科学技术的飞速发展，使人工智能技术得以被广泛应用于人类生产生活中，并充分表现出其所具有的巨大应用价值及发展潜力。人工智能技术是一种新兴科学技术，其所具有的现实应用价值是非常广泛的，现代社会的发展也同样需要人工智能技术的推动。本文对人工智能技术进行相应的探讨，同时阐述基于电气自动化控制的人工智能技术的具体应用。
1人工智能技术的发展
人工智能是基于人类智能化相关理论发展衍生出的技术方法，其依托计算机技术，对于人类思维展开全面分析并组织模拟活动，从而产生智能化行为。在人工智能领域，专家系统能够应用在多个学科中，需要具备心理学、语言学和逻辑学等知识，该技术的实现较为复杂，可以利用智能化设备展开相关工作。通过机器学习，模仿人脑思维并将人类行为进行编程，在管理过程中产生模仿行为。在人工智能在发展过程中，其能够结合计算机的发展不断优化，对于人类活动进行模仿，并通过编程将模仿行为变成现实，收集相关信息、展开分析工作、进行智能化判断。
2人工智能在电气工程自动化中的应用优势
2.1产生的误差较小
在电气工程运行过程中，人工智能技术不仅能够有效地提高抗干扰性能，还能够进一步加强工程的控制能力。进一步缩小电气工程在运行过程中出现的误差，有效地提高了电气工程及其一系列产品的规范性和合理性。应用人工智能技术的同时，还需要将控制器内部的数据进行优化，可以自动对产品进行升级优化，在生产过程中也减少了操作行为不当的情况。那么会对电气工程整体的发展进行科学的评估，确保电气工程能够实现可持续发展。
2.2减少不可控因素
在传统的自动化工程当中，工作人员必须要对电气工程进行模型设计才能对整个电气控制系统进行管控，这就会使电气自动化工程在运行过程中出现机械化的状况，无法动态的估算未来运行状态，导致整个估算预测工作缺乏精准性。自动化控制的整个流程中会出现很多不可控因素，这些不可控因素会导致建模控制的效率低下，阻碍了电气工程全面自动化的实现。智能化技术的参与能够使电气自动化工程不需要建立模型就可以实现全过程的自动化控制，电气智能化技术在运行过程中能够帮助电气自动化系统减少诸多不可控因素的产生，全面提高电气工程自动化控制的运行效率，以及系统的安全可靠性。
2.3确保产品质量
随着人工智能技术的普及和应用，企业工作人员只需要利用计算机设定相应的程序，然后由计算机按照程序处理即可保证工业生产的高效进行，这种工业生产模式下，不但企业的人力资源消耗量得到了显著下降，而且工业生产的效率和质量也随之提高。
3电气自动化控制中人工智能技术的应用
3.1电气自动化优化设计的应用
传统的电气工程自动化工程领域中会涉及到大量的人工操作，在设计过程中也容易受到周边环境的影响，包括天气温度、设备条件，这些情况会导致电气工程控制设备在运行过程中容易产生诸多故障，同时在电气工程策划控制工作中，需要大量的电气设备进行辅助操作，这些电气设备形成了逻辑严密的操作系统，如果某一个环节出现问题，将会导致整体性的安全事故。智能化技术需要解决以上问题，全面提高电气工程自动化控制的安全稳定性。工作人员需要把握智能化技术的运用，让电气企业获得可持续发展的能力。电气企业需要重视系统的优化设计，保障电气系统设备的稳定运行。除此之外，智能化技术在电气工程自动化控制系统中的运用也必须要与时俱进，发挥出更大的价值和作用，体现出智能化技术和高新技术产业的优势。电气系统的工作人员要不断的提高自身的专业能力和专业水平，采用硬件和软件相互协作的形式，对传统的电气工程自动化控制工作流程进行精简，设计科学的工作方案，减少问题出现的概率。
3.2数据采集处理
海量数据信息是确保电气自动化控制目标顺利实现的基础。由于传统电气自动化生产主要是以人工操作方式为主，所有数据信息的采集以及软件操作也都必须依靠人工操作的方式完成。比如，某地区在开展电力监控工作时发现，该地区电力资源的配置对实时性功能提出了非常严格的要求，怎样才能完成对不断变化的电力资源使用情况的精准采集和分析是企业关注的焦点。针对这一情况，企业可以合理运用人工智能技术中的计算机算法，替代传统的人工数据采集方式，然后将采集到的数据信息融入到软件系统中，再通过加权计算的方式求得数据的平均值，即可实现可视化分析数据的目的，为企业开展电力资源使用情况监控工作提供技术支持。
3.2在电力系统方面的应用
国家对于互联网新技术的支持力度在不断强化，让越来越多的企业对于这方面的应用也越来越广泛，在投入使用的过程中可以借助人工智能对于电气工程在控制和管理上有更好的帮助，通过网络能够更加精准地对数据进行分析。可以借助数据可以看出整个电气工程在运作过程当中的效果能够全面分析出现的故障，另外通过人工智能技术可以更好地模拟我们在分析和运算方面的效果。电力系统是一个非常庞大的系统，每天生产的数据都是非常庞大的，当天的数量甚至达到上万条，要对这些海量的数据进行分析和处理，就需要考虑人工智能技术。对于海量的数据进行提取和分析，基于对数据未来电力系统的运营状况进行更好的判断。
3.3故障诊断中的应用
模糊控制理论、神经网络控制、专家系统都是人工智能中的核心技术手段，其在故障诊断领域中有着极高的应用价值。众所周知，电气设备在长时间运行过程中难以避免地出现故障，而这些故障会对电气设备的运行及安全造成很大影响。并且，在对电气设备的故障进行检修时也存在很大难度。传统的故障诊断方法不仅准确率较低、实施起来较为繁琐，而且也需要投入大量人力、物力与时间，而这难以满足我国现代工业的发展要求。例如，在诊断电气设备中的变压器故障时，需要收集和分析变压器中的气体，然后根据分析结果来判断其是否存在异常，在此过程中要浪费很多时间，并且取得的诊断效果也往往不够准确。而利用人工智能技术则可实时对电气设备的运行状态进行监测，当检测电气设备的运行参数发生变化时，系统会自动对这些参数进行分析，并以此判断出具体的故障位置及类型，然后将故障信息反馈给检修人员，帮助检修人员对故障进行有针对性的排除，同时也能防止故障进一步扩大而引发安全事故。
结语
简而言之，借助人工智能技术，可以降低电气自动化控制的成本，并解决电气自动化的不确定性问题。使用人工智能技术的最大优势是经过全面分析和数据处理后发出控制命令，同时，避免了人为因素的影响，可以在一定程度上提高电气自动化控制的效率和质量，并为企业节省管理成本。
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