人工智能技術在電氣自動化控制中應用

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摘要：以人工智能應用問題作為切入點，簡要敘述了人工智能技術的概念以及該技術在電氣自動化控制領域中的主要應用價值。隨后詳細闡述了電氣自動化控制領域中人工智能技術在電氣設備設計、故障預警、故障診斷排查、閉環(huán)控制、狀態(tài)監(jiān)測5處場景中的實際應用情況，并提出技術應用策略。旨在充分發(fā)揮技術優(yōu)勢，進一步加大人工智能技術在電氣自動化控制領域中的應用力度，推動電氣自動化控制工程乃至中國電氣事業(yè)邁向全新發(fā)展階段。

關鍵詞：人工智能技術；電氣設備；電氣自動化控制；應用策略

在全新時代背景下，人工智能技術在電氣工程中應用前景廣闊，逐漸取代了傳統(tǒng)的手動控制與自動控制方式，由智能控制系統(tǒng)基于程序運行準則和決策分析結(jié)果下達控制指令，把控電氣工程運行過程，電氣控制精度與整體運行效率得到明顯提升。但由于人工智能技術應用時間尚短，實際應用場景有限，如何將人工智能技術應用范圍涵蓋至電氣自動化控制的各個方面，是當前一項重要課題。

1人工智能技術概述

1.1技術概念

人工智能概念最早在1956年Dartmouth學會上被提出，被一致認為是一種負責模擬、延伸與擴展人類智能方法技術的新興科學。隨著科技水平的持續(xù)提高以及計算機視覺、自然語言處理、機器學習、模糊邏輯算法等技術的問世，多項外圍技術共同構(gòu)成實質(zhì)意義上的人工智能技術，可以模擬人類思維方式進行決策分析、判斷與執(zhí)行指令。簡單來講，在無人工干預條件下，模擬人類思維方式來判斷問題，尋求最優(yōu)解答案并將其付諸行動[1]。

1.2技術應用價值

在電氣工程中，相比于傳統(tǒng)控制方式，人工智能技術價值主要體現(xiàn)在減少成本、提高控制精度、節(jié)省人力資源3個方面，具體如下。減少成本。人工智能憑借卓越的現(xiàn)場控制與環(huán)境感知能力，既可以保證電氣設備始終維持良好運行工況，避免因執(zhí)行錯誤操作指令而出現(xiàn)不必要的物料損耗、設備燒損問題，由此節(jié)省物料成本，延長設備實際使用壽命。同時，也可以根據(jù)生產(chǎn)要求與現(xiàn)場環(huán)境的變化而實時調(diào)整設備負荷，避免因電氣設備長時間保持滿負荷、超負荷狀態(tài)而造成電能浪費，系統(tǒng)運行能耗居高不下。提高控制精度。在早期電氣自動化控制系統(tǒng)中，主要采取遠程控制、自動控制2種方式，遠程控制是由工作人員遠程掌握系統(tǒng)工況與下達控制指令，自動控制是由系統(tǒng)基于程序準則、預導入方案來下達控制指令，如果現(xiàn)場環(huán)境發(fā)生明顯變化，或是工作人員決策錯誤，都會對控制精度造成明顯影響。相比之下，人工智能技術有著強大的邏輯運算與環(huán)境感知能力，根據(jù)系統(tǒng)運行要求來制定控制方案，并在現(xiàn)場環(huán)境等要素發(fā)生變化時，重新尋求最優(yōu)解答案，對控制方案內(nèi)容與各項參數(shù)的整定值進行優(yōu)化調(diào)整，始終維持高水準的控制精度。節(jié)省人力資源。人工智能技術可以模擬人類思維方式進行決策判斷，在系統(tǒng)運行期間出現(xiàn)超出預先導入控制方案預期的突發(fā)狀況時，系統(tǒng)可以準確判斷現(xiàn)場情況、運行工況和問題形成原因，根據(jù)智能算法輸出值來調(diào)節(jié)控制方案內(nèi)容，如調(diào)整電氣參數(shù)的整定值。如此，除去電氣設備檢修、零部件更換等少數(shù)工作外，其他流程無需工作人員深度參與，在無人工干預條件下維持電氣工程良好運轉(zhuǎn)，起到節(jié)省人力資源、縮減工作團隊規(guī)模的作用。

