1人工智能理论
人工智能技术就本质而言是对于模拟人脑的思维和处理事务的方式，但有别于人脑思维的是人工智能只是进行无意识的机械的物理操作，并不具备像人脑一样的创造性（见图1）。人工智能的最终目标是通过不断研究人类智能生产出能够高度和人类智能及思维方式的相似反应的智能机器。研究领域主要有：机器人、语言识别、图像识别以及自然语言处理和专家系统等。目前人工智能在我国电气化控制中的技术实际应用还不是很多，这需要我们今后不断地去探索研究，去更好地促进电气领域快速发展。
2人工智能控制技术的优点
人工智能控制不同分支通常需要有针对性的研究方法。但其中采用神经、模糊、模糊神经以及遗传等算法的AI控制器都可看成为一类非线性函数近似器。既然有利于从总体上的直观了解，并且有利于实现对控制策略的进行统一开发。这些AI函数近似器大大优于通常的函数估计器。表现有以下几个方面。（1）设计之前无需事先准备控制对象的模型。由于无法确定参数的具体情况导致变化不确定性和非线性时的信息等不确定的。通过使用人工智能控制器可以很好的解决动态方程很难精确掌握实际控制对象现象。（2）人工智能控制器可以根据实际响应时间、下降时间、鲁棒性能等变化适当调整以提高自身性能。（3）人工智能控制器比传统的控制器调节更容易，在没有进过相关技术培训时，也能根据实际的数据、信息和语言等便捷的进行设计操作。（4）人工智能控制器通常情况下表现出相当好的一致性，即使驱动器的特性有差异，当输入一些新的未知数据它们也能很好的估计。
3人工智能的实际应用
近年来人工智能技术快速的发展，高等院校及科研机构研究人员开始展开将人工智能应用到电气工程自动化控制中的研究工作。在电气方面的研究工作主要有电气设备故障的预测、诊断、电气产品的优化设计、控制以及系统保护等方面。
3.1对电气设备进行优化设计
对电气设备的优化设计是一项非常复杂的工作，不仅要有电路、电磁场、电机电器等方面的基础知识，并能灵活应用，而且还要有丰富的过去运用设计的经验。以往的产品设计中根据经验在实验室通过人工手动制作的方式进行，所以要想获得最优方案是很难的。计算机技术迅猛发展的今天，电气产品的设计中的手工设计方式逐渐被计算机辅助设计（CAD）所替代，产品开发周期得到极大缩短。通过在CAD技术里引人人工智能，帮助设计人员提升所设计产品质量和设计的效率。用于电气产品的优化设计的人工智能应用主要集中在遗传算法和专家系统两方面。遗传算法由于其计算方法先进，计算结果精度高，因此遗传算法及其衍生算法普遍应用于对电气产品的智能化优化设计中。另外使用较多的优化设计方法是专家系统。电气设备发生故障一般是不确定和非线性的，但在故障之前有着一定的预兆，而这些预兆和故障之间又有着很紧密的联系。通过人工智能加入可以使用专家系统得到最大限度的发挥。除此两种方法外目前模糊逻辑和神经网络等方法也有被运用到电气设备的优化设计当中。
3.2对电气设备的事故以及故障进行诊断
电气领域中通常而言，传统的诊断方法不足之处就是准确率不高。发动机、发电机和变压器等事故和故障出现的频率很高。传统的方法是通过对收集的变压器油产生的气体进行分析，然后根据气体样本的分析结果来对故障是否存在做出判断。不仅消耗大量的时间，而且还很费人力，时效比较低下，所以并不方便在平常的诊断中应用。其中原因也是纷繁复杂多变的。而这些事故和故障往往都是事发突然。由于故障需要快速的解决的特性，如果得不到及时诊断处理或者诊断处理过程中使用的方法不当，将会造成非常严重的损失。所以他们处理起来一般是非常棘手的。图2为人工智能的故障诊断方法。在电气故障和事故诊断中有效的运用融入了人工智能技术的神经网络、模糊理论和专家技术主要技术可以很好解决传统方法遇到的问题，大幅提升故障诊断准确率，进而成倍的提高生产效率，减少损失。
3.3对电气控制过程中的有效应用进行分析
