前言：将智能技术运用到电气工程自动化控制当中，大大地提高了整体技术水平和效益。它们不依赖于复杂的控制模型而通过智能学习和自适应控制来支撑电气系统高效稳定地工作。智能化控制器具有高度一致性，使系统维护和拓展更方便，为电气工程现代化升级提供强有力支撑。伴随着智能技术深入发展，其电气工程应用价值也会不断扩展，对全球范围内能源管理和电力供应产生更深远和更长久影响。
1智能技术在电气工程自动化控制中的应用价值
1.1不需要构造控制模型
传统自动化控制系统主要依靠准确的数学模型并通过准确地描述物理过程进行控制规律设计。而且在实践中，系统的穷尽性数学建模通常是非常复杂和不容易准确实现的。智能技术，尤其是那些结合了机器学习、人工智能等前沿技术的智能控制器，能够利用其自主学习的特性，直接从数据中辨识出各种模式和相互关系，从而避免了繁琐的建模步骤。
1.2为电气系统调整控制提供便利
智能控制技术可以对系统的状态进行实时间的监控，根据实际运行和环境的变化进行动态调整。对电气系统进行操作和维修，给工作带来很大方便。如智能控制器能根据负载实时变化情况自动调整供电或发现电路异常后及时进行调节，以保证电力系统安全经济运行，这种灵活性和适应性，正是智能控制给电气工程所带来的突出优点。由于电力系统复杂，含有许多相互连接的子系统及控制节点，智能控制技术可以提供更精细的监控。其能够对多个子系统之间的界面进行处理与协调，从而达到复杂电网高效运行的目的。智能控制技术应用于变电站，配电网络和其他电气系统甚至能够实现自愈功能——当某些电网发生故障时会自动对网络进行再配置以维持电力供应稳定。
2智能技术在电气工程自动化控制中的应用
2.1智能化控制
智能化控制技术促进了电气工程自动化过程中系统反应速度与执行精度的提高，并通过利用高级感测与执行机构并结合较强数据处理能力与算法显着改善电力系统运作效率。不管是工业自动化控制或是城市智能电网建设，智能化控制均表现出超群的表现。这时就要求智能化控制系统必须依靠准确的数据采集与处理能力。各类传感器及测量设备是信息源，其性能好坏直接影响着数据质量及系统控制精度。这些装置可以对电网状态，负载变化，能源流动和其他关键变量进行实时监控，并且通过高速通信网络将其发送给处理中心。基于此智能控制系统大数据分析与机器学习算法可以对系统中潜在的风险与调控机会进行深入的分析。智能化控制不仅仅是单纯的对当前信息进行响应，而是可以根据当前数据以及历史经验进行不断学习并不断进行控制策略上的自我优化。比如在需求响应管理方面，控制系统能够根据以往消费数据和实时价格信息自动对用电策略进行调整，从而实现节能效果或者降低成本支出。经过不断学习与调整后，该系统可以更加富有弹性的处理未来不确定因素，促进整个电气系统稳定可靠的运行。
2.2优化设计
深化电气工程自动化控制智能技术应用，其优化设计过程需站在整体角度，综合考虑体系各方面因素。在这一过程中设计者需要时刻注意控制系统实际运行环境与预期目标之间的关系，并应用系统工程原理与方法做出科学的决策。建立系统模型应与电气工程具体特征相结合，在模型中穷尽控制系统动态行为及关键参数以确保所设计的控制策略能够准确地响应现实。更进一步说，智能控制系统最核心的是它的决策制定能力。这种能力直接决定控制系统能否做出迅速而有效的反应。对此，在优化设计中应该重点关注算法选择与改进，包括但不仅仅局限于机器学习算法，神经网络算法，遗传算法，从而增强系统数据处理与学习能力。同时这些算法还需在安全仿真环境下经过足够的检验，才能保证其一经部署在实际控制系统上就能稳定工作，取得理想的控制效果。此外，智能控制系统设计的优化还应考虑到人机交互的便利性。