2人工智能技術在電氣自動化控制中的主要應用場景

2.1電氣設備設計

電氣設備是電氣自動化控制系統(tǒng)的重要組成部分，設備使用性能決定著系統(tǒng)控制能力的上限、下限。為間接改善電氣工程運行效果和電氣控制效果，需要在電氣設備設計場景中應用到人工智能技術，賦予電氣設備一定的智能決策與環(huán)境感知能力，在面對突發(fā)狀況時，可以在無人工干預前提下自動執(zhí)行相應動作，以此來恢復設備正常運行工況。例如，在電氣設備上加裝微型控制器與執(zhí)行元器件，當監(jiān)測到設備處于異常狀況時，由控制器判斷設備狀態(tài)，向執(zhí)行元器件下達暫時斷路、充電放容等控制指令。

2.2故障預警

在電氣控制系統(tǒng)運行期間，借助傳感器等終端感知設備，持續(xù)采集現(xiàn)場環(huán)境參數(shù)與電氣參數(shù)，包括工作溫度、電流值、電壓值等，將現(xiàn)場監(jiān)測信號提交至系統(tǒng)后臺。隨后，對監(jiān)測信號進行預處理后轉(zhuǎn)換為可識別數(shù)字量，對比監(jiān)測值與整定值，如果二者偏差程度超標，或是運行參數(shù)處于異常波動狀態(tài)，表明電氣系統(tǒng)實際工況與預期情況不符，由系統(tǒng)自動發(fā)送故障預警信號，幫助工作人員快速發(fā)現(xiàn)故障問題并采取處理措施，避免因故障發(fā)現(xiàn)不及時而造成電氣設備燒損等嚴重損失。在故障預警場景中，相比于自動控制技術，人工智能技術的優(yōu)勢在于，除對比實時監(jiān)測值與整定值的預警手段外，系統(tǒng)將對所采集現(xiàn)場監(jiān)測量進行邏輯分析，根據(jù)一段時間內(nèi)參數(shù)變化情況，掌握電氣設備運行工況，判斷是否存在設備故障前征兆，在識別到故障征兆后即可報警，無需等到出現(xiàn)實質(zhì)性故障問題后再發(fā)送自動報警信號[2]。

2.3故障排查診斷

首先，在故障排查場景，通過配置PLC控制器等裝置，在電氣自動化控制系統(tǒng)中設立若干自檢信號，依托智能芯片，采取圖像處理、電路診斷和頻率參數(shù)分析等多種方法，定期對高壓變壓器、電機等電氣設備的運行狀態(tài)進行檢查，逐項排查電氣設備是否出現(xiàn)各類型故障問題，在檢測到設備故障，或是設備運行參數(shù)曲線變化與故障特征相似度達到一定標準后，判斷設備故障問題出現(xiàn)，進而觸發(fā)故障預警、故障診斷等其他程序，完成故障排查任務。而故障排查原理在于，由系統(tǒng)持續(xù)采集設備數(shù)據(jù)和故障維修數(shù)據(jù)，對所采集數(shù)據(jù)進行清洗、解析、補全、標注處理，再由人工智能引擎從中提取關鍵特征量并開展模型訓練作業(yè)，預測設備剩余使用壽命和判斷是否出現(xiàn)故障。其次，在故障診斷場景，依托專家智庫，根據(jù)故障設備運行參數(shù)變化情況，從中調(diào)取相似度較高的故障案例作為樣本數(shù)據(jù)，對比故障設備參數(shù)與同類案例中的電流、電壓等參數(shù)量變化曲線，根據(jù)對比結(jié)果來確定故障類型、故障形成原因和鎖定故障點位，并憑借智能算法，自動生成故障診斷報告、應急處置方案和設備檢修方案。同時，工作人員也可使用系統(tǒng)的溯源分析工具，從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中調(diào)取故障出現(xiàn)前后的設備運行數(shù)據(jù)，掌握設備故障發(fā)展情況，對比溯源分析報告與故障診斷報告是否一致，為故障診斷精度提供雙重保障。

