和成本。

此外，在电气控制系统中应用智能优化算法时，需要考虑以下几点。首先，要确保算法收敛速度与精度之间的权衡，避免陷入局部最优解。其次，针对具体问题选择合适的智能优化算法，并根据问题特点设计相应的评价标准。最后，注重算法的实时性和可靠性，以便在实际工程中取得满意的控制效果。

智能优化算法在电气控制系统中的应用展现出强大的潜力。通过引入这些算法，可以克服传统方法在处理复杂、非线性或不确定性问题方面的局限，从而提高电气控制系统的性能和稳定性。未来，在电气控制领域持续加强智能优化算法的研究与创新，将为实现更高效、安全和先进的电气控制技术奠定坚实基础。

结束语：

概而言之，通过上文的详细分析和阐述，我们可以知道，现阶段我国已经步入了信息化时代，在此背景下各类智能化技术的运用对于我国后续的发展影响也相对较高，为满足此方面的工作与发展要求，需要对工作开展过程中所存在的各类问题加以分析与解决，在此过程中首先需要构建起系统功能模块，借此建立起智能化的控制系统构建，而后对相关设计内容进行深度的优化设计，从而实现自动化企业的智能化发展。

参考文献：

[1]宋立群.智能化技术在电气自动化控制中的具体应用[J].南方农机,2019,50(24):171.

[2]张翔.智能化系统技术在电气自动化领域的应用[J].门窗,2019(18):298.