引言
人工智能能够模拟电气自动化系统的实时运行情况，供电气工程师直观看到隔离开关、电压、流经电流、断路器等设备和参数的变化过程，并根据运行需求编制专业图表，通过图表分析数据，从而得出所需结论。人工智能与电气自动化的结合运用，提高了电气自动化系统的运行效率以及稳定性。
1系统整体框架
首先，数据采集模块是系统的基础，负责实时监测和收集电气设备的各种运行数据。这些数据包括但不限于电流、电压、温度和振动等参数，是故障诊断的原始输入。采集模块通过高精度传感器和先进的数据收集技术确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供了可靠的基础。接着，数据处理与分析模块对采集到的原始数据进行预处理和分析。在这一模块中，应用机器学习算法来提取关键特征，并对数据进行初步分析。该模块利用各种统计和数据挖掘技术，如聚类分析、异常检测和模式识别，将大量复杂的数据转化为有用的信息。这一过程对于准确识别设备的运行状况和潜在故障至关重要。最后，故障诊断模块是系统的核心，它利用深度学习模型对处理后的数据进行深入分析，以诊断电气设备的具体故障。通过训练神经网络等高级模型来识别复杂的故障模式，该模块能够准确地预测和识别各类故障，为运维人员提供具体的诊断结果和维护建议。
2人工智能背景下电气自动化的升级改造
2.1人工智能可提高电气控制系统的有效性
电气控制系统安全、稳定、低成本运行，是诸多企业一直追求的目标。因为人工操作控制步骤繁琐复杂，工作过程中难免出错，因此我国学者在电气控制系统中运用人工智能技术，利用自动化算法代替工作人员执行某种电气操作工作，可降低人员误操作概率，提高电气控制有效性和稳定性。工作人员在相应操作面板提前写好代码，命令人工智能机器人按照预设程序进行自动作业。由于人工智能机器人的高精度和可控性，使得生产线提高速度与质量、提高电气控制有效性的同时，大大降低成本与安全事故发生的概率，进一步推动电气自动化的发展进程。
2.2本地平台
作为集中实体的云端平台包括本地平台和边缘平台。本地平台主要负责5G设施与资源网络协调，使用工具包达成网络功能。本地平台可以用于变电站二次设备的故障检测，具有人工智能算法。使用实体管理的方式，处理数据问题。依靠非监督与监督学习技术训练算法，具备变电站二次设备结构故障、电力线故障、自主巡检故障识别能力，依靠精准识别技术消除故障。人工智能算法的体现，表现为机器人安装的多光谱传感器、激光雷达传感器与热传感器，搜集空间数据后进行训练。识别故障的过程中，在应用算法对设施故障检测前，需要经历一系列的初始训练，用于学习判断正常行为与异常行为的区别，依靠下述模块进行操作。第一，分析时间间隔。时间间隔的预定义窗口中查看电子设备组件，对组件数据和状态进行诊断。数据可以用于有效荷载的响应与学习，计算响应组件分数。根据响应荷载情况，当发生改变会出现更高分数。相较于学习阶段窗口分数，高分数表明电子器件存在异常。第二，图像检查。分析智能机器人所取得的空间数据信息，可以健康检测各种设施的非电子部件。故障发现率完全按照本地平台规则操作，可以防止故障误报问题发生。另外，假故障率同样是未发现故障率的参考指标。本地平台不仅可以分析数据，诊断智能机器人运行情况，同时还能随时更新智能机器人的组件。
2.3建筑电气与智能化行业市场与政策分析
市场方面，近几年建筑电气与智能化产值增长迅猛。“十三五”期间，新增建筑体量中有30%以上为建筑智能化工程，目前建筑电气与智能化行业主要业务领域分为新增和改造两大块，根据前瞻产业研究院资料，预计2024年中国建筑智能化工程行业市场规模将突破12932亿，在未来随着人工智能的广泛应用，原本相对智能化程度不高的建筑业将迎来飞速发展。政策方面，从各级政府、主管单位发布的文件看，中国将加快建设行业工业化、数字化、智能化升级，从而持续提高建设发展的质量和效益。随着建筑行业转型发展，装配式建筑产品生产势必会引导建筑产品的工业化生产革新，并且国家相关政策持续推动工业软件发展，偏低的建筑产品工业化生产水平为本行业发展提供足够市场。
2.4人工智能可辅助诊断电气故障
由于电气自动化系统中设备繁多，线路和系统错综复杂，所以当电气设备出现故障时很难找到故障起因，每次排查问题耗费的时间较多，时效性差。同时，由于电气自动化系统的故障和事故具有突发性和不确定性，所以需在第一时间快速准确维修。人工智能的出现能很好地解决该问题。因为人工智能在研发时使用的模糊理论和专家系统比较精确，所以可降低故障的不定性、复杂性，保证故障诊断结果的精确性。人工智能根据所获得的经验不断被训练，再次遇到故障时可迅速报警并指出故障坐标，帮助工作人员快速检修，降低排查难度，提高生产效率。
2.5安全机制
网络切片资源造成的网络攻击通常会导致5G设施被破坏，出现数据泄露情况。未授权实体能够取得本地平台控制权，进而依靠横向移动技术访问智能机器人或边缘节点，导致城市停电。为避免上述问题发生，本地平台使用授权机制，依靠基于角色权限的模型（RBAC）策略，用于限制用户和平台的各种操作，包括命令触发、数据访问。此外本次设计的系统使用对称加密库，可以为物联网提供轻量级安全传输层协议（TLS），支持各种大小对称会话密钥。为避免MAVLink协议漏洞导致Dos攻击和智能机器人被攻击，本次所用技术使用本地平台、边缘节点VNF，用于监控网络安全，负责控制命令和交换数据监控。
2.6系统测试结果
为了全面评估基于人工智能技术的电气一次设备综合诊断系统的性能，本文针对系统的每个关键模块及整体系统进行一系列测试。这些测试专注于量化关键指标，如准确率、响应时间和系统稳定性，以确保系统在现实世界的应用中能够高效且准确地执行故障诊断任务。测试过程中，我们模拟了各种故障场景以及日常运行条件，以评估系统在不同环境下的表现。各个模块以及整体系统都展现了优异的性能。这些测试成果不仅反映了系统设计和技术实现的先进性，也预示了该系统在未来电力设备故障诊断和电力行业智能化转型中的广泛应用潜力。综合来看，此项研究为智能电网的发展和电力系统运维的自动化、智能化提供了强有力的技术支持和实践基础。
结语
综上所述，人工智能在发展过程中逐渐成熟，拓宽了电气自动化的应用范围，并为未来的研究指明了方向，也给电气工程从业人员的实际应用作出了优化参考，使电气自动化在电气工程行业中的应用取得了重大进步。
参考文献
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