2.4電氣設備閉環(huán)邏輯控制

在電氣設備控制過程中，人工智能技術將采取閉環(huán)邏輯控制方式，把受控對象的狀態(tài)信息反饋到輸入端，對比輸入值和反饋信息，根據(jù)二者偏差情況來下達相應糾偏指令，直至系統(tǒng)輸出情況達到預期要求為止。如此，在無人工干預前提下，系統(tǒng)可以自動糾偏受外部環(huán)境、設備老化、設備長時間運行等因素影響而偏離的運行參數(shù)，避免參數(shù)誤差持續(xù)積累而引發(fā)設備故障等一系列連鎖問題出現(xiàn)。如此，工作人員僅需提前編寫控制程序、設定各項參數(shù)整定值與劃定偏差范圍、不定期檢查系統(tǒng)運行狀況和著手解決設備故障等突發(fā)問題，即可保持電氣設備乃至電氣工程的良好運行工況，無需全程參與到電氣控制過程當中，這有利于簡化控制流程與減輕工作負擔。此外，考慮到現(xiàn)場環(huán)境與設備狀態(tài)并非一成不變，由電氣控制系統(tǒng)定期對既定整定值的合理性進行分析，綜合分析現(xiàn)場環(huán)境條件、控制要求、電氣設備運行狀況等因素，重新計算電壓、電流、電機轉(zhuǎn)速等電氣參數(shù)的最佳整定值，從而解決現(xiàn)場環(huán)境等要素發(fā)生變化后固有整定值缺乏實際參考價值的問題。

2.5狀態(tài)監(jiān)測

在早期電氣工程中，所構(gòu)建電氣自動化控制系統(tǒng)的故障處理能力有限，秉持著被動控制理念，往往是在設備故障出現(xiàn)后，再采取自動報警、故障診斷、切斷故障部分與正常部分連接等措施，造成耽誤生產(chǎn)活動開展等實質(zhì)性損失。對此，需要在狀態(tài)監(jiān)測場景中應用到人工智能技術，根據(jù)實時采集數(shù)據(jù)與歷史運行數(shù)據(jù)，預測未來一段時間的設備運行工況，判斷超載、欠壓、過流等故障的出現(xiàn)率，在故障出現(xiàn)率達到相應標準時，立即采取調(diào)節(jié)設備運行參數(shù)、設備停機檢修等處理措施，將電氣設備故障隱患消弭于無形，避免出現(xiàn)設備故障并造成實質(zhì)性損失。

3人工智能技術在電氣自動化控制中的應用策略

3.1建立中央控制智能系統(tǒng)

在電氣自動化控制系統(tǒng)運行期間，各臺電氣設備間保持緊密的內(nèi)在聯(lián)系，在任意一臺設備出現(xiàn)故障問題或處于異常工況時，會對相連設備運行狀態(tài)造成明顯影響，嚴重時造成設備大范圍癱瘓運行的后果。針對這一問題，需要依托人工智能技術來建立中央控制智能系統(tǒng)，采取集中監(jiān)控方式，全面采集所接入電氣設備與現(xiàn)場環(huán)境的監(jiān)測信號，形成一套完全覆蓋電氣工程的控制系統(tǒng)，以及在各臺電氣設備與控制系統(tǒng)間形成一個信息網(wǎng)[3]。簡單來講，則是把電氣工程視作為一個整體，解決電氣設備缺乏聯(lián)動控制的難題。例如，在單臺電氣設備出現(xiàn)故障問題后，系統(tǒng)根據(jù)已掌握信息，準確判斷設備故障問題對其他電氣設備與電氣工程造成的具體影響，采取切斷故障部分與非故障部分連接、調(diào)整相關聯(lián)設備控制方案內(nèi)容等措施，最大程度地減小設備故障對整體運行狀況造成的影響。

