引言

近年来，人工智能、大数据、物联网、边缘计算和数字孪生等新兴技术不断融合演进，为构建“感知-分析-决策-执行”闭环控制体系提供了技术支撑，推动电气系统实现从静态控制向动态调节、从规则逻辑向数据驱动的根本转变。尤其是在故障识别、远程运维等环节，人工智能技术展现出显著的应用价值。

1电气工程自动化与人工智能技术的融合条件

人工智能是一个多学科领域，结合了计算机科学、逻辑学、生物学、心理学、哲学和其他学科。技术进步，如高性能计算、大数据基础设施、边缘计算、深度学习算法和硬件技术的进步，对人工智能的发展作出了重大贡献。因此，在电气自动化控制中使用人工智能技术，可提高电气自动化控制的机械能力意识，并增强电气自动控制的精确度。电气自动化控制涉及计算机数据处理应用程序、数据分类和识别处理、系统组成结构优化以及所有小分支。通过将电气自动化控制与人工智能算法相结合，可以有效节省传统电气控制的时间，减少设备操作中消耗的能源和人力资源，大大提高机器时间和控制电气自动化控制的准确性，从而在一定程度上提高了电气自动化控制的工作效率。例如，人工智能中的机器学习提供了一种基于伪模糊逻辑和滑动模式控制的强大自适应技术，提高了电气自动化控制系统的能力和范围。而这一切的前提是电气自动化控制系统拥有兼容人工智能的接口，以便实现电气自动化控制系统与人工智能算法的无缝对接。

2电气工程自动化与人工智能技术的融合应用

2.1电气设备预测性维护中的应用

电气设备预测性维护是人工智能技术的一个主要应用方向。人工智能技术的合理应用可对设备故障作出智能化诊断，并对其剩余寿命作出合理预测，以实现各类电气工程设备故障的及时有效运维，与老旧或失效等设备的及时更换。利用人工智能技术可对电气设备实施故障诊断。在此过程中，可先将温、湿度、振动、油液等传感器合理部署在各电气设备适当位置；再借助卷积神经网络算法对监测的各类信号进行分析，以实现均方根、翘度等多维特征数据的有效提取，并基于深度学习算法模型对相应数据的长距离依赖关系进行捕捉。在此基础上，借助密集连接机制支持下的神经网络，对故障分类模型进行合理构建。综上，可对机电设备运行中的各类故障做到及时、准确地识别和分类处理，并提前向运维人员发出相应的故障预警提示。经实践应用研究可知，相比传统的频谱分析而言，基于人工智能模型的电气设备故障预测准确率及其提前时间均可得到显著优化，从而为故障设备的及时运维检修提供人工智能技术支持，最大限度地降低严重故障发生概率，确保电气系统运行的可靠性。

2.2智能配网服务中的应用

在电力系统智能配网服务中，智能计量可以借助传感器和通信技术采集用户用电信息并传输至电力企业的计费系统中进行远程实时计费，并通过分时、峰谷电价和滞后用电等政策引导用户合理用电来达到节能减排的目的，使电力企业的系统供应与分配更加合理。此外，配电网作为电力服务的“神经末梢”，直接关联着千家万户的用电体验，在新时代的浪潮中配电网的数字化转型已成为行业关注的焦点。这一转型旨在整合原本零散分布的配电网数据，通过创新应用数字技术与深度融入业务场景构建起配电网可视化平台，从而最大化地挖掘和利用数据价值，实现电力供应与服务的智能化升级。同时，在现代化电力系统中配网智能化已蔚然成风，其中配网主动抢修服务便是其典型应用之一，当配电网遭遇故障时智能系统能迅速响应，在极短时间内精准锁定故障源头并即时生成受停电影响的客户清单。这一过程中，系统不仅展现了其高效精准的技术实力，还是通过一键式操作与多媒介渠道的整合，将停电信息及时推送给受影响的用户，进而实现对用户情绪的及时安抚。在此基础上，电网自动驾驶还具备自动寻优与自主调度的能力，这相当于为电网配备了一位“智能调度员”，其能根据实时数据和预测结果在自动调整电网运行策略的同时保证电力资源的最优配置与利用，从而最大程度地保障供电的可靠性和稳定性，为社会各界的用电需求提供坚实支撑。这一过程不仅体现了电网的智能化与自动化水平，也是电力行业向更高效、更绿色、更可持续发展方向迈出的重要一步。

2.3智能楼宇和工厂自动化的集成应用

随着物联网、人工智能、自动控制等前沿技术的发展，智能楼宇与工厂自动化系统日益趋于高度集成化和智能化。在电气工程自动化控制领域，这种集成应用不仅提高了能源管理效率和设备运转可靠性，还显著提升了整体运维水平和智能响应能力。在智能楼宇中，自动化控制系统广泛应用于照明、电梯、暖通空调（HVAC）、安防、门禁和消防等子系统。通过楼宇管理系统（BAS）将各子系统集中监控与协同调度，可以实现“按需运行”，例如通过人流监测或环境感知系统调节照明与空调，提升舒适度的同时实现节能降耗。此外，借助AI分析技术，可对楼宇内能耗趋势进行建模预测，从而进一步优化能耗分配与运维策略。在工厂领域，电气工程自动化控制与智能制造紧密结合，形成集成化的工厂自动化体系。通过将PLC、SCADA、MES（制造执行系统）等控制系统互联，实现从原材料输入、设备运行到成品输出全过程的自动控制与可视化管理。例如，机器人与传送系统协同工作、自动检测与分拣系统联动运行，使得整个生产流程更加高效且灵活响应市场需求。

3电气工程自动化与人工智能技术的发展趋势

在电气工程自动化与人工智能技术融合的过程中，可持续发展和环保也是重要的发展方向。从能源利用角度来看，电气工程可通过人工智能技术的动态优化能力实现节能降耗。例如，利用人工智能技术分析不同生产工况下设备的能源消耗规律，在非高峰负荷时段自动降低冗余设备的运行功率，或根据生产需求动态调整电力分配，减少无效能源消耗，实现绿色生产。同时，人工智能技术还可以用于环境监测和数据分析等方面，实时监测电气工程对环境的影响，帮助企业制定环保决策，为环保事业提供有力的支持。此外，资源循环利用也成为重要方向。人工智能技术可基于设备的损耗数据，预测设备生命周期，优化维护计划，延长设备使用年限，还能够分析生产废料的产生规律，为生产线的废料回收流程提供优化建议，减少资源浪费。

结语

人工智能技术在电气工程及其自动化领域展现出明显的应用优势，可以有效提升系统的稳定性，简化操作流程，提高系统的运行性能，最终提高生产质量与效率，推动了电气工程运行效率与质量的提高，获取了更为理想的综合效益。

参考文献

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[2]马婷婷,党鹏.人工智能技术在电气自动控制中的应用研究[J].模具制造,2025,25(03):183-185.

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