尽管该系统的自动化水平持续上升，但操作人员依然需要对其进行持续的监控和介入。所以在设计中应充分考虑界面用户友好性、简化操作流程、确保在需要人为干预下直观准确。这方面的优化可确保紧急情况发生时人员能迅速做出反应，进而促进整个系统安全性的提高。随着工程需求不断变化，智能控制系统设计要有很好的适应性与扩展性，使其将来能够平滑升级或者新增。与此同时，对系统进行维护时还要尽量简单化，这样才能减少长期运行的费用，保证控制系统在很长一段时间里都处于高效运行状态。在不断优化过程中也需要重点提高能源效率。智能控制系统不仅是对设备运行情况进行控制，也是对能源进行合理利用和节约的考量。通过优化控制逻辑、调整设备工作模式等手段实现智能化控制，能够使得整个电力系统能源消耗处于最佳状态。这类设计既有助于降低企业运营成本又在响应环保和可持续性全球倡议方面发挥了积极作用。
2.3故障诊断
高品质的传感设备和高速的数据收集工具能够持续追踪电气工程中的关键节点，如电压、电流、温度和振动等关键参数。作为故障检测与分析基石的这些数据是否准确，直接关系到故障诊断是否可靠。在智能故障诊断系统中，数据处理与分析算法处于核心地位，当代先进故障诊断方法中，通常综合运用人工智能，机器学习，模式识别等多种方法，利用神经网络、支持向量机、深度学习和决策树等技术，我们可以从大量数据中抽取出故障的特征，从而实现对故障的早期发现和预警。这些算法需要经过充分训练与优化才能提升诊断准确率与速度。鉴于该故障诊断系统在实际中的使用情况，突出它的可靠性与鲁棒性是非常重要的。在电气工程环境中，各种干扰和噪声都有可能遇到，需要故障诊断系统在这些不理想的情况下仍能稳定运行并精确识别真实故障信号。故障诊断技术还要有较强的自学习、自适应能力，电气系统运行工况随时间推移而改变，设备将逐步老化。智能故障诊断系统要求通过对系统运行数据的不断学习来不断地对诊断模型进行调整与优化，使诊断模型能够适应上述变化。在此基础上不能忽视系统解释性。在对故障进行诊断时，该系统不但要准确地通知故障出现的部位及种类，而且还要对故障产生的原因进行合理的分析并给出解决建议。这样既可以帮助操作人员快速采取措施解决存在的问题，又可以为今后的教育培训提供一个范例，增进所有工作人员对系统运行情况的了解。在完成了上述功能后，故障诊断系统集成和部署就成了另一个重要步骤。故障诊断系统应同已有自动化控制系统实现无缝融合，保证数据顺畅传输及指令高效执行。它的部署过程需进行简化才能降低系统升级或者维护过程中的复杂程度。智能故障诊断技术的具体运用也必须兼顾成本与收益的比例。尽管先进的故障诊断系统可以缩短停机时间、节约维修成本、提高生产效率等，但是它的前期投入及运行成本同样不应该被忽视。所以设计时应该寻求技术的高效性和经济的合理性的平衡。
结束语：
综上所述，智能化控制技术在电气工程自动化中的应用，不仅保证了电气设备自动化控制水平，同时，大幅度提升了电气设备的工作效率、可靠性和安全性。智能化控制技术在电气工程自动化中的应用较为成熟，但是仍然存在较多的问题，设计人员必须针对不同的问题，采取有效的措施，完善电气设备自动化控制系统的相关性能。同时，设计人员和操作人员也必须按照相应的规定进行设计和操作，防止因个人失误影响整个系统性能的发挥。
参考文献：
[1]李宏健,王安国,刘馨鑫等.人工智能技术在电气工程自动化控制中的应用研究[J].电子元器件与信息技术,2022,6(12):129-132.
[2]杨晓妍.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].华东科技,2022(07):140-142.