3.2組合應用人工智能與大數(shù)據(jù)技術

現(xiàn)代電氣工程有著規(guī)模龐大的特征，接入大量電氣設備，在控制過程中需要持續(xù)采集海量信息、處理復雜邏輯問題。在這一工程背景下，微處理器、PLC控制器等裝置的運算處理能力有限，在同時處理多項復雜問題時，容易出現(xiàn)系統(tǒng)卡頓、程序并發(fā)無序運行等問題，難以在短時間內(nèi)提供運算處理結(jié)果，進而對電氣控制效果造成影響。例如，在多臺電氣設備同時出現(xiàn)運行故障時，要求計算機工作站同步進行故障診斷，診斷周期有所延長，故障設備受損程度隨時間推移而持續(xù)加劇。對此，需要組合應用到人工智能與大數(shù)據(jù)技術。在電氣自動化系統(tǒng)運行期間，正常情況下由計算機工作站、現(xiàn)場分處理器共用完成運算分析任務，用于判斷設備狀態(tài)、檢查是否出現(xiàn)故障問題。而在出現(xiàn)設備大面積故障、現(xiàn)場環(huán)境明顯改變等突發(fā)情況，或是執(zhí)行設備狀態(tài)預測等較為復雜的操作時，則將運算任務提交至大數(shù)據(jù)平臺，采取分布式計算方法，由多臺服務器完成獨立計算任務，把計算結(jié)果匯總整理后提交至電氣自動化系統(tǒng)，在極短時間內(nèi)完成復雜運算任務，獲取準確結(jié)果。對這2項技術的組合應用，既可以顯著改善電氣控制效果和提高決策精度，還可以擺脫硬件設備性能與數(shù)量造成的限制，僅需在控制系統(tǒng)中配置少量微處理器、控制器等裝置，并保持電氣控制系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)平臺的通信連接狀況，即可滿足實際控制要求，把電氣控制系統(tǒng)乃至電氣工程的建設成本控制在合理范圍內(nèi)[4]。

3.3強化人工智能自學習能力

人工智能技術具備自學習能力，通過模型訓練來提高系統(tǒng)決策分析能力，模型訓練時間越長，所提供樣本數(shù)據(jù)越多，則系統(tǒng)決策分析能力提升幅度越大。對此，為深挖人工智能技術價值，持續(xù)提升電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化程度，需要進一步加大人工智能模型訓練量、豐富專家智庫樣本類型與增加樣本數(shù)量，由智能控制系統(tǒng)在不同假定條件下開展運算分析操作來獲取最優(yōu)解答案。例如，Tesauro在TD-Gammon棋類程序中便采取機器學習算法，該款程序陸續(xù)進行150萬次的自生成對弈模型訓練，決策分析能力達到人類頂尖選手的專業(yè)水準，在后續(xù)棋類比賽中取得39∶1的良好成績，充分論證了人工智能技術的自學習價值[5]。

4結(jié)語

綜上所述，人工智能技術的問世，為電氣自動化控制提供了全新方向，系統(tǒng)可以在無人工干預前提下完成更為復雜的控制任務，是提升電氣控制水平的重要舉措。從業(yè)人員理應認識到人工智能技術的應用價值，加大技術應用推廣力度，在故障排查、故障診斷等場景中做到落地應用，依托人工智能技術來打造新一代的電氣自動化控制系統(tǒng)，推動中國電氣事業(yè)的健康、穩(wěn)步發(fā)展。

參考文獻：

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［5］任博.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析［J］.科技視界，2015（9）：108-109.

作者:楊小敏 單位:國網(wǎng)山東省電力公司東營供電公司