在电气技术逐渐现代化的的今天，电气控制过程起着相当重要的作用，确保电气化系统稳定高效的运行一直以来都是业界和学界所面临的难题。电气控制对技术人员的操作过程要求是非常严格，具体操作步骤也很复杂繁琐。如何提高其操作效率是相关研究工作人员一直潜心研究最求的阶段性目标。而人工智能的出现有效地解决了这些问题，人工智能借助于计算机或自动计算等核心技术，实现了代替部分需要人类智能额的负责劳动。界面化的形式不仅可以简化了日常操作过程中操作流程，而且还可以了对电气系统进行远程控制及其操作。此外还可可对某些重要信息或资料进行及时地储存，以方便日后进行查阅，通过此技术还可自动进行表报的生成，大幅度降低了人力物力资源的投入，大幅提高工作效率及其精确度。人工智能在电气自动化中的应用主要在专家系统控制、神经网络控制以及模糊控制等方面。其中模糊控制此过程主要是通过电气传统过程中的直流及交流传动的作用而得以实现的。一般情况下电气直流传动控制过程中模糊逻辑控制主要包括了Mamdani和Sugeno。在具体应用中，前者大多数是用来进行调速控制，后者则属于前者的一个例外情况。而在交流传动过程中等相关问题的应用而大多用模糊控制器取代传统的常规调速控制器从而更好的实现控制功能。
3.4对控制及保护功能进行实现
目前比较广泛运用的人工智能能实现对所有开关量、模拟量数据实时自动采集与处理，并能按照设计者预先设计好的要求进行定时批量的整理和存贮。还可以通过运用图像生成软件对于电气系统进行历史运转情况进行真实画面模拟显示。电流、电压、隔离开关、断路器等电机设备的运转状态的到直观形象的反应，一目了然。操作人员可以根据实际情况进行相关数据的分析及建立图表。这里需要注意的是因为图像和画面比正常的字符数据所要占用的系统资源更多，因此也需要考虑实际控制端设备的硬件条件是否符合需求，这样可以避免因控制终端因生成图像等需要耗费大量运算资源而导致系统其它重要控制程序的运行不稳定或者卡死的情况发生。实现了对各主要设备的模拟量数值、实际开关状态的实时智能监视挂牌检修功能，有事故报警越限和状态变化事件报警，顺序记录系统中的各项事件，并进行在线分析负序量计算等。综合集成了声光、语音、电话图象等多模式同时或选择性报警。在操作控制方面，智能化技术是技术人员可以通过键盘或鼠标实现对隔离开关，断路器等的现场或者远程控制，励磁电流的调整。顺序记录并实时对模拟量故障进行录波，相关波形捕捉，开关量变位，在线参数设定及修改，保护定值包括软压板的投退。运行管理操作票专家系统，自动保存运行日志，随时备查，自动生成报表的及存储或打印，描绘系统运行曲线等。图3人工智能的控制功能示意图。
3.5在电力系统自动化中应用
在火力发电厂中，通常有顺序控制和开关控制两部分构成辅助系统的工艺流程。随着人工智能科技的不断进步，社会对电力行业在生产中要保持稳定性和流畅性的要求不断提高，现在很多大型的电力企业均将PLC控制系统逐步代替辅助系统中的比较传统落后的继电控制器。通过PLC控制系统可以一方面对某个工艺流程进行实时的控制，另一方面协调全厂的安全生产。火力发电厂输煤系统有上煤、储煤、卸煤、配煤以及辅助系统等几个部分共同构成。输煤控制系统由主站层、现场传感器和远程IO站三部分组成连贯的网络体系结构。其中由人机接口和PLC共同构成主站层，少许工作人员在设置有主站层的集控室内，通过系统的显示屏以自动控制为主手动控制为辅对系统进行监视和控制，大幅可以提高发电企业生产效率。由于PLC的在发电厂里的广泛应用，以往的实物元件大部分可以用软继电器来代替，既提高了系统的可靠性，又节省了电力企业的设备零配件的投入。随着PLC技术的应用，实现了电厂不同发电机组在供电系统之间自动切换，供电的可靠性和稳定性得到很大程度上提高是不言而喻的。图4为NEMS智能综合监控系统。
4结语
综上所述，随人类社会不断的发展进步要求生产力更加先进，随着科学技术的不断飞速发展，微电子技术、软件技术的不断进步更多的科研成果开始运用到生产生活中来，这也促进了人工智能技术的进步。人工智能的实现在相当长时期内仍应保持软件和硬件齐头并进的发展。软件方面,越来越多的新的开发工具不断涌现，使人工智能越来越方便地被设计运用于各种领域。硬件方面，随着电子集成技术工艺的不断更新换代，人工智能芯片控制能力更强悍，性能覆盖性更全面好、价格也变得更低廉。这些良好的条件都有利于人工智能技术更全面更快速应用实际生产生活中。人工智能诸多方面应用都体现了一个高度自动化的特征。提高机械的人类意识化能力，使其具备拟人化感知能力、行为能力和思维能力的强化控制自动化即为人工智能技术的核心主题。所以在未来时间里将人工智能化技术广泛大量应用在电气工程自动化控制中将会是一个新的发展趋势，我们有理由相信电气自动化控制在有人工智能技术广泛融入下将有广阔的发展前景，进而更好的为人类社会服务。
本文作者：朱金芳 单位：浙江工业职业技术学院