引言
在电气工程自动化控制技术领域，智能控制的应用得到全面发展。但基于人工智能的电气工程自动化控制技术还面临各种问题，人工智能技术需要大量数据和算力支持，这对资源有限的应用场景来说可能存在困难。因此，如何解决这些问题，进一步推进基于人工智能的电气工程自动化控制技术的研究和应用，是未来的发展方向。但相信随着技术的不断发展，人工智能技术将为电气工程自动化控制领域带来更加广阔的发展空间。
1智能化技术及电气工程自动化控制概述
智能化技术与电气工程中的自动化控制是现代工程技术发展的关键节点,是融合了理论研究与实际应用于一体的科学技术复合体。智能化技术的快速发展不仅为自动化控制方法的多样化与精密化奠定了基础,也在推陈出新中不断挑战着传统观念与技术极限。自动化控制系统的设计与优化,旨在通过算法和硬件的有机结合,达成对工艺流程的高效率管理与控制。例如,模糊控制、神经网络和深度学习等智能算法的融合应用,已经实现了对复杂系统动态特性的精细化捕获和实时适应性调节。这方面的进展突破了线性系统理论的局限,为非线性、时变系统提供了更加灵活与高效的控制策略。同时,在实际工程应用中,自动化控制系统须依据工程对象的特性和运行环境,借由传感器、控制器与执行机构等核心组件的紧密协作,实现决策精确性与响应及时性的双重保障。自动化水平的提升不仅增强了系统的稳定性和安全性,更在节能减排、提高生产效率等方面发挥了显著效益。
2计算机控制系统在电气工程及自动化中的应用措施
2.1人工神经网络在电力系统自动化控制应用
人工神经网络在电力系统自动化控制中应用要点主要体现在以下几个方面：（1）继电保护。从人工智能的角度入手来看，人工神经网络在计算方面的优势较为突出，其在继电保护中应用深入分析中药数据信息的功能，与远超传统计算机技术应用价值，因此，可将神经网络与传统数字计算机设备相结合，以实现保护继电装置的作用。（2）检测电力系统负荷状态，传统电力系统负荷状态检测主要以深入分析负荷状态影响因素与负荷表达式为主，存在应用效率较低且预报准确性无法得到保障的缺陷问题，人工神经网络的应用可在一定程度上弥补传统电力系统负荷状态检测方法的不足之处，主要体现在以训练人工神经的方式缩短电力系统负荷状态检测时间，从而减少电力系统故障问题出现的概率，保障负荷状态检测环节的有效性。（3）保护主设备。人工神经网络在主设备保护中主要分为故障相判别子网络、故障区域判定子网络及前置信号处理子网络等相关内容，电力系统运动管理人员可借助神经系统分析故障信息，在此基础上判断输电线路中电压信号状态，并将相关变量传输至子网络部位进行检测，以实现明确主设备中故障问题的目的。
2.2状态检测及动态监控的标准化应用
标准化的状态检测技术使得对电气系统的健康状况能够进行持续而精确的评估。借助于标准化的传感器、测量设备以及数据处理方法,可以及时获取系统各个关键节点的运行数据。这一过程不仅涵盖了电压、电流、温度等物理参数的测量,也包括了对设备性能指标的分析评估。这种全面而细致的检测为系统潜在问题的预测和预防提供了可靠的数据支撑。动态监控的标准化应用则集中体现在实时数据分析与处理能力的提升上。通过建立统一的数据传输和处理标准,实现了从数据采集到分析决策的快速流转。这一过程中,智能算法的应用极大地提高了数据处理的效率和决策的准确性,使得电气系统能够在动态变化的环境中稳定运作,及时响应各种情况的变化。
2.3在电气接地系统中的应用
通过对智能化技术的应用，可以实现更加高效、安全可靠的电气接地系统设计与施工。传统的电气接地系统通常采用手动操作的方式进行，需要人工干预和维护，存在一定的安全隐患和效率低下等问题。而通过运用智能化的技术手段，可以实现对电气接地系统的自动化控制和监测，提高其安全性能和运行效率。具体而言，智能化技术可以通过建立一套完整的管理平台实现对电气接地系统的监控和控制，该平台可以实时获取电气接地系统的各项参数数据，并自动分析和处理这些数据，从而实现对电气接地系统的全面监控和优化。同时，该平台还可以设置各种报警警报功能，以及时发现异常情况并采取相应的措施应对。此外，智能化技术还能够实现对电气接地系统的远程操控和故障诊断功能。
2.4人工智能技术在电气自动化控制中的安全隐患
虽然人工智能能够提高电气自动化系统的效率和精确性，但由于其复杂性和对大量数据的依赖，也带来了一些潜在的安全问题。（1）人工智能算法的复杂性可能导致漏洞和错误。设计、实现和调整人工智能算法是一项复杂的任务，可能存在缺陷或错误，导致系统产生不正确的决策或操作。（2）人工智能技术对大量数据的依赖性也存在安全风险。人工智能算法通常需要大量的数据进行训练和学习，以获取准确的模型和预测结果，然而如果这些数据受到损坏、篡改或恶意攻击，可能会导致算法的不准确性，从而影响电气自动化系统的安全运行。（3）人工智能技术中的黑盒问题也是一个安全隐患。由于人工智能算法的复杂性，很多时候无法解释算法内部的决策过程。这使得难以发现和纠正潜在的错误或偏见，从而增加了系统在操作中出现问题的风险。
2.5闭环伺服控制系统
此项系统也是在控制工程领域广泛使用，系统的核心是以控制器为基础，以功率转换装置为驱动系统，电动机作为执行机构，最终以现代工程控制基础为理论依据汇集为电力传动控制系统。受控主体是电动机，操作目标是电机的转角、转速以及转矩，受控制系统的指令进行变换，能完成运动机械的相关要求。本系统实现的目标是能够在稳定的前提下快速进行动态响应，在启动初期产生较大的力矩，且控制速度和位置的精度高一些。在电气网络系统中引入此控制系统，在伺服控制下要能产生持续的动态性能。目前在伺服控制系统中对于电气工程影响的研究方向是利用控制系统响应快及跟踪精度高的优势，补偿电气系统中数据包丢失和网络时延造成系统性能稳定性差的缺陷。
结语
传统的电气设备往往存在故障率高的问题，而采用智能技术后，系统能够自动检测并修复问题，从而提高系统的运行质量。同时，利用智能技术还可以实现远程监控，实时监测设备的状态，及时发现异常情况，避免设备出现损坏或停运等问题。因此，智能技术将会成为电气工程自动化控制领域中不可缺少的一部分。
参考文献
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[2]谢文，陈久慧.计算机技术在电气工程自动化控制中的应用[J].数字技术与应用，2023，41（06）：161~163
